聚集索引表插入数据和删除数据的方式是怎样的
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聚集索引表插入数据和删除数据的方式是怎样的
根据《SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究（上）》里说的，香港虚拟主机，聚集索引维护着创建第一个聚集索引时的第一个字段的顺序来排序
当插入记录的时候，香港服务器租用，美国空间，或者重新组织索引的时候都会按照字段顺序来排序
今天来做一个实验来验证一下
--------------------------------------------------华丽的分割线------------------------------------------------
先创建一个聚集索引表
ClusteredTable 5 ( id INT, 6 col2 CHAR(999), 7 col3 VARCHAR(10) 8 )
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Stimmt es, dass Sie auf WeChat blockiert und gelöscht werden können und dauerhaft nicht hinzugefügt werden können?
Apr 08, 2024 am 11:41 AM
1. Zunächst einmal ist es falsch, jemanden dauerhaft zu blockieren und zu löschen und ihn nicht dauerhaft hinzuzufügen. Wenn Sie die andere Partei hinzufügen möchten, nachdem Sie sie blockiert und gelöscht haben, benötigen Sie lediglich die Zustimmung der anderen Partei. 2. Wenn ein Benutzer jemanden blockiert, kann die andere Partei keine Nachrichten an den Benutzer senden, den Freundeskreis des Benutzers anzeigen oder mit dem Benutzer telefonieren. 3. Das Blockieren bedeutet nicht, dass die andere Partei aus der WeChat-Kontaktliste des Benutzers gelöscht wird. 4. Wenn der Benutzer den anderen Teilnehmer aus der WeChat-Kontaktliste des Benutzers löscht, nachdem er ihn blockiert hat, gibt es nach dem Löschen keine Möglichkeit, ihn wiederherzustellen. 5. Wenn der Benutzer die andere Partei erneut als Freund hinzufügen möchte, muss die andere Partei zustimmen und den Benutzer erneut hinzufügen.
Open Source! Jenseits von ZoeDepth! DepthFM: Schnelle und genaue monokulare Tiefenschätzung!
Apr 03, 2024 pm 12:04 PM
0.Was bewirkt dieser Artikel? Wir schlagen DepthFM vor: ein vielseitiges und schnelles generatives monokulares Tiefenschätzungsmodell auf dem neuesten Stand der Technik. Zusätzlich zu herkömmlichen Tiefenschätzungsaufgaben demonstriert DepthFM auch hochmoderne Fähigkeiten bei nachgelagerten Aufgaben wie dem Tiefen-Inpainting. DepthFM ist effizient und kann Tiefenkarten innerhalb weniger Inferenzschritte synthetisieren. Lassen Sie uns diese Arbeit gemeinsam lesen ~ 1. Titel der Papierinformationen: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Autor: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr
Die Vitalität der Superintelligenz erwacht! Aber mit der Einführung der sich selbst aktualisierenden KI müssen sich Mütter keine Sorgen mehr über Datenengpässe machen
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.
Google ist begeistert: JAX-Leistung übertrifft Pytorch und TensorFlow! Es könnte die schnellste Wahl für das GPU-Inferenztraining werden
Apr 01, 2024 pm 07:46 PM
Die von Google geförderte Leistung von JAX hat in jüngsten Benchmark-Tests die von Pytorch und TensorFlow übertroffen und belegt bei 7 Indikatoren den ersten Platz. Und der Test wurde nicht auf der TPU mit der besten JAX-Leistung durchgeführt. Obwohl unter Entwicklern Pytorch immer noch beliebter ist als Tensorflow. Aber in Zukunft werden möglicherweise mehr große Modelle auf Basis der JAX-Plattform trainiert und ausgeführt. Modelle Kürzlich hat das Keras-Team drei Backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) mit der nativen PyTorch-Implementierung und Keras2 mit TensorFlow verglichen. Zunächst wählen sie eine Reihe von Mainstream-Inhalten aus
So löschen Sie den TikTok-Chatverlauf vollständig
May 07, 2024 am 11:14 AM
1. Öffnen Sie die Douyin-App, klicken Sie unten in der Benutzeroberfläche auf [Nachricht] und dann auf den Chat-Konversationseintrag, der gelöscht werden muss. 2. Drücken Sie lange auf einen beliebigen Chat-Datensatz, klicken Sie auf [Mehrfachauswahl] und markieren Sie die Chat-Datensätze, die Sie löschen möchten. 3. Klicken Sie auf die Schaltfläche [Löschen] in der unteren rechten Ecke und wählen Sie im Popup-Fenster [Löschen bestätigen] aus, um diese Datensätze dauerhaft zu löschen.
