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- Présentation de RWKV : l'essor des transformateurs linéaires et l'exploration d'alternatives
- Voici un résumé de certaines de mes réflexions tirées du podcast RWKV : https://www.latent.space/p/rwkv#detailsPourquoi l'importance des alternatives est-elle si importante ? Avec la révolution de l’intelligence artificielle en 2023, l’architecture Transformer est actuellement à son apogée. Cependant, dans la précipitation pour adopter l’architecture à succès Transformer, il est facile de négliger les alternatives dont on peut tirer des leçons. En tant qu'ingénieurs, nous ne devons pas adopter une approche universelle et utiliser la même solution à chaque problème. Nous devons peser le pour et le contre dans chaque situation ; sinon nous serons coincés dans les limites d'une plateforme particulière tout en nous sentant « satisfaits » de ne pas savoir qu'il existe des alternatives, ce qui peut conduire à
- IA . nosql 2944 2023-09-27 14:01:27
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- Sélection du moteur de requête pour optimiser les requêtes de base de données dans React Query
- Sélection du moteur de requête pour optimiser les requêtes de base de données dans ReactQuery Préface : Alors que la complexité des applications frontales continue d'augmenter, la gestion de grandes quantités de données et les opérations fréquentes de requêtes de base de données sont devenues un défi clé. ReactQuery est une bibliothèque de gestion d'état très populaire qui gère facilement l'interaction avec les données API et offre de nombreuses options d'optimisation. Dans cet article, nous explorerons comment optimiser la sélection du moteur de requête pour les requêtes de base de données dans ReactQuery afin d'améliorer les performances des applications.
- js tutoriel . nosql 1939 2023-09-26 22:01:59
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- Comment créer des applications de base de données hautement évolutives à l'aide de React et AWS DynamoDB
- Comment utiliser React et AWS DynamoDB pour créer des applications de base de données hautement évolutives Introduction : Avec le développement rapide du cloud computing et de la technologie du Big Data, la création d'applications de base de données hautement évolutives est devenue de plus en plus importante. Cet article expliquera comment utiliser React et AWS DynamoDB pour créer des applications de base de données hautement évolutives et aidera les lecteurs à mieux comprendre et pratiquer grâce à des exemples de code spécifiques. 1. Comprendre React et AWS DynamoDB React : React est un JavaS
- js tutoriel . nosql 1217 2023-09-26 14:25:43
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- Cryptage et déchiffrement des données à l'aide de React Query et de la base de données
- Titre : Cryptage et déchiffrement des données à l'aide de ReactQuery et de la base de données Introduction : Cet article explique comment utiliser ReactQuery et la base de données pour le cryptage et le déchiffrement des données. Nous utiliserons ReactQuery comme bibliothèque de gestion des données et la combinerons avec la base de données pour effectuer des opérations de cryptage et de décryptage des données. En combinant ces deux technologies, nous pouvons stocker et transmettre en toute sécurité des données sensibles, et effectuer des opérations de cryptage et de décryptage si nécessaire pour garantir la sécurité des données. Texte : 1. ReactQue
- js tutoriel . nosql 1237 2023-09-26 12:53:05
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- Comment utiliser Java pour mettre en œuvre les fonctions d'analyse Big Data et de reporting de business intelligence des systèmes de gestion d'entrepôt
- Comment utiliser Java pour mettre en œuvre des fonctions d'analyse de données volumineuses et de reporting de business intelligence des systèmes de gestion d'entrepôt Résumé À mesure que l'échelle des entreprises se développe et que les données commerciales augmentent, les systèmes de gestion d'entrepôt doivent disposer de puissantes fonctions d'analyse de données et de reporting de business intelligence pour aider les entreprises à gagner du terrain. -Compréhension approfondie des opérations de l'entrepôt et prendre des décisions plus précises. Cet article explique comment utiliser le langage de programmation Java pour implémenter les fonctions d'analyse du Big Data et de reporting de business intelligence du système de gestion d'entrepôt, et fournit des exemples de code spécifiques. 1. Introduction Un système de gestion d'entrepôt est un système utilisé pour gérer et contrôler les opérations d'entrepôt.
