3-3 数据框的子集

> x <- data.frame(v1=1:5,v2=6:10,v3=11:15) > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 > x$v3[c(2,4)] <- NA > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 NA 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > #找出第2列 > x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[

3-3 SQL Server 2005数

3-3 SQL Server 2005数据库优化 了解数据库引擎优化顾问基本内容 掌握数据库引擎优化顾问的使用 掌握通过命令行的方式进行索引的优化——DTA 一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置 3-6 启动SQL Server Profiler 图3-7 启动“新建跟踪”项 第三步：登录服务器后，配置跟踪属性，点击保存到文件，将跟踪的TSQL脚本结果保存到用户选择的trc文件中，同时启动文件滚动更新 因此，这种跟踪一般是由DBA根据一天平均时候的用户访问量时段进行记录比较容易反映出数据库服务器在建构过程中的索引问题，如图3-9所示。 ? 该命令的参数意义是：-E 使用可信任连接连接到服务器；-D 待优化的数据库名称；-if 加载的负载测试文件；-s 一个测试实例的名称；-B 建议占用的最大空间。 ?

lagou 爪哇 3-3 dubbo 笔记

分布式服务架构 当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。 第二部分： Dubbo 架构与实战 Dubbo的架构 节点角色说明 Provider 暴露服务的服务提供方 Consumer 调用远程服务的服务消费方 Registry 服务注册与发现的注册中心 Monitor 统计服务的调用次数和调用时间的监控中心 Container 服务运行容器 调用关系说明 服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。 服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。 服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。 注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。 比如我们在进行第三方服务依赖时可能会对接口的时长做放宽，防止第三方服务不稳定导致服务受损。

3-3欧几里得求最大公因子

最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个 private static int gc(int a, int b) { if(b==0){ return a; } if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } return gc(b,a%b); }

34补3-3 rhcs集群基础应用

发现服务正运行在node2结点 测试： [root@node2 ~]# vim /var/www/html/index.html

node2

机器学习入门 3-3 NumPy数据基础

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。

C++编程之美-结构之法(代码清单3-3)

代码清单3-3 for(answer[0] = 0; answer[0] < total[number[0]]; answer[0]++) for(answer[1] = 0; answer

3-3 File类的常用操作的静态方法练

文本文件是我们接触频繁的一类文件，记事本程序经常操作的文件就是文本文件，很多应用程序会保存一些记录到日志文件里，这种日志文件也可以是文本文件。通过本小节的学习，可以掌握对文本文件的简单读写方法。

React：Table 那些事（3-3）—— 列宽自适应、列宽拖动

《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：

【微服务】Spring AI 使用详解：让微服务无缝集成AI能力

【微服务】SpringAI使用详解：让微服务无缝集成AI能力在微服务架构主导企业级开发的今天，AI技术的落地已从“可选”变为“刚需”。 简单来说，SpringAI就是微服务架构的“AI插件”，无需重构现有微服务体系，即可快速为各个微服务模块赋能AI能力。 ”，AI可自动调用订单服务的查询方法；数据分析场景中，AI可自动调用数据服务的统计方法，实现AI与微服务业务能力的深度融合。 4.1服务拆分：AI能力独立部署将AI相关能力拆分到独立的微服务（如ai-service），避免与业务服务耦合。 4.2服务治理：融入微服务生态服务注册发现：将AI服务注册到Nacos、Eureka等注册中心，让其他业务服务能通过服务名调用AI能力。

AI智慧化服务系统

在数字化转型浪潮中，AI智慧化服务系统正成为企业突破传统模式的核心工具。该系统通过自然语言处理、机器学习与大数据分析技术的融合应用，实现对客户需求的精准洞察和快速响应。 相较于传统模式，AI解决方案在功能特性上优势显著：意图识别方面，传统模式依赖关键词匹配导致误判率高，AI方案采用深度学习模型，准确率达98%+；知识检索上，传统模式固定库容难以应对新问题，AI方案凭借持续学习能力实现知识库自生长 ；响应速度方面，传统模式人工平均等待时长＞3分钟，AI方案实现毫级响应，峰值处理量提升10倍。 更值得关注的是其解释性AI特性——不仅输出预测结果，还能生成可视化归因分析报告，帮助管理者理解“为什么”而非仅知道“是什么”，为决策提供深度洞察。 该解决方案正在重塑企业服务的边界，使智能化不再局限于特定场景，而是渗透到组织运营的各个毛细血管。通过构建可感知、会思考、能进化的数字神经系统，助力企业在复杂多变的市场环境中保持敏捷竞争力。

