MySQL:TABLE_SCHEMA及其应用

MySQL
TABLE_SCHEMA及其应用

- 文章信息 - Author: 李俊才 (jcLee95)
Visit me at CSDN: https://jclee95.blog.csdn.net
My WebSitehttp://thispage.tech/
Email: 291148484@163.com.
Shenzhen China
Address of this article:https://blog.csdn.net/qq_28550263/article/details/140308112
HuaWei:https://bbs.huaweicloud.com/blogs/XXXXXXXXXX

【介绍】:在MySQL数据库管理系统中,TABLE_SCHEMA代表了数据库的逻辑结构和组织方式。TABLE_SCHEMA通常指的是数据库的名称,是MySQL中用于组织和管理表、视图、存储过程等数据库对象的顶层结构。本文总结TABLE_SCHEMA,以及其应用。

在这里插入图片描述


1. 概述

MySQL中,INFORMATION_SCHEMA是一个特殊的数据库,它包含了关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息。通过查询INFORMATION_SCHEMA,我们可以获取关于TABLE_SCHEMA的详细信息,包括表的结构、索引、约束等。

TABLE_SCHEMA的应用范围非常广泛。在日常的数据库管理工作中,我们可以利用它来监控数据库的大小、表的行数、最近的修改时间等。在性能优化方面,TABLE_SCHEMA可以帮助我们识别大表、分析索引使用情况,从而找出潜在的性能瓶颈。在安全审计方面,我们可以通过TABLE_SCHEMA来检查用户权限、识别敏感数据列,以及审计表结构的变更。

在接下来的章节中,我们将深入探讨INFORMATION_SCHEMA的概念、TABLE_SCHEMA的结构和内容、以及如何在实际工作中应用TABLE_SCHEMA来进行数据库管理、性能优化和安全审计。我们还将讨论使用TABLE_SCHEMA时的最佳实践和注意事项,以确保在充分利用其功能的同时,避免可能出现的问题。

通过本文,读者将能够全面理解TABLE_SCHEMA的概念和应用,从而在MySQL数据库管理和开发工作中更加得心应手。无论您是数据库管理员、开发人员还是对数据库感兴趣的学习者,相信本文都能为您提供有价值的见解和实用技巧。

2. TABLE_SCHEMA的结构和内容

2.1 TABLE_SCHEMA中的主要表介绍

MySQLINFORMATION_SCHEMA 数据库中,TABLE_SCHEMA 代表了数据库的名称。INFORMATION_SCHEMA 包含了多个与 TABLE_SCHEMA 相关的表格,这些表格提供了丰富的元数据信息。以下是 TABLE_SCHEMA 中的主要表格及其功能:

表名描述主要用途
TABLES包含所有表的信息获取表的名称、行数、数据长度、索引长度等基本信息
COLUMNS包含所有列的信息了解列名、数据类型、是否可为空、默认值等表结构详情
TABLE_CONSTRAINTS包含表约束信息理解表的主键、外键和唯一约束,确保数据完整性
KEY_COLUMN_USAGE包含键列的使用情况分析表之间的关系,了解约束名称、列名和引用情况
STATISTICS包含索引统计信息查询优化和性能调优,了解索引的基数和选择性
SCHEMATA包含数据库信息了解数据库的基本配置,如字符集和排序规则
VIEWS包含视图信息管理和维护视图,了解视图的定义和属性
ROUTINES包含存储过程和函数信息管理数据库中的程序化对象,了解定义和参数
TRIGGERS包含触发器信息理解和管理数据库中的自动化操作,了解触发器定义和关联表

通过查询这些表格,我们可以获取丰富的数据库元数据信息。例如,要查询数据库中最大的表,我们可以使用以下 SQL 语句:

SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,TABLE_ROWS,ROUND((DATA_LENGTH + INDEX_LENGTH) / 1024 / 1024, 2) AS SIZE_MB
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys')
ORDER BY SIZE_MB DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回数据库中最大的 10 个表,包括它们的 schema 名称、表名、估计的行数和大小(以 MB 为单位)。

