我们知道Python以其易用性而著名，所以刚开始看教程学习看到单引号和双引号都可以使用会以为这是Python为了方便程序员，随便用哪个就好，不用担心用错。其实，背后的原因不只是这么简单。举个例子，想想I'm a big fans of Python.这个字符串应该怎么定义。
系统设计中一个重要的环节就是数据库设计，数据库设计的时候需要先进行数据建模(实体关系图 E-R图)，数据建模的依据就是前期所做的需求分析
在准备机器学习导论课程考试的过程中，发现自己根据西瓜书上的讲解总是也理解不上去ROC曲线的含义。于是在网络上寻求答案，发现一篇讲解得不错的博客【1】，说得比西瓜书好很多，通俗易懂。这里说一下自己的感想和理解对于已经有数据标签的训练样本，可以得到它们的评分：
索引，加快查询即数据的检索速度，但是又会增加磁盘空间的使用以及在数据的增删改操作中略微拖慢操作的速度，这就是简要的说下索引的好处和缺点，关于索引的内容，暂不对其详解，后面有时间以及自己有内容会对其进行写一篇文章的。
九，由于这里面用到了分页查询的实现，所以整合了pageHelper的jar和配置信息。
六，由于这里都是基于自己的测试操作，写法上不满足正规的流程，比如说这里直接在controller层调用了userMapper的方法操作数据库，正常的应该还有一个userService接口的操作，这里简单了一些。
感觉自己写的内容越来越相笔记了，哈哈哈，惭愧，就当做笔记看吧，主要还是给自己一个总结，避免以后遇到的时候方便查看。
Linux、Fedora、Ubuntu修改文件、文件夹权限的方法差不多。很多人开始接触Linux时都很头痛Linux的文件权限问题。这里告诉大家如何修改Linux文件-文件夹权限。以主文件夹下的一个名为“cc”的文件夹为例。
TDSQL这个值得说一说的国产的腾讯自研的新一代关系型数据库，仅凭着纯国产原生的名头就可以让我必须的深入学习一下，而且还有一个训练营就非常的NICE，官方网址在这：云原生数据库 TDSQL-C_云原生数据库_企业级分布式云数据库-腾讯云 ，实战营的地址是：AI驱动的TDSQL-Cserverless实战营学习课程_AI驱动的TDSQL-Cserverless实战营视频教程-腾讯云开发者社区我是需要好好学习一下的，这里我把整个学习的记录都记录在这里，希望能为大家创造一定价值。
TDSQL-C是腾讯云自研的新一代高性能、高可用、高扩展性的企业级分布式云数据库，该数据库融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为企业提供了全面且强大的数据管理解决方案。
看到最近云原生数据库 TDSQL-C Serverless 有活动正好体验一下国产的数据库，毕竟是国产的还要支持一下，官网的地址是：云原生数据库 TDSQL-C_云原生数据库_企业级分布式云数据库-腾讯云
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。
AI 技术的应用极大地提升了运营效率，并为电商行业带来了个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场趋势预测等关键领域的数据分析能力，在这种背景下，构建一个高效、可靠的AI电商数据分析系统显得尤为关键。
Text2SQL 是一种将自然语言查询转换为 SQL 查询的技术，旨在使用户能够以更直观和自然的方式与数据库进行交互，而无需深入了解 SQL 语法。本篇通过 Python + Langchain + Llama大模型 + TDSQL-C Serverless 的框架，开发完成 AI电商数据分析系统 Demo的构建和部署。
Linux系统中的每个文件和目录都有访问许可权限，用它来确定谁可以通过何种方式对文件和目录进行访问和操作。
深入探索 TDSQL-C Serverless 与 AI 的融合：打造下一代电商数据分析系统
随着大数据时代的到来，数据量的激增对数据库系统提出了更高的要求。传统的数据库管理方式已经难以满足现代企业对于灵活性、可扩展性以及成本控制的需求。在此背景下，Serverless架构因其按需分配资源、自动扩展等特性而受到广泛关注。本文将探讨如何利用TDSQL-C Serverless数据库，在电商场景下实现数据的高效管理和智能分析，并通过可视化手段展示数据分析结果，为企业决策提供有力支持。
人工智能技术的飞速发展已深刻影响电商行业，显著提升了个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场预测等领域的效率。构建一个高效的AI驱动电商数据分析平台已成为行业的核心需求。本文里，我们将使用腾讯云的高性能应用平台 HAI（专为AI和科学计算设计的高性能应用服务）和TDSQL-C MySQL Serverless版，构建一个AI驱动的电商数据分析系统。HAI提供强大的GPU计算支持，使复杂的AI模型（如大语言模型LLM）部署更加便捷；而TDSQL-C MySQL Serverless是一款高度弹性的云数据库，完全兼容MySQL协议，特别适合处理电商业务中的海量数据。我们将使用Python和Langchain框架，快速搭建这一系统。
在去年TDSQL-C serverless，其实已经有写过文章介绍过，并且做过相关压测及实验，今天这篇文章主要是结合目前大火的AI大模型相关，继续去对该产品实验。
文章中涉及到了腾讯云的TDSQL-C Mysql Serverless、HAI(Hyper Application Inventor)产品，前者之前已经有文章介绍过，今天这篇文章简单聊下，而后者是在如今大模型趋势下，推出的AI算力产品。
注意：本教程需要实验者至少有一定的开发基础，熟悉python语言（能安装切换python版本环境，解决pip下载问题，推荐3.10.11版本），使用过云产品的更好（没有也没有关系，本教程会一步一步带你操作）
2024年9月25日获邀参加腾讯云的AI驱动的TDSQL-Cserverless实战营活动。云服务，云电脑等概念都只是停留在了解的层面，并没有什么实际的实践操作，一直都想尝试体验下，这次机会难得，果断决定试试！
去年我们已经发布过关于 TDSQL-C serverless 的文章，并进行了相关的性能测试和实验。今天这篇文章将结合当前热门的 AI 大模型，继续对该产品进行深入实验和分析。
AI技术的融入显著增强了运营效率，为电商领域带来了在个性化推荐、用户行为剖析、库存管控及市场趋势预测等核心环节上的强大数据分析能力。因此，构建一个既高效又稳定的AI驱动的电商数据分析系统，显得至关重要。
本文主要介绍的是AI驱动的数据库TDSQL-C 操作与电商可视分析。在当今时代，人工智能技术的广泛应用正以其卓越的数据处理能力，为电子商务行业带来革命性的变革。AI技术不仅极大提升了运营流程的效率，更在个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场趋势预测等电商核心领域展现出了不可替代的数据分析优势。在这样的大背景下，打造一个既高效又可靠的AI电商数据分析系统，已经成为行业发展的关键任务。这一系统将能够精准捕捉消费者需求，优化库存策略，并预测市场动向，从而为企业在激烈的市场竞争中赢得先机。
花了两天时间搞MyEclipse搭建MyBatis开发环境， 主要涉及对MyBatis的核心对象的掌握，以及配置文件（配置文件结构以及如何引入DTD文件）； 对SQL映射文件的学习，主要学习了以下的任务： 1.实现条件查询（SQL映射文件、单条件查询、多条件查询、自定义查询结果映射） 2.实现增删改操作（增加操作、修改操作、多参数入参操作、删除操作） 3.实现高级结果映射（resultMap的配置、使用association处理一对一关联关系、使用collecion处理一对多关联关系） 4.配置resultMap自动映射级别和MyBatis缓存（缓存暂时作为了解性学习，此处不深究）。
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