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注： 本文翻译自db_tutorial.
数据库计算机世界的一个基础软件，要想深入了解数据库，就不得不思考如下几个问题：
总而言之，数据库究竟是如何工作的呢？
为了理解数据库是如何，本文将仿照sqlite用C从头开始构建一个数据库。
本文将分为如下13个部分：
实际的数据库架构大致如下：
Azure数据库服务比较：SQL Database vs Cosmos DB
结构化数据场景：如订单管理、用户认证等需要强事务支持的业务非结构化/半结构化场景：如物联网设备日志、社交网络数据、实时推荐系统：基于传统关系型数据库（SQL Server）的云原生服务，支持ACID事务和复杂SQL查询Cosmos DB：全球分布式NoSQL数据库，支持多模型（文档、键值、图、宽列）和弹性扩展两者的架构设计哲学有何本质区别？数据建模和查询语言的差异如何影响开发体验？一致性、可用性、吞吐量的权衡模型如何选择？典型业务场景下的选型决策依据是什么？技术原理对比。
SQL理论 - 关系型数据库是如何工作的
SQL理论 - 关系型数据库是如何工作的
夜神模拟器链接eclipse并导出模拟器中app的db文件，查看sqlite数据库过程
网上试过的方法，归纳总结备用 第一步，启动夜神模拟器的开发者选项，类似华为手机功能 进入屏幕上的[设置]，如图 2，进入[关于平板电脑]，如图 3，点击5次[版本号] 4，退回到[设置]目录，会看到[开发者选项]，如图 5，进入[开发者选项]，选中[USB调试]，或选择其他需要选项，如图 6. 打开命令行窗口cmd，打开夜神模拟器安装目录：如（C
数据库的底层原理，你知道吗？
一提到。
数据库与数据仓库
数据库是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。 数据仓库是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大的多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助做决策。 数据库 Database (Oracle, Mysql, PostgreSQL)主要用于事务处理，数据仓库 Datawarehouse (Amazon Redshift, Hive)主要用于数据分析。用途上的不同决定了这两种架构的特点不同。 各自特点 数据库(Database)的特点
海山数据库（He3DB）数据仓库发展历史与架构演进：（三）云数仓
数据仓库的演进变革的因素有很多，例如快速的业务模式与群体规模的数据量带来的大数据处理技术、互联网的发展带来的数据源及数据类型的增多、人工智能的发展带来数智的融合、云计算交付模式的出现需要的细粒度的资源管理与隔离等，业务实时性的要求等都会带来数据仓库架构的变化。传统数仓将计算与存储部署在同一个节点，集群的扩容复杂，需要进行数据的迁移，同时架构存在木桶效应，单节点故障会影响整体的性能，且资源管理不灵活，无法满足不同场景下资源隔离及动态调整的需求。，这些产品之间的功能基本相同，只是在技术细节的实现各有不同。
数据库原理
一提到关系型数据库，我禁不住想：有些东西被忽视了。关系型数据库无处不在，而且种类繁多，从小巧实用的 SQLite 到强大的 Teradata 。但很少有文章讲解数据库是如何工作的。你可以自己谷歌/百度一下『关系型数据库原理』，看看结果多么的稀少【译者注：百度为您找到相关结果约1,850,000个…】 ，而且找到的那些文章都很短。现在如果你查找最近时髦的技术（大数据、NoSQL或JavaScript
数据库和数据仓库的区别
数据库是一种用于存储、管理和处理结构化数据的软件系统。它的设计目的是支持大规模的数据持久化和高效的数据检索、插入、更新和删除操作。数据库中的数据通常以表格形式存储，可以通过SQL等查询语言进行访问和操作。数据库通常用于在线事务处理（OLTP）场景，例如管理用户账户、订单、库存等业务数据。
[译]关系型数据库是如何工作的
关系型数据库是如何工作的 偶然之间读了Christophe写的How does a relational database work，感觉获益良多，所以在征得他本人书面同意之后，在此把这篇文章翻译成中文。英文水平和技术有限，有任何问题，欢迎指正。 当我们说起关系型数据库，我不得不想有些东西丢失了。它们在任何地方都被使用。有很多种数据库，从小巧有用的SQLite到功能强大的Teradata。但是...