- javaDidacticiel . nosql 1224 2023-09-24 08:51:14
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- Comment utiliser les microservices PHP pour mettre en œuvre un apprentissage automatique distribué et des recommandations intelligentes
- Présentation de l'utilisation des microservices PHP pour mettre en œuvre un apprentissage automatique distribué et des recommandations intelligentes : avec le développement rapide d'Internet, la croissance explosive du volume de données rend les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels incapables de répondre aux besoins d'analyse du Big Data et de recommandations intelligentes. Pour relever ce défi, des technologies d’apprentissage automatique distribué et de recommandation intelligente ont émergé. Cet article explique comment utiliser les microservices PHP pour implémenter l'apprentissage automatique distribué et les recommandations intelligentes, et fournit des exemples de code pertinents. Conception de l'architecture du système Lors de la conception de systèmes d'apprentissage automatique distribué et de systèmes de recommandation intelligents, les aspects suivants doivent être pris en compte :
- tutoriel php . nosql 1635 2023-09-24 08:36:01
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- Comment implémenter les fonctions de stockage d'images et de traitement des données dans MongoDB
- Aperçu de la façon d'implémenter les fonctions de stockage d'images et de traitement des données dans MongoDB : dans le développement d'applications de données modernes, le traitement et le stockage d'images sont une exigence courante. MongoDB, une base de données NoSQL populaire, fournit des fonctionnalités et des outils qui permettent aux développeurs d'implémenter le stockage et le traitement d'images sur sa plateforme. Cet article présentera comment implémenter les fonctions de stockage d'images et de traitement des données dans MongoDB, et fournira des exemples de code spécifiques. Stockage d'images : dans MongoDB, vous pouvez utiliser GridFS
- MongoDB . nosql 1540 2023-09-22 10:30:38
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- Stockage massif de données et optimisation des requêtes de pagination dans le système de vente flash PHP
- Stockage de données de masse et optimisation des requêtes de pagination dans le système de vente flash PHP 1. Introduction Avec le développement rapide de l'industrie du commerce électronique, diverses activités promotionnelles sont devenues un moyen important pour attirer les utilisateurs, et les ventes flash, en tant que type de promotion en ligne hautement concentré activités, sont très importantes pour Les performances et la stabilité du système imposent des exigences extrêmement élevées. Parmi eux, le stockage massif de données et l’optimisation des requêtes de pagination sont l’une des clés pour construire un système de vente flash efficace. Cet article explique comment effectuer un stockage massif de données et optimiser les requêtes de pagination dans le système de vente flash PHP, et fournit des exemples de code spécifiques. 2. Vente flash massive de stockage de données
- tutoriel php . nosql 1456 2023-09-22 08:10:02
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- Comment utiliser MongoDB pour implémenter la fonction de requête d'agrégation de données
- Comment utiliser MongoDB pour implémenter la fonction de requête d'agrégation de données MongoDB est une base de données NoSQL populaire pour sa flexibilité et ses hautes performances. Une tâche courante dans les applications est l'agrégation de données, qui consiste à combiner plusieurs documents issus d'une collection de données et à effectuer des calculs basés sur des conditions spécifiques. Dans cet article, nous explorerons comment utiliser MongoDB pour effectuer des requêtes agrégées sur les données et fournirons quelques exemples de code spécifiques. Premièrement, avant d'utiliser des requêtes agrégées, nous devons nous assurer que nous avons
- MongoDB . nosql 1729 2023-09-21 15:57:23
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- Comment utiliser Java pour développer une application de base de données distribuée basée sur Cassandra
- Présentation de l'utilisation de Java pour développer une application de base de données distribuée basée sur Cassandra : Cassandra est un système de base de données NoSQL distribué open source avec une évolutivité élevée, une haute disponibilité et de puissantes capacités de distribution de données. Cet article expliquera comment utiliser le langage Java pour développer une application de base de données distribuée basée sur Cassandra, notamment la connexion à Cassandra, la création de tables de base de données, l'insertion et l'interrogation de données, etc. Étape 1 : Introduire le pilote CassandraJava
