当先锋百科网

自增字段配置 一普通的数据库 <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping

标题（自制）核酸预约系统（可做课设）（包数据库（java）） 总述 系统总共分为两个部分，用户与后台管理： 用户部分：用户可以进行核酸预约（姓名，身份证，地点，采样方式）和预约结果查询打印后台管理：医护人员可以先进行登录和注册进行身份验证，后可以对已经预约的结果进行查询和修改 3.数据库已经配置好，只需要修改相关参数即可

以Mysql为例 准备 Qt官方并没有为我们提供可用的mysql，只提供了源代码（不能直接使用），需要我们基于这些源码自行编译得到对应的动态库（静态库）之后，才能被程序加载从而连接上相应的数据库。具体操作参考Qt如何编译数据库驱动–爱编程的大丙 连接数据

        在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑

无法打开登录所请求的数据库DbName 。登录失败。 用户 'IIS APPPOOL\DefaultAppPool' 登录失败。 的解决方案 参考文章： （1）无法打开登录所请求的数据库DbName 。登录失败。 用户 'IIS APPPOOL\DefaultAppPool' 登录失败。 的解决方案 （2

数据仓库不应让传统关系数据库来实现，因为关系数据库最少也要求满足第1范式，而数据仓库里的关 系表可以不满足第1范式。面向分析的存储系统 数据仓库特点： 1.、面向主题(Subject Oriented)   1> 面向主题特性是数据仓库和操作型数据库的根本区别  操作型数据库是为了支撑各种业务而建立，而分析型数据库则是为了对从各种繁杂业务中抽象出来的分析主题(如用户、成本、商品等)进行分析而建立   2> 面向主题跟面向应用相对应  面向应用是指实现某种功能，数据集合也是其单一功能的数

【mysql&算法】在数据库中储存树形结构 【一】常见的使用树的场景【二】方式一：邻接表

这两天需要用到MyBatis的代码自动生成的功能，由于MyBatis属于一种半自动的ORM框架，所以主要的工作就是配置Mapping映射文件，但是由于手写映射文件很容易出错，所以可利用MyBatis生成器自动生成实体类、DAO接口和Mapping映射文件。这样可以省去很多的功夫，将生成的代码copy到项目工程中即可。            使用自动生成有很多方式，可以在eclipse中安装插件，但是以下将要介绍的这种方式我认为很轻松，最简单，不需要装插件，只需要下几个jar包即可，把它们放在一个目录下面。

0.目录结构 $ tree mysql mysql ├── files │   └── web.sql ├── handlers │   └── main.yml ├── tasks │   └── main.yml ├── templates │   ├── client.cnf.j2 │   ├── my.cnf.j2 │   ├── mysql-clients.cnf.j2 │   └──

        对于AI和ChatGPTDE使用是在科技公司实习后才真正运用，虽然在大学时期就有了解，但是由于课程和其他课外活动挤占时间，我当时没能好好研究AI，人工智能，人们往往对它的印象是高大上的，高科技，高门槛，事实真是如此吗？工作以后，受同事等环境影响开始尝试使用ChatGPT、newbing，Drawthings，国内的文心一言、通义千问等基于大模型的人工智能。 AIGC（人工智能自动生成内容）被认为是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式，目前主要用在文字、图像、视频、音频、游戏以及虚拟人上等，具体应用场景如下：

简单谈谈数据库索引 转载自: https://www.cnblogs.com/heyonggang/p/6610526.html 什么是索引 数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。 索引分为聚簇索引

操作型数据库 VS 分析型数据库 因为主导功能的不同(面向操作/面向分析)，两类数据库就产生了很多细节上的差异 1、数据组成差别 - 数据时间范围差别   操作型数据库只会存放90天以内的数据，而分析型数据库存放的则是数年内的数据。这点也是将操作型数据和分析型数据进行物理分离的主要原因 2、数据组成差别 - 数据细节层次差别  1> 操作型数据库存放的主要是细节数据，而分析型数据库中虽然既有细节数据，又有汇总数据，但对于用户来说，重点关注的是汇总数据部分  2> 操作型数据库中自然

参考：【Camunda 一】Springboot集成Camunda使用Mysql_LoneWalker、的博客-CSDN博客_camunda springboot 一、匹配版本

1、数据库的概念 数据（Data） 描述事物的符号记录 包括数字，文字、图形、图像、声音、档案记录等 以”记录“形式按统一的格式进行存储 表 将不同的记录组织在一起 用来存储具体数据 数据库（DB） 表

需求分析数据库建模接口文档完整后端服务单元测试 模板一: 借助ChatGPT从零开发支撑上万并发的秒杀系统 1. ME: 提问 假设你是Java架构师，请用Java语言开发一个秒杀下单接口，要求如下： 2. 将数据库里的商品库存预先加载到redis里面存储 3. 下单操作时先检查rediss里的商品库存是否足够扣减 4. 如果redis里有足够库存就先