Cosmos DB 技术博客文章：数据库的宇宙——Cosmos DB 篇
作者：禅与计算机程序设计艺术 标题：Cosmos DB 技术博客文章：数据库的宇宙——Cosmos DB 篇 引言 1.1. 背景介绍 Cosmos DB 是一款高性能的分布式 NoSQL 数据库系统，由微软亚洲研究院主导研发，于 2019 年 3 月发布。Cosmos
STM32H743玩转以太网：不用FreeRTOS，手把手搞定LAN8742和DHCP（附MPU配置避坑指南）
本文详细介绍了在STM32H743裸机环境下实现以太网通信的完整方案，重点讲解了LAN8742 PHY芯片的配置和DHCP自动获取IP的实现。通过CubeMX配置、内存布局优化和MPU设置，避开了H7系列常见的Cache陷阱，提供了无操作系统环境下的高效网络通信解决方案。
database.db 文件详解：数据库文件在 SQLite 中的作用与使用
本文解析了Python项目中自动生成的database.db文件的作用和使用方法。该文件是SQLite数据库的默认存储文件，包含表结构、数据记录和索引等信息。文章详细介绍了SQLite的存储原理、查看和操作方法（命令行与可视化工具）、备份策略及常见问题解决方案，并强调数据库管理需严谨，避免数据丢失。掌握.db文件的特性能帮助开发者更高效地进行项目调试和数据库维护。
思科模拟器PT8.2实战：用MQTT协议搭建智能家居控制原型（附完整代码）
本文详细介绍了如何在思科模拟器Packet Tracer 8.2中，利用MQTT协议构建一个智能家居灯光控制原型。从环境准备、拓扑设计到MQTT代理配置，手把手指导您完成发布者与订阅者的Python代码编写，实现开关对LED的远程控制。通过此实战项目，您将深入理解MQTT协议在物联网中的核心应用，掌握从理论到实践的完整开发流程。
AI Meets Database: AI4DB and DB4AI
数据库和人工智能可以相互受益。一方面，人工智能可以使数据库更加智能（AI4DB）。例如，传统的经验数据库优化技术（例如，成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、索引和视图顾问）无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云上。幸运的是，基于学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化人工智能模型（DB4AI）。例如，人工智能很难部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码和训练复杂的模型。数据库技术可用于降低使用人工智能模型的复杂性，加速人工智能算法，并在数据库内提供人工智能能力
半导体设备微振动控制：天棚阻尼PID与SIMULINK建模实战
半导体制造设备对微振动的敏感度已进入纳米级，光刻机、量测设备等一旦遭遇超过VC-C振动准则的扰动，便会出现套刻误差或检测误判。主动隔振技术通过传感器、控制器与执行器形成闭环，能有效抑制低频共振，其中天棚阻尼控制因物理概念清晰、鲁棒性强而成为工程首选。结合MATLAB/SIMULINK建模，可在设计阶段完成系统性能边界评估与参数整定，再通过C代码生成与FMU导出实现算法向控制器和跨平台仿真迁移。本文从VC-C指标拆解出发，依次讲解天棚阻尼PID控制原理、两自由度被控对象建模、控制增益估算、仿真验证方法，并给出
保姆级教程：用Dify+DeepSeek API打造你的私人股票分析助手（附完整配置流程）
本文提供了一份详细的教程，指导用户如何利用Dify低代码平台和DeepSeek API构建一个私人股票分析助手。内容涵盖从环境准备、Dify部署、DeepSeek模型配置，到设计智能体工作流和编写高效提示词的完整流程，旨在帮助投资者和开发者快速打造专属的AI投资分析工具。
数据库修化神篇四——简介和设置REPL
简介和设置REPL
深入解析UEFI PEI阶段：PeiCore的三次调用与内存管理机制
本文深入解析UEFI启动流程中的PEI阶段，重点探讨PeiCore的三次调用与内存管理机制。详细介绍了PeiCore在临时内存中的初始化、堆栈切换至永久内存的过程，以及最终交接给DXE阶段的关键步骤，为开发者提供调试技巧与实战案例，助力解决UEFI启动问题。
数据库与数据仓库的区别及关系
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计**。数据库和数据仓库都有各自的优势和局限性，它们各自适用于不同的场景。数据库更适合用于快速处理事务性操作，而数据仓库则更适合用于进行复杂的数据分析和查询。它们各自有不同的用途和优化方式，可以根据实际需求选择使用。
