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我也要
之前我们提到「数据库调优厂商 OtterTune 宣布停止运营」，OtterTune 的 CEO / CMU 数据库实验室教授 Andy Pavlo 在 X 上官宣时也留下了一段耐人寻味的话。
I can't got into details of what happened but we got screwed over by a PE Postgres company on an acquisition offer. 翻译：我无法展开细说究竟发生了什么，不过我们在收购过程中被一家私有的 Postgres 公司坑了。
因为限定了私有和 Postgres 两个条件，本身范围也不算大，就在业内人士纷纷猜测到底是哪家厂商时，其实 Andy 早已偷偷把答案藏在了倒闭的官网上。
商业上的对错不得而知，还是祝福 Andy 教授，继续带领他的实验室一边为数据库行业培养人才，一边开启新的事业。
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从零到一：海外短剧成品系统源码搭建流程详解及APP+H5交付服务
在当今全球化的数字娱乐浪潮中，海外短剧市场以其独特的文化魅力和广阔的受众基础，正逐渐成为内容创作者与平台运营者争相布局的新蓝海。我为了紧跟时代的发展我翻看了大量的文章，偶然间看到了一篇文章点进去发现他们是专业做短剧开发的，总结下来在这篇文章里分享给大家。
Ottertune的源代码重点理解
ottertune是一个自动化的数据库管理系统(DBMS)配置工具，它可以根据数据库的工作负载和目标指标，为DBMS生成最优的配置参数。ottertune中的server部分负责接收和处理来自客户端的观测数据，以及运行机器学习算法来生成新的配置建议。simulation.py是server部分的一个模块，它用于模拟ottertune的工作流程，以便测试和评估不同的机器学习算法和策略。
LM Studio Bionic：本地AI智能体从部署到实战完整指南
AI智能体作为能够自主规划、执行多步任务的人工智能系统，其核心原理在于结合大语言模型的推理能力与工具调用机制。通过状态保持和任务分解算法，智能体实现了从单次问答到持续协作的技术跃迁。在工程实践中，这种架构显著降低了复杂任务自动化的门槛，特别适用于数据敏感场景和定制化需求。以Tesla V100等专业硬件为例，本地部署能充分发挥其大显存优势，支持更高精度的模型量化格式。在实际应用层面，智能体可无缝集成到代码审查、文档生成等开发工作流中，而LM Studio Bionic通过统一界面整合了模型服务、任务规划器等
推荐开源项目：OtterTune - 智能数据库调优利器
OtterTune 是一个由卡内基梅隆大学数据库团队开发的创新工具，它旨在自动为数据库管理系统（DBMS）的配置参数找到最佳设置，使部署DBMS变得简单，无需深入的数据库管理知识。 ## 1、项目介绍 OtterTune 的核心理念是减轻数据库管理员的压力，通过机器学习的方法，快速找到适合特定工作负载的DBMS配置。该项目借鉴以往的调优经验，利用训练数据进行预测，大大缩短了新部署的调优时间。这
AI工程化之生成式UI & A2UI（二）
本文介绍了生成式UI框架A2UI的架构设计与核心实现。项目采用AI协作开发模式，通过ATDD（AI驱动的测试驱动开发）确保代码质量。前端SDK基于zustand实现框架无关的状态管理，包含协议解析器、存储管理、渲染器等核心模块。重点展示了基础store构建、A2UI协议解析器的实现过程，包括mock数据准备、测试用例生成和可视化调试。项目采用monorepo管理，利用vite实现高效开发构建。整个系统设计遵循模块化原则，通过清晰的接口定义实现各组件解耦，为后续功能扩展打下基础。
ESP32编译卡在‘Cannot establish a connection to the component registry’？别急着重装，先试试这两个国内镜像配置
本文详细解析了ESP32编译过程中常见的‘Cannot establish a connection to the component registry’报错问题，并提供了国内镜像源的配置方案。通过对比Gitee、清华大学、阿里云和中科大等镜像源的性能，帮助开发者快速解决网络连接问题，提升编译效率。文章还包含手把手的配置教程和进阶技巧，适用于ESP-IDF开发环境的优化。
【机器学习化DBMS】——ottertune客户端部署安装
一、准备工作 1、操作系统：Ubuntu Linux 16.04+ (64-bit) 二、客户端运行原理 客户端由一个驱动程序和一个控制器组成。驱动程序控制客户端的所有控制流，控制器收集DBMS旋钮和度量数据。 1、步骤一：驱动程序首先清除缓存并重新启动数据库。它还检查磁盘使用量是否超过最大使用量（由用户定义的阈值）。如果是这样，驱动程序...
