回答:數據庫有很多。本地讀寫的話 sqlite。讀寫效率不高。遠程的話。MYSQL MB NOSQL 等。會點基本sql語句就可以了。易語言應該有現成的數據庫模塊去下載就好了。不過相對來說數據庫這種后端操作還是用java。php做后端服務最好。自己以前用易做數據庫操作的時候感覺不穩定。當然那是幾年前的事了
回答:一直以來,數據的持久化都是依賴于文件存儲,包括windows的excel,word,txt等,數據庫也是使用的文件,比如oracle的.DBF;Access的.mdb都是使用的文件。既然是文件,我們知道計算機只識別0,1兩個機器碼,其實文件就都是一系列的二進制編碼,不同的文件使用不同的方式打開,比如在windows上強制使用文本方式打開dbf文件會顯示一堆亂碼,因為很多東西它不識別。SQL就是用來...
回答:謝謝邀請!大部分具備落地能力的編程語言都可以直接進行數據庫編程,對于大數據系統的NoSQL數據庫往往也有針對性的解決方案,而且目前大部分情況下都有針對數據庫的映射框架可以使用,比如MyBatis等,所以數據庫編程對于上層語言往往并沒有什么具體的要求。數據庫編程大部分情況下屬于后端開發任務(排除智能終端數據庫),這種情況下主要考慮的是具體的應用場景,而Web開發則是數據庫開發的重要領域,所以可以從W...
回答:想要了解大數據和Java語言區別是什么?我們先來簡單了解一下他們定義的范疇:大數據:簡而言之,就是海量的數據,數據種類繁多,數據結構多變,數據存儲方式不同,需要通過工具去收集這些數據,然后存儲在存儲介質的集群上。java:java是一門計算機的編程語言,可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序。從定義可以大概了解到大數據和java語言區別應該是java語言只是大數據中的...
回答:如何快速有效掌握數據庫語言SQL?數據庫有很多種,常見的數據庫都是關系型數據庫,如MySQL、Oracle、SQL Server等,當然,還有非關系型數據庫,如MongoDB、Hbase等。對于初學者,建議從MySQL開始,因為MySQL是目前使用最廣泛的關系型數據庫,學習起來相對容易,下面給出一些學習建議。MySQL安裝首先需要安裝MySQL,Windows下推薦使用MySQL Installe...
...ysql協議、chatbot) 為什么寫《Tomcat內核設計剖析》 2018匯總數據結構算法篇 2018匯總機器學習篇 2018匯總Java深度篇 2018匯總自然語言處理篇 2018匯總深度學習篇 2018匯總JDK源碼篇 2018匯總Java并發核心篇 2018匯總讀書篇 跟我交流,向我...
...的跨平臺App開發的函數庫。ReactXP全部都是以TypeScript作為語言開發。 ReactXP官方網站 ReactXP介紹文 React London 2017相關視頻上架 React London 2017是在3月底,于歐洲的React社群的一個研習會活動,近期他們把一些研習會的錄影上架到網...
...較好的實現方法叫動態數組。 選定了表示方法后,考慮數據結構設計。 選擇鏈表在設計數據結構的時候有系數、指數、和指針(結構指針)。 程序框架 程序框架搭建的大致流程如下: int main(){ 讀入多項式1 讀入多項式2 ...
...,這就是樸素貝葉斯模型的樸素之處,粗魯的聰明。 4.2 多項式模型與伯努利模型 在具體實現中,樸素貝葉斯又可以分為兩種模型,多項式模型(Multinomial)和伯努利模型(Bernoulli),另外還有高斯模型,主要用于處理連續型變...
【機器學習】多項式回歸原理介紹 【機器學習】多項式回歸python實現 【機器學習】多項式回歸sklearn實現 在上一節中我們介紹了線性回歸的原理,然后分別用python和sklearn實現了不同變量個數的線性回歸的幾個例子。線...
【機器學習】多項式回歸原理介紹 【機器學習】多項式回歸python實現 【機器學習】多項式回歸sklearn實現 使用python實現多項式回歸,沒有使用sklearn等機器學習框架,目的是幫助理解算法的原理。 使用一個簡單的數據集來模...
【機器學習】多項式回歸原理介紹 【機器學習】多項式回歸python實現 【機器學習】多項式回歸sklearn實現 使用sklearn框架實現多項式回歸。使用框架更方便,可以少寫很多代碼。 使用一個簡單的數據集來模擬,只有幾條數據...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...