Mysql技术内幕(第四版)读书笔记(一)_MySQL
做为一个程序员来说,都要和数据库打交道,不管是关系型的(SQL Server、MySql、Oracle等),还是非关系型的(MongoDB等);我觉得只要使用过或者了解过,大家或多或少的都掌握了SQL的术语和基本概念,例如:数据库(DB)、管理系统(MS)、关系(R),这些术语的记得概念我就不再描述了,大家可以自行搜索!其实我也不习惯于这些概念性的东西!为此我用以下定义来简化:
数据库管理系统(RDBMS)= 数据库(DB)+ 管理系统(MS)+ 关系(R)
为了和Mysql交互,当然要通过SQL这种标准化的数据库语言,类似于这种:
create table student(
student_id int,
student_name char(20),
student_age int
);
Mysql 的体系结构:客户端/服务端的体系结构;
今天就写到这儿吧 先了解一下Mysql吧,下一部分就总结SQL语句!未完待续...........

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小紅書メモを削除するにはどうすればよいですか? メモは小紅書アプリで編集できます。ほとんどのユーザーは小紅書メモの削除方法を知りません。次に、エディターがユーザーに小紅書メモの削除方法に関する写真とテキストを提供します。チュートリアル、興味のあるユーザーが来て、それを受講してください見てください!小紅書使い方チュートリアル 小紅書メモの削除方法 1. まず小紅書アプリを開いてメインページに入り、右下隅の[自分]を選択して特別エリアに入ります; 2. 次に、マイエリアで、表示されているメモページをクリックします下の図で、削除したいメモを選択します; 3. メモページに入り、右上隅の [3 つの点] をクリックします; 4. 最後に、下部に機能バーが展開され、[削除] をクリックして完了します。

小紅書から削除されたメモは復元できません。小紅書は知識共有とショッピングのプラットフォームとして、ユーザーにメモを記録し、役立つ情報を収集する機能を提供します。小紅書氏の公式声明によると、削除されたメモは復元できないとのこと。小紅書プラットフォームには、専用のノート回復機能はありません。これは、Xiaohongshu でメモが削除されると、誤って削除されたか、その他の理由であったとしても、プラットフォームから削除されたコンテンツを取得することは通常不可能であることを意味します。特別な状況が発生した場合は、Xiaohongshu のカスタマー サービス チームに連絡して、問題の解決に協力できるかどうかを確認してください。

小紅書のユーザーとして、私たちは皆、公開されたノートが突然消えてしまう状況に遭遇したことがありますが、間違いなく混乱し、心配しています。この場合、どうすればよいでしょうか?この記事では、「小紅書が公開したメモが見つからない場合の対処方法」というテーマに焦点を当て、詳細な回答を提供します。 1. 小紅書が発行したメモが紛失した場合はどうすればよいですか?まず、パニックにならないでください。メモがなくなっていることに気づいた場合は、パニックに陥らず、落ち着いて行動することが重要です。これは、プラットフォームのシステム障害または操作エラーが原因である可能性があります。リリース記録の確認も簡単です。小紅書アプリを開き、「自分」→「公開」→「すべての出版物」をクリックするだけで、自分の出版記録を表示できます。ここでは、以前に公開されたノートを簡単に見つけることができます。 3.再投稿。見つかったら

最初のパイロットおよび重要な記事では、主に自動運転技術で一般的に使用されるいくつかの座標系と、それらの間の相関と変換を完了し、最終的に統合環境モデルを構築する方法を紹介します。ここでの焦点は、車両からカメラの剛体への変換 (外部パラメータ)、カメラから画像への変換 (内部パラメータ)、および画像からピクセル単位への変換を理解することです。 3D から 2D への変換には、対応する歪み、変換などが発生します。要点:車両座標系とカメラ本体座標系を平面座標系とピクセル座標系に書き換える必要がある 難易度:画像の歪みを考慮する必要がある 歪み補正と歪み付加の両方を画面上で補正する2. はじめに ビジョンシステムには、ピクセル平面座標系 (u, v)、画像座標系 (x, y)、カメラ座標系 ()、世界座標系 () の合計 4 つの座標系があります。それぞれの座標系には関係性があり、

StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT(DiffusionTransformer)アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

小紅書でメモに商品リンクを追加するにはどうすればよいですか?小紅書アプリでは、ユーザーはさまざまなコンテンツを閲覧できるだけでなく、ショッピングもできるため、このアプリにはショッピングのおすすめや良い商品の共有に関するコンテンツがたくさんあります。このアプリでは、ショッピング体験を共有したり、協力してくれる販売者を見つけたり、メモにリンクを追加したりすることもできます。便利なだけでなく、専門家がいくつかの機能を備えているため、多くの人がこのアプリをショッピングに使用したいと考えています。興味深いコンテンツを閲覧して、自分に合った衣料品があるかどうかを確認できます。ノートに商品リンクを追加する方法を見てみましょう! 小紅書ノートに商品リンクを追加する方法 携帯電話のデスクトップでアプリを開きます。アプリのホームページをクリックします

この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。
