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  • 来自专栏mysql

    hhdb数据库介绍(8-4)

    执行mysql_install_db初始系统数据库到指定目录。 在存储节点实例中创建物理库 create database db01; 连接用户:通过手动安装部署的存储节点,还需创建用于计算节点连接存储节点实例的数据库用户。 创建数据库用户 #create user 'hotdb_datasource'@'%' identified by 'hotdb_datasource'; 用户赋权 #GRANT select,insert 创建数据库用户 create user 'dbbackup'@'%' identified by ' dbbackup'; 用户赋权 GRANT select,insert,update,delete, TO 'dbbackup'@'127.0.0.1'; 备份程序 备份程序(HHDB Backup)为本公司自主研发的数据库备份工具。通常部署在集群的存储节点服务器上,监听来自管理平台的数据备份请求。

    33410编辑于 2024-12-23
  • 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 2025-12-25
  • DBLens 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DBLensDBLens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
  • 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 2026-01-18
  • DBLens 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
  • 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AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 8-4 为什么要训练数据集与测试数据集

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。这一小节,主要介绍通过测试数据集来衡量模型的泛化能力,并得出训练数据集和测试数据集关于模型复杂度与模型精确度之间的趋势,最后通过一个简单的小例子来说明过拟合和欠拟合以加深理解。

    3.6K21发布于 2019-12-26
  • 来自专栏智能大数据分析

    关联规则挖掘(一)

    一、关联规则的概念 (一)基本概念   事务数据库(Transaction Database) T=\{t_1,t_2,…,t_n\} ,也称为交易数据库中的关联规则挖掘问题可描述如下:   设 I= 从定义8-1和8-4可知,关联规则 X\Rightarrow Y 在事务数据库 T 上的支持度,就是 T 中同时包含 X 和 Y 的事务在 T 中所占的百分比,即: Support 算法(3)连接:由 L_1 自身连接生成候选频繁2-项集的集合 C_2 ,其结果由表8-4左侧第1列给出,且已按字典序排序。 定理 8-4(关联规则性质2):设 X 为频繁项集, \phi≠Y\subset X 且 \phi≠Y'\subset Y 。 可以逐层生成关联规则,并利用以上性质2(定理8-4)进行剪枝,以减少关联规则生成的计算工作量。

    53200编辑于 2025-01-22
  • 来自专栏深度学习和计算机视觉

    【从零学习OpenCV 4】分割图像——Grabcut图像分割

    mask:用于输入、输出的CV_8U单通道掩码图像,图像中像素值的取值范围以及含义在表8-4给出。

    1.4K40发布于 2020-03-03
  • 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
  • MyEMS能源管理系统后台配置-数据源管理

    批量管理功能导入 / 导出:支持 JSON/CSV 格式批量操作,适用于多设备快速部署(如图 8-4);克隆数据源:复制现有配置并修改部分参数,减少重复操作(如图 8-4 右侧功能)。

    42310编辑于 2025-06-18
  • 来自专栏智能大数据分析

    关联规则挖掘(二)

    (2)多次重复地扫描事务数据库   对每个 k=1,2,\cdots,m ,为了计算候选k-项集的支持度,都需要扫描一次事务数据库,才能确定候选k-项集的支持度,其计算时间开销很大。 算法只需扫描事务数据库两次,其计算过程主要由以下两步构成。 下面借用这个事务数据库来介绍FP-树的构造方法,这里假设最小支持数 MinS=2 。 FP-树的构造主要由以下两步构成。 (1)生成事务数据库的头表 H 。    例 8-6 假设FP-树中已有两条路径 null-a-b 和 null-c-d-e (图8-4(1))。 因为FP-树与 t 没有共同的前缀路径,即从null开始没有相同的结点,因此,将t直接添加到FP-树中(图8-4(2))。