策划丨KK 制图丨邬海雯 ChatGPT风靡全球，人人可用！ 小红书上有关ChatGPT的笔记已有10w+篇，相关话题浏览量也达到了1.12亿次。其中讨论最为热烈的，要数“ChatGPT使用教程”。（当然，类似的话题还包括，教你如何使用Midjourney等等）甚至还有人通过ChatGPT教学，月入十万。 在如今处处都追求降本增效的时代，把属于机器的工作交给机器或许是个不错的选择。

一、postgresql实用函数 （只列举本次用到的函数，其他函数在文章后面有详解） 1.1、将jsonb格式的数组中的值展开/分解成单独的数据/对象？

PostgreSQL 安装 #yum install postgresql93-server postgresql93-contrib #service postgresql-9.3 initdb // 设置postgreSQL 自动启动 #chkconfig postgresql-9.3 on #vi /var/lib/pgsql/9.3/data/pg_hba.conf (replace "ident" with

1、批量插入，重复更新 insert into cg_aoi_task (guid, city_code, sfadcode, x, y, zno_code, aoi_name, aoi_type, type, keywords, source, address, task_src, task_status, create_date, aoi_id) VALUES (,,,),(,,,,) ON CONFLICT(guid, task_src, type

查询 PG 表的大小通常需要使用函数/视图来实现，分为单独查询和批量查询的场景，下面简单列一下： 1. 单表大小查询 如果要查询单个表的大小，可以使用常用的函数，参考语句如下： 注意：这个查询结果不包括索引大小，如果要查询索引大小，可以通过查询 information_schema.tables 来获取 2.所有数据库表大小批量查询 如果要查询所有表的大小，包括索引，那么最方便的就是直接查询 info

1.引言 1.1 编写目的 　　此开题报告编制目的是明确本项目的详细需求，供用户确认项目的功能和性能，和用户形成一致的理解和确认，作为进一步详细设计软件的基础。 　　本文档供迪丽瑟斯团队与老师、助教进行参考。 1.2 项目背景 　　项目名称：迪丽瑟斯土特产官网 　　项目面向用户：全国人民 　　项目开发者：广东技术师范大学数科院15级信本迪丽瑟斯小组 1.3预期的

# -*- coding: utf-8 -*-from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.externals import joblibimport numpyfeature =numpy.random.rand(40,20)#调用kmeans类clf = KMeans(n_clusters=9)s = clf.fit(feature)p

1.PostgreSQL的sql语句对大小写要求严格，如果表名是大写字母组成的，在写SQL是必须使用大写字母，不像mysql那样的灵活，另外还必须使用双引号将表名和字段名括起来，参数值用单引号括起，举例：表名T_TEST，其中的字段名ID、NAME，SEX，AGE则按SEX查询的SQL为：SELECT  "ID","NAME","SEX","AGE" FROM "T_TEST" WHERE "SEX"='男'。 2.模糊查询LIKE的使用，LIKE的使用需要用到 “||” ，举例："NAME" LIKE '%'||#{na

文章目录 安装与配置安装

CentOS7 yum安装PostgreSQL 10 1.安装YUM源2.安装客户端

从前也练习使用过OpenCV的Kmean算法，但是那版本低，而且也是基于C的开发。这两天由于造论文的需要把它重新翻出来在研究一下C++，发现有了些改进 kmeans C++:

KMean聚类算法是一种比较简单而且常用的聚类算法，该算法有以下特点： a) 聚类数目的一定的 b)选择一个样本的最近聚类时，需要将所有聚类的距离都计算一遍，然后选择最近的聚类作为该样本所属的类别 考虑到以上特点，会存在以下问题：首先，如果对数据样本集合不了解，K的选择会有一定的随机性，K的选择关乎聚类质量和计算效率，其次，与所有聚类集合都进行计算，这个效率会非常低下。综合以上两点，常见的改进的方法是层次聚类或者基于Tree的方法来减少计算量等方法，在项目的过程中，调研了Fast Streaming kmeans的方法，该算法有以下特点

1.更新yum源 CentOS7默认yum源的PostgreSQL版本过低，不适合在本版本上使用。在https://yum.postgresql.org/repopackages.php上找到适合CentOS7的RPM源，复制其url地址，使用yum安装。 同时安装epel(Extra Packages for Enterprise Linux 7)，为了稳定性，CentOS7的默认yum源缺少很多组件，这些组件可以在epel上找到。 命令： yum install -y https://download.postgr

 微分几何在机器人领域的应用（一）  微分几何基础 微分几何是现代数学领域中的重要分支，在理论探索和实际应用中都是重要学科。大名鼎鼎的高斯、欧拉是微分几何学派的创建者（是否记得多少公式和定理以这两人的名字命名）。20世纪是微分几何发展迅猛的100年，中国的数学家也做出过重要贡献，如陈省身、邱成桐（菲尔兹奖得主）。在计算机领域，微分几何是计算机图形学的基础，逼真酷炫的电脑游戏、

