강의 중급 11019
코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17086
코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 10779
코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.
문제 2003(HY000) 해결 방법: MySQL 서버 'db_mysql:3306'에 연결할 수 없습니다(111).
2023-09-05 11:18:47 0 1 727
2023-09-05 14:46:42 0 1 659
CSS 그리드: 하위 콘텐츠가 열 너비를 초과할 때 새 행 생성
2023-09-05 15:18:28 0 1 553
AND, OR 및 NOT 연산자를 사용한 PHP 전체 텍스트 검색 기능
2023-09-05 15:06:32 0 1 509
2023-09-05 15:34:44 0 1 750
코스소개：관계형 디자인의 경우 데이터 테이블은 다음 관계에 해당합니다. 1. 직원은 부서에 속해 있으며 부서 참조를 추가해야 합니다. 직원에게는 리더가 있으며, 리더는 자신과 관련이 있고 자신이 인용해야 합니다. 한 부서에 여러 명의 직원이 있습니다.
2018-08-03 논평 0 1271
코스소개：Neo4j는 고도로 연결된 데이터를 관리하는 데 탁월한 강력한 그래프 데이터베이스입니다. Java와 결합하면 복잡한 관계 모델링이 필요한 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 게시물에서는 기본 사항을 안내합니다.
2024-08-28 논평 0 582
코스소개：1. 2022년에는 그래프 데이터베이스와 지식 그래프가 지배적인 세력이 될 것입니다. 많은 사람들은 2022년에는 그래프 데이터베이스가 비밀 무기가 될 것이라고 예측합니다. IDC의 연구 부사장인 Carl Olofson은 올해부터 그래프 데이터베이스 사용량이 향후 10년 동안 600% 증가할 것으로 예상합니다. 분석가 Dave Vellante가 작성한 기사에서는 일반적인 관계형 데이터베이스의 용도와 한계를 활용하는 방법을 요약했습니다. “관계형 데이터베이스를 사용하면 [관계를 찾고 체인에 몇 개의 레벨이 있는지 확인할 수 있지만] 실제로 많은 프로그래밍이 필요합니다. 실제로 관계형 데이터베이스를 사용하면 위의 거의 모든 작업을 수행할 수 있지만 문제는 프로그래밍해야 할 때마다 이를 추적할 수 없다는 것입니다.
2023-04-12 논평 0 1059
코스소개：소개 MongoDB는 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 사이의 제품으로, 비관계형 데이터베이스 중에서 가장 기능이 풍부하고 관계형 데이터베이스와 가장 유사합니다. 지원하는 데이터 구조는 매우 느슨하고 json과 유사한 bson 형식이므로 더 복잡한 데이터 유형을 저장할 수 있습니다. Mongo의 가장 큰 특징은 지원하는 쿼리 언어가 매우 강력하다는 것입니다. 구문이 객체 지향 쿼리 언어와 다소 유사하며 관계형 데이터베이스의 단일 테이블 쿼리와 유사한 대부분의 기능을 구현할 수 있으며 인덱싱도 지원합니다. 데이터. 1. 아래 그림과 같이 Linux 설치 패키지를 다운로드하고 로컬 코너에 넣어주세요~ 2. 서버에 접속 sshroot@your IP//비밀번호를 입력하세요 3. 설치 패키지를 다른 곳에 업로드하세요.
2023-12-30 논평 0 1243
코스소개：1. 그래프 개요 먼저 지식 그래프의 기본 개념을 소개합니다. 1. 지식 그래프란 무엇입니까? 지식 그래프는 그래프 구조를 사용하여 사물 간의 복잡한 관계를 모델링, 식별 및 추론하고 도메인 지식을 촉진하는 것을 목표로 하며, 인지 지능을 구현하는 중요한 초석이며 검색 엔진 및 지능형 질문 답변에서 널리 사용되었습니다. , 언어 의미 이해, 빅 데이터 의사 결정 분석 및 기타 여러 분야. 지식 그래프는 데이터 간의 의미론적 관계와 구조적 관계를 모두 모델링하며 딥러닝 기술과 결합되어 두 관계를 더 잘 통합하고 표현할 수 있습니다. 2. 지식 그래프를 작성해야 하는 이유는 무엇입니까? 우리는 주로 개미 자체의 데이터 소스 배경의 특성과 다른 한편으로 개미가 제공하는 이점이라는 두 가지 점을 중심으로 지식 그래프를 작성하려고 합니다. 지식 그래프를 가져올 수 있습니다. [1] 데이터 소스 자체는 다양하고 이질적입니다.
2023-09-10 논평 0 1208