Langsame Internetgeschwindigkeiten für Mobilfunkdaten auf dem iPhone: Korrekturen
May 03, 2024 pm 09:01 PM
Stehen Sie vor einer Verzögerung oder einer langsamen mobilen Datenverbindung auf dem iPhone? Normalerweise hängt die Stärke des Mobilfunk-Internets auf Ihrem Telefon von mehreren Faktoren ab, wie z. B. der Region, dem Mobilfunknetztyp, dem Roaming-Typ usw. Es gibt einige Dinge, die Sie tun können, um eine schnellere und zuverlässigere Mobilfunk-Internetverbindung zu erhalten. Fix 1 – Neustart des iPhone erzwingen Manchmal werden durch einen erzwungenen Neustart Ihres Geräts viele Dinge zurückgesetzt, einschließlich der Mobilfunkverbindung. Schritt 1 – Drücken Sie einfach einmal die Lauter-Taste und lassen Sie sie los. Drücken Sie anschließend die Leiser-Taste und lassen Sie sie wieder los. Schritt 2 – Der nächste Teil des Prozesses besteht darin, die Taste auf der rechten Seite gedrückt zu halten. Lassen Sie das iPhone den Neustart abschließen. Aktivieren Sie Mobilfunkdaten und überprüfen Sie die Netzwerkgeschwindigkeit. Überprüfen Sie es erneut. Fix 2 – Datenmodus ändern 5G bietet zwar bessere Netzwerkgeschwindigkeiten, funktioniert jedoch besser, wenn das Signal schwächer ist
Die U.S. Air Force präsentiert ihren ersten KI-Kampfjet mit großem Aufsehen! Der Minister führte die Testfahrt persönlich durch, ohne in den gesamten Prozess einzugreifen, und 100.000 Codezeilen wurden 21 Mal getestet.
May 07, 2024 pm 05:00 PM
Kürzlich wurde die Militärwelt von der Nachricht überwältigt: US-Militärkampfflugzeuge können jetzt mithilfe von KI vollautomatische Luftkämpfe absolvieren. Ja, erst kürzlich wurde der KI-Kampfjet des US-Militärs zum ersten Mal der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und sein Geheimnis gelüftet. Der vollständige Name dieses Jägers lautet „Variable Stability Simulator Test Aircraft“ (VISTA). Er wurde vom Minister der US-Luftwaffe persönlich geflogen, um einen Eins-gegen-eins-Luftkampf zu simulieren. Am 2. Mai startete US-Luftwaffenminister Frank Kendall mit einer X-62AVISTA auf der Edwards Air Force Base. Beachten Sie, dass während des einstündigen Fluges alle Flugaktionen autonom von der KI durchgeführt wurden! Kendall sagte: „In den letzten Jahrzehnten haben wir über das unbegrenzte Potenzial des autonomen Luft-Luft-Kampfes nachgedacht, aber es schien immer unerreichbar.“ Nun jedoch,
Das multimodale Dokumentenverständnis-Großmodell Alibaba 7B gewinnt neue SOTA
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
Neues SOTA für multimodale Dokumentverständnisfunktionen! Das Alibaba mPLUG-Team hat die neueste Open-Source-Arbeit mPLUG-DocOwl1.5 veröffentlicht, die eine Reihe von Lösungen zur Bewältigung der vier großen Herausforderungen der hochauflösenden Bildtexterkennung, des allgemeinen Verständnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung externen Wissens vorschlägt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zunächst die Auswirkungen an. Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format: Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung: Auch eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist einfach zu handhaben: Auch ausführliche Erläuterungen zum Dokumentverständnis können gegeben werden: Sie wissen schon, „Document Understanding“. " ist derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung großer Sprachmodelle. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen. Einige von ihnen verwenden hauptsächlich OCR-Systeme zur Texterkennung und arbeiten mit LLM zur Textverarbeitung zusammen.
