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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
36120发布于 2021-06-01 DBLens 的数据安全、登录方式与离线使用说明
DBLens的数据安全、登录方式与离线使用说明在选择数据库管理工具时，开发者和企业用户通常会重点关注以下问题：数据库连接信息是否安全？工具会不会获取或上传数据库数据？执行日志、AI对话是否会被收集？ 这些信息不会被上传到DBLens的服务器，也不会与任何第三方服务共享。\DBLens不会远程收集、同步或分析任何数据库连接配置。你的数据库连接信息，只存在于你的电脑上。 二、DBLens不获取、不上传任何数据库业务数据DBLens的定位非常明确：它只是一个数据库客户端工具。 这意味着：不会采集数据库中的表数据、字段内容或业务信息不会上传SQL语句、查询结果或执行计划不会记录或分析数据库结构并发送到云端所有数据库交互，仅发生在：用户本地设备↔用户数据库DBLens不会介入这条链路之外的任何数据流转 ，DBLens依然可以作为一个稳定、可靠的数据库管理工具运行。
25520编辑于 2025-12-25DBLens 实现数据库连接管理与高效 SQL 开发（含可视化与效率技巧）
什么是DBLens？ DBLens是一款跨平台的数据库客户端工具，主要用于：连接与管理数据库环境编写/执行SQL浏览数据与表结构（可选）通过可视化能力（如关系图/指标）辅助理解数据库（可选）使用AI辅助完成SQL建议/修复（ 企业场景需先评估合规）简单理解：DBLens≈“更轻量、更现代的数据库客户端（写SQL+查数据+看结构）”。 DBLens长什么样？ DBLens的整体交互基本遵循数据库客户端的常见布局：顶部菜单：数据库、LensAI、全库查找、历史日志、收藏夹、应用中心左侧：连接/库/表/视图/函数/事件/查询中间：SQL编辑器、查询标签页（SQLEditor
33710编辑于 2025-12-25- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
59810编辑于 2022-11-08 从个人灵感仓到团队知识库：QueryNote如何重塑技术笔记的流动与共享
DBLens团队最近正式推出的QueryNote云端笔记服务，正在技术社区中引发关注。 其开发团队DBLens一直以“本地优先、直连数据库”为产品原则，这一原则确保了数据安全与性能，但也带来了天然的局限性——难以实现跨设备同步。 于是，团队选择了一条清晰的分割线：让DBLens继续专注本地的数据库操作，而将思考记录的任务交给专门的工具QueryNote。这种边界清晰的产品设计反而成为了QueryNote的最大优势。 03无缝集成，DBLens生态的自然延伸QueryNote最巧妙的设计之一，是其与DBLens的集成方式。 它并非一个完全独立的产品，而是以iframe形式无缝嵌入DBLens界面，通过统一的账号体系实现无感登录。当技术人员在使用DBLens进行数据库操作时，QueryNote的笔记面板随时待命。
25110编辑于 2026-01-18DBLens 的必经之路
DBLens如果要覆盖多家国产数据库，每多支持一个就意味着：SQL兼容差异、系统表差异、执行计划差异权限模型差异、审计策略差异性能指标采集与告警差异备份恢复、迁移链路差异这不是“加个驱动”这么简单，而是 3）只要迈出第一步，工具就会反过来推动国产数据库生态成熟工具不是数据库的附属品，它会推动数据库本身向标准化、可观测、可维护方向演进。 三、DBLens这种国产工具，最正确的成长方式是什么？ 2）把适配当成长期工程能力，而不是项目交付国产数据库的碎片化是现实，因此DBLens需要一个真正的适配体系：插件化规则引擎化采集与指标标准化协议兼容策略甚至要有自己的兼容层与测试矩阵。 3）从“工具”升级为“平台”最终DBLens的目标不只是客户端，而是：数据库可观测平台研发规范平台数据库知识库平台统一管理与审计平台当工具成为平台，才会拥有跨项目、跨团队的生命力。
33130编辑于 2025-12-26- 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
44710发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
78930发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
43840发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.4K20发布于 2020-04-27 DBLens for MySQL 2026.2.7版本：自定义模型配置全指南
