PG 日报|索引预取补丁更新至 V30

企业级AI编排实战:MuleSoft+LLM构建可审计的智能流水线 AI编排是企业在多系统异构环境中实现大模型能力安全落地的核心工程范式,其本质是将分散的数据源、受控的AI服务与既有的IT治理策略进行端到端协同。它基于API集成演进而来,但远超简单调用——强调字段级脱敏、行级数据过滤、智能降级与全链路可观测性。技术价值在于 bridging the gap(弥合鸿沟):一边是SAP/Oracle/Salesforce等传统系统严格的合规要求,另一边是LLM不可预测的输出特性。典型应用场景包括销售流失预警、财务实时现金流分析、HR离职风险干预及供应链智能补货。本文聚焦Mule 阅读详情

PostgreSQL Hacker 电子邮件讨论精选

关键字连接的性能优化

Joel Jacobson 审查了 Arne Roland 为"Key joins"功能提交的修订补丁系列。该系列将实现拆分为十个更小、更聚焦的提交,内容涵盖:证明两个基表之间的 FOR KEY joins、高级错误信息机制、派生表、GROUP BY 与 DISTINCT、FILTER (WHERE …) 子句,以及对引用和被引用过滤条件的追踪。Joe…

原链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=Key%20joins

在线修改校验和时允许分散检查点

讨论围绕 Tomas Vondra 提交的 v4 补丁展开,该补丁允许在线启用或禁用数据校验和时使用 spread checkpoints。Ewan Young 发现了一处文档错误:pg_disable_data_checksums 中 fast 参数的默认值被误记为 false,实际应为 true,v4 已修正此问题。Fujii Masa…

原链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=allow%20spread%20checkpoints%20when%20changing%20checksums%20online

索引预取机制

Peter Geoghegan 准备了 index prefetching 补丁系列的 V30 版本,计划在 7–10 天内提交 0001 号补丁。Tomas Vondra 对 0001 进行了审查,提出了以下几点:heap_fill_ios_slot 的命名和注释存在误导性(已重命名为 index_fill_ios_slot 并移至 indexam.c,…

原链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=index%20prefetching

错ALTER SUBSCRIPTION 在旧服务器损坏时 SERVER/CONNECTION 子句的问题

此讨论涉及当旧服务器不可达时,ALTER SUBSCRIPTION … SERVER / … CONNECTION 存在的一个 bug。Amit Kapila 建议使用 (connect = false) 选项来表示 NOCONNECT,但 Jeff Davis 指出该选项在系统目录中没有独立状态,因此 DROP SUBSCRIPTION 无法感知…

原链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=Bug%20in%20ALTER%20SUBSCRIPTION%20…%20SERVER%20%2F%20…%20CONNECTION%20with%20broken%20old%20server

支持在虚拟生成列上创建索引

V5 补丁在支持对虚拟生成列创建索引时,CFBot 报告了回归测试失败。ZizhuanLiu 回退了此前对 btcostestimate() 的修改,转而修订了 genericcostestimate():在该函数内部重新计算 numIndexTuples 时,indexSelectivity 现在基于 index->rel->tuple…

原链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=support%20create%20index%20on%20virtual%20generated%20column.

relfilenode统计信息

Michael Paquier 正在对 relfilenode statistics 进行重新设计,重点是清理索引的关系统计数据——目前有大量字段存储在内存中并写入磁盘,但对索引而言始终未被使用。Andres Freund 质疑是否应将索引统计数据的清理作为独立问题处理,而非纳入当前重设计中。Michael 认为先分离计数器有助于使 relfilenode…

