你能够将它们拖放到项目管理工作流中,而不是手动更新和独立管理每个Postgres扩展吗?那该多么棒啊!幸运的是,随着PGXMAN的推出,这个愿望成真了。 想象一下,只需点击几下或输入几条命令,就可以安装、更新和卸载Postgres扩展。搜索新版本、管理依赖关系和手动更新都成为了过去的事情。有了Pgxman负责这一切,你可以专注于创建令人难以置信的应用。 增强Postgres数据库最有效的方法之一就是使用扩展。而处理扩展可能是具有挑战性的。感谢PGXMAN,当安装和管理Postgres扩展时,Pgxman就是救星。 什么是PGXMAN? Pgxman是一个Postgres扩展程序包管理器。使用它可以轻松安装和更新扩展,并管理扩展之间的依赖关系。对于希望在应用程序中包含Postgres扩展的开发人员来说,PGXMAN是一个宝贵的工具。 PGXMAN:它是如何工作的? Pgxman使用软件包存储库来存储扩展。每个扩展的详细信息,包括名称、版本和依赖关系,都存储在软件包存储库中。通过这些信息,Pgxman可以安装、更新和删除扩展。 使用Pgxman的优点 使用PGXMAN有许多优点,其中包括: PGXMAN简化了查找、安装和更新扩展的过程,易于使用。 PGXMAN可以自动处理扩展之间的依赖关系。 使用PGXMAN可轻松保持扩展的最新状态。 PGXMAN社区强大而支持性良好,有许多用户和开发人员为该项目做出了贡献。 开始使用Pgxman 下面的命令将安装pgxman并帮助你入门: pip install pgxman 以下命令将在安装pgxman后帮助你使用pgxman添加扩展: pgxman install <extension-name> 通过以下命令,您还可以使用pgxman更新扩展: pgxman update…
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介绍 Docker容器已成为软件开发和部署快速发展的必不可少的工具,提供了一种轻量级和高效的方式来打包、分发和运行应用程序。本文深入探讨了在各种类别中排名前20的Docker容器,展示了它们的特点、用途和对简化开发工作流程的贡献。 Web服务器和内容管理 Web服务器 Nginx Nginx是一种多用途的Web服务器和反向代理,以其出色的性能和可扩展性而倍受赞誉。其轻量级结构和对并发连接的灵活管理使其成为开发人员追求高效率的首选。显著特点包括强大的负载均衡能力、高效处理静态内容和先进的安全功能。其应用范围涵盖各种功能,从为静态网站提供服务到为微服务实现负载平衡,以及作为应用服务器的反向代理。 Apache HTTP服务器 Apache HTTP服务器是Web服务器领域的先驱者,仍然是提供动态内容的可靠选择。以其模块化设计和广泛的可配置性而闻名,轻松适应各种应用。其主要特点包括全面的模块支持、出色的可配置性和强大的社区支持。其多功能应用领域包括托管动态网站、运行PHP应用程序和作为各种基于Web的应用程序的后端服务器。 Traefik 另一个Docker容器是Traefik。Traefik是一个面向微服务架构而专门定制的现代反向代理和负载均衡器。其吸引力在于动态配置和自动服务发现,使其成为容器化环境的理想选择。其关键特点包括自动服务发现、与容器编排工具的无缝集成以及支持Let’s Encrypt,实现自动配置SSL/TLS证书。其应用领域包括负载均衡微服务、根据指定规则进行流量路由,以及通过自动管理SSL/TLS证书实现安全通信,是现代基础架构设置中的重要工具。 内容管理系统 WordPress WordPress是一种主流的内容管理系统,支撑着互联网的大部分内容。将WordPress容器化可以简化部署,为内容管理需求提供可扩展和隔离的环境。其庞大的插件生态系统、用户友好的界面和强大的社区支持是其关键特点。其多功能跨越从促进博客和内容创作到构建企业网站和监督在线社区,为各种与web相关的努力提供了一种灵活的解决方案。 