十款开源的数据库管理工具_MySQL
任何Web软件和应用程序都需要强大的数据库来做后盾,目前,网上有无数个数据库管理工具,而开发者选择一款适合自己的尤为重要。本文给开发者介绍了10款免费的数据库管理工具,开发者可以使用它们进行SQL操作、多链接、多数据库引擎操作等等。
1.Open KeyVal
Open KeyVal是一款开源免费的键值数据库管理工具,基于Web,并且基于PHP开发,其目标是用最简单的方法来管理Web应用程序数据。用户只需发送一个POST请求就可以存储任何类型的数据,它是以JSON的格式来响应请求的。
2.DBV
DBV顾名思义,是数据库版本管理工具,基于PHP开发。用户在安装后,它可以自动跟踪记录,并且用户还可以把这些记录以SQL文件的形式导出。MySQL数据库默认情况下自动支持DBV,并且允许多用户连接。
3.DBeaver
DBeaver是一个通用的数据库管理工具和SQL客户端,支持MySQL、PostgreSQL、Oracle、DB2、MSSQL、Sybase、Mimer、HSQLDB、Derby以及其他兼容JDBC的数据库。基于Java开发。DBeaver提供一个图形界面用来查看数据库结构、执行SQL查询和脚本,浏览和导出数据,处理BLOB/CLOB 数据,修改数据库结构等等。
4.DBNinja
DBNinja是一款基于Web的MySQL数据库管理工具,使用PHP开发,类似桌面应用的接口,可连接多个远程和本地的数据库。它支持所有的新功能包括:触发、事件、视图、存储程序和外键。
5.MyWebSQL
MyWebSql是一个基于Web的MySQL数据库管理客户端,支持多种语言。它除了操作表格数据外,MyWebSql 还可以对包括视图,存储过程,触发器和函数在内的对象进行控制。支持数据和查询结果的导入\导出。MyWebSql还内置一个带语法着色功能的SQL编辑器。
6.Genghis
Genghis自称是单文件的MongoDB管理应用程序,它可以高效地管理多个数据库、甚至可以帮助用户收集、管理数据库和文档的服务器。
7.MyDB Studio
MyDB Studio是一个免费的MySQL数据库管理程序,它几乎拥有你所期望的所有功能特性。它可以同时连接没有数量限制的任意多的数据库。如果这些数据库位于防火墙后面或他们是本地数据库,该工具也提供SSH通道访问的支持来解决这些问题。
8.HeidiSQL
HeidiSQL是一款基于Windows的数据库管理软件,意味着它可以管理Microsoft SQL数据库和MySQL。它的功能非常强大,它可以浏览和编辑数据,创建和编辑表格、视图、存储过程、触发器和安排日程。另外,还可以导出结构和数据SQL文件。
它是德国程序员Ansgar Becker和几个Delphi程序员开发的一个开源工具。要通过HeidiSQL来管理数据库,用户应该用有效地凭证登陆到MySQL服务器,创建一个会话。HeidiSQL最大的特色就是操作方便,界面设计合理,功能都是最实用的,尤其适合DBA,它更加强调了对MySQL运行时的参数设置和性能监控等。
9.SQLite Manager
SQLite Manager是开源的SQLite管理工具,用来管理本地电脑上的SQLite数据库,可以独立运行(以XULRunner方式),也可以作为Firefox、Thunderbird、Seamonkey、Songbird、Komodo、Gecko等的插件运行。
10.Sequel.js
Sequel.js是一个轻量级JavaScript库,使用它可以轻松进行SQL查询,它既可以在浏览器上运行,也可以在所有标准的SQL查询上运行。
来自:Best design tuts

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Teknologi pengesanan dan pengecaman muka adalah teknologi yang agak matang dan digunakan secara meluas. Pada masa ini, bahasa aplikasi Internet yang paling banyak digunakan ialah JS Melaksanakan pengesanan muka dan pengecaman pada bahagian hadapan Web mempunyai kelebihan dan kekurangan berbanding dengan pengecaman muka bahagian belakang. Kelebihan termasuk mengurangkan interaksi rangkaian dan pengecaman masa nyata, yang sangat memendekkan masa menunggu pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna termasuk: terhad oleh saiz model, ketepatannya juga terhad. Bagaimana untuk menggunakan js untuk melaksanakan pengesanan muka di web? Untuk melaksanakan pengecaman muka di Web, anda perlu biasa dengan bahasa dan teknologi pengaturcaraan yang berkaitan, seperti JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, dll. Pada masa yang sama, anda juga perlu menguasai visi komputer yang berkaitan dan teknologi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahawa kerana reka bentuk bahagian Web

