加入星計(jì)劃,您可以享受以下權(quán)益:

  • 創(chuàng)作內(nèi)容快速變現(xiàn)
  • 行業(yè)影響力擴(kuò)散
  • 作品版權(quán)保護(hù)
  • 300W+ 專(zhuān)業(yè)用戶
  • 1.5W+ 優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者
  • 5000+ 長(zhǎng)期合作伙伴
立即加入

數(shù)據(jù)庫(kù)

加入交流群
掃碼加入
獲取工程師必備禮包
參與熱點(diǎn)資訊討論

數(shù)據(jù)庫(kù)是“按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)”。是一個(gè)長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)的、有組織的、可共享的、統(tǒng)一管理的大量數(shù)據(jù)的集合。

數(shù)據(jù)庫(kù)是“按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)”。是一個(gè)長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)的、有組織的、可共享的、統(tǒng)一管理的大量數(shù)據(jù)的集合。收起

查看更多

電路方案

查看更多
  • 大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)-走進(jìn)向量數(shù)據(jù)
    大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)-走進(jìn)向量數(shù)據(jù)
    在大數(shù)據(jù)和人工智能席卷全球的今天,我們的生活幾乎被各種數(shù)據(jù)包圍。大家都知道數(shù)據(jù)很重要,但有一種數(shù)據(jù)卻常常被大家忽視,它就像是隱身在幕后,但卻掌控全局的“數(shù)據(jù)超人”——它就是向量數(shù)據(jù)。向量數(shù)據(jù)是什么?向量數(shù)據(jù)庫(kù)顧名思義就是存儲(chǔ)向量的,它又有什么作用?今天我們就走進(jìn)向量數(shù)據(jù)的世界,看看它到底是什么,能做些什么,為什么它在當(dāng)今的人工智能時(shí)代如此重要。
  • 7天開(kāi)發(fā)一個(gè)AI Agent應(yīng)用!秘密武器:一體化數(shù)據(jù)庫(kù)
    7天開(kāi)發(fā)一個(gè)AI Agent應(yīng)用!秘密武器:一體化數(shù)據(jù)庫(kù)
    幾個(gè)工程師、一個(gè)星期,就能做一個(gè)AI Agent應(yīng)用了。效果be like——能理解用戶復(fù)雜長(zhǎng)命令,推薦符合要求的奶茶店。推薦兩公里內(nèi)、評(píng)分4.5以上、人均消費(fèi)25元以內(nèi)干凈衛(wèi)生的奶茶店。
  • 互時(shí)科技:ET數(shù)據(jù)治理助力工業(yè)發(fā)展“枝繁葉茂”
    輕點(diǎn)購(gòu)買(mǎi)圖標(biāo),消費(fèi)者的交易數(shù)據(jù)、個(gè)人信息、購(gòu)買(mǎi)偏好等信息技術(shù)數(shù)據(jù)(IT數(shù)據(jù))便“落袋”電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù),以待未來(lái)為消費(fèi)者提供更加便利、更加客制化的使用體驗(yàn);工廠車(chē)間內(nèi),機(jī)器運(yùn)作過(guò)程中的溫度、壓力、振動(dòng)頻率等狀態(tài)都轉(zhuǎn)化為一個(gè)個(gè)跳動(dòng)的數(shù)字,作為操作技術(shù)數(shù)據(jù)(OT數(shù)據(jù))被實(shí)時(shí)記錄,為工業(yè)制造設(shè)備的“健康”保駕護(hù)航;一座偌大的工業(yè)園區(qū)內(nèi),大到廠房的整體結(jié)構(gòu),小到一顆螺絲、螺栓的屬性,以及工藝與設(shè)備操作參數(shù)、技術(shù)要求,都作為工程技術(shù)數(shù)據(jù)(ET數(shù)據(jù))被忠實(shí)地記錄在案,從而實(shí)現(xiàn)“一比一復(fù)刻”的數(shù)字孿生,提高生產(chǎn)、管理效率……
  • 艾體寶干貨丨Redis與MongoDB的區(qū)別
    艾體寶干貨丨Redis與MongoDB的區(qū)別
    本文深入探討了兩種主流的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)——Redis和MongoDB的區(qū)別。Redis是一種高性能的鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),適合實(shí)時(shí)應(yīng)用程序和需要低延遲響應(yīng)的場(chǎng)景;而MongoDB則是一個(gè)文檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),適合處理復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的大規(guī)模應(yīng)用。文章詳細(xì)比較了它們?cè)跀?shù)據(jù)模型、性能、擴(kuò)展性和使用場(chǎng)景方面的異同,為讀者提供了選擇合適數(shù)據(jù)庫(kù)的指導(dǎo),特別適合剛接觸NoSQL技術(shù)的開(kāi)發(fā)者參考。
  • 艾體寶干貨 | 向量數(shù)據(jù)庫(kù)是如何工作的?
    艾體寶干貨 | 向量數(shù)據(jù)庫(kù)是如何工作的?
    文章介紹了向量數(shù)據(jù)庫(kù)的概念、工作原理以及它們?cè)诂F(xiàn)代計(jì)算中的重要性。向量數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)用來(lái)有效處理和檢索復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型(如圖像、視頻和音頻)的向量嵌入,特別適合于高級(jí)搜索功能和AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析。文章還探討了生成這些向量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以及如何使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行高效的組織、搜索和分析。