- javaDidacticiel . nosql 1289 2023-09-21 15:19:55
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- Comment implémenter la fonction push de données en temps réel dans MongoDB
- Comment implémenter la fonction push de données en temps réel dans MongoDB MongoDB est une base de données NoSQL orientée document, caractérisée par une grande évolutivité et un modèle de données flexible. Dans certains scénarios d'application, nous devons envoyer des mises à jour de données au client en temps réel afin de mettre à jour l'interface ou d'effectuer les opérations correspondantes en temps opportun. Cet article présentera comment implémenter la fonction push de données en temps réel dans MongoDB et donnera des exemples de code spécifiques. Il existe de nombreuses façons d'implémenter la fonctionnalité push en temps réel, par exemple en utilisant l'interrogation, l'interrogation longue, le Web
- MongoDB . nosql 1461 2023-09-21 10:42:24
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- Comment implémenter des statistiques de données et des fonctions d'analyse dans MongoDB
- Comment implémenter des fonctions de statistiques et d'analyse de données dans MongoDB MongoDB est une base de données NoSQL open source offrant des performances, une évolutivité et une flexibilité élevées, et est largement utilisée dans le domaine du traitement et de l'analyse du Big Data. Dans les applications pratiques, nous devons souvent effectuer des statistiques et des analyses sur des données pour nous aider à mieux comprendre les données et prendre des décisions. Cet article expliquera comment utiliser MongoDB pour implémenter des fonctions de statistiques et d'analyse de données, et fournira des exemples de code spécifiques. Importation de données Tout d'abord, nous devons importer les données à analyser
- MongoDB . nosql 1833 2023-09-21 09:39:20
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- Comment développer une application de données de géolocalisation basée sur Cassandra à l'aide de Java
- Comment utiliser Java pour développer une application de données de localisation géographique basée sur Cassandra. Les applications de données de géolocalisation sont largement utilisées dans la société moderne, telles que la navigation cartographique, le partage de localisation, les recommandations de localisation, etc. Cassandra est une base de données NoSQL distribuée et hautement évolutive, capable de gérer d'énormes quantités de données et particulièrement adaptée au stockage et à l'interrogation de données de localisation géographique. Cet article explique comment utiliser Java pour développer une application de données de localisation géographique basée sur Cassandra et fournit des exemples de code spécifiques. 1. Environnement
- javaDidacticiel . nosql 1785 2023-09-20 18:19:41
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- Comment utiliser MongoDB pour ajouter, modifier et supprimer des données
- Comment utiliser MongoDB pour ajouter, modifier et supprimer des données MongoDB est une base de données NoSQL open source populaire offrant des performances, une évolutivité et une flexibilité élevées. Lorsque nous utilisons MongoDB pour stocker des données, nous devons souvent ajouter, modifier et supprimer des données. Voici des exemples de code spécifiques pour implémenter ces fonctions à l'aide de MongoDB : Connexion à la base de données : Tout d'abord, nous devons nous connecter à la base de données MongoDB. En Python, cela peut être réalisé en utilisant la bibliothèque pymongo
- MongoDB . nosql 1720 2023-09-20 14:53:06
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- Comment utiliser MongoDB pour implémenter des fonctions de réplication et de partitionnement de données
- Comment utiliser MongoDB pour implémenter des fonctions de réplication et de partitionnement de données Introduction : MongoDB est un système de base de données NoSQL très populaire offrant des performances, une évolutivité et une fiabilité élevées. À l'ère du Big Data, la croissance du volume de données est un phénomène normal, c'est pourquoi la réplication et le partage des données sont devenus des fonctions clés pour garantir la fiabilité et les performances des données. Cet article présentera en détail comment utiliser MongoDB pour implémenter la réplication et le partitionnement de données, et fournira des exemples de code correspondants. 1. Réplication des données La réplication des données est le garant de MongoDB
- MongoDB . nosql 1531 2023-09-20 12:06:11