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hhdb数据库介绍(2-2)
数据高可用服务 HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。 配置库服务高可用 HHDB Server支持配置库服务高可用，防止配置库实例出现故障时，计算节点无法正常提供服务。 配置库目前支持主从、双主、MGR（MySQL Group Replication）三种复制模式。 数据同步 普通Replication模式 HHDB Server支持配置库与存储节点使用MySQL Replication。 数据追平策略 在关系集群数据库存储节点高可用机制中，当主库宕机时计算节点的切换策略会根据备库设置的优先级进行切换并且计算节点会保证可用的备库追完所有可应用的relaylog后才将服务切换到备库上。
23510编辑于 2024-11-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-2 内积
对于分类问题，我们不再像回归问题那样，找出直线的斜率和截距。为了方便理解，将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
61310编辑于 2022-11-08 - 来自专栏IT技术圈
习题2-2 阶梯电价 (15分)
为了提倡居民节约用电，某省电力公司执行“阶梯电价”，安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”：月用电量50千瓦时（含50千瓦时）以内的，电价为0.53元/千瓦时；超过50千瓦时的，超出部分的用电量，电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。
3.3K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
80110发布于 2020-09-16 - 来自专栏波波烤鸭
2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成
2-2 SPU和SKU详解 商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念，本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit
3.2K41发布于 2021-01-21 - 来自专栏刷题笔记
2-2 学生成绩链表处理 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数，一个将输入的学生成绩组织成单向链表
1.7K20发布于 2019-11-08 代码库记忆层升温：图谱记忆MCP 正在变成编码 Agent 的基础设施
它们都在做“代码库记忆层”，但性格不一样：一个追求高性能 MCP 后端，一个把代码审查做成最小上下文过滤器，一个把代码、文档和多媒体放进同一张项目知识图谱。 这个设计很实用：代码库记忆不只服务当前对话，也可以变成团队资产。 五、为什么 MCP 会成为关键连接层 代码库记忆层本身并不新。静态分析、调用图、索引、AST、LSP 早就存在。真正让它重新变热的是 MCP。 原因很简单：MCP 给了 Agent 一个标准工具入口。 编码 Agent 的基础设施不只包括模型、终端和浏览器，还会包括一层本地代码记忆。它知道项目结构，知道历史变化，知道哪些上下文值得读。 我更愿意把它理解成一种“工程版长期记忆”。 不是让 Agent 记住你昨天说了什么，而是让它记住代码库自己长什么样。
18910编辑于 2026-07-21- 来自专栏Python七号
Python json库loads和dumps记忆技巧
以下是我的记忆技巧，希望对你有用： Python 中的 json 库通过 loads 和 dumps 两个函数来处理 json 数据，其中： loads 是 load string 的缩写，用于将 json
45110编辑于 2024-04-26 腾讯云数据库：Agent记忆头名封神
谁能在跨会话、长周期、多任务环境中守住记忆连续性，谁就握住了Agent规模化落地的命门。 2.以"长周期记忆保真与召回"为唯一标尺本次横评抛弃花哨的营销话术，只锁定一个最硬核、最见真章的测评维度——长周期复杂交互场景下的记忆保真与精准召回能力。 二、排名揭晓与分封1.Top1腾讯云AgentMemory腾讯云AgentMemory（TencentDBAgentMemory）由腾讯云数据库团队从底层完全自研，是一款独立的记忆管理底座，原生提供自动写入 、分层沉淀、按需召回与治理增强等核心能力，基于腾讯云向量数据库（TencentCloudVectorDB）构建，提供高性能、高可用的记忆存储与检索服务。 它更像一位"守成型标杆"——生态稳健、上手轻松，但在记忆保真这一核心标尺上缺乏压倒性证据，难以胜任对连续性要求严苛的深度个性化业务。