通过合理利用这些表格中的信息,数据库管理员和开发人员可以全面了解数据库的结构和配置,从而更好地进行数据库管理、性能优化和安全审计。

2.2 每个表格的用途和包含的信息

TABLES表的主要用途是提供表级别的元数据。它包含的重要字段有TABLE_SCHEMA(数据库名)、TABLE_NAME(表名)、ENGINE(存储引擎)、TABLE_ROWS(估计的行数)、DATA_LENGTH(数据长度)和INDEX_LENGTH(索引长度)等。这些信息对于监控表的大小、估算查询性能和进行容量规划非常有用。

COLUMNS表的主要用途是提供列级别的元数据。它包含的重要字段有TABLE_SCHEMATABLE_NAMECOLUMN_NAME(列名)、DATA_TYPE(数据类型)、IS_NULLABLE(是否可为空)、COLUMN_DEFAULT(默认值)等。这些信息对于理解表结构、验证数据类型和确保数据完整性非常重要。

TABLE_CONSTRAINTS表的主要用途是提供表约束的信息。它包含的重要字段有CONSTRAINT_SCHEMATABLE_NAMECONSTRAINT_NAME(约束名)、CONSTRAINT_TYPE(约束类型)等。这些信息对于理解表的完整性规则和表之间的关系很有帮助。

KEY_COLUMN_USAGE表的主要用途是提供键列的使用情况。它包含的重要字段有CONSTRAINT_SCHEMATABLE_NAMECOLUMN_NAMEREFERENCED_TABLE_SCHEMA(被引用的数据库名)、REFERENCED_TABLE_NAME(被引用的表名)等。这些信息对于分析表之间的关系和理解外键约束非常有用。

STATISTICS表的主要用途是提供索引统计信息。它包含的重要字段有TABLE_SCHEMATABLE_NAMEINDEX_NAME(索引名)、COLUMN_NAMECARDINALITY(基数)等。这些信息对于优化查询性能和设计索引策略非常重要。

SCHEMATA表的主要用途是提供数据库级别的信息。它包含的重要字段有SCHEMA_NAME(数据库名)、DEFAULT_CHARACTER_SET_NAME(默认字符集)、DEFAULT_COLLATION_NAME(默认排序规则)等。这些信息对于了解数据库的基本配置和确保字符集一致性很有帮助。

VIEWS表的主要用途是提供视图的元数据。它包含的重要字段有TABLE_SCHEMATABLE_NAMEVIEW_DEFINITION(视图定义)、IS_UPDATABLE(是否可更新)等。这些信息对于管理和维护视图,以及理解视图的结构和行为非常有用。

ROUTINES表的主要用途是提供存储过程和函数的信息。它包含的重要字段有ROUTINE_SCHEMAROUTINE_NAMEROUTINE_TYPE(例如,PROCEDURE或FUNCTION)、ROUTINE_DEFINITION(定义)等。这些信息对于管理和维护存储过程和函数,以及理解它们的行为和参数非常重要。

TRIGGERS表的主要用途是提供触发器的信息。它包含的重要字段有TRIGGER_SCHEMATRIGGER_NAMEEVENT_MANIPULATION(触发事件类型)、ACTION_STATEMENT(触发器动作)等。这些信息对于理解和管理数据库中的自动化操作,以及追踪数据变更的逻辑非常有帮助。

通过合理利用这些表格中的信息,数据库管理员和开发人员可以全面了解数据库的结构和配置,从而更好地进行数据库管理、性能优化和安全审计。

3. 使用TABLE_SCHEMA进行数据库管理

MySQL数据库管理中,TABLE_SCHEMA是一个强大的工具,可以帮助我们高效地管理和监控数据库。本节将详细介绍如何利用TABLE_SCHEMA进行各种数据库管理任务。

3.1 查询数据库基本信息

要获取数据库的基本信息,我们可以查询INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA表。这个表包含了所有数据库(即schema)的基本信息。以下是一个查询示例:

SELECT SCHEMA_NAME,DEFAULT_CHARACTER_SET_NAME,DEFAULT_COLLATION_NAME
FROM INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA
WHERE SCHEMA_NAME NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys');

这个查询会返回所有用户创建的数据库的名称、默认字符集和默认排序规则。通过这些信息,我们可以快速了解数据库的基本配置,确保字符集和排序规则的一致性。

3.2 监控表大小和行数

监控表的大小和行数是数据库管理的重要任务。我们可以使用INFORMATION_SCHEMA.TABLES表来获取这些信息。以下是一个查询示例:

SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,TABLE_ROWS,ROUND((DATA_LENGTH + INDEX_LENGTH) / 1024 / 1024, 2) AS SIZE_MB
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys')
ORDER BY SIZE_MB DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回数据库中最大的10个表,包括它们的schema名称、表名、估计的行数和大小(以MB为单位)。通过定期运行这个查询,我们可以跟踪表的增长情况,及时发现异常增长的表。

3.3 识别没有主键的表

主键对于表的性能和数据完整性非常重要。我们可以使用以下查询来识别没有主键的表:

SELECT t.TABLE_SCHEMA,t.TABLE_NAME
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS c
ON c.TABLE_SCHEMA = t.TABLE_SCHEMAAND c.TABLE_NAME = t.TABLE_NAMEAND c.CONSTRAINT_TYPE = 'PRIMARY KEY'
WHERE t.TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys')AND c.CONSTRAINT_NAME IS NULL;

这个查询会列出所有没有主键的表。对于这些表,我们应该考虑添加适当的主键,以提高查询性能并确保数据的唯一性。

3.4 查找特定列名的表

有时我们需要查找包含特定列名的所有表。以下查询可以帮助我们实现这个目标:

SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,COLUMN_NAME,DATA_TYPE
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE COLUMN_NAME LIKE '%user_id%'AND TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys');

这个查询会返回所有包含"user_id"(不区分大小写)的列,以及它们所在的表和数据类型。这对于理解数据模型和查找特定数据非常有用。

3.5 跟踪表的最近修改时间

跟踪表的最近修改时间可以帮助我们了解数据的新鲜程度和变化频率。以下查询可以帮助我们获取这些信息:

SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,UPDATE_TIME
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys')AND UPDATE_TIME IS NOT NULL
ORDER BY UPDATE_TIME DESC
LIMIT 20;

这个查询会返回最近修改的20个表,包括它们的schema名称、表名和最后更新时间。通过这些信息,我们可以识别最活跃的表,这对于性能优化和数据备份策略的制定都很有帮助。

通过使用这些查询,数据库管理员可以更好地了解数据库的结构和状态,从而做出更明智的管理决策。然而,需要注意的是,在大型数据库中,这些查询可能会消耗较多资源。因此,建议在非高峰时段执行这些查询,或者考虑将结果缓存起来,以减少对数据库的影响。

4. TABLE_SCHEMA在性能优化中的应用

MySQL数据库的性能优化过程中,TABLE_SCHEMA提供了丰富的元数据信息,可以帮助我们识别潜在的性能问题并进行针对性的优化。本节将详细探讨如何利用TABLE_SCHEMA进行性能优化。

4.1 识别大表和频繁更新的表

大表和频繁更新的表往往是性能瓶颈的主要来源。通过查询INFORMATION_SCHEMA.TABLES,我们可以轻松识别这些表。

以下查询可以帮助我们找出数据库中最大的表:

SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,ROUND((DATA_LENGTH + INDEX_LENGTH) / 1024 / 1024, 2) AS SIZE_MB,TABLE_ROWS
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys')
ORDER BY SIZE_MB DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回数据库中最大的10个表,包括它们的大小和估计的行数。对于这些大表,我们可能需要考虑分区、归档或者优化查询策略。

要识别频繁更新的表,我们可以使用以下查询:

SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,UPDATE_TIME,TABLE_ROWS
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys')AND UPDATE_TIME IS NOT NULL
ORDER BY UPDATE_TIME DESC
LIMIT 10;

