老板许诺的项目分红没兑现,我辞职后,项目核心技术瘫痪了
屏幕上最后一行代码,像一个疲惫的士兵,终于在漫长的队列中找到了自己的位置。
屏幕上最后一行代码,像一个疲惫的士兵,终于在漫长的队列中找到了自己的位置。
对我来说,就是那个夜晚(其实连续了很多个夜晚),我们把超过10亿条记录从旧数据库迁移到新数据库……
11月13日,国家医保局发布,截至2025年11月12日,北京、河北、山西、内蒙古、吉林、上海、江苏、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、广东、广西、海南、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等24个省份和新疆生产建设兵团已完成医保影像云软件部署,具
你有没有过这样的经历?负责的项目用户量涨到百万级后,老数据库的 “历史遗留问题” 突然爆发 —— 就像我们团队前段时间遇到的:用户表和技师表混存,单表数据超 400 万条,每次查询都要等 3 秒以上,高峰期甚至直接触发数据库熔断。更头疼的是,业务不能停,老板还
前一阵子,我们的剪辑师跟播客编辑天天抱怨这事儿。用语义检索去找“约会的搞笑时刻”还凑合,但一旦用户敲下“第281集”,结果就很让人抓狂:跑出第280、第282,甚至第218。有人搜“她说了什么”,系统把“他说了什么”也拉进来。对做短视频和二次创作的人来说,这等
向量数据库 Chroma 创始人兼 CEO Jeff Huber 在播客与访谈中抛出「RAG 已死,上下文工程当立」的表述,主张以上下文工程框架取代对「RAG」这一术语的狭义依赖。
作为天天跟 MySQL 打交道的开发,你有没有过这样的经历:明明给连表查询的关联字段加了索引,可执行计划里偏偏显示全表扫描,接口响应时间直接从毫秒级飙到秒级?上周我帮同事排查线上慢查询问题时,就遇到了一模一样的情况 —— 最后定位到原因,竟然是 “隐式转换”
Scopus AI基于全球领先的同行评议引文与索引数据库Scopus中超过7000家出版商的权威内容,高质量可信的元数据和摘要信息,结合生成式AI技术,帮助科研人员高效探索新研究领域、开展交叉学科研究以及撰写文献综述,致力于在科研效率提升与科研知识发现层面成为
有一天她带娃出门坐地铁,有个人全程公放视频,本来很安静的车厢,一下子变得特别刺耳,3岁多的娃,忍不住大声对那个人说:叔叔,地铁里不能大声说话的,放歌,不可以的!
咱们做网站的,最头疼的就是内容天天发,收录量却像蜗牛爬,别急,你不是一个人,行业数据显示,超过60%的中小网站收录率低于40%(来源2023年中国网站SEO现状白皮书),问题出在哪上游内容生产、中游发布策略、下游搜索引擎适配,环环相扣,今天,咱们就用AI批量文
Increase knowledge, leave a beautiful!
数据库扩展对于需要处理海量数据和高并发请求的系统至关重要,主要有两个原因:一是随着数据量和并发用户数的持续增长,系统性能会逐渐下降,原本响应迅速的查询可能会变得缓慢,影响用户体验;二是应用往往对高可用性有较高要求,需要系统在面对故障或流量高峰时依然保持稳定。
2025-09-26:到达每个位置的最小费用。用go语言,给出一个长度为 n 的整数数组 cost。队伍中共有 n+1 个人,编号从 0 到 n,你一开始站在编号为 n 的队尾。目标是到达队伍中任意位置 i(0 ≤ i < n)。
这篇文章带大家一起探讨一些常见原因,方便大家更好地理解 MySQL 查询优化器是如何选择索引的,以及在出现类似问题时,可逐项进行对照排查,
InnoDB存储引擎;使用的是默认索引数据结构——B+树;正常普通表数据(列数量控制在几个到一二十个,普通字段类型及长度)。
Web of Science™ 核心合集中的Science Citation Index Expanded™,即科学引文索引(简称 SCIE)是一个聚焦自然科学领域的多学科综合数据库,目前收录了全球自然科学、工程技术、临床医学等领域内170多个学科的9,400
索引应建立在查询频繁、更新较少的字段上。避免对经常更新的表创建过多索引。多列索引要注意最左前缀原则。全文索引适用于文本搜索,但需要注意字符集和排序规则。定期分析查询语句,使用 EXPLAIN 查看索引使用情况。
在数据驱动的当下,企业每天产生的数据量都在涨,这些数据要变成能用的信息,全靠 ETL(Extract, Transform, Load)流程撑着。但很多企业都会遇到同一个问题:数据量一上来,ETL 里的数据加载就变慢了——要么等半天加载不完,要么加载时把数据库
咱们很多站长都遇到过这样的问题,网站每天辛苦更新,但收录就是不涨,搞了半天流量也没起色,别急,这可能是因为发布时机没搞对,我来分享一个实测有效的方法,预设早8点发5篇,1月收录就能涨40%,下面咱们一步步拆解怎么操作,
近日,DeepLake 发布了其 v4.3.0 版本,这是一个具有里程碑意义的重要更新。该版本不仅在数据类型的支持上实现了重大突破——尤其是对视频数据的原生支持,还对索引系统、数据导入导出功能以及Python类型系统进行了全面增强。这些更新极大地扩展了Deep