数据库和数据存储 关系型数据库 MySQL MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库,以其速度和可靠性备受赞誉。将MySQL容器化可以简化跨不同应用程序管理和配置数据库。其主要特点包括ACID兼容性、强大的复制和集群支持以及高性能能力。其应用范围从作为Web应用程序的后端存储到管理电子商务平台的数据存储和支持内容管理系统,展示了其适应不同领域不同存储需求的灵活性。 PostgreSQL PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库,以其可扩展性和严格遵循标准而受到赞誉。将PostgreSQL容器化提供了一个便携和可复制的数据库环境,实现了部署的灵活性。其关键特点包括通过自定义函数和运算符实现可扩展性、确保数据可靠性的ACID兼容性以及强大的复杂查询支持。其应用领域包括支持地理信息系统(GIS)、支持数据仓库需求以及满足金融应用程序的复杂性,展示了其在需要严格的数据处理和查询能力的各种领域的适应性。 MariaDB MariaDB源自MySQL系列,注重高性能和可靠性。容器化MariaDB可确保在开发和生产阶段间的统一环境,提高部署的一致性。值得注意的特点包括与MySQL的无缝兼容性、高性能存储引擎以及来自活跃社区的强大支持。其应用包括作为Web应用程序的事务性数据库、支持数据分析和报告需求,并驱动内容管理系统,展示了其在可靠和可扩展数据库解决方案方面的多功能性,适用于各种领域。 Microsoft…
Leave a Comment文字到图像生成是一门快速发展的人工智能领域,应用广泛,包括媒体与娱乐、游戏、电子商务产品可视化、广告与营销、建筑设计与可视化、艺术创作和医学影像等各个领域稳定扩散是一种文字到图像模型,让您能够在几秒钟内创建高品质的图片在十一月份[…]
Leave a Comment在经常使用MySQL和PostgreSQL等开源数据库后,最近我有机会参与了一个SQL Server项目,发现了SQL方面的一个细微但重要的区别…
Leave a Comment近年来,由于生成式人工智能(Generative AI)的快速发展,尤其是通过指导微调和强化学习等训练技术引入的大语言模型(LLMs)的性能改善,会话型人工智能(Conversational AI)取得了长足的进步在正确提示的情况下,这些模型可以进行连贯的对话,而无需任何特定任务的训练数据[…]
Leave a Comment介绍 Python是一种多功能且强大的编程语言,对于数据科学家和分析师来说,它在工具包中扮演着核心角色。它的简洁和可读性使其成为处理数据的首选,无论是执行最基本的任务还是应用最前沿的人工智能和机器学习。无论您是刚开始数据科学之旅还是希望提升数据科学家的技能,本指南将为您提供使用Python进行数据驱动项目的知识和工具,助您发掘Python的全部潜力。让我们踏上这段揭示数据科学领域的Python基础知识之旅吧。 所有数据科学家应掌握的有用Python技能 数据科学是一门不断发展的学科,Python已成为数据科学家的核心语言之一。要在这个领域脱颖而出,掌握特定的Python技能至关重要。以下是每个数据科学家都应掌握的十个基本技能: Python基础知识 了解Python的语法:Python的语法以其简洁和可读性而闻名。数据科学家必须掌握基础知识,包括正确的缩进、变量赋值以及循环和条件结构等控制结构。 数据类型:Python提供了多种数据类型,包括整数、浮点数、字符串、列表和字典。了解这些数据类型对于处理和操作数据至关重要。 基本操作:熟练掌握算术、字符串操作和逻辑运算等基本操作是必要的。数据科学家使用这些操作来清洗和预处理数据。 数据操控与分析 熟练使用Pandas:Python的Pandas库提供了各种函数和数据结构,用于数据操控。数据科学家使用Pandas可以高效地从多个来源加载数据,包括CSV文件和数据库。这使他们能够高效地访问和处理数据。 数据清洗:Python与Pandas相结合,为数据清洗提供了强大的工具。