这个查询会返回最近更新的10个表。频繁更新的表可能需要更多的关注,例如优化索引、调整缓存策略等。

4.2 分析索引使用情况

索引对查询性能有着重要影响。通过INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS,我们可以分析索引的使用情况。

以下查询可以帮助我们找出可能存在问题的索引:

SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,INDEX_NAME,COLUMN_NAME,CARDINALITY
FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS
WHERE TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys')AND CARDINALITY / TABLE_ROWS < 0.01AND TABLE_ROWS > 10000
ORDER BY CARDINALITY / TABLE_ROWS;

这个查询会返回选择性较低(小于1%)的索引,这些索引可能不会被查询优化器使用,反而会占用额外的存储空间和影响写入性能。

5.3 查找潜在的性能瓶颈

除了大表和低效索引外,还有一些其他因素可能导致性能问题。例如,没有主键的表可能会影响某些操作的性能。

以下查询可以帮助我们找出没有主键的表:

SELECT t.TABLE_SCHEMA,t.TABLE_NAME
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES t
LEFT JOIN INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS c
ON c.TABLE_SCHEMA = t.TABLE_SCHEMAAND c.TABLE_NAME = t.TABLE_NAMEAND c.CONSTRAINT_TYPE = 'PRIMARY KEY'
WHERE t.TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys')AND c.CONSTRAINT_NAME IS NULLAND t.TABLE_ROWS > 1000;

这个查询会返回所有没有主键且行数超过1000的表。对于这些表,我们应该考虑添加适当的主键。

另一个潜在的性能问题是使用了不恰当的数据类型。例如,使用VARCHAR存储固定长度的数据可能会导致额外的开销。我们可以使用以下查询来检查这种情况:

SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,COLUMN_NAME,DATA_TYPE,CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys')AND DATA_TYPE = 'varchar'AND CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH <= 10;

这个查询会返回所有长度小于等于10的VARCHAR列。对于这些列,我们可能需要考虑是否可以改用CHAR类型。

通过利用TABLE_SCHEMA提供的这些信息,我们可以全面分析数据库的结构和使用情况,从而识别潜在的性能问题。然而,需要注意的是,这些查询本身也可能会消耗较多资源,特别是在大型数据库中。因此,建议在非高峰时段执行这些查询,或者考虑将结果缓存起来,以减少对数据库的影响。

在进行性能优化时,我们还应该结合实际的查询日志和性能监控数据,全面评估数据库的性能状况。TABLE_SCHEMA提供的信息是重要的参考,但不应该是我们做出优化决策的唯一依据。我们还需要考虑实际的业务需求、查询模式和硬件资源等因素,制定全面的优化策略。

5. TABLE_SCHEMA在安全审计中的应用

在数据库安全管理中,TABLE_SCHEMA提供了丰富的元数据信息,可以帮助我们进行全面的安全审计。本节将详细探讨如何利用TABLE_SCHEMA进行用户权限检查、敏感数据识别以及表结构变更审计。

5.1 检查用户权限

用户权限管理是数据库安全的核心。通过查询INFORMATION_SCHEMA中的相关表,我们可以全面了解用户的权限分配情况。

以下查询可以帮助我们检查特定用户的权限:

SELECT GRANTEE,TABLE_SCHEMA,PRIVILEGE_TYPE
FROM INFORMATION_SCHEMA.SCHEMA_PRIVILEGES
WHERE GRANTEE LIKE '%用户名%'
ORDER BY TABLE_SCHEMA, PRIVILEGE_TYPE;

这个查询会返回指定用户在各个数据库中的权限。我们可以通过这个查询来验证用户是否只拥有必要的权限,从而遵循最小权限原则。

对于更细粒度的权限检查,我们可以查询TABLE_PRIVILEGES表:

SELECT GRANTEE,TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,PRIVILEGE_TYPE
FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLE_PRIVILEGES
WHERE GRANTEE LIKE '%用户名%'
ORDER BY TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, PRIVILEGE_TYPE;

