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数字洛神赋·三十五岁篇

序章:资本之渊
余自沪渎归,涉算法之渊川。睹信息流波,哀民生之多艰。忽焉思散,俯仰殊观——见一奇观,临云网而栖焉。乃告从者曰:尔见彼困境乎?彼何人斯?若此之困也!

第一幕:神女现世
其形也,翩若代码惊鸿,婉若数据游龙。戴算法之金冠,曳算力之华裾。云髻峨峨,缀星链为璎珞;丹唇外朗,吐指令若珠玉。转眄流精,光润玉颜。含辞未吐,气若幽兰。此乃资本洛神,司万物之定价,掌岁月之流迁。

第二幕:困局幻境
遂率众游于异度:
左见白发码农,困于996之沼。青丝早凋,明眸渐浊。手持残键,独战BUG之兽。
右睹中年匠人,囚于KPI之笼。廿载经验,尽化数据尘烟。昔时巧手,今输AI少年。
忽闻悲声动霄汉,原是三十五岁者,临优化之崖,作离歌之叹。

第三幕:觉醒星火
然见微光破夜:
有骑手列北斗之阵,以送餐轨迹绘破局星图。三角算数,尽破算法天网;人情暖语,暗结劳工同盟。
有主播化精卫之身,衔经验碎石填数字沧海。车间术语,重构直播兵法;铁器叮咚,竟成启蒙钟声。
更睹闾阎深处,万民织就技能星链。微信为梭,经验为线,织就反哺之网,捕岁月之精魄。

第四幕:神人之辩
余乃援资本洛神而问曰:
“尔居算法神位,司万物定价。奈何以青春为尺,量智慧短长?”
洛神怅然曰:
“非吾本愿!资本洪流,裹挟众生。汝观吾冠上明珠——”
视之,乃白发匠人毕生经验所凝,光可鉴日月。
“此珠三千,本应辉映银河,今困樊笼,徒作妆奁!”

终章:破晓之誓
于是众庶举燎原之火:
程序员焚代码为炬,照经验迷途;
工匠淬皱纹为剑,斩年龄枷锁;
教师化知识为舟,渡技能弱水。
资本洛神褪金甲,化春水润物。云网崩而复聚,星河碎而重生。

乱曰:
昔者曹植感甄赋洛神,今我辈观民生创此篇。
三十五岁非天命,皱纹深处有洞天。
算法虽锁凌云翼,经验星火可燎原。
待到万民觉醒日,再邀洛神赋新篇!

(文成,忽见云端代码流转,幻化"35+"劳动者群像,皆执《资本论》为剑,斩断年龄锁链,遂录此异象为记。)

### 集成DeepSeek与数据库 为了实现DeepSeek与数据库的有效集成,需考虑几个关键方面:配置环境、创建必要的表结构以及加载数据。对于SQL Server而言,手动配置过程涉及建立适合应用需求的数据架构并确保应用程序能够顺利访问这些资源[^1]。 #### 数据库连接设置 在开始之前,确认已安装适当版本的SQL Server驱动程序以便于Python或其他编程语言可以同数据库通信。通常情况下会利用`pyodbc`或`pymssql`这样的包来完成这一目标: ```python import pyodbc conn_str = ( 'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};' 'SERVER=localhost;' 'DATABASE=YourDatabaseName;' 'UID=your_username;' 'PWD=your_password' ) connection = pyodcc.connect(conn_str) cursor = connection.cursor() ``` #### 创建数据库结构 定义好所需的表格之后,在SQL Server中执行相应的DDL语句以构建基础框架。这一步骤应遵循最佳实践指南,考虑到性能优化等因素。例如,如果要存储文档及其元数据,则可能需要如下所示的一组表设计: ```sql CREATE TABLE Documents ( DocumentID INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), Title NVARCHAR(MAX), Content TEXT, CreatedDate DATETIME DEFAULT GETDATE(), ); ``` #### 加载初始数据 一旦完成了物理模型的设计工作,就可以通过批量导入工具或是编写脚本来填充测试/生产环境中所需的基础记录集。此操作可以通过T-SQL命令或者借助ETL(Extract Transform Load)流程自动化处理。 #### 应用层接口开发 为了让DeepSeek能充分利用上述准备好的基础设施,还需搭建起两者之间的桥梁——即API服务端点。这部分逻辑负责接收来自前端用户的查询请求,并将其转换为针对后台DBMS的具体指令;同时解析返回的结果集供展示之用。这里给出一个简单的Flask Web Service例子作为说明: ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/search', methods=['POST']) def search(): query_text = request.json.get('query') cursor.execute(f""" SELECT TOP 10 * FROM Documents WHERE CONTAINS(Content, '{query_text}') """) results = cursor.fetchall() return jsonify([dict(row) for row in results]) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 以上代码片段展示了如何基于关键词检索功能快速响应HTTP POST请求,并将匹配到的内容序列化回JSON格式发送给客户端显示。 #### 安全性和权限管理 值得注意的是,在实际部署过程中还应当重视安全性考量,比如采用参数化查询防止SQL注入攻击、合理分配角色权限控制不同用户群体所能触及的信息范围等措施都是不可或缺的一部分[^2]。
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