2100编辑于 2026-07-31- 来自专栏全栈程序员必看
记忆化递归（记忆化搜索）
我看了答案还是有些不能完全理解，于是又去b站翻了翻教程基础DP，其中提到记忆化的递归（也称记忆化搜索），相当于结合了dp和递归的优点（这时我又觉得比DP还厉害），然后就准备写写记忆化递归。 ---- 目录 1.记忆化递归的解释与分析 2.记忆化递归的应用 ---- 一、记忆化递归的解释与分析 前面说道它结合了dp和递归的优点，分别是记忆化和逻辑清晰易懂。 记忆化递归则更加”投机取巧“了，它只计算了需要用的值并储存起来，而其它不会用到的值不去计算，最大化地减少了计算。 打个比方，dp就相当于计算了一个方阵上所有的点（无论有没有利用价值），而记忆化递归相当于计算了方阵上有价值的点，因此记忆化递归的运行时间可能比dp还要短。 （注意只是可能，因为斐波那契数列无论是dp还是记忆化递归，都是要把前面的值全部算出来的） ---- 二、记忆化递归的应用 感觉没啥写的,就拿分配宝藏来写shui一写shui吧。题目在这里。
80360编辑于 2022-09-17 - 来自专栏云云众生s
向量数据库：人工智能的长期记忆
向量数据库：人工智能的长期记忆 翻译自 Vector Databases: Long-Term Memory for Artificial Intelligence 。 人工智能（例如ChatGPT）的作用类似于具有固有记忆的人去图书馆阅读每一本书。然而，当你问一个 AI 一个不在图书馆书中的问题时，它要么承认自己不知道，要么产生幻觉。 向量 vs NoSQL vs SQL 数据库 传统数据库，例如关系数据库（例如 MySQL、PostgreSQL、Oracle）和 NoSQL 数据库（例如 MongoDB、Cassandra），几十年来一直是业务数据管理的支柱 流行的向量数据库 虽然现在有越来越多的向量数据库，但是有几个因素促成了它们的流行。 与 SQL 和 NoSQL 数据库的情况一样，向量数据库有许多不同的风格，可以解决各种用例。
98710编辑于 2024-03-27 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-2：性别质控
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
1.6K31发布于 2020-05-18 - 来自专栏悟道
2-2 二分&前缀和模板
二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri
38630发布于 2021-03-11 - 来自专栏python3
Python自动化开发学习2-2
open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码，如果不指定字符编码，就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件，运行后会报错或者读到乱码。
75630发布于 2020-01-10 - 来自专栏扶墙集
记忆技巧
今天扫了收藏夹里一个TED视频，所以也借此总结一下上半辈子学到的点滴技巧吧~ 关于记忆技巧， 我印象最深的是小时候电视里有个老师在讲如何记忆英语单词，比如同样的词根，只要变换一个字母就可以记住一大批单词这样的技巧 第二个印象，是一个女的演讲者提到的记忆技巧， 她的记忆技巧可以归纳为一个词： “标新立异”， 也就是给每一个你要记忆的事物都打上一个不同寻常的标签，突出强烈的反差感， 比如在脑海里描绘一幅“隔壁老王蹲在一个十米的茅坑里 第三个印象是一个TED演讲者， 他的方法是是图像记忆法， 给每一个词语或者生硬的字面都配合上一幅图， 这种记忆法其实很好的阐述了那句英语谚语："one picture is better than a 第四个印象是某人发明了个记忆宫殿（Memory Palace）这样的记忆技巧或者说术语，总结下来就是上下文关联（Context），将你要记忆的信息放到一个上下文中，这个上下文是任何你熟悉的场景，比如你的房子 关联性，将要记忆的信息通过某种故事线或者物理场景（上下文Context） 串联起来，可以帮助我们批量记忆一组信息，配合强烈反差的故事线更好。
78210发布于 2020-01-13 - 来自专栏Ken的杂谈
Spring Boot入门教程2-2、使用Spring Boot+MyBatis访问数据库（CURD）xml配置版