数据科学家可以使用Python处理缺失值,删除重复记录,以及识别和处理异常值。Python的多功能性简化了这些关键的数据清洗任务。 数据变换:Python对于数据变换任务至关重要。数据科学家可以利用Python进行特征工程,即从现有数据中创建新的特征以提高模型性能。此外,Python还允许进行数据标准化和缩放,确保数据适用于各种建模技术。 探索性数据分析(EDA):Python和Matplotlib、Seaborn等库对于进行探索性数据分析(EDA)至关重要。数据科学家使用Python执行统计和可视化技术,揭示数据的模式、关系和异常值。EDA为假设的制定提供了基础,并帮助选择适当的建模方法。 数据可视化 Matplotlib和Seaborn:Python的Matplotlib库提供了各种自定义选项,允许数据科学家根据需要创建定制的可视化图形。包括调整颜色、标签和其他视觉元素。Seaborn简化了创建美观的统计可视化图形的过程。它增强了默认的Matplotlib样式,使得创建视觉吸引力的图表更加容易。 创建引人注目的图表:Python借助Matplotlib和Seaborn等工具赋予数据科学家开发各种图表的能力,包括散点图、条形图、直方图和热力图等。这些可视化图形是呈现数据驱动的洞察、趋势和模式的强大工具。此外,有效的数据可视化对于使复杂数据更易于理解和消化对于利益相关者而言至关重要。可视化呈现可以比原始数据更快速而全面地传达信息,有助于决策过程。 传达复杂洞察:数据可视化对于通过视觉方式传达复杂洞察至关重要。Python在这方面的能力简化了对发现的沟通,使非技术相关的利益相关者能够更容易理解和解释数据。通过将数据转化为直观的图表和图形,Python允许以引人注目的方式讲述数据的故事,有助于推动决策制定、报告生成和有效的数据驱动通信。 数据存储与检索 多样的数据存储系统:Python提供了与各种数据存储系统进行交互的库和连接器。对于像MySQL和PostgreSQL这样的关系型数据库,像SQLAlchemy这样的库可以简化数据访问。像PyMongo这样的库允许数据科学家使用NoSQL数据库(如MongoDB)进行工作。此外,Python可以通过像Pandas这样的库处理存储在平面文件(如CSV、JSON)和数据湖中的数据。 数据检索:数据科学家使用Python和SQL从关系型数据库(如MySQL和PostgreSQL)中检索数据。Python的数据库连接器和ORM(对象关系映射)工具简化了执行SQL查询的过程。 数据集成:Python在集成来自不同来源的数据的“提取、转换、加载(ETL)”过程中起到关键作用。像Apache Airflow这样的工具和像Pandas这样的库可以实现数据转换和加载任务。这些过程确保来自不同存储系统的数据统一到一个一致的格式中。 人工智能和机器学习 机器学习库:Python的scikit-learn库是机器学习的基石。它提供了许多用于分类、回归、聚类、降维等机器学习算法。Python的简洁性和scikit-learn库的用户友好的API使其成为数据科学家的首选。使用scikit-learn可以高效、有效地构建预测模型。 深度学习框架:深度学习框架TensorFlow和PyTorch在解决复杂的人工智能问题中起到关键作用。Python是TensorFlow和PyTorch的主要编程语言。这些框架提供了预建模型、广泛的神经网络架构和构建自定义深度学习模型的丰富工具。Python的灵活性和这些框架的能力对于图像识别、自然语言处理等任务至关重要。…
Leave a Comment想以哈佛的方式学习SQL吗?立即开始学习哈佛的CS50 SQL,这是一门免费的关于SQL数据库的课程
Leave a CommentJupyter笔记本一直是数据科学社区中最有争议的工具之一有一些直言不讳的批评者,也有热情洋溢的粉丝尽管如此,许多数据科学家都会同意,如果使用得当,它们可以非常有价值这就是我们在本文中要重点关注的内容,也是……
