SQL Server数据库入门到进阶快速提升视频教程
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SQL Server是高校计算机专业的一门必修课程,同时众多企业采用SQL Server作为数据库系统,学习这门知识非常重要。大学讲解的数据库都很皮毛,而且当时没有认识到学习基础知识的重要性,荒废了,现在想要重新拾起这些知识了,看了几个视频教程,觉得挺不错的,推荐给大家。
SQL Server范例开发大全(22集)
本专题为SQL Server范例开发大全,共22集,详细介绍了SQL Server 2005数据库的强大功能,读者通过这些实例可以全面掌握SQL Server数据库的管理和开发。专题内容丰富,实用性强,容易理解,简单易学。
SQL2008 Reporting Service快速提升视频课程Reporting Services 2008提供了一个高性能、低成本、易实现的报表设计方式,本课程通过快速的实际案例操作,带领大家学习常用报表功能。
郑树源SQL Server 2005基础应用视频教程(17集)本专题为郑树源讲解的SQL Server 2005基础应用视频教程,讲解数据库的安装、创建、触发器、函数等知识点。视频清晰、吐字清楚,每项概念都伴随着实际的操作演练,帮助您快速上手SQL SERVER 2005。
盛宴系列SQL Server 2005经典视频教程(33集)本专题为SQL Server 2005系列视频教程,共33集,课程帮助大家了解SQL server 2005的可管理性、可用性、安全性、可伸缩性、集成性以及商业智能方面的强大功能和诸多特性,为您构建基于SQL Server 2005的商业解决方案提供实用的参考。
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Kimi: In nur einem Satz, in nur zehn Sekunden ist ein PPT fertig. PPT ist so nervig! Um ein Meeting abzuhalten, benötigen Sie einen PPT; um einen wöchentlichen Bericht zu schreiben, müssen Sie einen PPT vorlegen, auch wenn Sie jemanden des Betrugs beschuldigen PPT. Das College ähnelt eher dem Studium eines PPT-Hauptfachs. Man schaut sich PPT im Unterricht an und macht PPT nach dem Unterricht. Als Dennis Austin vor 37 Jahren PPT erfand, hatte er vielleicht nicht damit gerechnet, dass PPT eines Tages so weit verbreitet sein würde. Wenn wir über unsere harte Erfahrung bei der Erstellung von PPT sprechen, treiben uns Tränen in die Augen. „Es dauerte drei Monate, ein PPT mit mehr als 20 Seiten zu erstellen, und ich habe es Dutzende Male überarbeitet. Als ich das PPT sah, musste ich mich übergeben.“ war PPT.“ Wenn Sie ein spontanes Meeting haben, sollten Sie es tun

Am frühen Morgen des 20. Juni (Pekinger Zeit) gab CVPR2024, die wichtigste internationale Computer-Vision-Konferenz in Seattle, offiziell die besten Beiträge und andere Auszeichnungen bekannt. In diesem Jahr wurden insgesamt 10 Arbeiten ausgezeichnet, darunter zwei beste Arbeiten und zwei beste studentische Arbeiten. Darüber hinaus gab es zwei Nominierungen für die beste Arbeit und vier Nominierungen für die beste studentische Arbeit. Die Top-Konferenz im Bereich Computer Vision (CV) ist die CVPR, die jedes Jahr zahlreiche Forschungseinrichtungen und Universitäten anzieht. Laut Statistik wurden in diesem Jahr insgesamt 11.532 Arbeiten eingereicht, von denen 2.719 angenommen wurden, was einer Annahmequote von 23,6 % entspricht. Laut der statistischen Analyse der CVPR2024-Daten des Georgia Institute of Technology befassen sich die meisten Arbeiten aus Sicht der Forschungsthemen mit der Bild- und Videosynthese und -generierung (Imageandvideosyn

Wir wissen, dass LLM auf großen Computerclustern unter Verwendung umfangreicher Daten trainiert wird. Auf dieser Website wurden viele Methoden und Technologien vorgestellt, die den LLM-Trainingsprozess unterstützen und verbessern. Was wir heute teilen möchten, ist ein Artikel, der tief in die zugrunde liegende Technologie eintaucht und vorstellt, wie man einen Haufen „Bare-Metals“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das LLM-Training verwandelt. Dieser Artikel stammt von Imbue, einem KI-Startup, das allgemeine Intelligenz durch das Verständnis der Denkweise von Maschinen erreichen möchte. Natürlich ist es kein einfacher Prozess, einen Haufen „Bare Metal“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das Training von LLM zu verwandeln, aber Imbue hat schließlich erfolgreich ein LLM mit 70 Milliarden Parametern trainiert der Prozess akkumuliert

