样本查询第2页

chromadb向量数据库使用（2）

目录代码代码解释**1.导入chatGLM嵌入函数****2.创建ChromaDB客户端和集合****3.查询集合中的数据数量****4.添加数据到集合****5.获取已存储的文档****6.更新文档*

ZHOU_CAMP·2025-03-24 16:40

腾讯面经，有点难度~

内容涵盖了QPS测试方法、SQL聚合查询、Linux进程管理、Redis数据结构与持久化、NAT原理、Docker隔离机制、Go语言GMP调度模型、协程控制、系统调用流程、变量逃逸分析及map操作等等知识点

·2025-03-24 15:13

SQL中体会多对多

我们可以根据学生与课程多对多关系的数据库模型，给出实际的表数据以及对应的查询结果示例，会用到JOIN``LEFTJOIN两种连接1.学生表（students）student_idstudent_name1

PlumCarefree·2025-03-24 15:59

大模型实战—你的个人AI数字大脑Khoj

例如，查询当前的天气情况或某个新闻事件的最新动态。本地笔记和文档：如果你有很多保存的笔记、PDF文件、Markdown文档、GitHub仓库或Notion文件，Khoj可以

不二人生·2025-03-24 14:23

【监控系列】open-falcon

灵活的数据模型：支持Tag（标签）标记数据，便于多维查询。实时告警：支持多条件策略、表达式告警及依赖管理。可视化：提供Dashboard和图表，

yunqi1215·2025-03-24 13:18

Elasticsearch 搜索引擎原理与实践

但是传统上，传统搜索方式需要依赖于数据库查询或者其他复杂的查询接口。而Elasticsearch提供了一种高效、稳

AI天才研究院·2025-03-24 13:16

生物信息复习笔记（3）——GEO数据库

GSM：样本。一个测序数据集里有很多个GSM，点进去可以看到该样本的各种信息（样本来源，临床表征，各种处理样本方式，处理数据方式）。GSE：包含所有信息的完整数据集。

Kriol·2025-03-24 13:44

【Python系列】高效Parquet数据处理策略：合并与分析实践

Parquet是一个开源的列存储格式，它被设计用于支持复杂的嵌套数据结构，同时提供高效的压缩和编码方案，以优化存储空间和查询性能。

小团团0·2025-03-24 12:41

Python第六章08：元组操作练习题

元组定义操作练习题"""定义一个元组，内容是：('周杰伦',11,['football','music'])，记录一个学生的信息（姓名、年龄、爱好）请通元组（tuple）的功能，对其进行如下操作：1.查询其年龄所在的下标位置

苹果.Python.八宝粥·2025-03-24 12:02

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

MySQL 中，分库分表机制和分表分库策略

通过将数据分散到多个数据库或表中，可以提高系统的并发处理能力、降低单点故障风险，并提升查询性能。一、分库分表的作用提升性能：分散数据存储和查询压力，避免单库单表的性能瓶颈。

小赖同学啊·2025-03-24 11:55

Java设计模式之解释器模式

场景1.需要解释特定领域的语言：如数学公式、正则表达式、SQL查询等。2.语法相对简单且稳定：若语法频繁变化或过于复杂，建议使用解析器生成工具（如ANTLR）。3.需要灵活扩展语法

飞翔中文网·2025-03-24 11:24

数据库设计20条军规：血泪教训换来的实战指南

先看业务场景：日均10万订单的电商系统，拆分会带来3表关联查询，不拆可能存储冗余。实战解法：高频查询字段适当冗余，低频字段严格范式化。命名规范要强制执行user_order_2023比tbl_us

潘多编程·2025-03-24 08:30

如何使用SQL进行多表联合查询(SQLⅰte举例)

使用C++和SQLite进行多表联合查询的示例代码。

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-24 07:19

Orange 开源项目 - 集成DeepSeek大模型

1DeepSeek大模型DeepSeek是一家专注实现AGI的中国公司，如果你还想了解更多关于DeepSeek的信息，可以前往【官方网站】查询2集成DeepSeek大模型2.1获取API-KEY获取DeepSeekAPI-KEY

mmd0308·2025-03-24 07:49

基于跳表实现的轻量级KV存储引擎项目总结

插入数据、删除数据、查询数据、数据展示、数据落盘、文件加载数据，以及数据库大小显示。

码云笔记·2025-03-24 05:04

MongoDB慢日志查询及索引创建

以下分享介绍下MongoDB慢日志查询及索引创建相关的一些笔记。一，准备1.使用db.currentOp()实时监控db.currentOp()可以查看当前正在执行的操作，适合捕捉瞬时的高CPU操作。

laolitou_1024·2025-03-24 05:33

Python 爬虫实战：舞台剧与演出信息获取

通过爬虫技术，我们可以自动化地获取这些演出信息，方便用户查询和分析。二、技术选型在

西攻城狮北·2025-03-24 05:00

微服务即时通信系统---（五）框架学习

库安装总体打包安装总体卸载总体升级头文件包含和编译时指明库ODB常见操作介绍类型映射ODB编程类与接口介绍mysql连接池对象类mysql客户端操作句柄类mysql事务操作类针对可能为空的字段封装的类似于智能指针的类型针对查询结果所封装的容器类和条件类

