回答:大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数...
Blackjun
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回答:云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 当进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，而我们只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互就可以。云计算主要应用的领域有公有云、私有云、云存储、桌面云、物联网、人工智能、大数据、智能制造、智慧城市等。各行各业也都需要云计算，像政府、金融、电力、教育、交通...
susheng
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回答:不能！甚至还不如access，我一直用mdb做我的数据库，这次有个小项目突然想用sqlite试试，结果很不理想，许多的sql语法都不支持，触发器和视图也不好用，存储过程不支持，并发估计少量几个支持。
android_c
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回答:列表是一组任意类型得值，按照一定得顺序组合而成的。组成列表的值叫做元素，列表中的元素可以是各种类型，可以进行列表嵌套，并且列表支持索引、嵌套、删除合并等操作。元组对于对象和偏移存取上与列表是一致的，但是元组属于不可变序列类型，不支持任何元素修改操作和任何方法调用。Pyhthon链接数据库可以访问Python数据库接口已经API查看详细的支持数据库列表。
zhou_you
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在《跨云迁移过程中的数据同步及一致性校验实践（一）》中我们主要介绍了跨云迁移中数据同步阶段的存储组件MySQL、文件存储和对象存储的数据迁移过程，本文将重点围绕跨云迁移的数据规整阶段(清理测试时产生的脏数据)...
...是，这个序列中的第一个函数通常将用户输入转换为内部数据结构，生成受应用端验证约束的数据。相比之下，此序列中的最后一个函数对用户数据进行了充分编码，并在网络上对其进行了序列化。 我们的方法的新颖之处...
...些都有弹性特征。另外一方面云计算发展以后对于大规模数据中心的需求越来越旺盛，数据中心规模越来越大，数据中心相对管理负责度也增加很多，跟数据中心相关就是IaaS和PaaS，数据中心是云计算云端真正计算的载体。比如...
...现在的不可或缺。因此，响应时间变得越发的重要。数据获取时间对用户体验影响极大，它在所有的商业应用中几乎都是关键性需求。影响响应时间的因素很多，包括网络管道，协议，硬件，软件以及网速。庞大的IT基础设...
... Linux中传统的I/O操作是一种缓存I/O，I/O过程中产生的数据传输通常需要在缓冲区中进行多次拷贝。当应用程序需要访问某个数据（read()操作）时，操作系统会先判断这块数据是否在内核缓冲区中，如果在内核缓冲区中找不到...
...自于庞大的用户、安全环境恶劣、高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务处理，一旦需要处理数以 P 计的数据和面对数以亿计的用户时，问题就会变的很棘手 下面我们就来说说这个演变过程： 初始阶段 大型网站都是由小...
...工具。没错！WS 说白了还是基于 HTTP 协议的，也就是说，数据是通过 HTTP 进行传输的。最早我们是用CXF开发SOAP服务实现WS，后面我们是用REST服务实现WS(这个目前使用比较多，也最我用得最多的这一种)。基于CXF也可以开发REST服务...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
李涛
魏明
