<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[beiluo的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; mxq8888]]></copyright><item><title><![CDATA[什么是FlinkSQL中的时态表？以及怎么使用？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/148694425</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/148694425</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Mon, 16 Jun 2025 16:22:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[时态表是Flink SQL中处理历史数据的关键功能，它允许查询特定时间点的表快照。通过处理时间或事件时间定义，使用时态表可实现汇率转换、价格历史查询等场景。核心语法是FOR SYSTEM_TIME AS OF，支持精确的时间点查询。使用时需注意数据顺序、性能优化等问题，与普通表相比，时态表更适合处理历史数据和维表关联。优化建议包括分区、索引和缓存等策略，以提高查询效率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【重磅】Qwen3全新开源！小而强大，思考进化！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/147126033</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/147126033</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Tue, 29 Apr 2025 21:57:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[全面超越，灵活适配，重新定义开源大模型天花板。无论是性能、效率，还是多场景适配能力，Qwen3 都展现出令人惊艳的进步，成为开源圈当之无愧的焦点。今天，我们带你快速梳理：Qwen3 的性能亮点新特性「思考模式」详解如何快速上手体验。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[普通人赚钱最快的方法：用AI做“中间商”，理性分析与实操指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/147596021</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/147596021</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Mon, 28 Apr 2025 21:28:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[根据量子位智库《2025中国AIGC应用全景图谱报告》及Xsignal公司数据，截至2025年4月，全球AI应用数量分布如下：1.：超过3万个，仍是主要部署平台，覆盖聊天机器人、PPT制作、研发工具等高频场景；2.：接近5000个，以个性化功能插件为主，增速显著；3.：不足2500个，主要集中在聊天机器人、虚拟角色、图像生成等垂直领域。，普通人难以掌握，上手变得复杂，缺乏清晰场景指引普通人面临着"想用却不会用"、"听说却无从下手"的尴尬境地。然而，：连接需求与解决方案，成为。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[国产AI搜索工具怎么选？全网实测对比！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/146877830</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/146877830</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Tue, 01 Apr 2025 06:30:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DeepSeek接入飞书多维表格，效率起飞！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/146717022</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/146717022</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Sat, 29 Mar 2025 22:52:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[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”。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Cursor+扣子（Coze）:一键爬取公众号文章至多维表格]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/146716958</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/146716958</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Sat, 29 Mar 2025 22:47:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SQL题：计算即时订单比例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145311173</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145311173</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Thu, 23 Jan 2025 07:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第八章：实战项目]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145054424</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145054424</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 11:38:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第七章：数据库优化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145054320</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145054320</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 11:37:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第六章：存储过程和函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145054160</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145054160</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 11:32:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第五章：窗口函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145053944</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145053944</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 11:28:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第四章：分组和聚合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145052620</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145052620</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 11:00:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第三章：数据处理与转换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145051935</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145051935</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 10:56:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第二章：多表关联查询]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145051724</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145051724</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 10:41:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第一章：SQL基础查询精讲]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145050702</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/145050702</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Fri, 10 Jan 2025 10:25:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI真的会让程序员失业吗？大厂架构师给出了这些建议]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/144872650</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/144872650</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Wed, 01 Jan 2025 22:03:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[🔍 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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数仓SQL，每日一题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/144846290</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/144846290</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Tue, 31 Dec 2024 16:31:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[数仓SQL，每日一题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一文说清数仓建模]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/144745205</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/144745205</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Thu, 26 Dec 2024 15:19:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[数仓建模]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何简单有效地进行数据治理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/144699052</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/144699052</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Tue, 24 Dec 2024 18:31:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据数仓工程师面试题精选-真实场景题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/144694321</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mxq8888/article/details/144694321</guid><author>mxq8888</author><pubDate>Tue, 24 Dec 2024 16:34:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[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！]]></description><category></category></item></channel></rss>