IT发展的今天，掌握一些编程知识十分重要
主要面向考试成绩管理系统(目前支持旭日图、仪表盘柱状图、桑基图、漏斗图、河流图、数据聚合图、散点图、南丁格尔玫瑰图、饼状图、环形图、堆叠柱状图、堆叠折线图、堆叠面积图、面积图、折线图) 主要思路： 第一步实现chat to sql，利用用户问题，生成准确的sql 第二步利用第一步sql查询到的数据，
定义 MCP通过统一的协议，使AI模型（如Claude、GPT等）能够动态调用外部工具（如数据库、API、本地文件等），并实现跨模型的上下文共享与协作 架构 客户端-服务器模型： MCP主机（Host）：如IDE或AI工具，负责发起请求。 MCP客户端（Client）：作为中间通信层，转发请求至服务
1. 摘要 DataFocus.ai 作为新一代商业智能工具，强调基于搜索的分析方式，旨在让业务用户能够轻松进行数据探索。该平台集成了数据仓库，并侧重于赋能非技术人员进行自助式分析。其核心理念是通过自然语言处理技术简化数据分析流程，从而颠覆传统的拖拽式 BI 工具。 Tableau 则是商业智能市场
LINQ介绍 LINQ语言集成查询是一系列直接将查询功能集成到 C# 语言的技术统称。数据查询历来都表示为简单的字符串，没有编译时类型检查或 IntelliSense 支持。此外，需要针对每种类型的数据源了解不同的查询语言：SQL 数据库、XML 文档、各种 Web 服务等。然而，LINQ的出现改变
前言： 此文章是本人初次部署Hadoop的过程记录以及所遇到的问题解决，这篇文章只有实际操作部分，没有理论部分。因本人水平有限，本文难免存在不足的地方，如果您有建议，欢迎留言或私信告知于我，非常感谢。 部分参考网络资料，如有侵权，联系删除。 环境准备（需提前下载好）： 1.VMware workst
原文地址 https://www.cnblogs.com/Bubgit/p/18829192 实现效果 windows显示ubuntu 的 GUI 桌面显示内容， 以wails 项目为例 搭建远程linux 跨平台* 桌面应用程序； 最终效果，在远程ssh连接上开发环境后，可以在本地windows
只需一句话，AI 即可自动操作浏览器： 搜索商品： 下单支付： 甚至还能进行深度研究（Deep Research），自动生成完整的攻略报告： Browser use 是一个开源项目，使 AI 大模型能够自动操作浏览器： 短短几个月内，Browser use 已在 GitHub 上获得超过 5 万颗
前言 最近遇到一个这样的问题，在一些机型上的loading转圈动画看起来有点抖，转起来像个椭圆，心想会不会是这个icon宽高不同造成的，但看了一眼代码里面宽高写的是一样，按理来说这个loading应该是一个正圆，旋转起来不应该抖才是的。 比如这样： \u0026lt;div class=\u0026quot;w-20px h-20px
\u0026#128161; 前言：技术选型的初心 在微服务盛行、容器部署逐渐常态化的今天，“动态反向代理”显得尤为重要。 Traefik 凭借其原生支持 Docker、自动生成路由、集成 Let\u0026#39;s Encrypt 自动证书、Dashboard 可视化等“先进特性”，一度成为我的首选。 我满怀期待，想把它用在一个生产环境
在数据可视化领域，面积图是一种强大而直观的工具，它通过填充线条与坐标轴之间的区域来量化数据大小， 从而帮助我们清晰地展示数据的总量、趋势变化以及不同类别之间的对比。 无论是分析随时间变化的累积量，还是对比多类别的数据占比，面积图都能以简洁而直观的方式呈现复杂的数据关系。 本文主要介绍Plotly面积
前言： 随着信息化的不断发展，传统表格软件已无法满足用户对便携性、数据自动化管理等日益复杂的要求，将电子表格与其他系统结合、开发自己的表格应用已成为愈发火热的趋势。 然而，当企业需要将 Excel 的能力迁移到 Web 表格应用中时，往往会面临以下问题： 兼容性差：Excel 的验证规则无法直接复用
引言：为什么需要智能相册分类器？ 在数字影像爆炸的时代，每个人的相册都存储着数千张未整理的照片。手动分类不仅耗时，还容易遗漏重要瞬间。本文将手把手教你构建一个基于深度学习的智能相册分类系统，实现： 三级分类体系：风景/人物/建筑； 完整的端到端流程：从数据准备到Web部署； 可视化交互界面：支持拖放
在微服务架构中使用ZooKeeper实现分布式任务调度选主，并确保Follower节点能实时监控Master状态并及时触发重新选举，可以通过以下方案实现： 一、核心设计原理 1. ZooKeeper特性利用 ZK功能 在选主中的应用 临时节点(EPHEMERAL) Master创建临时节点，会话断开
省流 中医四诊\u0026quot;望闻问切\u0026quot;与程序诊断有异曲同工之妙。在Golang问题排查中，我们需要建立系统化的诊断思维：通过观察表象（望）、收集信息（闻）、追溯根源（问）、精准施治（切）四个维度，形成完整的诊断闭环。 引入prometheus上报 Prometheus能有效暴露线上服务实时数据，包括程序指标和运
