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全球溯源中心系列成果发布，巨杉数据库积极参与溯源产业应用生态
巨杉数据库作为溯源+数据库技术应用企业，凭借多年深耕文档型分布式数据库的技术积累和创新能力，受邀参与全球溯源中心标准系列成果发布及溯源产业应用启动仪式。 6月19日，“链接世界 预鉴未来”——全球溯源中心系列成果发布活动在广州南沙成功举办。巨杉数据库作为溯源+数据库技术应用企业，受邀参与全球溯源中心 ......
图的遍历——DFS, BFS（邻接矩阵，邻接表）——C语言描述
# 图的遍历——DFS, BFS（邻接矩阵，邻接表）——C语言描述 [toc] # 0 测试用例框架 [https://blog.csdn.net/m0_59469991/article/details/127137119?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blo ......
数据库连接池
最近写项目碰到数据库连接池，大概记录一下是干嘛的，后续持续补充： 应用程序和数据库建立连接的过程是这样的： 首先通过TCP协议的三次握手和数据库服务器建立连接，然后发送数据库用户账号密码，等待数据库验证用户身份。 2. 完成用户身份验证后，系统才可以提交SQL语句到数据库执行。 3. 好了这个时候假 ......
模型剪枝在大规模数据集处理中的应用：让数据处理更高效、更快速
[toc] 引言 随着机器学习和深度学习应用的不断发展，大规模数据的处理变得越来越重要。然而，这些数据往往包含大量的特征和噪声，使得模型的训练和评估面临着巨大的挑战。为了提高模型的效率和准确性，模型剪枝 (Model Selection) 成为了一个必不可少的工具。本文将介绍模型剪枝在大规模数据集处 ......
R语言中的跨平台支持：如何在Windows、MacOS和Linux上使用R语言进行数据分析和可视化
[toc] 当今数据科学领域，R语言已经成为了数据分析和可视化的流行工具。R语言具有强大的功能和灵活性，使得它可以在各种不同的平台上运行，包括Windows、MacOS和Linux。因此，本文将介绍R语言中的跨平台支持，如何在Windows、MacOS和Linux上使用R语言进行数据分析和可视化。 ......
自然语言处理中的深度学习研究
[toc] 自然语言处理是人工智能领域的重要分支，研究的重点包括语音识别、机器翻译、文本生成等。深度学习是自然语言处理中的主流算法之一，其通过多层神经网络来学习语言特征，从而实现文本分类、情感分析、命名实体识别等功能。在本文中，我们将介绍自然语言处理中的深度学习研究，包括基本概念、技术原理、实现步骤 ......
基于自然语言处理的智能客服：从对话到交互
[toc] 引言 随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理技术也在逐渐成为人工智能领域的主流技术之一。智能客服作为一种重要的应用场景，其智能化程度和服务水平已经成为企业竞争的关键因素之一。本文将介绍基于自然语言处理的智能客服的实现原理、步骤流程和应用示例，并探讨其优化和改进策略。 一、背景介绍 随着 ......
以下是一些可能适用于代码质量领域的热门博客文章标题，以逻辑清晰、结构紧凑、简单易懂的专业技术语言呈现：
[toc] 1. 引言 随着软件开发的越来越复杂和广泛的应用，代码质量成为了一个越来越重要的话题。在软件开发中，代码质量指的是代码的可读性、可维护性、可扩展性、安全性等方面的质量。优秀的代码质量不仅可以提高软件的稳定性和可靠性，还可以减少代码重构和维护的时间和成本。因此，对于程序员和软件架构师来说， ......
数据仓库和数据湖的性能监控和优化：确保数据的实时性和准确性
[toc] 数据仓库和数据湖是现代企业级数据分析和决策的基础，因为它们提供了存储和处理大量数据的能力。然而，当数据量庞大，处理速度缓慢，存储容量不足时，数据仓库和数据湖的性能往往会受到瓶颈，影响数据的实时性和准确性。因此，如何监控和优化这些数据仓库和数据湖的性能，以确保数据的实时性和准确性是至关重要 ......
