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本地数据库前沿信息_本地数据库和云数据库有什么区别(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

本地数据库

要疯了[泪]为了这个视频，我两个Claude账号都被封了！Claude对付费用户简直是无差别，网络一抖动，IP有疑问，就封，我刚续费完20$，不知道能不能要回来。。。「ai」「程序员」戳视频，看看Claude MCP 连接本地sqlite 的sample 里面可能遇到的几个问题怎么解决↓ 话说，MCP真的是神器，简单配置一下，就能让Claude AI直接访问我的本地数据库，基于本地数据库回答各种问题，比如我的数据库是学生分数，可以问有多少学生100分，多少学生不及格，平均分…… 「ChatGPT超话」黄建同学的微博视频

𐟌🩸🨒™系统毕设项目揭秘𐟓𑊰ŸŒŸ项目一：中草药AI识别APP𐟌Ÿ 在这个项目中，我们利用本地数据存储，通过百度AI大模型对中草药图片进行训练。用户可以通过拍照或从相册中选择图片，智能识别中草药信息。 𐟓‹项目二：项目管理系统𐟓‹ 这个系统与本地数据库交互，提供定时后台提醒、快速搜索等功能，帮助管理项目周期。根据时间自动提醒，确保项目进度按时完成。 𐟒ᦎ奍•心得𐟒ኦṧ›𝧄𖤸挣钱，但很多学员通过课程自己就能搞定。有些学员甚至被坑了1000多元找到我帮忙解决问题。适合自己才是最重要的。 𐟓š课程录制𐟓š 我们会继续努力录制课程，让大家能够自己完成一个APP的开发。希望大家能够通过这些课程，轻松搞定自己的毕设项目。

𐟓𑥤祭槔𓨯𗁰p或将告别免费时代 𐟎“一款广受北美用户喜爱的大学申请App，因开发者自身的学术背景和持续的创新动力，历经多年发展，如今正考虑取消免费下载政策。𐟒ᦖ𐧉ˆ本将加入AI和本地数据库功能，让你的大学申请流程更加顺畅无阻。𐟚€这一变化无疑将为用户带来更加优质、个性化的申请体验。𐟌Ÿ 注意：具体收费政策及新功能细节尚未公布，敬请期待官方消息。

oracle 递延成本 Oracle（甲骨文）最近发布了令人瞩目的Q1‘25财报，其营收、利润和备受关注的云收入均超过了市场预期。这一财报的发布使得甲骨文的股价在开盘后大涨了12%。如果你对甲骨文的印象还停留在数据库和应用软件公司，那么你可能已经过时了。经过十年的转型，甲骨文在今年的Q1财报中迎来了一个重要的里程碑——其云收入首次超过了软件许可支持收入。甲骨文的业务主要分为四类：云服务和许可支持、云和许可证本地部署、硬件和服务业务。云服务，尤其是Oracle Cloud Infrastructure（OCI），成为公司增长的主要驱动力，与亚马逊AWS和微软Azure直接竞争。甲骨文增长迅猛的原因主要有三个： 1️⃣ 云收入超预期：甲骨文的总云服务收入增长了21%，其中SaaS收入增长了10%，而OCI收入更是增长了46%。公司预计OCI收入在未来将以超过50%的同比增长率继续扩大，毛利率也有所改善。 2️⃣ 履约义务激增：甲骨文的剩余履约义务同比增长了53%，达到了990亿美元。这为公司未来的收入增长奠定了基础，特别是在未来12个月内预计将有38%的履约义务转化为收入。 3️⃣ 与AWS的合作：甲骨文宣布与亚马逊AWS建立多云战略合作伙伴关系，推出Oracle Database@AWS。这项合作让AWS用户可以直接使用Oracle数据库，有助于吸引更多客户将工作负载迁移至AWS，同时也增强了甲骨文的市场竞争力。尽管云业务表现强劲，但甲骨文的其他部门却表现疲软。其硬件和服务收入分别下降了8%和9%，这与云计算的兴起和本地数据库市场的衰退有关。客户开始选择其他云数据库供应商，如MongoDB和Snowflake，削弱了甲骨文在传统数据库市场的优势。此外，随着越来越多的企业转向云，甲骨文的本地部署许可收入增速也将放缓。尽管如此，数据库作为甲骨文的核心业务，短期内仍具有一定的韧性，但长期来看，公司需要继续推进云业务的扩展以保持增长。总的来说，甲骨文通过云服务，尤其是OCI的强劲表现，已经成功转型为一家云服务主导的企业。然而，其传统业务的萎缩也提醒我们，甲骨文未来的持续增长仍面临挑战。

