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RSS订阅原创 国产AI搜索工具怎么选？全网实测对比！
秘塔搜索可以根据需要选择不同的搜索范围，针对学术文章等更有针对性，并且新出的网页卡片功能可以分享搜索出来的信息；纳米搜索在搜索结果上整合了思维导图、ppt等功能，并且接入了满血大模型，可以直接使用；问小白自研的信息抓取技术，信息来源也比较符合搜索关键词的调性，返回数据也较快，体验不错，接入了DeepSeek V3和R1两种模型可以使用，还有一些智能体可以满足不同场景的需求。
2025-04-01 06:30:00
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原创 DeepSeek接入飞书多维表格，效率起飞！
自定义要求：填写提示词指令，如对输入的小红书标题进行优化，优化成爆款标题；填写标题、选择字段类型、关联账号、进行配置（包括角色设定、优化流程、自定义要求等）；查看和调整结果：对结果不满意可点击结果单元格进行编辑调整；飞书多维表格自带仪表盘功能，可以自动将数据表内容生成仪表盘，支持图表（柱状图、饼图）、视图（看板、甘特图）、插件等。可以准备一些要处理的数据，确保数据格式正确，如 Excel、CSV 等，也可直接存储到飞书多维表格。创建飞书多维表格：打开飞书，点击需要应用AI的列，选择 “修改字段/列”。
2025-03-29 22:52:38
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原创 Cursor+扣子（Coze）:一键爬取公众号文章至多维表格
之前分享过一个一键同步网页内容至飞书多维表格，可以用于打造个人知识库。缺点是只能一个一个同步。本期分享批量获取公众号文章，用于搜集热点文章、整理热点关键词。开源项目，通过微信读书抓取公众号历史文章工作流同步文章到飞书多维表格。
2025-03-29 22:47:21
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原创 SQL题：计算即时订单比例
该表保存着顾客的食物配送信息，顾客在某个日期下了订单，并指定了一个期望的配送日期（和下单日期相同或者在那之后）。如果顾客期望的配送日期和下单日期相同，则该订单称为 「即时订单」，否则称为「计划订单」。「首次订单」是顾客最早创建的订单。1 号顾客的 1 号订单是首次订单，并且是计划订单。2 号顾客的 2 号订单是首次订单，并且是即时订单。3 号顾客的 5 号订单是首次订单，并且是计划订单。4 号顾客的 7 号订单是首次订单，并且是即时订单。因此，一半顾客的首次订单是即时的。配送表: Delivery。
2025-01-23 07:00:00
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原创 第八章：实战项目
本章将通过实际项目案例，综合运用前面章节学习的知识，包括数据建模、查询优化、存储过程开发等内容。通过完整的项目实践，你将学会如何解决实际业务中的复杂数据处理问题。
2025-01-10 11:38:38
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原创 第七章：数据库优化
本章将深入探讨数据库优化技术，包括查询优化、索引设计、性能监控和大数据处理等内容。通过实际案例，你将学会如何诊断和解决数据库性能问题，提高系统的响应速度和吞吐量。
2025-01-10 11:37:22
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原创 第六章：存储过程和函数
本章将介绍SQL中的存储过程和函数开发，包括基本语法、流程控制、错误处理等内容。通过实际案例，你将学会如何开发和优化数据库存储过程，提高数据处理的效率和可维护性。
2025-01-10 11:32:36
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原创 第五章：窗口函数
本章将深入介绍SQL中的窗口函数（也称为分析函数），这是一类强大的数据分析工具。通过窗口函数，你可以在不改变结果集行数的情况下进行复杂的计算和分析。我们将通过实际案例，学习如何使用窗口函数解决各种业务场景的数据分析需求。
2025-01-10 11:28:33
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原创 第四章：分组和聚合
本章将深入介绍SQL中的分组和聚合操作，包括GROUP BY的高级用法、聚合函数的应用、HAVING子句的使用以及复杂的分组统计场景。通过实际案例，你将学会如何进行多维度数据分析和统计。
2025-01-10 11:00:05
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原创 第三章：数据处理与转换
本章将深入介绍SQL中的数据处理和转换，包括日期时间处理、字符串处理、数据类型转换、条件处理和数据集成等重要内容。通过实际案例和性能优化建议，你将掌握如何高效处理和转换各类数据。
2025-01-10 10:56:51
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原创 第二章：多表关联查询
本章将深入讲解SQL中的多表关联查询技术，包括各种JOIN类型、子查询、以及在实际业务场景中的应用。通过详细的示例和练习，你将掌握如何处理复杂的多表关联查询。
2025-01-10 10:41:59
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原创 第一章：SQL基础查询精讲
本章将系统地介绍SQL查询的基础知识，从简单的SELECT语句到复杂的分组聚合，帮助你建立扎实的SQL基础。通过实际的业务场景和练习题，你将掌握数据查询的核心技能。
2025-01-10 10:25:19
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原创 AI真的会让程序员失业吗？大厂架构师给出了这些建议
🔍 随着ChatGPT等AI工具的普及，自动化编程成为热门话题。本文将深入分析AI在编程领域的实际能力和局限性，帮助开发者更好地理解和利用这一工具。
2025-01-01 22:03:51
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原创 如何简单有效地进行数据治理
很多数仓在早期开发时，没有系统的建设方法和规范，导致模型混乱，在开发时候没有统一的数据标准，一人一套开发规范，表的命名不规范使得后人在开发时找不到相应的模型，可能导致重复开发，这样会使得数仓中的表越来越多，整个数仓存储的表占用硬盘容量会越来越大，资源越来越不够用，无效表、重复表越来越多。
2024-12-24 18:31:41
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原创 大数据数仓工程师面试题精选-真实场景题
大数据数仓工程师面试题精选-真实场景题，整理从项目、技术栈、数仓建模、数据质量、数据治理、优化等多维角度企业真题，帮助各位同学成功上岸！
2024-12-24 16:34:02
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原创 “提升数据质量：数据开发中的常见错误与修正策略“
在数据中台和数仓开发中，保证数据准确性是至关重要的任务。面对数据不准确的问题，开发者需要冷静地进行排查。首先，要明确业务或产品团队提出的问题，并要求他们提供具体的证据。接下来，逐步排查数据链路的一致性，检查前端展示的指标数值是否与数据库、接口和Redis缓存中的数值一致。如果发现数值有误，进一步检查代码逻辑，包括数据翻倍问题、精度和小数点问题、字段取错、指标公式错误、数据同步错误、单位错误以及逻辑陷阱。通过这些方法，可以快速定位并解决数据不准确的问题，提高数据质量。
2024-09-25 20:20:52
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原创 《SQL 中复杂数据结构：ARRAY＜STRUCT＞、ARRAY＜STRING＞、ARRAY＜MAP＞的巧妙运用》
ARRAY<STRUCT>用于存储具有相同字段的多个记录。ARRAY<STRING>用于存储一系列文本值。ARRAY<MAP>用于存储具有不同字段的多个记录，每个记录可以有不同的字段集合。掌握这些 SQL 中的复杂数据结构，能让我们在处理数据时更加高效灵活，为编程工作带来更多便利。希望本文能对广大程序员有所帮助，让我们在 SQL 编程的世界中创造更多精彩。
2024-09-22 23:19:14
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空空如也
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