注解式AI服务实战

/** * AI 代码助手服务接口 * * @author BNTang */ public interface AiCodeHelperService { @SystemMessage { @Resource private ChatModel qwenChatModel; /** * 创建 AI 代码助手服务实例 * * @ return AI 代码助手服务 */ @Bean public AiCodeHelperService aiCodeHelperService() { // 创建并返回 AI 代码助手服务实例 return AiServices.create(AiCodeHelperService.class, qwenChatModel); } } Service 加上 @AiService 注解，就能自动创建出服务实例了： /** * AI 代码助手服务接口 * * @author BNTang */ @AiService public

Azure AI 服务之语音识别

笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。 创建 Azure 服务 要使用 Azure 的翻译服务需要先在 Azure 上创建对应的实例，比如我们需要先创建一个 "Bing Speech API" 服务实例： ? 需要注意的是，Azure 提供的认知服务 API 都是需要认证信息的。具体的方式就是把我们创建的服务的 key 随 API 发送的服务器端进行认证。 "; 由于 demo 的代码比较长，为了能集中精力介绍 Azure AI 相关的内容，本文中只贴出相关的代码。 AI 的兴起让我们看到了一线希望，在介绍了 Azure AI 的语音识别服务后，让我们接着探索如何通过 AI 让程序理解文本的内容。

张家兴：AI助力金融服务

如果是传统都靠人来服务，成本太高，达不到普惠金融的效果，所以才依托于金融科技，这里面就包括下面所说的这些技术，它们的首字母加起来是basic，人工智能在里面就是AI。 包括智能服务、智能风控、保险、营销、信贷等方面，今天主要讲的是智能服务方面怎么做一个机器人，来帮助或替代人提供更好的服务。 ? 在金融里面，传统的服务，里面有很多的用户，我们有很多的客服人员，传统服务就是纯靠人提供服务。如果有了AI，AI在里面到底提供什么样的能力，让服务变得更好。 我们说第一个服务就是一系列的，怎么从用户到最终的服务。先去做推介，然后发现用户到底出现什么问题，然后是调度，这个服务到底给哪个客服人员用。 所以我认为，整个金融服务领域，AI主要是构建四大能力：推荐、对话、调度、洞察，给用户提供更好的服务。

8 - AI 服务化 - AI 超级智能体项目教程

本节重点 AI 服务化是指将原本只能本地运行的 AI 能力转化为可远程调用的接口服务，使更多人能够便捷地访问 AI 能力。 通过本节学习，⁠你将掌握如何将 AI 智能体转变为可供他人调用的服务 具体内容包括： AI 应用接口开发 AI 智能体接口开发 在开始之前，先给大家提个醒，Spring AI 版本更新飞快，有些代码的写法随时可能失效 一、AI 应用接口开发 我们平时开发的大多数接口都是同步接口，也就是等后端处理完再返回。 点击接口旁边的绿豆就能自动生成测试代码： 二、AI 智能体接口开发 由于智能体执行过程通常包含多个步骤，执行时间较长，使用同步方法会导⁠致用户体验不佳。 注意，上述代码中使用 CompletableFuture.runAsync() 实现非阻塞式异步执行，否则会长时间占用 Web 服务器线程池资源。