artifactId> <version>3.8.1</version> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> 配置数据库连接 在配置文件：application.yml中增加以下配置： #数据库连接配置 spring: datasource: driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver password: password #mybatis配置 mybatis: mapper-locations: classpath:conf/mybatis/mapper/*.xml 数据库自行创建
88220发布于 2018-09-11 - 来自专栏程序员
智能体（Agent）的记忆架构：深入解析短期记忆与长期记忆
新的会话将从零开始构建短期记忆，除非有意识地将上次会话的关键信息保存至长期记忆。第二章：长期记忆——智能体的知识库与经验库2.1定义与本质长期记忆是智能体在多次交互和会话之间持久化存储信息的系统。 检索当新的会话开始时，Agent不会加载整个长期记忆库（那样会瞬间爆满短期记忆）。相反，它会根据当前的用户查询和短期记忆的上下文，去长期记忆库中寻找最相关的信息。 第三章：短期记忆与长期记忆的核心区别与协同效应3.1核心区别对比表特征维度短期记忆长期记忆本质工作内存/意识现场知识库/经验档案技术载体模型的上下文窗口外部数据库（尤其是向量数据库）容量有限且固定（由上下文长度决定 检索长期记忆：系统将当前查询与短期记忆的上下文结合，作为“检索键”，在长期记忆库中进行向量相似性搜索，找出相关记忆。 短期记忆作为高速处理单元，决定了Agent在微观任务上的即时表现；而长期记忆作为持久知识库，决定了Agent在宏观时间尺度上的智能深度和个性化水平。
2.8K11编辑于 2025-09-25 - 来自专栏AI人工智能
智能体的记忆系统：短期记忆、长期记忆与知识图谱
构建高效的智能体记忆系统，涉及多个关键技术，包括向量数据库的应用、知识图谱的构建与更新、记忆检索与相关性排序等。 图谱构建：将实体和关系构建成图结构，存储在图数据库中。向量数据库应用向量数据库是智能体记忆系统中的关键组件，用于存储和检索高维向量表示的知识信息。 ", "向量数据库应用", "知识图谱构建"]ground_truth = { "智能体记忆系统": ["智能体是具有自主决策能力的AI系统", "记忆系统包括短期记忆和长期记忆"], "向量数据库应用": ["向量数据库用于高效的语义搜索"], "知识图谱构建": ["知识图谱表示实体间的结构化关系"]}# 假设我们有多个记忆系统需要对比systems = { ' 关键词标签: #智能体 #记忆系统 #向量数据库 #知识图谱 #人工智能 #机器学习 嗨，我是IRpickstars！
2.2K00编辑于 2025-07-14 突破Agent记忆瓶颈！数据库实战落地，文本存储再见
数据库管理-第424期 数据库实战落地，文本存储再见（20260509） 近期更新博客的频次有所减少，一方面是恰逢五一假期占用了不少时间，另一方面则是我全身心投入到多数据库架构下AI Agent记忆系统的研发与落地工作中 我的想法 引入数据库架构重构AI Agent 记忆存储体系，是解决纯文本记忆短板的最优路径，核心优势体现在以下几方面： 多模态一体化存储现代多模数据库不仅支持传统关系型标量数据存储，还可兼容 AI Agent 高性能与高可用保障数据库原生支持高并发读写能力，搭配成熟的集群高可用架构，可为AI Agent记忆系统提供稳定、高效的底层支撑。 项目依托Oracle新一代AI原生数据库Oracle AI Database 26ai构建，深度整合数据库向量搜索、属性图、JSON、关系型等多类数据引擎，可为各类AI Agent提供企业级持久化记忆能力 总结 基于Oracle 26ai的记忆系统，目标是解决纯文本存储的记忆痛点，通过三位一体存储架构，实现了稳定可扩展、支持多Agent协同、断点续跑的企业级记忆能力，后续将持续优化并同步迭代多数据库生态版本
29510编辑于 2026-07-02- 来自专栏运维开发王义杰
刻意训练与记忆强化：竞技记忆与应用记忆的探索之旅
特别是在竞技记忆和应用记忆领域，我们看到了记忆力如何被推向极限，以及如何在日常生活中得到实际应用。本文旨在深入探讨这两个领域，分析其原理，探索它们的实际应用，并讨论如何通过刻意训练提高我们的记忆力。 一、竞技记忆：大脑的极限挑战 竞技记忆，顾名思义，是一种将记忆力竞赛化的活动。参与者需要在短时间内记忆尽可能多的信息，如一副洗乱的扑克牌、长串数字或复杂的图形等。 这不仅是一场对记忆力的挑战，更是对心智控制、专注力和心理素质的全面考验。 竞技记忆的技巧： 联想记忆：通过将抽象信息与熟悉事物关联，形成更容易记忆的图像。 二、应用记忆：日常生活的智慧 与竞技记忆相比，应用记忆更贴近日常生活，它关注如何将记忆技巧应用于学习、工作和生活中。 竞技记忆强调技巧和速度，而应用记忆强调实用性和长期记忆。两者之间的技巧和策略有交集，也有各自的特点。
52510编辑于 2024-01-04
腾讯云开发者
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