数据挖掘中的机器学习算法研究
[toc] 数据挖掘中的机器学习算法研究是人工智能领域中的重要方向之一。机器学习是指通过计算机算法，让计算机从数据中自动提取规律和特征，从而实现对数据的分析和决策。在数据挖掘中，机器学习算法起着至关重要的作用，能够实现对大量数据的自动学习和分析，为实际应用提供重要的支持。本文将介绍数据挖掘中的机器学 ......
人工智能透明度与数据隐私的平衡：实践和解决方案
[toc] 标题：30.《人工智能透明度与数据隐私的平衡：实践和解决方案》 随着人工智能技术的发展和应用，数据隐私和透明度已经成为了越来越重要的话题。如何平衡这两个方面的需求，使得人工智能技术能够更好地服务于人类社会，成为了一个需要深入思考和探讨的问题。在本文中，我们将探讨如何实现人工智能透明度与数 ......
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域的100篇热门博客文章标题如下：
[toc] 文章标题：《自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的100篇热门博客文章标题如下》 背景介绍： 随着人工智能技术的不断发展和普及，自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)作为其中一个重要的分支，受到了越来越 ......
从数据到决策：智能安全监察的算法流程
[toc] 7. "从数据到决策：智能安全监察的算法流程" 随着人工智能技术的快速发展，智能安全监察成为了许多公司和政府机构关注的重要领域。智能安全监察可以实时监测网络和系统的安全性，并生成及时的报警和响应。本文将介绍智能安全监察的算法流程，包括数据收集、数据处理和分析、决策和响应等方面。 一、引言 ......
自然语言处理与机器翻译：挑战与机遇
[toc] 自然语言处理与机器翻译是人工智能技术领域中的两个重要分支。它们利用机器学习和深度学习算法来处理自然语言文本，并生成对应的机器翻译结果。本文将详细介绍自然语言处理与机器翻译技术原理及概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进以及未来发展趋势与挑战。 一、引言 随着全球化的不断 ......
模型生成技术：让智能家居变得更加智能化和高效化
[toc] 1. 引言 智能家居是一个非常热门的领域，随着人工智能技术的不断发展，模型生成技术也成为了智能家居领域的一个热门技术。本文将介绍模型生成技术，让智能家居变得更加智能化和高效化。 2. 技术原理及概念 模型生成技术是指利用机器学习和深度学习算法，对现有的数据进行建模，生成新的数据序列。在智 ......
自然语言处理中的文本摘要：从文本到算法
[toc] 18. "自然语言处理中的文本摘要：从文本到算法" 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是指将自然语言(例如英语、中文等)转化为计算机可处理的格式的技术。在NLP中，文本摘要(Text Segmentation)是一个非常重要的任务，它的目的是将 ......
自然语言处理中的情感分析：从文本到情感
[toc] 《13. "自然语言处理中的情感分析：从文本到情感"》 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其目的是让计算机理解和处理人类语言。在NLP中，情感分析(Emotion Analysis)是一个重要组成部分，其目的是从自 ......
基于多模态文本处理的自然语言处理：从文本到语音
[toc] 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支，它涉及语音识别、文本生成、机器翻译、语义理解、情感分析、问答系统等任务，其目标是使计算机理解和生成人类语言。近年来，随着深度学习算法的不断发展，NLP技术也取得了巨大的进展，各种N ......
tSNE算法在自然语言处理中的应用：文本降维和可视化
[toc] 2. 技术原理及概念 t-SNE(Toeplitz-Stochastic Neural Network)是一种常用的文本降维和可视化算法，它的核心思想是将高维文本数据映射到低维空间，同时保持数据的一致性和相关性。t-SNE算法由Yann LeCun等人在1990年提出，它利用矩阵运算和图 ......
关系型数据库的日常使用：轻松管理海量数据并保证数据一致性
[toc] 关系型数据库的日常使用：轻松管理海量数据并保证数据一致性 随着互联网和信息技术的不断发展，数据库的重要性日益凸显。数据库是用于存储和管理数据的一种技术，可以用于各种不同的应用场景，例如商业应用、政府应用和个人应用等。在本文中，我们将探讨如何使用关系型数据库来管理海量数据并保证数据一致性。 ......
数据质量的监测和管理：确保数据的准确性和一致性
[toc] 数据质量是软件开发中非常重要的一个方面，因为它直接决定了最终产品的准确性和一致性。然而，由于数据量庞大、数据的复杂性以及数据分析技术的快速发展，数据的监测和管理成为了一个至关重要的问题。本文将介绍数据质量监测和管理的相关领域和技术，旨在帮助开发人员和数据科学家更好地理解如何确保数据的准确 ......