Herausgeber des Machine Power Report: Yang Wen Die Welle der künstlichen Intelligenz, repräsentiert durch große Modelle und AIGC, hat unsere Lebens- und Arbeitsweise still und leise verändert, aber die meisten Menschen wissen immer noch nicht, wie sie sie nutzen sollen. Aus diesem Grund haben wir die Kolumne „KI im Einsatz“ ins Leben gerufen, um detailliert vorzustellen, wie KI durch intuitive, interessante und prägnante Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz genutzt werden kann, und um das Denken aller anzuregen. Wir heißen Leser auch willkommen, innovative, praktische Anwendungsfälle einzureichen. Videolink: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Vor kurzem wurde der Lebens-Vlog eines allein lebenden Mädchens auf Xiaohongshu populär. Eine Animation im Illustrationsstil, gepaart mit ein paar heilenden Worten, kann in nur wenigen Tagen leicht erlernt werden.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die Retrieval nutzt, um Sprachmodelle zu verbessern. Bevor ein Sprachmodell eine Antwort generiert, ruft es insbesondere relevante Informationen aus einer umfangreichen Dokumentendatenbank ab und verwendet diese Informationen dann zur Steuerung des Generierungsprozesses. Diese Technologie kann die Genauigkeit und Relevanz von Inhalten erheblich verbessern, das Problem der Halluzinationen wirksam lindern, die Geschwindigkeit der Wissensaktualisierung erhöhen und die Nachverfolgbarkeit der Inhaltsgenerierung verbessern. RAG ist zweifellos einer der spannendsten Bereiche der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Weitere Informationen zu RAG finden Sie im Kolumnenartikel auf dieser Website „Was sind die neuen Entwicklungen bei RAG, das sich darauf spezialisiert hat, die Mängel großer Modelle auszugleichen?“ Diese Rezension erklärt es deutlich. Aber RAG ist nicht perfekt und Benutzer stoßen bei der Verwendung oft auf einige „Problempunkte“. Kürzlich die fortschrittliche generative KI-Lösung von NVIDIA

Apples neueste Versionen der iOS18-, iPadOS18- und macOS Sequoia-Systeme haben der Fotoanwendung eine wichtige Funktion hinzugefügt, die Benutzern dabei helfen soll, aus verschiedenen Gründen verlorene oder beschädigte Fotos und Videos einfach wiederherzustellen. Mit der neuen Funktion wird im Abschnitt „Extras“ der Fotos-App ein Album mit dem Namen „Wiederhergestellt“ eingeführt, das automatisch angezeigt wird, wenn ein Benutzer Bilder oder Videos auf seinem Gerät hat, die nicht Teil seiner Fotobibliothek sind. Das Aufkommen des Albums „Wiederhergestellt“ bietet eine Lösung für Fotos und Videos, die aufgrund einer Datenbankbeschädigung verloren gehen, die Kameraanwendung nicht korrekt in der Fotobibliothek speichert oder eine Drittanbieteranwendung die Fotobibliothek verwaltet. Benutzer benötigen nur wenige einfache Schritte

So verwenden Sie MySQLi zum Herstellen einer Datenbankverbindung in PHP: MySQLi-Erweiterung einbinden (require_once) Verbindungsfunktion erstellen (functionconnect_to_db) Verbindungsfunktion aufrufen ($conn=connect_to_db()) Abfrage ausführen ($result=$conn->query()) Schließen Verbindung ( $conn->close())

Um Datenbankverbindungsfehler in PHP zu behandeln, können Sie die folgenden Schritte ausführen: Verwenden Sie mysqli_connect_errno(), um den Fehlercode abzurufen. Verwenden Sie mysqli_connect_error(), um die Fehlermeldung abzurufen. Durch die Erfassung und Protokollierung dieser Fehlermeldungen können Datenbankverbindungsprobleme leicht identifiziert und behoben werden, wodurch der reibungslose Betrieb Ihrer Anwendung gewährleistet wird.