OpenCV自学记录（1）——（一拳超人）图像处理基础（图像获取、图像变化）
学习深度学习进行图像分类和目标检测时，要有一定的图像处理的基础。在学习深度学习之前，看了一本《图像处理技术基础》，现在也忘得差不多了，后悔当初没有整理记录下来。现在整理一下图像处理的常用方法，最后实现一个小项目——基于OpenCV的车牌号识别。 OpenCV自学记录（1）——图像处理基础（一）1、图像获取1.1获取图像数据1.2 获取摄像头图像数据2、图像变化2.1 移动（translation)...
【机器学习化DBMS】——ottertune系统原理
一、前言 数据库管理系统（DBMS）是任何数据密集应用的关键部分。它们可以处理大量数据和复杂的工作负载，但同时也难以管理，因为有成百上千个“旋钮”（即配置变量）控制着各种要素，比如要使用多少内存做缓存和写入磁盘的频率。组织机构经常要雇佣专家来做调优，而专家对很多组织来说太过昂贵了。 卡耐基梅隆大学数据库研究组的学生和研究人员在开发一个新的工具，名为 OtterTune...
TIA protal与SCL从入门到精通（4）——软件单元使用
平台： TIA portal 15.1 1.添加软件单元 添加软件单元如下图： 关于软件单元使用基本限制，看如下文章即可 TIA protal与SCL从入门到精通（3）——软件单元基本介绍 每个软件单元是一个独立结构，所以每个软件单元的运行方式与实际PLC类似，所以首先添加主函数块： 注意：无论系统是否是具有并发性（这里不要混淆并行与并发的概念），在PLC所有主函数执行总是按主函数依次完成...
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本文将详细介绍如何改进YOLOv9算法，使其更好地适应CT图像肺结节检测与分类任务。我们将从数据集准备、模型改进、训练优化到最终部署，完整呈现一个端到端的深度学习项目，并提供完整的代码实现。
DBA面临AI的挑战
但是，由于业务系统极其复杂，且随着业务的快速迭代，需要数据库系统能跟上业务的节奏，快速响应，快速更新，这就导致调优任务也随之变得极其复杂。OtterTune 用这些参数计算出 DBMS 的目标配置，并将其发回至 Controller，Controller 部署并运行新的配置，以提升数据库性能。而后，它会选择一组不同的配置进行测试。卡耐基梅隆的数据库小组整出来的这个新研究，就是要通过使用AI技术，简化了DBA对于数据库系统的调优过程，即便是普通的DBA，也能达到、甚至超过专业DBA调优系统的能力。
一文学会Inner-MPDIoU：YOLOv11边界框回归优化全解析
Inner-MPDIoU 凭借“辅助边框+最小点距离”的双重创新，成功解决了传统 IoU 损失在小目标、遮挡场景、位置偏差场景下的收敛和判别难题，为 YOLOv11 注入了更强的边框回归能力。从原理剖析到代码集成，本教程已为你铺就了一条“定位精度跃升”的实战路径。现在，不妨亲自上手尝试，让你的目标检测模型在各类数据集上都能交出一份“定位精准”的答卷——相信我，当你看到检测框完美贴合目标的那一刻，你会明白这份尝试的价值。我很乐意在你实践过程中帮你解决任何问题，让我们一起推动目标检测在边框回归领域的边界。
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想要快速为你的波兰语应用添加智能情感分析功能吗？sentiment-polish-gpt2-small是一个基于HuggingFace的波兰语GPT-2小型模型专门优化的情感分类工具，它能够以惊人的98.38%准确率识别波兰语文本的情感倾向。这个强大的模型支持四种情感分类：中性(NEUTRAL)、负面(NEGATIVE)、正面(POSITIVE)和模糊(AMBIGUOUS)。无论是电商评论分析、社
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OtterTune 工作原理
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Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
ottertune mysql_OtterTune源码解析
为了方便后面对ottertune进行魔(hu)改(gao)，需要先搞清楚它的源码结构和pipelineOtterTune分为两大部分：server side: 包括一个MySQL数据库(用于存储调优数据，供ml model用)，Django(FrontEnd User Interface)，Celery(用于调度ML task)；client side: Target_DBMS(存储用户的业务数据...
