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告别SQL卡顿与混乱!AI如何赋能实时计算?

在当今数据驱动的商业环境中,SQL作为与数据库交互的核心语言,其编写效率和质量直接影响着企业的数据决策速度和系统性能。然而,我们在长期的企业服务实践中发现,数据库开发人员普遍面临以下痛点: SQL性能问题频发:约65%的性能问题源于低效SQL,但开发人员缺乏专业的优化指导 知识传承困难:复杂的业务SQL往往缺乏文档说明,新成员理解成本高 错误诊断耗时:平均每个SQL错误需要45分钟排查,严重影响开发效率 这些痛点导致企业SQL开发效率低下,平均每个开发人员每天要花费2-3小时在SQL相关问题的处理上。 基于以上问题,袋鼠云实时开发平台引入了智能AI,深度集成于企业数据库开发环境,提供从SQL编写、优化到运维的全生命周期智能支持。助力企业开发效率提升40%+、性能问题减少60%、有效缩短新人上手时间。 重点功能介绍 智能优化 平台提供SQL语句性能优化建议,并支持一键替换原SQL。 智能注释 对SQL语句添加注释,方便理解表的作用及SQL的作用。其中注释内容包含:各数据表的业务含义、SQL的总体功能描述、关键操作步骤说明。 智能解释 平台支持解析选中SQL的业务...

向量检索算法:从哈希、树到量化与图

向量检索这门技术,其发展由来已久,可以追溯到上世纪六七十年代。1975 年发表的 KD 树算法,就是早期经典的高维数据检索算法之一。然而,此后近四十年间,向量检索长期处于冷门状态,并没有特别多的应用需要它。 直到 2015 年,ImageNet 图片分类数据集及何恺明教授的 ResNet 等突破性论文引爆了深度学习,使得模型在多个任务上超越人类。推荐系统和搜索引擎快速成为向量检索技术主要落地场景,向量引擎也由此开始大规模应用。 大模型爆发又掀起第二轮热潮:基于向量检索的 RAG 架构,已成为解决模型幻觉、实现知识实时更新的关键技术,推动其在多模态、企业知识库等场景爆发式应用。 不久前,开源中国直播栏目《数智漫谈》邀请到了傅聪博士,分享了向量检索技术的发展情况。傅聪于浙江大学计算机博士毕业,曾赴美国南加州大学访问研究,其主导发明的 NSG、SSG、PSP、MAG 等高性能检索算法,已落地为千亿级向量检索系统,成为工业界大规模检索的标杆方案。目前,傅聪博士在shopee(新加坡)担任资深算法专家,专注于 AI 大规模应用落地方面的研究。 微信扫码,观看直播回放: 本文根据直播整理,介绍四种...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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