看到稍后读工具 Omnivore 要停止服务的新闻，顺便推荐一下我的「收藏夹+稍后读」工具：MarkMark 。完全本地数据库，可选 iCloud 同步，macOS、iOS、iPadOS 三端全原生应用体验，最近正在积极迭代中。 "Keep all links in one place." 欢迎大家试用！网页链接

如何选择适合自己的论文检测系统？选择论文检测系统是不是让你头疼？别担心，学姐来帮你！下面我给大家详细介绍一下各大论文系统的优缺点，帮你找到最适合自己的那一款。中国知网查重（CNKI）𐟓š 优点：学术不端检测的权威，查重标准最严格。缺点：不对个人开放，市场上检测价格高。价格：约300元/篇万方数据知识平台相似性检测系统𐟓Š 优点：有本地数据支撑，检测结果相对客观。缺点：缺少网络资源，检测比例偏低。价格：10元/万字维普𐟔 优点：有自己的数据库支持，参考价值较高。缺点：价格不便宜，相似来源部分不清晰，算法有待提高。价格：3.0元/千字 PaperPass(PaperTest)𐟓 优点：成立早，用户基数大，口碑不错。缺点：缺少本地数据库，检测结果不稳定。价格：1.8元/千字 PaperFree(PaperTime)𐟓– 优点：主打免费牌，具有在线同步改重功能。缺点：检测主要依托互联网数据，多次检测结果有波动。价格：1.5元/千字 Gocheck(格子达)𐟓‹ 优点：报告检测完毕带有微信提示功能，体验不错。缺点：逐渐走向没落，品牌影响力减弱。价格：查看完整报告6元，提速等检查需另外付费。 Paperright(Writecheck)𐟓„ 优点：缺乏亮点缺点：缺少核心技术，算法差，相似来源匹配不准。价格：1.2元/千字大雅(Paperyy)𐟓š 优点：检测图书类文章效果较好。缺点：缺少一定论文数据，论文检测效果不佳。价格：1.5元/千字根据自己的需求选择适合的论文系统吧！记得点赞收藏哦！𐟒• 论文写作有问题可以找学姐哦！𐟎Š

安卓零食工坊：购系统解析 𐟓𑠁ndroid零食工坊是一个基于原生Java语言开发的安卓项目，旨在创建一个完整的零食购买系统。该项目使用本地SQLite数据库进行存储，用户可以浏览商品、查询商品、加入购物车、结算商品、查看浏览记录、修改密码、修改个人信息以及查询订单。 𐟛’ 管理员功能包括商品的增删查改，用户的删查改以及订单的删查改。项目源代码超过3000字，并附有详细的项目报告。建议使用2023版AndroidStudio进行开发。 𐟔砨🐨ጧŽ異ƒ要求：jdk1.8、gradle plugin4.2.2、gradle7.2。程序经过测试，可正常运行。 𐟓‹ 请注意，由于商品具有可复制性，售出后不退不换。

𐟚€鸿蒙系统开发全攻略𐟚€ 想要掌握鸿蒙系统开发？来看看这些要点吧！ 1️⃣ 𐟓–鸿蒙系统架构探秘深入了解鸿蒙的分布式架构，揭秘设备间如何协同工作。挖掘微内核设计的精髓与优势。 2️⃣ 𐟒𛧼–程语言基础掌握Java或Kotlin，开启应用开发之旅。在某些场景下，JavaScript也能大放异彩。 3️⃣ 𐟎詸🨒™应用开发初体验学习页面布局设计，巧妙运用各种布局方式。熟悉常用控件，如按钮、文本框等，打造精美界面。 4️⃣ 𐟓数据存储与管理技巧掌握本地数据库操作，轻松存储数据。学会文件存储和读取，让数据更安全。 5️⃣ 𐟌网络通信实战运用HTTP/HTTPS协议，实现与服务器的流畅交互。 6️⃣ 𐟒ꥤš线程与并发处理能力学会资源分配，让应用性能飞升。 7️⃣ 𐟎襛𞥽⤸Ž动画设计绘制个性化图形，打造独特视觉效果。制作流畅动画，让应用更生动。 8️⃣ 𐟔’权限与安全保障明确权限申请与管理，守护用户数据安全。 9️⃣ 𐟌Ÿ鸿蒙特色功能开发𐟌Ÿ 探索分布式任务调度、跨设备通信等鸿蒙特色功能。 𐟔Ÿ 𐟔测试与调试技巧掌握高效测试方法，确保应用稳定可靠。遵循这些步骤，鸿蒙开发之路将畅通无阻！加油！𐟒ꀀ