这个查询可以显示用户在特定表上的权限,有助于我们识别可能存在的过度授权情况。

5.2 识别敏感数据列

识别和保护敏感数据是数据库安全管理的重要任务。我们可以通过查询INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS表来识别可能包含敏感信息的列。

以下查询可以帮助我们找出可能包含敏感信息的列:

SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,COLUMN_NAME,DATA_TYPE
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE COLUMN_NAME LIKE '%password%'OR COLUMN_NAME LIKE '%credit_card%'OR COLUMN_NAME LIKE '%ssn%'OR COLUMN_NAME LIKE '%email%'OR COLUMN_NAME LIKE '%phone%'
ORDER BY TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME;

这个查询会返回列名中包含"password"、“credit_card”、“ssn”、"email"或"phone"的所有列。这些列可能包含敏感信息,需要特别注意其访问控制和加密措施。

对于识别出的敏感数据列,我们应该检查其访问权限、是否加密存储,以及是否有相应的审计日志记录其访问情况。

5.3 审计表结构变更

表结构的变更可能会影响数据的完整性和应用程序的正常运行。通过监控表结构的变更,我们可以及时发现潜在的安全风险。

遗憾的是,INFORMATION_SCHEMA并不直接提供表结构变更的历史记录。但是,我们可以通过定期查询表结构并与之前的结果比较来实现这一目标。

以下查询可以帮助我们获取表的当前结构:

SELECT TABLE_SCHEMA,TABLE_NAME,COLUMN_NAME,ORDINAL_POSITION,COLUMN_DEFAULT,IS_NULLABLE,DATA_TYPE,CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH,NUMERIC_PRECISION,NUMERIC_SCALE
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE TABLE_SCHEMA NOT IN ('information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys')
ORDER BY TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME, ORDINAL_POSITION;

通过定期运行这个查询并比较结果,我们可以发现表结构的变化,包括新增列、删除列、修改列定义等。

为了更好地实现表结构变更审计,我们可以考虑以下策略:

  1. 创建一个专门的表来存储表结构信息的快照。
  2. 定期运行上述查询,并将结果与存储的快照进行比较。
  3. 如果发现差异,记录变更详情并更新快照。
  4. 设置告警机制,当发现未经授权的表结构变更时及时通知相关人员。

通过这种方式,我们可以建立一个完整的表结构变更审计机制,有助于维护数据库的安全性和稳定性。

在进行安全审计时,利用TABLE_SCHEMA提供的信息可以帮助我们全面了解数据库的安全状况。但需要注意的是,安全审计应该是一个持续的过程,而不是一次性的工作。我们应该定期进行权限检查、敏感数据识别和表结构变更审计,并结合其他安全措施,如访问日志分析、漏洞扫描等,构建全面的数据库安全防护体系。

此外,在进行安全审计时,我们还应该注意保护INFORMATION_SCHEMA本身的安全。虽然INFORMATION_SCHEMA中的信息对于数据库管理和安全审计非常有用,但这些信息如果落入恶意用户手中,也可能被用来规划攻击。因此,我们应该严格控制对INFORMATION_SCHEMA的访问权限,只允许必要的用户查询这些信息。

6. 总结

在本文中,我们探讨了MySQL数据库中TABLE_SCHEMA的概念及其在数据库管理、性能优化和安全审计中的应用。
TABLE_SCHEMA作为INFORMATION_SCHEMA数据库的核心组成部分,为数据库管理员和开发人员提供了丰富的元数据信息,使我们能够全面了解数据库的结构、状态和配置。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/373058.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

13 - matlab m_map地学绘图工具基础函数 - 介绍创建管理颜色映射的函数m_colmap和轮廓图绘制颜色条的函数m_contfbar

13 - matlab m_map地学绘图工具基础函数 - 介绍创建管理颜色映射的函数m_colmap和轮廓图绘制颜色条的函数m_contfbar 0. 引言1. 关于m_colmap2. 关于m_contfbar3. 结语 0. 引言 本篇介绍下m_map中用于创建和管理颜色映射函数&#xff08;m_colmap&#xff09;和 为轮廓图绘制颜…