Python 爬虫实战：抓取应届生求职网校招岗位信息，助力学子就业
应届生求职网作为国内知名的招聘平台，汇聚了大量企业的校招岗位信息。了解这些岗位信息，对于应届毕业生制定求职策略、企业制定招聘计划以及相关就业市场分析等都具有重要意义。因此，本文将深入探讨如何运用 Python 爬虫技术从应届生求职网平台抓取校招岗位信息，为应届毕业生提供有益的就业信息支持。本文深入探究了利用 Python 爬虫技术从应届生求职网平台抓取校招岗位信息的全流程。从前期的环境搭建、模拟登录，到核心的数据抓取、存储，再到后续的数据分析与可视化，都详细展开讲解并提供代码支持。
【WebRTC】【Unity】Unity Web RTC1-Unity中简单实现远程画面
平台：基本常用平台包括安卓，苹果（max和IOS），Windows64，Linux都行。10. 注意，如果从移动设备浏览器连接服务，信令服务器的SSL证书一定要先设好。想要在Unity中实现实时远程桌面，找到了Render Streaming这个手段，本篇介绍相应的使用方法和实例。8. 打开电脑浏览器，地址栏输入http://127.0.0.1，点击Receiver Sample。新建Unity项目，模板选Third Person，Project Name随意。启动App，控制台出现如下信息表示成功。
数据库DB与数据仓库DW区别和联系
数据库（DB）和数据仓库（DW）的区别与联系 数据库与数据仓库基础概念： 数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP和OLAP概念补充： 数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line
Vue2 - 最新详细实现接入天地图详细配置流程及示例代码教程，提供获取用户当前定位的城市名称及省市区数据、精准经纬度信息、IP属地定位、地图搜索标点等示例，解决天地图跨域报错/页面白屏/定位不准问题
vue2，nuxt2，天地图，使用教程，vue接入国家天地图，定位api，ip属地定位，获取用户当前位置数据，省市区，地图不显示，白屏，报错，vue2如何使用天地图，地图选点，cors跨域，白名单设置了还是不行，vue项目调用天地图api实现定位，Vue2中使用天地图，详细教程，天地图申请密钥key教程，经纬度，经纬度不准确，一直定位北京，定位在北京不准怎么办，nuxt项目天地图，网站，网页，h5页面，地图显示不全，获取当前定位，如何使用天地图，拿到客户ip地址定位城市名称，距离计算，实时搜索地址逆解析，天
5、MySQL修改数据库：ALTER DATABASE用法简介
在 MySQL 数据库中只能对数据库使用的字符集和校对规则进行修改，数据库的这些特性都储存在 db.opt 文件中。下面我们来介绍一下修改数据库的基本操作。 在 MySQL 中，可以使用 ALTER DATABASE 来修改已经被创建或者存在的数据库的相关参数。修改数据库的语法格式为： ALTER DATABASE [数据库名] { [ DEFAULT ] CHARACTER SET <字符集名> | [ DEFAULT ] COLLATE <校对规则名>} 语法说明如下： A
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
数据仓库与数据库Day3
面向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、非易失的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做 准备。：也称为细节层，DW层的数据应该是一致的、准确的、干 净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。，也可以称面向用户交易的 处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常进行增删改查操作。：前端应用直接读取的数据源；仅仅是删除元数据，存储的业务数据并不会被删除。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
数据库修化神篇六——持久化到磁盘
数据持久化
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
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