在图形识别方面,主成分分析(Principal Comonents Analysis,PCA)算是比较快速而且又准确的方式之一,它可以对抗图形平移旋转的事件发生,并且藉由主要特征(主成分)投影过后的资料做资料的比对,在多个特征资讯里面,取最主要的K个,做为它的特征依据,在这边拿前面共变数矩阵的数据来做沿用,主成分分析使用的方法为计算共变数矩阵,在加上计算共变数矩阵的特征值及特征向量,将特征值以及所对应的特征向量排序之后,取前面主要K个特征向量当做主要特征,而OpenCV也可以对高维度的

数独九宫格游戏 一．题目说明  数独的游戏规则： 1、在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩     家需要自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。    2、必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的

本文目的 使用mysql遇到并解决了一些问题，在这里记录与分享。   问题1：Linux源代码安装mysql时，默认不安装innodb存储引擎，需要手动安装 如果忘记手动安装innodb，那么任何表创建时，如果存储引擎指定为innodb，mysql会默认选择myisam作为存储引擎，并且不报错也不警告，这样就有可能将问题掩饰了。因为有些业务逻辑，可能是依赖外键约束实现的，myisam存储引擎不支持外键约束，那么这些业务逻辑实现起来

这次是一个关于Kmean的类聚算法， 简单来说就是到中心点的距离的加权和 看起来很厉害 写出来一点不厉害 一、随机取点 import numpy as np import cv2 from matplotlib impo

安装教程官方地址：https://www.postgresql.org/download/linux/redhat/

kmean均值算法是一种最常见的聚类算法。算法实现简单，效果也比较好。kmean算法把n个对象划分成指定的k个簇，每个簇中所有对象的均值的平均值为该簇的聚点（中心）。 k均值算法有如下五个步骤： 随机生成最初始k个簇心。可以从样本中随机选择，也可以根据样本中每个特征的取值特点随机生成。对每个样本计算到每个簇心的欧式距离，将样本划分到欧氏距离最小的簇心（聚点）。对划分到同一个簇心（聚点）的样本计算平均值，用均值更新

代价函数简介   代价函数(Cost Function),通常也被称为损失函数(Loss Function)。这类函数是机器学习乃至整个数据科学学科中最为重要的一类函数模型，它直观的将数据的拟合程度呈现在我们面前。对于机器学习的目标，无非也就是最小化误差，也就是让代价函数最小

Linux（Centos7）安装postgresql 1.yum方式安装 1.1检查是否已安装postgresql rpm -qa | grep postgresql 如果有安装则卸载 yum remove packagename 并删除相关目录

JPA postgresql数据库表实现ID自增 create sequence notice_type_id_seq start

  目录 一、下载 Pos

环境： 服务器两台： 服务器 IP 主数据库服务器 192.168.88.131 备数据库服务器 192.168.88.132 操作系统版本：CentOS-7-x86_64 软件：PostgreSQ

(一)Installation Procedure (1) Install wget and gcc yum -y install wget yum -y install gcc ##################################################### (2) Set path, download and decompress install files [root@localhost My_Softwares]# mkdir Postgresql [root@localhost My_S

postgresql 数据库小版本更新 记录一次pg小版本更新 文章目录 postgresql 数据库小版本更新

Centos7安装pg11 一、 创建组合用户二、下载并安装

1. 初始化数据库 打开cmd（管理员权限），切换到bin目录下(cd /d D:\A_NeiWangTong\OA\pgsql\bin)， 输入 “ .\initdb.exe -E UTF-8 -D …\data”命令，进行初始化。 initdb.exe 数据目录（一般是和bin目录并列的data目录） 会建立postgres数据库，用户是：Administrator 初始化完成后在data目录会生成postgresql.conf配置文件，其中通过配置port=5432可以指定服务端口

centos7默认的安装源里面自带了postgresql，我们可以不用下载postgresql安装包或者升级安装源，只不过自带的postgresql版本比较低，这里CentOS Linux release 7.2.1511(Core)系统，添加网易163的源之后，自带的postgresql是9.2版本，这里介绍如何通过yum安装postgresql以及安装之后的设置。默认安装之后，只会监听本机127.0.0.1地址，开启5432端口，而且只容许postgres用户登录。为了让远程客户端能够连接，我们需要修改配置监听地址改为"*"(postgresql.conf文件中)，即监听所有地址。

1.更新yum源 CentOS7默认yum源的PostgreSQL版本过低，不适合在本版本上使用。在https://yum.postgresql.org/repopackages.php上找到适合CentOS7的RPM源，复制其url地址，使用yum安装。 同时安装epel(Extra Packages for Enterprise Linux 7)，为了稳定性，CentOS7的默认yum源缺少很多组件，这些组件可以在epel上找到。 命令： yum install -y https://download.postgr

文章目录

文章目录

文章目录

select id,description from my_table order by description; select id,description from my_table order by convert_to(description, ‘GBK’); 第一种是按照LANG=C，即ASCII，进行排序。 第二种是按照拼音排序。