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如何在 DataGrip 中 连接 Databend

本文通过详细的步骤演示了如何新建自定义 Driver 以在 DataGrip 中支持连接 Databend,包括设置 Class、DriverFiles 和URLtemplates。最后,通过新建 Driver 和 DataSource,并在 Databend Cloud 上进行连接测试,确保能成功访问数据库。 安装 DataGrip 首先在 DataGrip 官网 进行下载并安装 DataGrip。 连接 Databend 数据库 新建项目 新建 Driver 由于 DataGrip 默认的 data source 不包含 Databend 数据库,所以需要手动创建 Driver,走 JDBC 的方式连接。 下载 databend jdbc jar 到 maven 或者 databend-jdbc github release page 下载最新版本的 databend-jdbc jar 包。 配置 Driver 选择自定义 JARS,将刚刚下载的 jar 包填写进去。然后将上面的 Class 选择 com.databend.jdbc.DatabendDriver,选择之后 Appl...

AI 智能体到底应该如何构建?分享 Github 上收获 4k stars 的 12 条原则

编者按: AI 智能体到底应该如何构建?是追求复杂的端到端解决方案,还是回归软件工程的本质思维? 我们今天为大家带来的文章,作者的观点是:智能体本质上就是软件,应该用严谨的软件工程原则来构建,而非盲目追求"黑箱式"的复杂框架。 文章从智能体的发展历程出发,深入剖析了从有向图到 DAG 编排工具,再到今天 AI 智能体的技术演进脉络。随后,作者系统性地提出了构建可靠 LLM 应用的12个核心原则。 这篇文章为正在构建 AI 应用的开发者提供了一套完整而实用的方法论,特别适合那些希望摆脱框架束缚、追求技术本质的工程师。相信通过这12个原则的指导,我们能够构建出更加可靠、可控、可扩展的智能体系统。 01 AI Agent 是如何走到今天的 1.1 我的观点仅供参考 无论您是智能体领域的新手,还是像我这样固执的老兵,我都将试图说服您摒弃对 AI Agent 的大部分固有认知,退一步,从第一性原理(first principles)出发重新思考它们。(如果你错过了不久前 OpenAI 发布的内容,这里有个剧透预警:把更多智能体逻辑塞进 API 后面并非正解) 02 智能体本质上是软件,让我们简要...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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