MySQL是开源方面的领军企业,同时也是全球成长最快的开源数据库开发商之一。作为全球最流行的开源数据库软件,MySQL企业版是公司的旗舰产品,包括经过产品测试的软件、主动监测工具和金牌支持服务。
许多全球最大、增长最快的企业和机构,包括行业领导者如雅虎、阿尔卡特-朗讯、谷歌、诺基亚、YouTube和Booking.com均采用MySQL产品,省时、省钱地创建大量网站、关键业务系统和打包软件。MySQL的开源数据库广泛部署于所有主要的操作系统,硬件用户、所涉地区、应用行业、应用类型极其广泛。MySQL的高性能开源数据库软件已经被下载和发行超过1亿套,并且正以每天下载5万套的数量增长。
MySQL开源数据库是LAMP架构(由Linux、Apache、MySQL和PHP/Perl组成的、通常被看作是互联网基础)中的“M”。来自MySQL的数据库,还有OpenSolaris和GlassFish,加上Sun的Java平台和NetBeans社区,将为转移应用到Web的广大客户开创一个强大的Web应用平台。
MySQL Enterprise Server软件是最可靠、最安全、更新版本的MySQL企业级服务器数据库,它能够高性价比地提供电子商务、联机事务处理(OLTP)、千兆规模的数据仓库应用等。它是一个安全的事务处理、适应ACID的数据库,能提供完整的提交、反转、崩溃恢复和行级锁定功能。MySQL数据库因其易用性、可扩展性和高性能等特点,成为全球最流行的开源数据库。
MySQL Enterprise Server 5.0提供了新的企业级产品功能,其中包括:
ACID事务处理:用以建立可靠安全的关键应用
存储过程:可以提高开发人员的工作效率
触发器:使用户能在数据库层面完成复杂的商业逻辑
视图: 确保敏感数据不被窃取
信息计划:为查询元数据提供快速的途径
分布式处理:通过它可以支持跨多个数据库的复杂事务处理
可插拔存储引擎架构:为数据库设计实施提供极大的灵活性
Archive存储引擎:提供了历史数据和审计数据的管理平台
Federated存储引擎:可以将多个不同服务器上的数据建立到一个统一的逻辑数据库
MySQL还提供了全套数据库驱动和绘图工具,用以帮助开发者和数据库管理员建立和管理其MySQL应用,如下:
(1)MySQL驱动
MySQL Native C Library
MySQL Drivers for ODBC, JDBC, .NET
Community Drivers for PHP, Perl, Python, Ruby, etc
MySQL Connector/MXJ for deployment as a JMX MBean
(2)MySQL图形工具
MySQL Workbench
MySQL Query Browser
MySQL Administrator
MySQL Migration Toolkit

作者:楚怡、凯衡等近日,美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架YOLOv6,能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中,视觉智能部不断进行了探索和优化,同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集COCO上的实验结果显示,YOLOv6在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法,同时支持多种不同平台的部署,极大简化工程部署时的适配工作。特此开源,希望能帮助到更多的同学。1.概述YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架,致力于工业应用。

作为一个技术博主,了不起比较喜欢各种折腾,之前给大家介绍过ChatGPT接入微信,钉钉和知识星球(如果没看过的可以翻翻前面的文章),最近再看开源项目的时候,发现了一个ChatGPTWebUI项目。想着刚好之前没有将ChatGPT接入过WebUI,有了这个开源项目可以拿来使用,真是不错,下面是实操的安装步骤,分享给大家。安装官方在Github的项目文档上提供了很多中的安装方式,包括手动安装,docker部署,以及远程部署等方法,了不起在选择部署方式的时候,一开始为了简单想着

5月2日消息,目前大多数AI聊天机器人都需要连接到云端进行处理,即使可以本地运行的也配置要求极高。那么是否有轻量化的、无需联网的聊天机器人呢?一个名为MLCLLM的全新开源项目已在GitHub上线,完全本地运行无需联网,甚至集显老电脑、苹果iPhone手机都能运行。MLCLLM项目介绍称:“MLCLLM是一种通用解决方案,它允许将任何语言模型本地部署在一组不同的硬件后端和本地应用程序上,此外还有一个高效的框架,供每个人进一步优化自己用例的模型性能。一切都在本地运行,无需服务器支持,并通过手机和笔

深度推荐模型(DLRMs)已经成为深度学习在互联网公司应用的最重要技术场景,如视频推荐、购物搜索、广告推送等流量变现业务,极大改善了用户体验和业务商业价值。但海量的用户和业务数据,频繁地迭代更新需求,以及高昂的训练成本,都对 DLRM 训练提出了严峻挑战。在 DLRM 中,需要先在嵌入表(EmbeddingBags)中进行查表(lookup),再完成下游计算。嵌入表常常贡献 DLRM 中 99% 以上的内存需求,却只贡献 1% 的计算量。借助于 GPU 片上高速内存(High Bandwidth

在人类的感官中,一张图片可以将很多体验融合到一起,比如一张海滩图片可以让我们想起海浪的声音、沙子的质地、拂面而来的微风,甚至可以激发创作一首诗的灵感。图像的这种「绑定」(binding)属性通过与自身相关的任何感官体验对齐,为学习视觉特征提供了大量监督来源。理想情况下,对于单个联合嵌入空间,视觉特征应该通过对齐所有感官来学习。然而这需要通过同一组图像来获取所有感官类型和组合的配对数据,显然不可行。最近,很多方法学习与文本、音频等对齐的图像特征。这些方法使用单对模态或者最多几种视觉模态。最终嵌入仅

刚刚,哥伦比亚大学系统生物学助理教授 Mohammed AlQuraishi 在推特上宣布,他们从头训练了一个名为 OpenFold 的模型,该模型是 AlphaFold2 的可训练 PyTorch 复现版本。Mohammed AlQuraishi 还表示,这是第一个大众可用的 AlphaFold2 复现。AlphaFold2 可以周期性地以原子精度预测蛋白质结构,在技术上利用多序列对齐和深度学习算法设计,并结合关于蛋白质结构的物理和生物学知识提升了预测效果。它实现了 2/3 蛋白质结构预测的卓

在自动驾驶技术不断迭代的当下,车辆的行为和轨迹预测对高效、安全驾驶有着极为重要的意义。动力学模型推演、可达性分析等传统的轨迹预测的方法虽然有着形式明晰、可解释性强的优点,但在复杂的交通环境中,其对于环境和物体交互的建模能力较为有限。因此,近年来大量研究和应用都基于各种深度学习方法(例如 LSTM、CNN、Transformer、GNN 等),各类数据集例如 BDD100K、nuScenes、Stanford Drone、ETH/UCY、INTERACTION、ApolloScape 等也纷纷涌现

自从Midjourney发布v5之后,在生成图像的人物真实程度、手指细节等方面都有了显著改善,并且在prompt理解的准确性、审美多样性和语言理解方面也都取得了进步。相比之下,StableDiffusion虽然免费、开源,但每次都要写一大长串的prompt,想生成高质量的图像全靠多次抽卡。最近StabilityAI的官宣,正在研发的StableDiffusionXL开始面向公众测试,目前可以在Clipdrop平台免费试用。试用链接:https://clipdrop.co/stable-diff


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