Access数据类型和.NET数据类型映射
下表列出了 Microsoft Access 和这些数据类型与 Microsoft.NET Framework 数据类型与 OleDbType 枚举的方式中使用的最常见的数据类型。 访问类型名称 数据库数据类型 OLE DB 类型 .NET Framework 类型 成员名称 文本 VarWChar DBTYPE _ WSTR System.String O
下表列出了 Microsoft Access 和这些数据类型与 Microsoft.NET Framework 数据类型与 OleDbType 枚举的方式中使用的最常见的数据类型。
访问类型名称 | 数据库数据类型 | OLE DB 类型 | .NET Framework 类型 | 成员名称 |
文本 | VarWChar | DBTYPE _ WSTR | System.String | OleDbType.VarWChar |
备注 | LongVarWCha r | DBTYPE _ WSTR | System.String | OleDbType.LongVarWChar |
编号: 字节 | UnsignedTinyInt | DBTYPE _ UI 1 | System.Byte | OleDbType.UnsignedTinyInt |
是 / 否 | Boolean 类型的值 | DBTYPE_BOOL | System.Boolean | OleDbType.Boolean |
日期 / 时间 | 日期时间 | DBTYPE_DATE | System.DateTime | OleDbType.Date |
货币 | 小数 | DBTYPE_NUMERIC | System.Decimal | OleDbType.Numeric |
编号: 十进制 | 小数 | DBTYPE_NUMERIC | System.Decimal | OleDbType.Numeric |
编号: Double 类型的值 | 双击 | DBTYPE_R8 | System.Double | OleDbType.Double |
自动编号 (复制 ID) | GUID | DBTYPE_GUID | System.Guid | OleDbType.Guid |
号码: (复制 ID) | GUID | DBTYPE_GUID | System.Guid | OleDbType.Guid |
自动编号 (长整型) | 整数 | DBTYPE_I4 | System.Int 32 | OleDbType.Integer |
号码: (长整型) | 整数 | DBTYPE_I4 | System.Int 32 | OleDbType.Integer |
OLE 对象 | LongVarBinary | DBTYPE_BYTES | System.Byte 数组 | OleDbType.LongVarBinary |
编号: Single 类型的值 | 单个 | DBTYPE_R4 | System.Single | OleDbType.Single |
编号: Integer 类型的值 | smallint | DBTYPE_I2 | System.Int 16 | OleDbType.SmallInt |
二进制 | varbinary * | DBTYPE_BYTES | System.Byte 数组 | OleDbType.Binary |
超链接 | VarWChar | DBTYPE _ WSTR | System.String | OleDbType.VarWChar |

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1. Ouvrez les paramètres dans Windows 11. Vous pouvez utiliser le raccourci Win+I ou toute autre méthode. 2. Accédez à la section Applications et cliquez sur Applications et fonctionnalités. 3. Recherchez l'application que vous souhaitez empêcher de s'exécuter en arrière-plan. Cliquez sur le bouton à trois points et sélectionnez Options avancées. 4. Recherchez la section [Autorisations d'application en arrière-plan] et sélectionnez la valeur souhaitée. Par défaut, Windows 11 définit le mode d'optimisation de l'alimentation. Il permet à Windows de gérer le fonctionnement des applications en arrière-plan. Par exemple, une fois que vous avez activé le mode d'économie de batterie pour préserver la batterie, le système fermera automatiquement toutes les applications. 5. Sélectionnez [Jamais] pour empêcher l'application de s'exécuter en arrière-plan. Veuillez noter que si vous remarquez que le programme ne vous envoie pas de notifications, ne parvient pas à mettre à jour les données, etc., vous pouvez

Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.

Deepseek ne peut pas convertir les fichiers directement en PDF. Selon le type de fichier, vous pouvez utiliser différentes méthodes: documents communs (Word, Excel, PowerPoint): utilisez Microsoft Office, LibreOffice et d'autres logiciels à exporter sous forme de PDF. Image: Enregistrer sous le nom de PDF à l'aide d'une visionneuse d'image ou d'un logiciel de traitement d'image. Pages Web: Utilisez la fonction "Imprimer en PDF" du navigateur ou l'outil Web dédié à PDF. Formats peu communs: trouvez le bon convertisseur et convertissez-le en PDF. Il est crucial de choisir les bons outils et d'élaborer un plan basé sur la situation réelle.

Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible

Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,

La dernière vidéo du robot Optimus de Tesla est sortie, et il peut déjà fonctionner en usine. À vitesse normale, il trie les batteries (les batteries 4680 de Tesla) comme ceci : Le responsable a également publié à quoi cela ressemble à une vitesse 20 fois supérieure - sur un petit "poste de travail", en sélectionnant et en sélectionnant et en sélectionnant : Cette fois, il est publié L'un des points forts de la vidéo est qu'Optimus réalise ce travail en usine, de manière totalement autonome, sans intervention humaine tout au long du processus. Et du point de vue d'Optimus, il peut également récupérer et placer la batterie tordue, en se concentrant sur la correction automatique des erreurs : concernant la main d'Optimus, le scientifique de NVIDIA Jim Fan a donné une évaluation élevée : la main d'Optimus est l'un des robots à cinq doigts du monde. le plus adroit. Ses mains ne sont pas seulement tactiles

En Java, un « champ » est un membre de données dans une classe ou une interface utilisée pour stocker des données ou un état. Les propriétés du champ incluent : le type (peut être n'importe quel type de données Java), les droits d'accès, statique (appartient à une classe plutôt qu'à une instance), final (immuable) et transitoire (non sérialisé). Le champ est utilisé pour stocker les informations d'état d'une classe ou d'une interface, telles que le stockage des données d'objet et la maintenance de l'état de l'objet.

Le FP8 et la précision de quantification inférieure en virgule flottante ne sont plus le « brevet » du H100 ! Lao Huang voulait que tout le monde utilise INT8/INT4, et l'équipe Microsoft DeepSpeed a commencé à exécuter FP6 sur A100 sans le soutien officiel de NVIDIA. Les résultats des tests montrent que la quantification FP6 de la nouvelle méthode TC-FPx sur A100 est proche ou parfois plus rapide que celle de INT4, et a une précision supérieure à celle de cette dernière. En plus de cela, il existe également une prise en charge de bout en bout des grands modèles, qui ont été open source et intégrés dans des cadres d'inférence d'apprentissage profond tels que DeepSpeed. Ce résultat a également un effet immédiat sur l'accélération des grands modèles : dans ce cadre, en utilisant une seule carte pour exécuter Llama, le débit est 2,65 fois supérieur à celui des cartes doubles. un
