title:深入探讨视图更新：提升数据库灵活性的关键技术date:2025/1/21updated:2025/1/21author:cmdragonexcerpt:在现代数据库的管理中，视图作为一种高级的抽象机制，为数据的管理提供了多种便利。它不仅简化了复杂查询的过程，还能用来增强数据的安全性，限制用户对基础

智能关键技术一：自治运维系统GaussDB自治运维系统“DBMind”的整体系统框图如下图所示，包含四个维度：数据采集层数据采集层主要功能实现指标数据采集，采集频率分为秒级采集和分钟级采集。其中秒级采集包括操作系统资源信息采集和数据库实例信息采集，例如操作系统层面CPU、内存、IO读

贝叶斯网络模型原理贝叶斯网络是一种概率图模型，拓扑结构通常为一个有向无环图。贝叶斯网络的优势在于能够利用条件独立假设对多变量数据进行建模，并且自适应变量之间的相关性，具体是指每个变量的概率分布只和与它直接连接的父亲节点有关。使用这种方法能够比基于简单的独立性假设的

GaussDB库内AI引擎架构如下图：图4DB4AI架构图用户接口层在用户接口层，实现SQL-like语法，提供CreateModel、Predict等关键字，支持AI算法训练和预测。当前支持的AI算法包括：GD（梯度下降法）、KMeans（聚类）、XGBoost、决策树等。查询优化层查询优化层提供AI训练执行计划和AI预测执行计划

GaussDB关键技术方案_通信组件云原生数据库采用shareddisk架构，各个计算节点对等，计算节点之间通过页面交换实现缓存数据的一致性，为了提高页面传递的效率，需要利用RDMA或UB单边读写的能力；云原生数据库为了管理动态资源，需要对动态资源的owner分配进行加锁，分布式锁管理需要利用原子操

GTM仅处理全局时间戳请求，64位CSN递增，几乎都是CPU++和消息收发操作。不是每次都写ETCD,而是采用定期持久化到ETCD里，每次写ETCD的CSN要加上一个backup_step(100w),一旦GTM故障，CSN从ETCD读取出来的值保证单调递增。当前GTM只完成CSN++,预估可以支持200M/s请求。GTM处理

GaussDBKernelV5集群管理层关键模块如下。图4集群管理层组件设计图CM组件提供了四种服务CMAgent,CMServer,OMMonitor,cm_ctl，与各类实例服务组件（CN,DN,GTM等）一起构成了整个数据库集群系统。cm_ctl通过命令行执行集群的启动、停止、状态查询、主备倒换、备机重

智能关键技术一：自治运维系统GaussDB自治运维系统“DBMind”的整体系统框图如下图所示，包含四个维度：数据采集层数据采集层主要功能实现指标数据采集，采集频率分为秒级采集和分钟级采集。其中秒级采集包括操作系统资源信息采集和数据库实例信息采集，例如操作系统层面CPU、内存、IO读

贝叶斯网络模型原理贝叶斯网络是一种概率图模型，拓扑结构通常为一个有向无环图。贝叶斯网络的优势在于能够利用条件独立假设对多变量数据进行建模，并且自适应变量之间的相关性，具体是指每个变量的概率分布只和与它直接连接的父亲节点有关。使用这种方法能够比基于简单的独立性假设的

GaussDB库内AI引擎架构如下图：图4DB4AI架构图用户接口层在用户接口层，实现SQL-like语法，提供CreateModel、Predict等关键字，支持AI算法训练和预测。当前支持的AI算法包括：GD（梯度下降法）、KMeans（聚类）、XGBoost、决策树等。查询优化层查询优化层提供AI训练执行计划和AI预测执行计划

GaussDB关键技术方案_通信组件云原生数据库采用shareddisk架构，各个计算节点对等，计算节点之间通过页面交换实现缓存数据的一致性，为了提高页面传递的效率，需要利用RDMA或UB单边读写的能力；云原生数据库为了管理动态资源，需要对动态资源的owner分配进行加锁，分布式锁管理需要利用原子操

GTM仅处理全局时间戳请求，64位CSN递增，几乎都是CPU++和消息收发操作。不是每次都写ETCD,而是采用定期持久化到ETCD里，每次写ETCD的CSN要加上一个backup_step(100w),一旦GTM故障，CSN从ETCD读取出来的值保证单调递增。当前GTM只完成CSN++,预估可以支持200M/s请求。GTM处理

