背景以前工作学习中，一直被告诫不要使用外键，所以也没有仔细整理过。这里记录一下笔记。外键是什么？MySQL的外键（ForeignKey）是一种关系型数据库中用于建立表与表之间关联关系的重要工具。外键定义了两个表之间的引用关系，它连接了两个表，使它们之间建立起一定的联系。外键用于维护表与表之间的一致性和完整性，确保数据的准确性和可靠性。如何定义在创建表时，可以使用FOREIGNKEY关键字来定义外键。外键通常与REFERENCES关键字一起使用，用于指定引用的表和列。外键通常关联到另一个表的主键列，这样它就能确保引用的数据是一致的。CREATETABLE表名(列1数据类型,列2数据类型,...F
一、ES基本概念介绍1.ES简介ES是一个分布式、可扩展的、近实时的，有数据搜索、分析与存储的引擎。支持全文搜索、结构化搜索、半结构化搜索、数据分析、地理位置和对象间关联关系搜索等功能。近实时：非实时，数据不是实时最新的。其底层基于Lucene，但Lucene比较复杂，面向普通应用开发者而言，易用性不是很好，同时对于目前的主流分布式架构支持也不好，所以就诞生了ES。ES使用Java编写，它的内部使用Lucene做索引与搜索，隐藏了Lucene的复杂性，面向开发者暴露了即使不同编程语言也基本一致的API和Client，方便大家将搜索功能快速植入到日常应用中。2.ES使用场景（1）全文检索ES的主
【计算机视觉—python】图像处理入门教程——图像属性、像素编辑、创建与复制、裁剪与拼接【openCV学习笔记005to010and255】1、图像属性OpenCV中读取图像文件后的数据结构符合Numpy的ndarray多维数组结构，因此ndarray数组的属性和操作方法可用于图像处理的一些操作。数据结构如下图所示：img.ndim：查看代表图像的维度。彩色图像的维数为3，灰度图像的维度为2。img.shape：查看图像的形状，代表矩阵的行数（高度）、列数（宽度）、通道数。img.size：查看图像数组元素总数，灰度图像的数组元素总数为像素的数量，彩色图像的数组元素总数为像素数量与通道数的乘
前言如这两天在微博上所说，除了已经在七月官网上线的AIGC模特生成系统外，我正在并行带多个项目组第二项目组，论文审稿GPT第2版的效果已经超过了GPT4，详见《七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据集微调LLaMA2最终反超GPT4》，预计今年4月份对外发布，且还在推进第2.5版第三项目组，RAG知识库问答，春节之前第一版即OK第四项目组，大模型机器人项目，目前正在推进对斯坦福mobilealoha的复现第五项目组，便是本文要涉及的Agent项目，目前先做一系列技术调研(故而有的本文)，3月份会公布我们的产品形态这些项目只要不断推进可以做的很大，且最终大家能做出结果，
引用1前情提要2概念剖析3引用特性4常引用5使用场景5.1做参数5.2做返回值6传值传引用的效率比较7引用与指针的差异Thanks♪(･ω･)ﾉ谢谢阅读下一篇文章见1前情提要在C语言中，我们往往会遇见复杂的指针（如数据结构之中的二级指针），理解起来比较复杂，C++对此加入了引用的概念。指针和引用的大部分功能类似，是重叠的。C++的引用可以在较为复杂的情况下进行一定替换，让代码变得更加简洁但是不能完全替代指针！！！2概念剖析C++中提出了一个新概念：引用引用为对象起一个别名，与对象使用同一内存空间。打个比方：孙悟空，又叫孙行者，又叫孙大圣，还叫齐天大圣。这个四个名字都指向同一个人。我们来看一个样
目前java常见的针对大数据存储的方案并不多，常见的就是mysql的分库分表、es存储这里偏向es存储方案，es不同的版本之间其实差异还挺大的，本篇博文版本Elasticsearch7.14.0Springboot整合Easy-EsEasy-Es官方文档Elasticsearch的初步认识小史是一个非科班的程序员，虽然学的是电子专业，但是通过自己的努力成功通过了面试，现在要开始迎接新生活了。随着央视诗词大会的热播，小史开始对诗词感兴趣，最喜欢的就是飞花令的环节。但是由于小史很久没有背过诗词了，飞一个字很难说出一句，很多之前很熟悉的诗句也想不起来。吕老师：但是我让你说出带“前”字的诗句，由于没有
👨🎓作者简介：一位大四、研0学生，正在努力准备大四暑假的实习🌌上期文章：详解SpringCloud微服务技术栈：ElasticSearch实战（旅游类项目）📚订阅专栏：微服务技术全家桶希望文章对你们有所帮助在之前已经了解了ElasticSearch的基本用法（DSL语句以及RestClient实现），并利用ElasticSearch做了一个旅游类项目加以巩固，现在要进行ElasticSearch更深入的内容，内容包括：数据聚合：来对海量数据做统计和分析，结合kibana还能形成可视化的图形报表自动补全：根据用户输入的部分关键字信息去补全关键字数据同步：先分析MySQL与ElasticSear
LWIP编程接口有RAW,NETCONN,SOCKET2.UDP函数的理解#defineUDP_SERVER_PORT8000//PCside#defineUDP_CLIENT_PORT1234//ctrlboardside//PCIPaddress#defineDEST_IP_ADDR0192#defineDEST_IP_ADDR1168#defineDEST_IP_ADDR23#defineDEST_IP_ADDR3115/*CreateanewUDPcontrolblock*/upcb=udp_new();if(upcb!=NULL){/*assigndestinationIPaddre
官网Jenkins是开源的,使用Java编写的持续集成的工具，Jenkins自动化部署可以解决集成、测试、部署等重复性的工作，工具集成的效率明显高于人工操作；并且持续集成可以更早的获取代码变更的信息，从而更早的进入测试阶段，更早的发现问题。持续集成，就是通常所说的CI（ContinuesIntegration），持续集成是一种软件开发实践，开发成员经常集成他们的工作，每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建（包括编译，发布，自动化测试）来验证，从而尽快地发现集成错误。这个过程可以大大减少集成的问题，让团队能够更快的开发内聚的软件。使用Jenkins后的项目发布流程使用前项目开发完毕—
Flask是一个轻量级的web开发框架，依赖jinja2和WerkzeugWSGI服务的一个微型框架。官方文档：https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/中文文档：http://docs.jinkan.org/docs/flask/中文文档的版本会比较低，如果英语OK的话，可以看官方文档。安装&入门例子使用pip命令安装：pipinstallflask新建一个py脚本，这里是flask_hello.py脚本，脚本内容如下：fromflaskimportFlaskapp=Flask(__name__)@app.route("/")defhello_wo
