好消息！6月13日，腾讯云数据库三篇论文再次入选数据库行业顶会SIGMOD，被SIGMOD 2022 Research Full Paper（研究类长文）收录。
本次被收录的研究成果中，新型数据结构设计、AI智能调参优化等均属于业界首次提出。腾讯云数据库多次入选SIGMOD，表明腾讯云数据库在存储、智能管控等方面的积累与前沿创新获得了国际权威认可。
SIGMOD，全称数据管理国际会议（Special Interest Group on Management Of Data），是由美国计算机协会（ACM）数据管理专业委员会（SIGMOD）发起、在数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。
第一篇入选论文题目为HUNTER: An Online Cloud Database Hybrid Tuning System for Personalized Requirements，由腾讯云数据库团队和华中科技大学合作完成，在AI智能调参优化上取得进一步突破。
通俗理解，数据库的参数设置多达几百个，这些参数控制着数据库的性能表现。专业运维人员会花大量时间，根据经验来调优数据库的参数，以匹配不同硬件、需求和业务场景。如何利用 AI 技术解决数据库系统性能问题变得越来越重要和紧迫。
在此篇论文中，腾讯云数据库TDSQL-C团队提出了混合调优系统Hunter，主要解决了如何在保证调优效果的前提下显著减少调优时间的问题。实验表明：随着并发度提升实现调优时间准线性降低，在单并发度场景下调优时间只需17小时，在20并发度场景下调优时间缩短至2小时。
第二篇入选论文由中国人民大学和腾讯云数据库团队合作完成，题为CompressDB: Enabling Efficient Compressed Data Direct Processing for Various Databases，论文针对压缩数据的直接操作与处理，提出一项新型数据库处理技术——CompressDB。
面对当下指数级增长的数据量，行业普遍使用数据压缩来减少存储空间。在大数据管理系统中，直接在压缩数据上进行操作，可以获得存储空间的节约和处理性能的提升。但是，当前的此类系统只关注数据查询，而一个完整的大数据管理系统必须支持数据查询和数据操作。
本研究提出并实现了新型数据库技术，利用上下文无关文法来压缩数据，通过新的数据结构和算法设计实现对语法规则进行解析，CompressDB支持直接对压缩后的数据进行数据查询和操作，并且支持各种数据库系统。实验表明，CompressDB 平均达到40%的吞吐量提升和44%的延迟缩短，并实现1.81倍的压缩率。
第三篇入选论文由腾讯和北京大学合作完成，题为 BlindFL: Vertical Federated Machine Learning without Peeking into Your Data。针对数据隐私安全问题，该论文提出了一个新的纵向联邦学习范式BlindFL，可支持多种特征数据类型，且可以在半诚实安全假设下证明其安全性。实验结果表明，BlindFL可有效保护参与方的隐私数据，并具有更高的运行效率。
腾讯历来重视数据库领域的研发，通过校企联合实验室共建，面向青年学者的CCF-腾讯犀牛鸟基金，腾讯犀牛鸟科研专项等与高校、科研机构构建“产学研”一体的长期合作，将技术研究成果转换为应用落地，校企联合持续输出前沿技术创新与示范性应用。
此前，腾讯云数据库TDSQL曾多次亮相数据库三大顶会SIGMOD、ICDE、VLDB，以及数据科学领域的顶级期刊IEEE TKDE等。腾讯云数据库TDSQL将继续加大对数据库基础研究创新、数据库产学研合作生态的建设投入，充分释放领先技术的红利，助力国产数据库学术人才培养和技术创新生态建设发展。
为帮助广大数据库爱好者更加详细地了解论文内容，我们邀请到了中国人民大学副教授、博士生导师、腾讯犀牛鸟基金获得者张峰老师，华中科技大学副研究员、互联网+国赛金奖项目“数据库智能管家的创新与探索”指导老师刘渝及腾讯 TEG 机器学习平台部 Angel Graph 团队应用研究员、北京大学计算机系在读博士生张文涛老师来到直播间解读。6 月 21 日 15:00，不见不散！
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我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit
文章目录一、概述简介原理模块二、配置Mysql使用版本环境要求1.操作系统2.mysql要求三、配置canal-server离线下载在线下载上传解压修改配置单机配置集群配置分库分表配置1.修改全局配置2.实例配置垂直分库水平分库3.修改group-instance.xml4.启动监听四、配置canal-adapter1修改启动配置2配置映射文件3启动ES数据同步查询所有订阅同步数据同步开关启动4.验证五、配置canal-admin一、概述简介canal是Alibaba旗下的一款开源项目，Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。Git地址：https://github.co
我正在尝试在Rails上安装ruby，到目前为止一切都已安装，但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时，我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf
文章目录1.开发板选择*用到的资源2.串口通信（个人理解）3.代码分析（注释比较详细）1.主函数2.串口1配置3.串口2配置以及中断函数4.注意问题5.源码链接1.开发板选择我用的是STM32F103RCT6的板子，不过代码大概在F103系列的板子上都可以运行，我试过在野火103的霸道板上也可以，主要看一下串口对应的引脚一不一样就行了，不一样的就更改一下。*用到的资源keil5软件这里用到了两个串口资源，采集数据一个，串口通信一个，板子对应引脚如下：串口1，TX：PA9，RX：PA10串口2，TX：PA2，RX：PA32.串口通信（个人理解）我就从串口采集传感器数据这个过程说一下我自己的理解，
SPI接收数据左移一位问题目录SPI接收数据左移一位问题一、问题描述二、问题分析三、探究原理四、经验总结最近在工作在学习调试SPI的过程中遇到一个问题——接收数据整体向左移了一位（1bit）。SPI数据收发是数据交换，因此接收数据时从第二个字节开始才是有效数据，也就是数据整体向右移一个字节（1byte）。请教前辈之后也没有得到解决，通过在网上查阅前人经验终于解决问题，所以写一个避坑经验总结。实际背景：MCU与一款芯片使用spi通信，MCU作为主机，芯片作为从机。这款芯片采用的是它规定的六线SPI，多了两根线：RDY和INT，这样从机就可以主动请求主机给主机发送数据了。一、问题描述根据从机芯片手
前言一般来说，前端根据后台返回code码展示对应内容只需要在前台判断code值展示对应的内容即可，但要是匹配的code码比较多或者多个页面用到时，为了便于后期维护，后台就会使用字典表让前端匹配，下面我将在微信小程序中通过wxs的方法实现这个操作。为什么要使用wxs？{{method(a,b)}}可以看到，上述代码是一个调用方法传值的操作，在vue中很常见，多用于数据之间的转换，但由于微信小程序诸多限制的原因，你并不能优雅的这样操作，可能有人会说，为什么不用if判断实现呢？但是if判断的局限性在于如果存在数据量过大时，大量重复性操作和if判断会让你的代码显得异常冗余。wxswxs相当于是一个独立