GaussDBKernelV5集群管理层关键模块如下。图4集群管理层组件设计图CM组件提供了四种服务CMAgent,CMServer,OMMonitor,cm_ctl，与各类实例服务组件（CN,DN,GTM等）一起构成了整个数据库集群系统。cm_ctl通过命令行执行集群的启动、停止、状态查询、主备倒换、备机重

LLM架构从基础到精通之注意力机制本文2w字，阅读时长~~看速度2025年01月14日晴零下3度1.LLM大模型架构专栏||从NLP基础谈起2.LLM大模型架构专栏||自然语言处理（NLP）之建模3.LLM大模型架构之词嵌入（Part1）4.LLM大模型架构之词嵌入（Part2）5.LLM大模型架构之词嵌入(Part3

  探索DevOps文化与实践：未来的关键技术趋势 序言：迎接敏捷与效率的明天 随着现代科技和网络的不断演进，软件开发领域面临着前所未有的机遇和挑战。 我们正处于一个以技术为驱动的社会环境中，每个行业都寻求采用最先进的方法和技术来提升业务效率与用户体验。 一、

以下是一个使用HTML标记构建的页面结构，用来呈现这篇题为《探索伦理AI：未来的关键技术趋势》的文章内容：```html 探索伦理AI：未来的关键技术趋势引言随着人工智能的飞速发展，AI伦理逐渐成为社会各界关注的焦点。本文旨在探索未来的AI技术趋势与面临的道德挑战，探讨如何在科

**--- 探索环境监测与保护技术：尚待发展的前沿领域与机遇环境监测与保护技术：随着全球变暖和生态系统破坏的问题日益严峻，人类正寻求创新的方式来预测、应对以及解决这些问题。这些需求促使科学家和工程师研发一系列先进的监测系统与环境保护解决方案。在本文中，我们将探

1.SpringBoot和SpringCloud的区别？SpringBoot：简化开发：SpringBoot是为了简化基于Spring的应用程序的创建和部署。它通过提供默认配置、依赖管理和内嵌服务器等功能，使得开发者可以快速上手，不需要进行大量的配置。独立运行：使用SpringBoot，你可以很容易地创建一个独立运行的

一、什么是预加载资源预加载是一种常用的1对1视频聊天源码性能优化技术，我们可以使用该技术来预先告知浏览器某些资源可能在将来会被使用到。预加载简单来说就是将所有所需的资源提前请求加载到本地，这样后面在需要用到时就直接从缓存取资源。二、为什么要用预加载在1对1视频聊

1、数字企业内循环:打造端到端的数字化应用体验 2、GARTNER分层架构 3、企业数字化架构 4、数字企业的两大核心特征 6、产品数字主线赋能企业转型 7、数字主线关键技术:基于统一架构构建产品全量数字模型 8、闭环数字化解决方案 9、基于

GaussDB数据库技术解读——高性能关键技术内容概要：本章节介绍GaussDB中实现的高性能关键技术，内容涉及优化器、执行器、分布式数据库、存储引擎等多个方面。目的：通过对GaussDB数据库关键高性能技术的学习，能够让读者更加清晰的理解数据库内核哪些优化是性能关键点同时也为类似的应

探索自然语言处理（NLP）：未来的关键技术趋势引言在信息爆炸的时代，人类与机器之间的沟通方式正在发生革命性的变化。自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能领域的重要分支，正以前所未有的速度发展，并逐渐渗透到我们生活的方方面面。从智能助手、搜索引擎优化到自动

前言随着企业数字化转型的深入，合同管理在业务流程中的重要性愈加凸显。传统的人工审查合同方式不仅耗时耗力，还容易出现疏漏，尤其在复杂法律条款和跨部门协作的场景中，这一问题尤为明显。为了解决这一痛点，思通数科智能合同审查系统应运而生。基于人工智能和大数据分析的技术，这一系统

摘要：在深度学习的训练过程中，学习率是影响模型性能的关键超参数之一。学习率调节器（LearningRateSchedulers）是一系列用于动态调整学习率的策略，它们可以帮助模型更快地收敛，提高训练效率，并最终达到更好的性能。本文将探讨学习率调节器的重要性、常见类型以及它们在实际应用中的

会议摘要    2025年将是软件定义汽车（SDV）在全球范围内普及的转折点。各大车企在积极拥抱这一变化的同时，也面临着SDV转型带来的组织架构、人才培养、业务模式等多方面的挑战。以软件为核心的汽车电子电气架构的设计、开发和测试除了要满足需求工程、数据管理、集成验证、质