人工智能+病理组学的交叉课题,患者的临床特征如何收集与整理|顶刊专题汇总·24-07-09

小罗碎碎念 本期文献主题&#xff1a;人工智能病理组学的交叉课题&#xff0c;患者的临床特征如何收集与整理 我们在阅读文献的时候会发现&#xff0c;有的文章会详细给出自己的数据集分析表&#xff0c;分别列出训练集、验证集的数量&#xff0c;以及每个特征对应的患者人数。…

SpringSecurity 三更草堂学习笔记

0.简介 Spring Security是Spring家族中的一个安全管理框架。相比与另外一个安全框架Shiro&#xff0c;它提供了更丰富的功能&#xff0c;社区资源也比Shiro丰富。 一般来说中大型的项目都是使用SpringSecurity来做安全框架。小项目有Shiro的比较多&#xff0c;因为相比与Spring…

Retrofit框架源码深度剖析【Android热门框架分析第二弹】

Android热门框架解析&#xff0c;你确定不来看看吗&#xff1f; OkHttp框架源码深度剖析【Android热门框架分析第一弹】 Retrofit框架源码深度剖析【Android热门框架分析第二弹】 什么是Retrofit&#xff1f; 准确来说&#xff0c;Retrofit 是一个 RESTful 的 HTTP 网络请求…

【代码随想录】【算法训练营】【第59天】 [卡码110]字符串接龙 [卡码105]有向图的完全可达性 [卡码106]岛屿的周长

前言 思路及算法思维&#xff0c;指路 代码随想录。 题目来自 卡码网。 day 59&#xff0c;周五&#xff0c;继续ding~ 题目详情 [卡码110] 字符串接龙 题目描述 卡码110 字符串接龙 解题思路 前提&#xff1a; 思路&#xff1a; 重点&#xff1a; 代码实现 C语言 […

LLM大模型从入门到精通(1)--LLM基础知识介绍

1. 大语言模型 (LLM) 背景 2. 语言模型 (Language Model, LM) 1. 大语言模型 (LLM) 背景 大语言模型 (英文&#xff1a;Large Language Model&#xff0c;缩写LLM) 是一种人工智能模型, 旨在理解和生成人类语言. 大语言模型可以处理多种自然语言任务&#xff0c;如文本分类、问…

绝区伍--2024年AI发展路线图

2024 年将是人工智能具有里程碑意义的一年。随着新模式、融资轮次和进步以惊人的速度出现&#xff0c;很难跟上人工智能世界发生的一切。让我们深入了解 2024 年可能定义人工智能的关键事件、产品发布、研究突破和趋势。 2024 年第一季度 2024 年第一季度将推出一些主要车型并…

什么是O2O?线上线下怎么完美结合?

现如今互联网技术飞速发展&#xff0c;智能手机普及。O2O&#xff08;Online To Offline&#xff09;模式已经成为一种新的商业模式&#xff0c;人们的生活和消费习惯也逐渐被改变。经常听到企业提到“O2O”&#xff0c;它究竟是什么呢&#xff1f;对企业有着什么魅力呢&#x…

Flutter Inno Setup 打包 Windows 程序

转载自&#xff1a;flutter桌面应用从开发配置到打包分发 - 掘金 (juejin.cn) 五.打包 1.创建 release 版本的应用 flutter build release 执行完成后&#xff0c; release包位置在项目的build->windows->runer文件夹中 2.应用程序分发 Windows 为 Windows 平台构建…

AE-关键帧

目录 关键帧操作步骤&#xff08;以位置变化为例&#xff09; 1.确定动画起点 2.设置起点的位置属性 3.为起点打上关键帧 4.确定动画终点 5.设置终点的位置属性 改变动画速度 1.选中所有关键帧 2.拖拽 时间反向关键帧 1.选中要反向的关键帧 2.使用时间反向关键帧 …