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华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
【机器学习化DBMS】——ottertune服务端部署安装
一、准备工作 1、操作系统：Ubuntu Linux 16.04+ (64-bit) 2、配置好网络，以下安装均需联网安装 3、python 3.5 + 二、安装步骤 otertune由两个组件组成：客户端和服务器端。Ottertune的服务器从客户机接收调优任务，并使用ML模型向客户机推荐新的配置。otertune的客户端组件是从目标DBMS收...
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osf.io（Open Science Framework）作为支持开放科学的核心平台，通过与GitHub、Dropbox等主流第三方服务的深度集成，帮助研究者实现数据管理、版本控制与协作流程的无缝衔接。本文将详细介绍如何快速配置这些集成，让你的科研工作流更加高效流畅。 ## 为什么选择osf.io集成第三方服务？ 现代科研工作依赖多种工具：代码托管在GitHub、数据存储在Dropbox、文
OtterTune 开源项目使用教程
OtterTune 项目的目录结构如下： ``` ottertune/ ├── client/ │ ├── ... │ └── ... ├── docker/ │ ├── ... │ └── ... ├── script/ │ ├── ... │ └── ... ├── server/ │ ├── ... │ └── ... ├── .dockerignore ├
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Ottertune调优工具介绍
ottertune是数据库参数调优的一个工具，完全开源的，可以帮助开发人员，以及DBA调整相关参数，使得数据库性能达到更优。 ottertune是C/S架构，安装好server端和client端后，server端接受来自client端的优化任务，使用ML模型推荐新的配置到client端， client端收集关系型数据库的相关信息，并发送优化任务到server端，接受从server端发送过来的新...
Ottertune路线图：2024年新功能预测与社区贡献指南
Ottertune作为一款自动DBMS配置工具，旨在帮助数据库管理员和开发人员优化数据库性能。本文将为您详细介绍Ottertune 2024年的新功能预测以及社区贡献指南，助力您更好地了解和参与到这个项目中。 ## 2024年新功能预测 ### 增强多数据库支持 Ottertune目前已支持MySQL、Oracle、Postgres和SAPHana等多种数据库。在2024年，预计将进一步加强对
震惊！国产数据库厂商减少了51家！
另外从研发投入到角度来讲，数据库软件是一个十分烧钱的行当，如果没有大量的资金跟进，很难长时间坚持，而目前很多数据库软件公司都还处于A轮，B轮，甚至还有部分是天使轮；对于这些收入相对单一的公司来讲，压力是巨大无比的。前面文章我提到国产数据库厂商实际上大部分都不赚钱，我估计国产目前国产数据库厂商利润为正的，目前不超过5家。而经济寒冬，融资困难，那么对于很多厂商，尤其是全靠融资的数据库厂商来讲，这将变得极其困难。基础软件的发展十分不易，希望国产数据库厂商都能坚持住，黑夜过去，黎明总会到来～现实真的是十分残酷！
qFlipper开发者指南：深入理解固件更新原理与实现代码
qFlipper 是一款专为 Flipper Zero 设备设计的桌面应用程序，核心功能是通过电脑为 Flipper Zero 设备更新固件。本文将深入剖析 qFlipper 的固件更新原理，帮助开发者理解其实现机制和关键代码逻辑。 ## qFlipper 固件更新核心流程解析 🚀 qFlipper 的固件更新过程采用状态机模式实现，主要包含六大核心步骤，形成完整的更新闭环。这种设计确保了更
数据库调优厂商 OtterTune 宣布停止运营
Andy 教授是数据库行业里非常活跃的人物，横跨学术界和工业界。他每年在 OtterTune 博客上撰写的数据库行业年度回顾也是从业者的必读文字。现在 OtterTune 的博客地址也已经跳转到了 Andy 在 CMU 的博客。OtterTune 的成员主要来自 CMU Andy Pavlo 教授领导的数据库实验室。按照 Andy 教授的说法，公司是被一个收购 offer 搞砸了。同时他也提到，机器学习大大提升了调优效果。R.I.P. OtterTune，期待 Andy 教授和他团队的下一段旅程 🙏。
【机器学习化DBMS】——ottertune生成数据解析
一、前期准备 写这篇博文的目的是展示ottertune自带的测试数据，以便了解数据构成。前期需要准备的条件：部署好环境，启动服务。具体步骤参见我的另一篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40449300/article/details/87904128 本文承接我的前一篇文章的第三章第2.1节 二、 数据格式 1、work...
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