原链接:

https://pgnexus.ai/hacker-discussions?subject=relfilenode%20statistics

社交媒体动态

AI团队大量引入自主智能体,却面临一个共同难题:它们天然无法协同工作

随着 AI 团队部署的自主智能体数量不断增加,一个核心问题逐渐显现:这些智能体之间缺乏天然的协作能力。Omnigent 是一款开源的元框架,位于各独立智能体框架之上,通过统一的编排层将任务分发给多个智能体。团队无需单独管理每个智能体,而是可以将不同模型和框架组合成统一的工作流,并内置共享治理与协作机制。该工具旨在帮助团队更高效地协调多个智能体,减少碎片化,…

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CYBERTEC CEO Hans-Juergen Schoenig 发布新博客,详解pg_hardstorage 数据存储与恢复全流程

CYBERTEC CEO Hans-Juergen Schoenig 发布了一篇新博客,系统梳理了数据在 PostgreSQL 中的完整流转过程——从存储写入、经过 pg_hardstorage 仓库,再到恢复阶段的读取,提供了详尽的技术解析。与此同时,pg_hardstorage 项目在 GitHub 上的 Star 数突破 100,团队对社区用户的积极…

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https://pgnexus.ai/social-media?url=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fposts%2Fcybertec-postgresql_postgresql-pghardstorage-opensource-activity-7481588177443463168-Ctn9

CYBERTEC正在印度招聘基础设施支持团队负责人

Genie One 是一款面向企业用户的 AI 助手,旨在帮助团队将数据洞察转化为实际行动。其 Genie Agents 功能支持将自然语言提示转化为可共享的自主智能体,能够对结构化与非结构化数据进行推理分析。Genie Ontology 作为上下文层,帮助智能体识别可信数据源并理解企业知识体系。两者协同配合,使 AI 的运作建立在真实业务背景之上,从而提…

原链接:

https://pgnexus.ai/social-media?url=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fposts%2Fcybertec-postgresql_cybertec-is-hiring-a-lead-infrastructure-activity-7481739232026279936-GLeK

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阿里云计算巢部署OpenClaw+Qwen3.6-Plus企业级AI落地实战 大模型应用落地本质是工程化能力封装,而非单纯API调用。本文围绕LLM服务部署的核心矛盾——业务敏捷性、安全合规性与运维确定性之间的张力,解析如何通过云原生交付平台(如阿里云计算巢)实现AI能力的可审计、可灰度、可治理交付。重点涵盖企业微信深度集成的技术要点(回调验证、消息加解密、事件路由)、Qwen3.6-Plus结构化输出与工具调用的协同配置,以及GPU资源、网络策略、多租户隔离等真实生产环境必踩的工程细节。面向需将大模型快速嵌入现有办公系统(如企微/ERP)的工程师与技术负责人,提供从零部署到问题排查 阅读详情

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项目管理平台是支撑需求跟踪、任务协同、进度可视化与工时分析的核心基础设施。其本质是将非结构化协作(如微信/Excel)升级为数据关联、状态可溯、权限可控的工程化流程。OpenProject作为开源可私有化部署的专业级平台,填补了Jira太重、TAPD不自主、Excel难追溯的中间空白;结合Docker容器化部署,实现5分钟快速落地、环境一致、配置即代码。本文聚焦中小技术团队真实痛点,详解如何用标准化镜像与声明式编排,构建高可用、易维护、全链路贯通的一体化项目管理环境。

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PG 日报|大版本升级迎来更新,支持迁移提交时间戳目录

此次事件是迄今波及范围最广的 AI 消费平台安全事故之一,引发外界对快速扩张的 AI 初创企业数据保护能力的高度关注,也再次凸显 AI 公司在大量…Google 发布了三款新的 Gemini AI 模型——Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 Flash Cyber,但外界期待已久的 Gemini 3.5 Pro 依然缺席。Pro 版本的持续缺位引发市场对 Google AI 发展战略的新一轮质疑,尤其是其在高性能模型赛道上的竞争力。,而同文件中的其他扫描循环均有此调用。

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【信息科学与工程学】【数据中心】 第七篇 智算中心CLOS组网整体设计