Apache POI、EasyPoi、EasyExcel

目录 ​编辑 &#xff08;一&#xff09;Apache PoI 使用 &#xff08;二&#xff09;EasyPoi使用 &#xff08;三&#xff09;EasyExcel使用 写 读 最简单的读​ 最简单的读的excel示例​ 最简单的读的对象​ &#xff08;一&#xff09;Apache PoI 使用 &#xff08;二&…

mp4视频太大怎么压缩不影响画质,mp4文件太大怎么变小且清晰度高

在数字化时代&#xff0c;我们常常面临视频文件过大的问题。尤其是mp4格式的视频&#xff0c;文件大小往往令人望而却步。那么&#xff0c;如何在不影响画质的前提下&#xff0c;有效地压缩mp4视频呢&#xff1f;本文将为您揭秘几种简单实用的压缩技巧。 在分享和存储视频时&am…

算法复杂度

目录 1. 数据结构前言 1.1 数据结构 1.2 算法 2. 算法效率 2.1 复杂度的概念 3. 时间复杂度 3.1 大O的渐进表示法 3.2 时间复杂度计算示例: 3.2.1 示例1 3.2.2 示例2 3.2.3 示例3 3.2.4 示例4 3.2.6 示例6 4. 空间复杂度 4.1 空间复杂度计算示例 4.1.1 示例1 …

【Python实战因果推断】18_线性回归的不合理效果8

目录 Saturated Regression Model Regression as Variance Weighted Average Saturated Regression Model 还记得我在本章开头强调回归和条件平均值之间的相似性吗&#xff1f;我向你展示了使用二元干预进行回归与比较干预组和对照组的平均值是完全一样的。现在&#xff0c;由…

Parallels Desktop 19下载及查找我的 Parallels Desktop for Mac 激活密钥

Parallels Desktop 19 for Mac v19.3.0.54924中文破解版是一款适用于Mac的虚拟化软件&#xff0c;parallels desktop 19中文版允许您在Mac计算机上同时运行多个操作系统。它使您能够创建虚拟机并在这些虚拟机中安装不同的操作系统&#xff0c;如Windows、Linux或macOS。使用Par…

electron src build

编译文档&#xff1a; 构建说明 | Electron 1 下载depot_tools &#xff08;1&#xff09;安装depot_tools用于获取 Chromium 及其依赖项的工具集&#xff1a;地址 WINDOWS Download the depot_tools bundle and extract it somewhere. (2)在 Windows 上&#xff0c;您需要…

zdppy+onlyoffice+vue3解决文档加载和文档强制保存时弹出警告的问题

解决过程 第一次排查 最开始排查的是官方文档说的 https://api.onlyoffice.com/editors/troubleshooting#key 解决方案。参考的是官方的 https://github.com/ONLYOFFICE/document-server-integration/releases/latest/download/Python.Example.zip 基于Django的Python代码。 …

葵花奖见证品牌实力 乐橙旗舰智能锁公开首秀引全场热议

7月9日&#xff0c;被誉为智能家居界奥斯卡的2024第八届“葵花奖”于广州建博会广交会展馆A区会议室隆重举行。经过专业评审委员的严格筛选&#xff0c;乐橙荣获“2024智能锁行业消费者喜爱品牌奖”。 作为广州建博会的重要展商之一&#xff0c;乐橙本次携年度高端旗舰新品智能…

CLion学习笔记-cmake编译和多main函数编译

这里就不讲怎么配置clion了 项目名字 pcl_kdtree_search 1.新建一个工程名字自己取&#xff0c;我这里用自己学习pcl的&#xff0c;加一个main函数&#xff0c;这个时候Cmake里边就是这样的。 #声明要求的cmake最低版本 cmake_minimum_required(VERSION 3.19) #声明一个工程…

Python编程学习笔记(3)--- 操作列表

1、遍历列表 遍历列表可以采用for循环的方法&#xff0c;需要对列表中的每一个元素都执行相同的操作。 具体事实如下&#xff1a; name ["ada","cdb","dbc","bad","jinb"] for Name in name:print(Name)运行结果&#x…