    51210编辑于 2025-01-22
  • 来自专栏其它

    【转】系统设计-第08章:短网址设计

    一个更好的选择是将<shortURL, longURL>映射存储在一个关系数据库中。图8-4显示了一个简单的数据库表设计。简化版的表包含3列:id、shortURL、longURL。 longURL 是输入的系统检查 longURL 是否存在于数据库中如果是的话,这意味着longURL之前被转换为shortURL。在这种情况下,从数据库中获取shortURL并将其返回给客户端。 将ID、shortURL和longURL保存到数据库,如表8-4所示。值得一提的是分布式唯一 ID 生成器。 它的主要功能是生成全局唯一 ID,用于创建 shortURL。 如果短URL不在缓存中,从数据库中获取长URL。如果它不在数据库中,很可能是用户输入了一个无效的短网址。longURL被返回给用户。 数据库的扩展。数据库复制和分片是常见的技术。分析。数据对商业成功越来越重要。将分析解决方案整合到URL缩短器中,可以帮助回答一些重要的问题,如有多少人点击一个链接?他们何时点击链接?等等。

    64610编辑于 2024-10-29
  • 来自专栏灰灰的数学与机械世界

    考研(大学)数学 ​多元函数微分学(3)

    位于 L_{2}:y=2 , 0 \leq x\leq 2 时, z=x^3-6x+8 ,同理 z^{'}=3x^2-6=0 ,解得 x=\sqrt{2} , z(0)=0 , z(\sqrt{2})=8- x=2,-1 \leq y \leq 2 ,同理可以得到式子 z=y^2-6y+8 ,对 z^{'}=3y^2-6=0 ,解得 y=\sqrt{2} ,同理 z(-1)=13,z(\sqrt{2})=8-

    72410编辑于 2022-11-23
  • 来自专栏python3

    python随笔:range

    --------------------- range(起始位置:结束位置:步长) 默认步长是1 起始位置<结束位置,步长是正数 起始位置>结束位置,步长是负数 range(4,8) 从第4个开始数8-

    1K50发布于 2020-01-13
  • 来自专栏Michael阿明学习之路

    LeetCode 679. 24 点游戏(回溯)

    示例 1: 输入: [4, 1, 8, 7] 输出: True 解释: (8-4) * (7-1) = 24 示例 2: 输入: [1, 2, 1, 2] 输出: False 注意: 除法运算符 /

    97520发布于 2021-02-19
  • 来自专栏JavaEdge

    学习Netty BootStrap的核心知识,成为网络编程高手!

    代码8-4 实现图 8-3 中所展示的服务器的引导过程: package io.netty.example.cp8; import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel; import java.net.InetSocketAddress; /** * 代码清单 8- 当一个应用程序(如一个代理服务器)必须要和现有的系统(如 Web 服务或数据库)集成时,就可能发生这种情况。此时,将需要从已被接受的子 Channel 中引导一个客户端 Channel。

    71460编辑于 2023-05-21
  • 来自专栏未闻Code

    手把手教你用Scrapy爬取知乎大V粉丝列表

    部分爬取过程中的信息如图8-4所示。 ? ▲图8-4 部分爬取过程中的信息 存储到MongoDB的部分信息如图8-5所示。 ? ▲图8-5 MongoDB的部分信息

    72140发布于 2021-05-13
  • 来自专栏全栈程序员必看

    SSL协议体系结构[通俗易懂]

    SSL记录协议字段的结构如图8-4所示。 图8-4 SSL记录协议字段的结构 如图8-4 SSL记录协议字段结构主要由内容类型、主要版本、次要版本、压缩长度组成,简介如下: 1) 内容类型(8位):封装的高层协议

    2.2K10编辑于 2022-09-01
  • 来自专栏华章科技

    手把手教你用Scrapy爬取知乎大V粉丝列表

    部分爬取过程中的信息如图8-4所示。 ? ▲图8-4 部分爬取过程中的信息 存储到MongoDB的部分信息如图8-5所示。 ?

    1.2K30发布于 2021-05-06
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