区域主要功能网络要求技术选型安全等级可用性要求训练区​大规模AI模型训练,分布式计算超高带宽(100G+),超低延迟(<1ms),无损网络RoCEv2,PFC,DCQCN,多路径P4(最高)99.99%推理区​实时AI推理,模型服务低延迟(<10ms),高可用,弹性扩展智能负载均衡,服务网格,容器网络P3(高)99.999%公共服务区​统一认证,API网关,数据服务多租户隔离,安全防护,弹性带宽VXLAN,EVPN,微隔离P3(高)99.99%存储区​高性能存储,数据湖超高带宽,低延迟,高IOPSNVMe-

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绩隐金日报 · 第55期

📊 数据库前沿动态速览 制造业数据库替代加速:金仓发布SQL Server替代白皮书,指出制造业需构建自主可控数据底座,HTAP架构和分布式技术成为刚需。 金融数据库选型指南:8款国产数据库横向对比,OceanBase、GoldenDB等核心场景适配性受关注,选型聚焦Oracle替代与灾备能力。 安全警报:PostgreSQL与MySQL多高危漏洞修复,涉及备份链安全与缓冲区溢出,DBA需紧急排查补丁。 生态工具更新:PostgreSQL密码策略工具credcheck支持PG 19,强化复制环境下的密码历

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OpenClaw工程实战总览摘要 OpenClaw是一款面向AI Agent开发的全栈式解决方案,采用四层模块化架构(基础设施层、核心引擎层、生态组件层和应用适配层)。文档全面覆盖从环境配置到企业落地的九大技术板块,包含MCP协议实战、多Agent编排、商业级项目实践等核心内容。系统支持全场景部署(本地/云端/边缘设备),集成3286个市场技能,通过Gateway网关实现智能路由与多模型调度。典型应用场景包括企业数字化、开发者提效和全渠道智能助手。

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PostgreSQL 技术日报 (6月14日)|CLT 锁策略迭代,两大行业峰会日程速览

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PostgreSQL 技术日报 (5月8日)|架构优化五大信号,PG 内核功能稳步演进

建议的解决方案不是放弃 PostgreSQL,而是通过专门的存储引擎(如 TimescaleDB)来扩展它,提供自动分区、混合行列存储和生命周期管理,同时保持 PostgreSQL 兼容性。Neon 通过禁用 PostgreSQL 的全页写入功能,在写入密集型工作负载中实现了高达 5 倍的性能提升。Meko被定位为"智能体原生"解决方案,允许智能体共同学习并构建复合式共享知识,解决了这一新兴领域中常见的开发难题。社交活动为参会者提供了在正式议程之外认识他人的机会,尤其是那些之前只在邮件列表中认识的人。

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避开LLC环路设计三大坑:从K因子法看谐振频率选择与相位裕度优化

本文深入剖析LLC谐振变换器环路设计中易犯的三大误区,重点阐述如何运用K因子法优化谐振频率选择与相位裕度。文章通过实际案例,解析了工作区域选择、右半平面零点规避及补偿器相位基准等关键问题,为工程师提供了一套系统性的稳定环路设计方法,确保电源在动态负载下可靠工作。

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PostgreSQL 技术日报 (4月30日)|WAL 机制迭代,数据库备份方案持续加固

当前实现使用位标志(CONFLICT_LOG_DEST_LOG = 1 << 0, CONFLICT_LOG_DEST_TABLE = 1 << 1)来支持直接位操作,这是根据 Peter 的建议采用的。大容量、高写入、分析查询负载在 PostgreSQL 中经常遇到架构限制,原因包括行存储会读取不需要的列、写入专用数据的 MVCC 开销,以及不断增长的维护成本。这家德国汽车制造商的风险投资部门特别关注从事智能体AI和物理AI技术开发的初创公司,以及开发工业软件、先进材料、制造和供应链技术的企业。

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ASIC--DFT可测性设计工程师

DFT是什么? DFT是design for test(可测性设计)的缩写,就是在芯片设计过程中,加入可测性逻辑。有的公司把该职位归到前端设计,有的归到中端实现。 DFT职位大多分布于规模较大的数字IC设计公司里,因为大公司对芯片品质要求高,而且规模越大,芯片越贵,DFT就越复杂越重要。DFT主要是通过在芯片中加入可测性逻辑,等芯片制造出来,在ATE(AutomaticTestEquipmen...

