.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（二）：Semantic Kernel 整合对向量数据库的统一支持
通过其模块化设计和丰富的组件（如Vector Store Connectors、Embedding Generation和Vector Search），为.NET 开发者提供了一个统一的接口来操作向量数据库。本文将从 Semantic Kernel 的基本概念入手，逐步深入探讨微软如何通过这一工具实现向量数据库的整合，并分析其在实际开发中的优势与前景。 2. Semantic Kernel 概述 2....
《数据资产管理核心技术与应用》-常见的开源数据资产管理平台介绍与底层架构实现总结
《数据资产管理核心技术与应用》是清华大学出版社出版的一本图书，全书共分10章，第1章主要让读者认识数据资产，了解数据资产相关的基础概念，以及数据资产的发展情况。第2～8章主要介绍大数据时代数据资产管理所涉及的核心技术，内容包括元数据的采集与存储、数据血缘、数据质量、数据监控与告警、数据服务、数据权限与安全、数据资产管理架构等。第9～10章主要从实战的角度介绍数据资产管理技术的应用实践，包括如何对元数据...
Python实现常数据挖掘算法
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，能够帮助各行各业解决实际问题。常用的数据挖掘算法通过不同的方法和技术，对复杂数据进行分析和处理，为数据驱动的决策提供支持。这些算法能够在海量数据中发现潜在的模式、趋势、关系以及异常点，并应用于市场分析、客户行为预测、风险控制等多种场景。掌握数据挖掘算法，能够帮助应对现实中的复杂数据处理任务，提升分析能力。 在本教程中，将重点介绍常用的数据挖掘算法，包括分类...
深入HarmonyOS NEXT开发中的ArkData操作SQLite数据库
大家好，我是 V 哥。今天给大家整理的内容是关于鸿蒙 NEXT 开发中使用 ArkData 操作 SQLite 数据库的详细介绍，从入门到精通，包含案例代码和注释，帮助小白快速入门到提升。先赞后看，家财万贯。 使用 ArkData实现 SQLLite 的 CRUD 操作 1. 环境准备 在开始之前，确保你已经安装了 DevEco Studio，并且配置好了鸿蒙开发环境。同时，要创建一个鸿蒙 NEXT...
【行业解决方案篇九】【DeepSeek能源勘探：地震波数据智能解释】
T还要用人工智能，这事儿到底有多刺激？想象一下你拿着医院CT报告单，但扫描对象换成深埋地下5000米的油气层，扫描仪换成总长300公里的地震波阵列，这操作难度直接飙升到地狱级。传统油气勘探行业有个扎心数据：全球钻井成功率长期徘徊在35%左右，相当于每打三口井就有两口是废井，烧掉的钱能把迪拜塔铺满黄金。DeepSeek团队用五年时间憋出的大招，到底藏着什么黑科技？咱们这就来扒个底朝天。 第二章 地震数据...
基于C++“简单且有效”的“数据库连接池”
前言 数据库连接池在开发中应该是很常用的一个组件，他可以很好的节省连接数据库的时间开销；本文基使用C++实现了一个简单的，代码量只有400行只有，但是；。 文章目录 连接池功能点介绍初始连接量最大连接量最大空闲时间连接超时时间 连接池主要包含了以下功能点代码压力测试 MySQL 数据库是基于 C/S 模式的，在每一次访问mysql服务器的时候，都需要建立一个TCP连接，，在高并发情况下，大量的 TC...
【数据挖掘】
数据挖掘 目录：1. 数据转换2. 属性选择3. 独立于方案的选择4. 探索空间5. 具体方案的选择6. 离散化数值属性无监督离散化基于熵的离散化其他离散化方法 k-means算法原理算法步骤优缺点优点缺点 代码示例（使用Python和`scikit-learn`库）代码解释确定最优`k`值的方法基于熵的离散化与基于误差的离散化 7. 离散化属性转化成数值属性8. 投影主成分分析（PCA）随机投影偏...
【数据挖掘】数据仓库
数据仓库 目录：数据仓库相关知识点笔记4.2 数据仓库建模：数据立方体与 OLAP4.2.1 数据立方体：一种多维数据模型4.2.2 星形、雪花形和事实星座：多维数据模型的模式4.2.3 维：概念分层的作用4.2.4 度量的分类和计算4.2.5 典型的 OLAP 操作4.2.6 查询多维数据库的星网查询模型 4.3 数据仓库的设计与使用4.3.1 数据仓库的设计的商务分析框架4.3.2 数据仓库的设...
【分布式理论14】分布式数据库存储：分表分库、主从复制与数据扩容策略
文章目录 一、分表分库1. 数据分表的必要性与方式2. 数据分库原则与优势 二、主从复制1. 读写分离架构设计2. 数据复制方式3. MySQL实现主从复制4. MySQL主从复制实践与高可用方案 三、数据扩容 随着业务的不断发展和数据量的增长，传统的单机关系型数据库已经逐渐不能满足高效存储和快速访问的需求。在这种背景下，分布式数据库存储成为了解决这些问题的重要策略。通过分表分库、主从复制以及数据扩...
数据增强术：如何利用大模型（LLMs）来模拟不同的扰动类型以增强信息提取任务的鲁棒性
3. 注入1-3处拼写错误（如同音字、形近字）。 原始文本：{原文} 人工审核： 验证生成样本的语义合理性和扰动有效性，过滤不符合实际的噪声样本。 确保敏感信息（如xx名称、金额）脱敏处理。 二、动态数据增强策略 一种基于损失的动态选择困难样本进行迭代训练的方法。首先，使用初始模型在原始训练集上进行训练，并计算增强样本的推理损失。然后，根据推理损失选择高损失样本进行微调。接下来，基于微调后的模型重新计...