人工智能隐私保护中的跨隐私数据保护与跨隐私数据治理法律框架
[toc] 引言 随着人工智能(AI)技术的发展，越来越多的应用场景和应用程序涉及到了个人隐私数据的收集和使用。然而，在这些数据的使用和处理过程中，如何保护个人隐私成为了一个紧迫的问题。因此，本文将探讨跨隐私数据保护与跨隐私数据治理法律框架，为人工智能隐私保护提供一些有价值的建议和思路。 背景介绍 ......
数据可视化和商业智能：如何通过数据来帮助企业提高业务效率和客户满意度
[toc] 数据可视化和商业智能：如何通过数据来帮助企业提高业务效率和客户满意度 随着数据时代的到来，企业获取、处理和应用数据的能力得到了极大的提升，但同时也面临着越来越多的数据质量问题和数据分析的挑战。如何通过数据来帮助企业提高业务效率和客户满意度成为了企业数字化转型和智能化发展的关键。本文将介绍 ......
数据库中的可视化和探索性：MongoDB的数据可视化和探索性工具
[toc] 文章标题：《45. 数据库中的可视化和探索性：MongoDB的数据可视化和探索性工具》 ## 1. 引言 随着数据量的不断增加和应用场景的不断增多，数据库作为数据存储和管理的主要工具，在软件开发和数据应用中扮演着越来越重要的角色。然而，传统的数据库数据存储方式往往缺乏可视化和探索性，无法 ......
AWSBackup：备份您的云计算资源及数据
[toc] 《AWS Backup：备份您的云计算资源及数据》 背景介绍 随着云计算技术的不断普及，越来越多的企业开始将云计算资源视为其关键业务数据的潜在来源。同时，随着数据价值的不断增加，备份数据的重要性也越来越凸显。备份数据的目的是为了保障数据的安全性、可靠性和可用性，确保数据在发生数据丢失、损 ......
深入了解ApacheZeppelin：如何构建高效的数据科学平台
[toc] 1. 引言 随着数据科学和人工智能的快速发展，如何构建高效的数据科学平台已经成为一个重要议题。Apache Zeppelin是一个开源的数据科学平台，其提供了一种简单、高效的方式来处理和存储数据，并且具有高度可定制性和灵活性。在本文中，我们将深入探讨Apache Zeppelin的技术原 ......
Go 数据库连接池的设计与实现
为什么需要连接池 如果不用连接池，而是每次请求都创建一个连接是比较昂贵的，因此需要完成3次tcp握手 同时在高并发场景下，由于没有连接池的最大连接数限制，可以创建无数个连接，耗尽文件描述符 连接池就是为了复用这些创建好的连接 连接池设计基本上连接池都会设计以下几个参数： 初始连接数：在初始化连接池时 ......
深度学习算法库中的数据结构和算法：
[toc] 《深度学习算法库》中的数据结构和算法——深度神经网络训练详解 摘要： 本文主要介绍了深度学习算法库中的数据结构和算法，包括神经网络架构、损失函数、优化器、正则化技术等。通过深入的分析和案例解析，本文详细介绍了深度神经网络的训练过程和优化策略。同时，我们也对深度学习算法库中的一些常见的算法 ......
如何从AWS中学习如何使用AmazonSimpleStorageService(S3)进行数据存储
[toc] 文章标题：32. 《如何从 AWS 中学习如何使用 Amazon Simple Storage Service (S3) 进行数据存储》 背景介绍： 随着数据量的不断增加，数据存储的需求也越来越大。传统的数据存储方式已经无法满足现代应用程序的需求，因此，数据存储技术不断发展和创新，尤其是 ......
数据可视化的实现：用图表和图形展现数据关系
[toc] 数据可视化是数据管理和分析中不可或缺的一部分。数据可视化通过图表和图形等方式，将数据转化为易于理解和传达的形式，帮助用户更好地理解和利用数据。在这篇文章中，我们将讨论如何使用图表和图形来展现数据关系。我们将介绍数据可视化的实现技术，并讲解一些常见的应用场景和代码实现。最后，我们将讨论数据 ......