手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析（Python代码）

决定分点  分布区间如表3-3所示。  ▲表3-3 分布区间  4. 绘制频率分布直方表  根据分组区间得到如表3-4所示的频率分布表。   3可得季度销售额频率分布直方图，如图3-3所示。   ▲图3‑4 菜品销售量分布（饼图）  ▲图3‑5 菜品销售量分布（条形图）  关于作者：张良均，资深大数据挖掘与分析专家、模式识别专家、AI技术专家。 有10余年大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。   PPT | 读书 | 书单 | 硬核 | 干货 | 讲明白  大数据 | 云计算 | 数据库 | Python | 可视化 | 神操作  AI | 人工智能 | 机器学习 | 深度学习 | 神经网络  

字节跳动3-3大牛力荐！RabbitMQ实战指南：消息队列面试必刷手册

以熟悉的电商场景为例，如果商品服务和订单服务是两个不同的微服务，在下单的过程中订单服务需要调用商品服务进行扣库存操作。 消息中间件负责处理网络通信，如果网络连接不可用，消息被暂存于队列当中，当网络畅通的时候在将消息转发给相应的应用程序或者服务，当然前提是这些服务订阅了该队列。 如果在商品服务和订单服务之间使用消息中间件，既可以提高并发量，又降低服务之间的耦合度。 RabbitMQ就是这样一款我们苦苦追寻的消息队列。 内存、磁盘和流控都是用来限制消息流入得过快以避免相应的服务进程来不及处理而崩溃。 第10章网络分区 网络分区是在使用RabiMQ时所不得不面对的一个问题，网络分区的发生可能会引起消息丢失或者服务不可用等。

手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析（Python代码）

决定分点 分布区间如表3-3所示。 ? ▲表3-3 分布区间 4. 绘制频率分布直方表 根据分组区间得到如表3-4所示的频率分布表。 代码清单3-3 “捞起生鱼片”的季度销售情况 import pandas as pd import numpy as np catering_sale = '.. 3可得季度销售额频率分布直方图，如图3-3所示。 ▲图3‑5 菜品销售量分布（条形图） 关于作者：张良均，资深大数据挖掘与分析专家、模式识别专家、AI技术专家。 有10余年大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。

去卖AI服务器

这个计划帮助前沿AI技术落地，也帮助传统渠道在新业务爆发前“未雨绸缪”。 “你现在不一定真的会卖元脑的解决方案，但你至少要把AI服务器卖出去。”王峰对渠道伙伴说。 类似这样的小突破，在2019年浪潮AI服务器的销售中，总共为浪潮贡献了过亿元的业绩——在这个将AI服务器交给分销渠道销售的试点之年，浪潮原定的目标不过只有区区的4千万元。 无论4千万，还是1个亿，对于浪潮的AI服务器销售而言，它们显然仍微不足道。 这家2019年上半年AI服务器出货量全球第一，占据中国AI服务器市场50.2%市场份额的服务器巨头真正看重的，是它传统的分销体系能否用今天的小突破，去抓住明天AI的大未来。 王峰说，浪潮能把AI服务器做到全球领先，其实早年也只是先走了半步而已。 IDC综合数据显示，产业AI化给市场带来的空间增长迅猛。

我目前正在使用的 AI 服务

尽管对新技术、新事物已没有那么的狂热，同时对 AI 也持有谨慎的态度，但并不影响我将一些 AI 服务应用到自己的工作中，丰富自己的工具箱，提高工作效率。 Notion AI 一两个月前，Notion 也提供了 AI 服务，并将其集成在文档的编辑流程中。 Notion 提供了一些预设的快捷指令，减少了使用者重复编写 Prompt 的时间。 Warp AI 作为一个终端应用程序，Warp 在这波人工智能浪潮中也适时地集成了 AI 服务，将其作为特色功能之一嵌入到使用流程中。 相信不久的将来，ChatGPT 将会越来越少地出现在普通用户面前，OpenAI（或其他 AI 底层服务商）将以基础服务商的形式，通过集成到其他产品中的方式，为用户提供有针对性的 AI 服务。 AI 的快速发展，已经越来越多地融入到人们的生活中，为我们提供了更便捷、高效的服务。AI 的未来，我们可以期待它的进一步发展和应用，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。