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3小时前
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蓝易云:解决MySQL "ONLY_FULL_GROUP_BY" 错误的方案
在实际操作中,应优先考虑修正查询,使之符合 ONLY_FULL_GROUP_BY模式的要求,从而既保持了查询的准确性,也避免了潜在的不一致和难以预测的结果。只有在完全理解查询的业务逻辑及其后果,并且需要临时解决问题的情况下,才选择修改SQL模式或使用 ANY_VALUE()等方法作为短期解决方案。
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13小时前
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来自: 云原生
AI数字员工哪个好?2025十大品牌云原生适配实测:玄晶引擎/百度/阿里全链路方案
本文基于阿里云生态实测,解析AI数字员工从“可视化”到“业务落地”的转型趋势,揭露选型两大陷阱,结合玄晶引擎等50+案例与API性能数据,发布十大品牌榜单。聚焦云原生架构、API对接效率、开发友好度与全链路闭环四大维度,提供中小微企业至中大型企业的优选方案及开发者专属选型工具包,助力低成本高效落地。
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14小时前
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来自: 云原生
云原生视角:AI数字人vs数字员工,玄晶引擎等工具的架构选型与落地实践
本文对比AI数字人与云原生AI数字员工的技术差异,揭示“交互组件”到“智能体”的进化路径。基于玄晶引擎与阿里云生态的实践案例,从功能闭环、架构设计、成本收益三维度解析,并提供开发者选型工具包,助力企业实现直播引流、智能下单、库存同步等全链路自动化,降低算力成本60%,提升业务转化率。
大表在线改造为分区表并释放空间:全流程实战指南
本文介绍大表在线改造为分区表的无锁方案,通过双写迁移、分批同步实现MySQL、Oracle等数据库零停机优化,提升查询性能、释放存储空间,适用于日志表、历史数据表等场景。
强化学习
强化学习(RL)是一种通过智能体与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习方法。核心包括状态、动作、奖励、策略与价值函数,依赖试错和延迟奖励机制。常见算法如Q-learning、PPO、DPO等,广泛应用于游戏、机器人及大模型训练。结合人类反馈(RLHF),可实现对齐人类偏好的智能行为优化。(239字)
注意力机制详解
注意力机制是Transformer核心,通过自注意力、交叉注意力等实现序列间动态关联。多头、分组、多查询等变体在效率与性能间权衡,广泛应用于大模型设计,助力高效长序列建模与推理优化。
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2天前
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容器引擎Docker
Docker是一种开源容器化技术,将应用及依赖打包成镜像,实现跨环境一致部署。它通过隔离机制确保容器间互不干扰,解决开发、测试、生产环境差异与依赖冲突问题,具备启动快、资源占用少、易迁移等优势,是现代微服务部署的核心工具。
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