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工作中使用到的单词(软件开发)

1.エイリアス   alias 别名 powershell使用 get-help 命令时,会得到与此命令 相关(别名)的命令 2.プロキシ proxy 代 理 3.プロモート   promote 促进,提升   开发的系统新功能上线发布,有时会使用到这个词,比如 STプロモート 还有使用リリース这个词的。比如STリリース。个人认为两者含义相同。 4.見逃し み................................................................

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11.Labview实现用户界面切换的几种方式---通过VI间相互调用

本文介绍了界面切换的几种方式,分别是重入和引用①重入方式可以通过调用子VI的方式打开被调用的界面,往往应用于弹窗等的设置程序。②引用方式分两种,一种是打开引用,一种是静态引用。区别在于打开引用需要设置被打开VI的目标地址,静态引用仅需在引用时绑定VI的位置即可。③推荐使用静态引用的方式切换界面。④使用引用打开界面时,需通过属性节点和调用节点来设置程序的状态。更多内容欢迎大家补充和留言讨论~本文介绍了GUI界面设计相关的程序,更多相关文章后续持续更新,请关注作者不迷路~本期就到这里,再见~

关注我,更多技术问题欢迎私聊~ 9553

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

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【2025年华为秋招(AI)-11月19日-第二题(200分)- 终端款型聚类识别】(题目+思路+Java&C++&Python解析+在线测试)

该摘要总结了题目要求、输入输出格式、KMeans算法的实现步骤以及关键点。以下是150字内的摘要: 本文提出基于KMeans算法对终端型号进行聚类的方法。通过包间隔时长、连接持续时长、漫游前后信号强度4个特征,使用欧氏距离度量相似度。算法采用固定初始化策略(前k个样本作为初始质心),经过分配-更新迭代,直至质心移动小于1e-8或达到最大迭代次数。最终输出各簇样本数并按升序排列,解决了终端型号自动分类问题。示例显示该方法能有效识别3-4类终端,并准确统计每类数量。

m0_73659489的博客 141

YOLO26涨点改进 | 全网独家首发 主干改进篇 | TGRS 2025 | RepViT-TD,告别庞大骨干!YOLO26 + RepViT-TD轻量又强大,实现更快更准的小目标检测!

本文提出将RepViT-TD轻量级主干网络应用于YOLO26目标检测框架,以提升小目标检测性能。RepViT-TD通过优化计算资源分配,强化前两层高分辨率特征提取能力,在保持轻量化的同时(仅4.85M参数)显著提升微小目标的检测精度(AI-TODv2数据集AP50达54.6%)。文章详细介绍了三种主干改进方案(RepVit_ldy1/2/3)的代码实现,并提供了完整的YAML配置文件修改指南,使模型能高效部署于边缘设备。实验表明,该方法在计算复杂度(38.19G FLOPs)和检测精度间取得了良好平衡。

Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文 329

AI 问数真的能替代 BI 报表吗?

AI问数赋能自然语言查询,提升临时分析效率,但无法替代传统报表。报表适用于稳定输出与持续监控,AI则擅长探索性提问。企业用好AI问数,关键在于夯实数据模型、统一指标口径、健全权限体系与结果校验机制。合理组合报表、仪表板与AI,才能实现高效、准确的业务洞察。

葡萄城技术团队博客 283

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

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利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

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淡然一笑 的专栏 192

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AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

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2301_79189962的博客 621
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IvorySQL
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