在DBLensforMySQL2026.2.7版本中，自定义模型配置是一项重要升级，它允许您根据不同的业务场景、环境需求和团队规范，灵活配置和使用特定的AI模型，从而实现更精准、高效的数据库智能化操作。 这告诉DBLens使用与Ollama兼容的API协议进行通信。BaseURL(基础地址)：*必填项，也是最关键的设置。 因为DeepSeek的API与OpenAI兼容，所以在提供商下拉菜单中应选择OpenAI或OpenAICompatible（如果DBLens有此选项）。不要选择Ollama。 如果DBLens的“ChatPath”字段已有默认值（例如截图中的/api/chat），但连接失败，您可以尝试将其修改为标准路径/v1/chat/completions或留空（取决于DBLens的预设逻辑 在DBLens中，配置保存后，您可以尝试在SQL编辑器或相关AI功能中，提出一个简单的问题（例如：“用中文解释什么是SELECT语句”），看是否能收到AI的回复。
16910编辑于 2026-02-11- 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
21110发布于 2018-08-27 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
前面章节介绍了小程序的文件构成，那么这些文件在微信客户端是怎么协同工作的呢？在本章中将会介绍微信客户端给小程序所提供的宿主环境，下文把这个概念简称为宿主或者宿主环境。
68510编辑于 2025-08-25 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-5)
代码清单2-5 /* 预定义的结果表 */ int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1
25550编辑于 2022-11-30 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题2-5 求平方根序列前N项和
习题2-5 求平方根序列前N项和 本题要求编写程序，计算平方根序列 1\sqrt{1}1 + 2\sqrt{2}2 + 3\sqrt{3}3 +⋯的前N项之和。
1.2K20发布于 2020-09-15 QueryNote V1.2 发布：从个人思考空间，迈向团队协作与内容交付
(<https://note.dblens.com/#/share/696a49588b35543ada3da78bb08b5d21>）***一键沉淀团队知识**：本次更新最具协作性的功能——**“保存被分享的笔记
20910编辑于 2026-01-18- 来自专栏钱塘大数据
2017 AI成熟度曲线图
代表企业：10Pearls; Accenture; Aigen; Deloitte;EY; Fujitsu; IBM; Infosys; PwC; Volume.XO 位置：距成熟应用2-5年 通用人工智能 这些请求可以通过对话式UI（chatbot）来发起，或是对事件的响应——例如应用或数据库状态的改变。Bots基于预设规则或是更复杂的算法来自动执行任务，这其中可能涉及到AI。 代表企业：Google; Graphcore; Intel 位置：距成熟应用2-5年 第三级自动驾驶 定义：第三级自动驾驶，在汽车工程0-5级的评分系统中，指的是部分自动化的驾驶。 能在数据库中抓取知识和内容的搜索引擎；4. 能分析并处理意图的情境引擎；5. 但是这一转型需要花费2-5年才能达到主流。VCA和其他类型的对话式代理有时没有被正确使用。由于将领域内容与模型集成是一个挑战，它们有时无法达到需要的自信程度。
2.1K90发布于 2018-03-06 - 来自专栏数据STUDIO
一道SQL笔试题
点击关注｜选择星标｜干货速递 ◎ 每天的审批通过率及审批通过的平均申请金额 ◎ 2018年2-5月份，不同费率的放款笔数、放款金额、30天以上金额逾期率（剩余本金/放款金额） ◎ 所有放款客户中，不同客群类型的人数占比 2018/4/20 GM296894 5100001982 60000 15000 D 40 2018/3/20 GM296874 5100001987 13000 10000 D 60 ※ 2018年2- 5月份，不同费率的放款笔数、放款金额、30天以上金额逾期率（剩余本金/放款金额） ☆ 解析： ① 2018年2-5月份 -- 通过where筛选即可。 overdue_days>=30 剩余本金 -- 放款金额减去已还本金loan_prin - paid_principal 上面两条相乘并求和，即可得到逾期30天以上剩余本金 通过字表查出2018年2- customer.id_no GROUP BY groupp; ☆ 结果: groupp 人数占比 car 0.25 creditcard 0.375 house 0.25 建表与导数 为方便小伙伴们操作联系，数据库建表和导入数据代码给你贴出来了
62920发布于 2021-09-09
腾讯云开发者
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