コース 中級 11019
コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。
コース 上級 17086
コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。
コース 上級 10779
コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。
問題 2003 (HY000) を修正する方法: MySQL サーバー 'db_mysql:3306' に接続できません (111)
2023-09-05 11:18:47 0 1 727
2023-09-05 14:46:42 0 1 659
CSS グリッド: 子コンテンツが列幅をオーバーフローした場合に新しい行を作成する
2023-09-05 15:18:28 0 1 553
AND、OR、NOT 演算子を使用した PHP 全文検索機能
2023-09-05 15:06:32 0 1 509
2023-09-05 15:34:44 0 1 750
コース紹介：リレーショナル設計の場合、データ テーブルは次の関係に対応します。 1. 従業員は部門に所属しており、部門参照を追加する必要があります。従業員にはリーダーがおり、そのリーダーは自分自身と関連しており、自分自身からも引用されている必要があります。部門には複数の従業員がいます
2018-08-03 コメント 0 1271
コース紹介：Neo4j は、高度に接続されたデータの管理に優れた強力なグラフ データベースです。 Java と組み合わせると、複雑な関係モデリングを必要とするアプリケーションを構築するための堅牢なソリューションが提供されます。この投稿では基本について説明します
2024-08-28 コメント 0 582
コース紹介：1. 2022 年はグラフ データベースとナレッジ グラフが主流になるでしょう。多くの人が、2022 年にはグラフ データベースが秘密兵器になると予測しています。 IDC のリサーチ バイス プレジデントであるカール オロフソン氏は、グラフ データベースの使用量が今年からの今後 10 年間で 600% 増加すると予想しています。アナリストの Dave Vellante が書いた記事では、典型的なリレーショナル データベースの用途と制限を活用する方法が次のようにまとめられています。多くのプログラミングが必要です。実際、リレーショナル データベースを使用すると、上記のほとんどすべてを実行できますが、問題は、それをプログラムしなければならないことです。プログラムする必要があるときは、追跡できないことを意味します。それを判断することはできません。
2023-04-12 コメント 0 1059
コース紹介：はじめに MongoDB は、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの中間の製品であり、非リレーショナル データベースの中で最も機能が豊富で、最もリレーショナル データベースに似ています。サポートされるデータ構造は非常に緩やかで、json に似た bson 形式であるため、より複雑なデータ型を格納できます。 Mongo の最大の特徴は、サポートされているクエリ言語が非常に強力であることです。その構文はオブジェクト指向のクエリ言語に似ています。リレーショナル データベースの単一テーブル クエリと同様のほとんどの機能を実装でき、インデックス作成もサポートしています。データの。 1. 以下に示すように Linux インストール パッケージをダウンロードし、ローカルの隅に置きます。場所を覚えておいてください~ 2. サーバーに接続します sshroot@your IP//Enter とパスワードを入力します 3. インストール パッケージを別の場所にアップロードします
2023-12-30 コメント 0 1243
コース紹介：1. グラフの概要 まず、ナレッジ グラフの基本概念をいくつか紹介します。 1. ナレッジ グラフとは何ですか? ナレッジ グラフは、グラフ構造を使用して、物事間の複雑な関係をモデル化し、識別し、推論し、ドメイン知識を沈殿させることを目的としています。認知的インテリジェンスを実現するための重要な基盤であり、検索エンジンやインテリジェントな質問応答で広く使用されています。 、言語意味理解、ビッグデータ意思決定分析、その他多くの分野。ナレッジ グラフは、データ間の意味的関係と構造的関係の両方をモデル化し、深層学習テクノロジと組み合わせることで、2 つの関係をより適切に統合して表現できます。 2. なぜナレッジ グラフを構築する必要があるのか? ナレッジ グラフは主に次の 2 つの点から構築したいと考えています: 一方で、アリ自体のデータ ソース背景の特徴、もう一方で、アリがもたらす利点ナレッジグラフがもたらすことができます。 [1] データ ソース自体は多様であり、異質です。
2023-09-10 コメント 0 1208