私钥碰撞器：揭秘背后的技术原理市面上常见的私钥碰撞软件主要分为两种：本地版和联网版。本地版碰撞软件相对安全，因为不联网，运行速度也较快。而联网版碰撞软件则需要运行网络节点，安全性较低，容易留下后门，且速度较慢。目前市面上流行的软件主要采用以下两种方式：本地地址碰撞 𐟌 本地地址碰撞的优点是地址库在本地电脑中，速度较快。电脑性能越优异的，速度越快，安全性也更高。缺点是需要及时更新地址库数据。网络RPC节点碰撞 𐟌 网络RPC节点碰撞的优点是不用更新数据库，使用方便。缺点是速度与网络有关，速度较慢，安全性较低。市面上存在的软件类型 𐟓Š 市面上流通的软件主要通过CPU随机计算生成公钥进行配对。无论是本地地址碰撞还是网络RPC节点碰撞，都需要联网。本地地址越多，成功率越高。量子智能款 𐟚€ 如图所示，每个地址库有几亿个代币。软件通过CPU计算，加入椭圆曲线的密码学，相比随机生成，效率提升了60%。通过multiprocessing.Process()函数进行多处理，CPU占用率高时可以通过任务管理器手动关闭程序。运算时加入正态函数，提升数倍效率。软件会自动去除重复的地址，提高成功的概率。3天到7天就可以破解出有余额的私钥，并自动保存破解的私钥。总结 𐟓 无论是本地地址碰撞还是网络RPC节点碰撞，各有优缺点。选择合适的软件需要根据自己的需求和电脑性能来决定。量子智能款软件通过加入椭圆曲线的密码学和多处理技术，提升了计算效率，适合需要快速破解私钥的用户。

𐟌Ÿ10大热门RAG框架技术对比与解析𐟌Ÿ 随着人工智能的飞速发展，RAG（检索增强生成）框架越来越多，其中一些备受瞩目的框架包括langchain、llamaindex、langraph、qanything和ragflow等。以下是10个主流RAG框架的对比与解析： 𐟔堥…𜥮𙦀礸Ž灵活性 SODA框架能够轻松切换组件，支持不同的搜索引擎、向量数据库或LLM，展现出卓越的兼容性。 𐟔 文本检索 SODA通过构建本地文本数据库，支持从数据库中检索信息。用户可以通过修改上传的文件路径，检索TXT、DOCX、PDF等文件格式的内容。 𐟓𘠥›𞥃检索 SODA构建本地图像数据库，并从中检索图像。核心在于图像embedding的生成，该项目中使用CLIP-B/32作为图像编码器。 𐟌 网络检索 SODA利用各种搜索引擎的API来根据用户输入检索相关信息，包括Google、Serper、Bing等不同的API。 𐟔 两阶段检索过程在文本检索阶段，SODA采用两阶段检索过程：第一阶段从数据库中检索信息，第二阶段对检索到的文本进行重新排序。 𐟔堦•𐦍私 SODA支持本地数据库，允许模型在不进行预训练或微调的情况下获取新知识，同时有效保护用户数据隐私。 𐟔堥艹性与信息追溯 SODA有效地解决了LLM的部分幻觉问题，提供了可追溯信息源的可靠且准确的答案。 𐟌Ÿ 技术亮点全新的技术框架：由LLM（大型语言模型）驱动的信息整合工具，提供用于检索增强生成的技术框架，并为AI Agent提供使用工具的指导。 𐟒ᠦ€𛧻“ SODA框架在文本、图像和网络检索方面表现出色，具有良好的兼容性、可靠性和数据隐私保护能力。通过两阶段检索过程，确保了信息的准确性和可追溯性。

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