YangZ123123·2025-03-24 05:58

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一

eahba·2025-03-24 01:54

spark explain如何使用

在Spark中，explain是分析SQL或DataFrame执行计划的核心工具，通过不同模式可展示查询优化和执行的详细信息，默认情况下，这个语句只提供关于物理计划的信息。

fzip·2025-03-24 00:14

Flink sql-clinet 查询报错

Flinksql-clinet查询报错运行后进行select'helloworld’报以下错误，couldnotexecutesqlstatementjava.net.NoRouteToHostException

lhfmqc·2025-03-23 23:10

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

相同点分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）在很多方面具有相似性，它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的：优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来

petrel2015·2025-03-23 23:37

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

如何进行PHP性能优化？

使用索引、优化SQL查询语句以及使用

破碎的天堂鸟·2025-03-23 22:56

【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址

TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu

江上_酒·2025-03-23 21:25

员工管理(3)-删除员工-修改员工-全局异常处理器-员工信息统计

目录员工管理:删除员工：Controller层：Service层：Mapper接口：接受参数的两种方式：修改员工：查询回显：Controller层：Service层：Mapper接口：修改数据：Controller

汐栊·2025-03-23 21:54

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

第十七章:Future Directions_《C++ Templates》notes

需解决类型推导和链接问题编译期控制流constexprif替代模板偏特化（减少代码膨胀）折叠表达式优化可变参数模板处理反射与元编程增强类型检查（is_convertible_v等）反射提案（如成员变量/函数查询

郭涤生·2025-03-23 19:07

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

SQL自学：怎么创建视图

在SQL中，视图是一种虚拟表，它是基于一个或多个表的查询结果集。视图并不实际存储数据，而是在每次查询时动态生成结果。

m0_74823471·2025-03-23 18:26

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

Anaconda常用命令汇总

versionconda-V#更新condacondaupdateconda#查看anaconda的配置信息condaconfig--show#更新anacondacondaupdateanaconda#查询

y=520（2sinM-sin2M）·2025-03-23 17:48

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型

kakak_·2025-03-23 17:47

Conda常用命令汇总（持续更新中）

X-future426·2025-03-23 17:15

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

它提供了简单易用的API，支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。

恰恰虎·2025-03-23 16:43

新手如何使用 Milvus

DockerCompose基于DockerCompose安装Milvus服务端安装attu-可视化界面工具三、快速入门安装PythonSDK连接数据库方式1方式2（方式1的封装）数据库操作核心概念集合操作数据操作插入数据精准查询数据

巴依老爷coder·2025-03-23 16:12

MMO基础双端架构（五）：如何O(1)的处理心跳消息

线程安全哈希字典处理心跳消息的超时和检查机制仿照了经典算法LRU（也就是最少关注移除算法，当容器内的size大于最大容许size时，最少关注的那个单位就会被移除）这样的设计可以实现，平均o(1)插入删除，整个链表的长度只与客户端连接的数量有关，每一次查询都会均摊超

晴空～蓝兮·2025-03-23 14:53

使用 Sa-Token 完成踢人下线功能

可以查询出一个账号共在几个设备端登录，并返回其对应的Token凭证，以便后续操作。可以只踢出一个账号某一个端的会话，其他端不受影响。

·2025-03-23 14:43

MacOS常用命令（不断更新）

MacOS常用命令1.查询命令查询目录中的内容：ls查询所在目录位置：pwd2.切换所在目录：cd3.文件处理命令创建文件:touch创建目录:mkdir删除空目录:rmdir删除文件或目录:rm复制命令

没有感情的cv攻城狮·2025-03-23 14:51

《MySQL 入门教程》第 30 篇数据库索引

索引可以用于提高数据库的查询性能；但是索引需要占用额外的磁盘空间，修改数据时也需要进行索引的维护。了解并适当利用索引对于数据库的优化至关重要，本篇我们介绍MySQL索引的管理。

不剪发的Tony老师·2025-03-23 13:14

青少年编程与数学 02-011 MySQL数据库应用 10课题、记录的操作

青少年编程与数学02-011MySQL数据库应用10课题、记录的操作一、表的记录表的记录的组成示例插入记录查看记录记录的操作1.插入记录（INSERT）2.更新记录（UPDATE）3.删除记录（DELETE）4.查询记录

明月看潮生·2025-03-23 13:11

根据文件名称查询文件所在位置

在Linux中，根据文件名称查询文件所在位置主要通过命令行工具实现，以下是几种常用方法：---###**1.使用`find`命令（最灵活）**`find`命令可以递归搜索指定目录下的文件，支持按名称、类型

姚不倒·2025-03-23 12:06

多模态大模型常见问题

Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。

cv2016_DL·2025-03-23 12:06

Spring Boot 项目 90% 存在这 15 个致命漏洞，你的代码在裸奔吗？

1.SQL注入漏洞漏洞描述：当应用程序使用用户输入的数据来构建SQL查询时，如果没有进行适当的过滤或转义，攻击者就可以通过构造恶意的

风象南·2025-03-23 11:33

计算机视觉总结

数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

后端安全可靠性

第一步应该提到参数化查询，也就是预编译语句。这是最有效的方法，比如用PDO或者预处理语句来分离数据和指令。然后，ORM框架也是一个好办法，因为它们通常自动处理参数化，减少手写SQL的机会。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 11:59

Hive 分区实战指南：动态分区 vs 静态分区的深度解析

（百万个文件）这种情况下，即使执行WHEREdt='2023-12-31'的查询，Hive也需要扫描全表数

自然术算·2025-03-23 10:22

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