Sql Server 基本数据类型
第一大类:整数数据 bit:bit数据类型代表0,1或NULL,就是表示true,false.占用1byte. int:以4个字节来存储正负数.可存储范围为:-2^31至2^31-1. smallint:以2个字节来存储正负数.存储范围为:-2^15至2^15-1 tinyint: 是最小的整数类型,仅用1字节,范围:0至此^8-1
第一大类:整数数据
bit:bit数据类型代表0,1或NULL,就是表示true,false.占用1byte.
int:以4个字节来存储正负数.可存储范围为:-2^31至2^31-1.
smallint:以2个字节来存储正负数.存储范围为:-2^15至2^15-1
tinyint: 是最小的整数类型,仅用1字节,范围:0至此^8-1
第二大类:精确数值数据
numeric:表示的数字可以达到38位,存储数据时所用的字节数目会随着使用权用位数的多少变化.
decimal:和numeric差不多
第三大类:近似浮点数值数据
float:用8个字节来存储数据.最多可为53位.范围为:-1.79E+308至1.79E+308.
real:位数为24,用4个字节,数字范围:-3.04E+38至3.04E+38
第四大类:日期时间数据
datatime:表示时间范围可以表示从1753/1/1至9999/12/31,时间可以表示到3.33/1000秒.使用8个字节.
smalldatetime:表示时间范围可以表示从1900/1/1至2079/12/31.使用4个字节.
第五大类:字符串数据
char:长度是设定的,最短为1字节,最长为8000个字节.不足的长度会用空白补上.
varchar:长度也是设定的,最短为1字节,最长为8000个字节,尾部的空白会去掉.
text:长宽也是设定的,最长可以存放2G的数据.
第六大类:Unincode字符串数据
nchar:长度是设定的,最短为1字节,最长为4000个字节.不足的长度会用空白补上.储存一个字符需要2个字节.
nvarchar:长度是设定的,最短为1字节,最长为4000个字节.尾部的空白会去掉.储存一个字符需要2个字节.
ntext:长度是设定的,最短为1字节,最长为2G.尾部的空白会去掉,储存一个字符需要2个字节.
第七大类:货币数据类型
money:记录金额范围为:-92233720368577.5808至92233720368577.5807.需要8 个字节.
smallmoney:记录金额范围为:-214748.3648至214748.36487.需要4个字节.
第八大类:标记数据
timestamp:该数据类型在每一个表中是唯一的!当表中的一个记录更改时,该记录的timestamp字段会自动更新.（注：只要一行中任意一个字段有修改，虚拟主机，该值就会变动。还是二进制类型的）
uniqueidentifier:用于识别数据库里面许多个表的唯一一个记录.
第九大类:二进制码字符串数据
binary:固定长度的二进制码字符串字段,最短为1,最长为8000.
varbinary:与binary差异为数据尾部是00时,varbinary会将其去掉
image:为可变长度的二进制码字符串,最长2G.
，网站空间，服务器空间
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Utilisez ddrescue pour récupérer des données sous Linux
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Open source! Au-delà de ZoeDepth ! DepthFM : estimation rapide et précise de la profondeur monoculaire !
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0. À quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM : un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des tâches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les tâches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr
Google est ravi : les performances de JAX surpassent Pytorch et TensorFlow ! Cela pourrait devenir le choix le plus rapide pour la formation à l'inférence GPU
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Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de
Vitesse Internet lente des données cellulaires sur iPhone : correctifs
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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
La vitalité de la super intelligence s'éveille ! Mais avec l'arrivée de l'IA qui se met à jour automatiquement, les mères n'ont plus à se soucier des goulots d'étranglement des données.
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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.
Les robots Tesla travaillent dans les usines, Musk : Le degré de liberté des mains atteindra 22 cette année !
May 06, 2024 pm 04:13 PM
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
Le premier robot capable d'accomplir de manière autonome des tâches humaines apparaît, avec cinq doigts flexibles et rapides, et de grands modèles prennent en charge l'entraînement dans l'espace virtuel
Mar 11, 2024 pm 12:10 PM
Cette semaine, FigureAI, une entreprise de robotique investie par OpenAI, Microsoft, Bezos et Nvidia, a annoncé avoir reçu près de 700 millions de dollars de financement et prévoit de développer un robot humanoïde capable de marcher de manière autonome au cours de la prochaine année. Et l’Optimus Prime de Tesla a reçu à plusieurs reprises de bonnes nouvelles. Personne ne doute que cette année sera celle de l’explosion des robots humanoïdes. SanctuaryAI, une entreprise canadienne de robotique, a récemment lancé un nouveau robot humanoïde, Phoenix. Les responsables affirment qu’il peut accomplir de nombreuses tâches de manière autonome, à la même vitesse que les humains. Pheonix, le premier robot au monde capable d'accomplir des tâches de manière autonome à la vitesse d'un humain, peut saisir, déplacer et placer avec élégance chaque objet sur ses côtés gauche et droit. Il peut identifier des objets de manière autonome
Le document multimodal Alibaba 7B comprenant le grand modèle remporte le nouveau SOTA
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
Nouveau SOTA pour des capacités de compréhension de documents multimodaux ! L'équipe Alibaba mPLUG a publié le dernier travail open source mPLUG-DocOwl1.5, qui propose une série de solutions pour relever les quatre défis majeurs que sont la reconnaissance de texte d'image haute résolution, la compréhension générale de la structure des documents, le suivi des instructions et l'introduction de connaissances externes. Sans plus tarder, examinons d’abord les effets. Reconnaissance et conversion en un clic de graphiques aux structures complexes au format Markdown : Des graphiques de différents styles sont disponibles : Une reconnaissance et un positionnement de texte plus détaillés peuvent également être facilement traités : Des explications détaillées sur la compréhension du document peuvent également être données : Vous savez, « Compréhension du document " est actuellement un scénario important pour la mise en œuvre de grands modèles linguistiques. Il existe de nombreux produits sur le marché pour aider à la lecture de documents. Certains d'entre eux utilisent principalement des systèmes OCR pour la reconnaissance de texte et coopèrent avec LLM pour le traitement de texte.