Izinkan saya memperkenalkan kepada anda projek sumber terbuka AIGC terkini-AnimagineXL3.1. Projek ini adalah lelaran terkini model teks-ke-imej bertema anime, yang bertujuan untuk menyediakan pengguna pengalaman penjanaan imej anime yang lebih optimum dan berkuasa. Dalam AnimagineXL3.1, pasukan pembangunan menumpukan pada mengoptimumkan beberapa aspek utama untuk memastikan model mencapai tahap prestasi dan kefungsian yang baharu. Pertama, mereka mengembangkan data latihan untuk memasukkan bukan sahaja data watak permainan daripada versi sebelumnya, tetapi juga data daripada banyak siri anime terkenal lain ke dalam set latihan. Langkah ini memperkayakan pangkalan pengetahuan model, membolehkannya memahami pelbagai gaya dan watak anime dengan lebih lengkap. AnimagineXL3.1 memperkenalkan set teg khas dan estetika baharu

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.

FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu

Berdasarkan perkembangan terkini dalam lingkungan teknologi, konsep penjanaan kod AI telah menjadi sangat popular baru-baru ini. Walau bagaimanapun, rakan-rakan, adakah anda merasakan soalan pengaturcaraan AI lebih menarik perhatian, tetapi apabila ia datang kepada senario pembangunan perusahaan sebenar, anda sentiasa merasakan bahawa ia tidak mencukupi? Pada masa ini, pemain kanan rendah aiXcoder mengambil tindakan dan melancarkan langkah besar: ia ialah model kod sumber terbuka baharu versi-aiXcoder-7BBase, model kod yang sesuai khusus untuk penggunaan dalam senario pembangunan perisian perusahaan. Tunggu, apakah jenis tahap pengaturcaraan AI yang boleh ditunjukkan oleh model kod besar dengan "hanya" 7 bilion parameter? Mari kita lihat prestasinya pada tiga set penilaian arus perdana HumanEval, MBPP dan MultiPL-E, skor puratanya sebenarnya melebihi Co dengan 34 bilion parameter.

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) sedang giat dijalankan hari ini, dan ia telah menunjukkan potensi dan pengaruh yang besar dalam pelbagai bidang. Hari ini Dayao akan berkongsi dengan anda 4 rangka kerja projek berkaitan LLM model AI sumber terbuka .NET, dengan harapan dapat memberi anda sedikit rujukan. https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide/blob/main/docs/DotNet/DotNetProjectPicks.mdSemanticKernelSemanticKernel ialah kit pembangunan perisian sumber terbuka (SDK) yang direka untuk menyepadukan model bahasa besar (LLM) seperti OpenAI, Azure

Model MoE sumber terbuka domestik berskala besar terbaharu telah menjadi popular selepas kemunculannya. Prestasi DeepSeek-V2 mencapai tahap GPT-4, tetapi ia adalah sumber terbuka, percuma untuk kegunaan komersial, dan harga API hanya satu peratus daripada GPT-4-Turbo. Oleh itu, sebaik sahaja dikeluarkan, ia segera mencetuskan banyak perbincangan. Berdasarkan petunjuk prestasi yang diterbitkan, keupayaan Cina komprehensif DeepSeekV2 mengatasi kebanyakan model sumber terbuka Pada masa yang sama, model sumber tertutup seperti GPT-4Turbo dan Wenkuai 4.0 juga berada dalam eselon pertama. Keupayaan bahasa Inggeris yang komprehensif juga berada dalam eselon pertama yang sama seperti LLaMA3-70B, dan mengatasi Mixtral8x22B, yang juga merupakan KPM. Ia juga menunjukkan prestasi yang baik dalam pengetahuan, matematik, penaakulan, pengaturcaraan, dll. Dan menyokong konteks 128K. Bayangkan ini
