第 94 頁-常見問題

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常見問題

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常見問題

關係資料庫有哪幾種

關聯式資料庫依資料模型與結構分為五大類型：1. 層次資料庫：層級結構，查詢速度快；2.網狀資料庫：靈活連接，處理複雜關聯關係；3. 關聯式資料庫：關聯式模型，易用性強；4. 物件資料庫：物件導向程式設計概念，提高程式碼可重用性；5. NoSQL 資料庫：靈活存儲，適合大數據和非結構化資料。

Apr 19, 2024 am 10:42 AM

什麼是關係資料庫,其特點是什麼

關聯式資料庫是一種將資料儲存在表格網格中並透過資料完整性、歸一化、查詢靈活性、資料獨立性、可擴展性、並發性、事務性和標準化等特性組織資料的系統。

Apr 19, 2024 am 10:39 AM

jndi如何連接資料庫

可以透過JNDI（Java命名和目錄介面）連接資料庫。具體步驟包括：取得JNDI上下文查找資料來源取得資料庫連線執行SQL查詢處理結果集關閉連接

Apr 19, 2024 am 10:37 AM

java api

Nagios具備哪些主要功能

Nagios 的功能：網路監控：偵測伺服器、裝置和應用程式可用性。系統監控：監視 CPU/記憶體使用率、磁碟空間和網路效能。應用程式監控：偵測外部應用程式和服務故障。日誌監控：分析日誌以查找錯誤和安全事件。事件管理：聚合警報，根據嚴重性分類事件並執行回應操作。故障排除和診斷：提供詳細數據用於故障排除。可擴展性和自訂性：模組化架構允許添加插件和附加元件，並支援自訂腳本。

Apr 18, 2024 pm 05:42 PM

日志监控

nagios和zabbix優缺點

Nagios 和 Zabbix 是監控領域的佼佼者。 Nagios 適合小型到中型環境，提供高度可自訂性，而 Zabbix 適合大規模監控，提供豐富的功能和易用性。具體選擇取決於規模、功能需求、客製化、價格和用戶友善性等因素。

Apr 18, 2024 pm 05:36 PM

ssl認證失敗怎麼解決

SSL 認證失敗的解決方法包括：檢查憑證、更新瀏覽器、清除快取、停用安全軟體、檢查系統時間、調整伺服器設定和聯絡專業人員。

Apr 18, 2024 pm 05:21 PM

ssl認證是什麼意思

SSL認證是用以建立加密網路連線的安全協議，可保護資料機密性、驗證網站身分、防止網路威脅，增強使用者信任，並提升搜尋引擎排名。

Apr 18, 2024 pm 05:15 PM

加密通信安全传输

常見的網路設備有哪些

常見的網路設備包括：路由器：連接不同網絡，轉送封包。交換器：連接同一網路中的設備，高效率轉送資料。橋接器：連接多個 LAN 段，允許通訊。數據機：連接電腦與網際網路或其他網路。集線器：以廣播方式連接設備。防火牆：監控資料流量，阻止未經授權的存取。網路卡：電腦與網路的實體連接介面。

Apr 18, 2024 pm 05:12 PM

子网

無線網路設備是用於建立和連接無線網路的電子設備，無需有線連接即可傳輸資料。常見的設備包括：1. 無線路由器：中心設備，將有線連接轉換為無線訊號；2. 無線存取點：提供無線連接，不提供路由服務；3. Wi-Fi 適配器：允許設備連接到無線網路；4. Wi-Fi 中繼器：放大並重新傳輸無線訊號，擴展網路覆蓋範圍；5. Wi-Fi 熱點：公共無線存取點，允許設備連接到互聯網；6. Wi-Fi 擴展器：透過有線連接擴充網路覆蓋範圍；7. 藍牙設備：用於短距離通信，如耳機和音箱。

Apr 18, 2024 pm 05:09 PM

電腦網路設備有哪些

電腦網路設備有：路由器：確定資料包傳輸路徑交換器：在同一網路中傳輸資料網橋：連接不同類型網路數據機：轉換數位訊號為類比訊號網關：連接不同網路協定防火牆：保護網路免受未授權存取集線器：連接多台設備無線存取點：建立無線網路負載平衡器：分散式網路流量

Apr 18, 2024 pm 05:06 PM

家庭網路設備有哪些

家庭網路設備組成：路由器：網路核心，分配網路流量。數據機/光纖數據機：將 ISP 訊號轉換為路由器格式。乙太網路交換器：連接多台有線設備，提供穩定連接。 Wi-Fi 擴展器：增強路由器訊號範圍。網路存取點：建立特定區域的單獨 Wi-Fi 網路。電力線適配器：透過電線傳輸網路連線。 NAS（網路附加儲存）：集中儲存檔案和資料。

Apr 18, 2024 pm 05:03 PM

system是什麼進程

system是Linux作業系統中的第一個使用者空間進程，進程編號為1。它負責初始化系統，啟動其他進程，並提供以下功能：初始化硬體設備、掛載檔案系統、啟動登入服務和運行其他必要的系統服務。

Apr 18, 2024 pm 04:30 PM

linuxlinux操作系统

2024 年建構大規模語言模式之旅

2024 年將見證大型語言模型 (LLM) 的技術躍升，研究人員和工程師不斷突破自然語言處理的界限。這些擁有海量參數的 LLM 正在徹底改變我們與機器的互動方式，實現更自然的對話、程式碼產生和複雜推理。然而，建構這些龐然大物並非易事，它涉及資料準備、先進訓練技術和可擴展推理的複雜性。這篇綜述深入探討了建構 LLM 所需的技術細節，涵蓋了從資料採購到訓練創新和對齊策略的最新進展。

Apr 18, 2024 pm 03:04 PM

语言模型git内存占用