Leave a Comment在软件开发的世界中,组织面临的一个常见挑战是在不过多花费工程力量的情况下迅速构建和部署内部工具的需求。这些工具对于简化各种流程和提高组织效率至关重要。然而,传统的构建此类工具的方法往往需要大量的时间和资源,导致延误解决关键业务需求。 解决这个问题的现有解决方案包括低代码和无代码平台,旨在简化应用程序开发。尽管这些平台提供了一定的便利性,但它们在定制性、灵活性和集成能力方面常常存在限制。在与外部数据源、API和SaaS工具集成时,组织可能需要改进功能或面临挑战。 让我们来认识一下ToolJet,这是一个开源的低代码框架,为这些挑战提供了一个引人注目的解决方案。 ToolJet的拖放前端构建器使用户能够在几分钟内创建复杂且响应式的前端界面,无需进行大量编码。ToolJet的独特之处在于其与一系列数据源的强大集成能力,包括数据库如PostgreSQL、MongoDB和Elasticsearch,具有OpenAPI规范和OAuth2支持的API端点,支持Stripe、Slack、Google Sheets、Airtable、Notion等SaaS工具,以及S3,GCS和Minio等对象存储服务。 与ToolJet相关的指标证明了其能力。它提供了超过40个内置响应式组件,为设计用户界面提供丰富的库。它还提供了内置的无代码数据库,支持多页面应用程序,甚至允许多人协作编辑,促进开发人员之间的协作。ToolJet的多功能性还包括与各种主机选项的兼容性,包括Docker、Kubernetes、Heroku、AWS EC2、Google Cloud Run等。此外,它具有细粒度的访问控制、运行自定义JavaScript和Python代码的能力,以及支持单点登录(SSO)提供程序,增强安全性和定制性。 总之,ToolJet为以最少的工程力量构建和部署内部工具提供了强大的解决方案。其令人印象深刻的功能、广泛的集成能力和易用性使其成为希望加速内部工具开发流程的组织的宝贵资产。通过利用ToolJet的能力,企业可以满足其独特需求,提高生产力,同时最大限度地减少开发时间和复杂性。
Leave a Comment数据工程在广阔的数据生态系统中扮演着关键角色,通过收集、转换和传递数据,为分析、报告和机器学习提供必要的数据。有志于成为数据工程师的人常常寻求真实世界的项目,以获得实践经验并展示他们的专业知识。本文介绍了前 20 个数据工程项目创意及其源代码。无论您是初学者、中级工程师还是高级从业者,这些项目都为您提供了一个优秀的机会来提升您的数据工程技能。 初学者的数据工程项目 1. 智能物联网基础设施 目标 该项目的主要目标是建立一个可靠的数据管道,用于收集和分析物联网设备的数据。网络摄像头、温度传感器、运动探测器和其他物联网设备都会产生大量数据。您希望设计一个系统,能够有效地消耗、存储、处理和分析这些数据。通过这样做,基于物联网数据的实时监控和决策成为可能。 解决方案 利用 Apache Kafka 或 MQTT 等技术,从物联网设备高效地摄取数据。这些技术支持高吞吐量的数据流。 使用 Apache Cassandra 或 MongoDB 等可扩展数据库来存储传入的物联网数据。这些 NoSQL 数据库能够处理大量和多样化的物联网数据。 使用 Apache…
Leave a Comment这个全面的SQL教程涵盖了从设置SQL环境到掌握高级概念,如连接、子查询和优化查询性能的所有内容通过逐步示例,本指南非常适合初学者提升他们的数据管理技能
Leave a Comment自从ChatGPT发布以来,大型语言模型(LLMs)在行业和媒体中受到了极大的关注,导致了前所未有的需求,试图利用LLMs来…
Leave a Comment在本文中,深入探讨AI/ML特征存储的基础知识,并探索如何使用ScyllaDB NoSQL开始建立自己的特征存储
Leave a Comment2022年10月,当我开始尝试大型语言模型(LLM)时,我最初的倾向是探索文本补全、分类、NER和其他与自然语言处理相关的领域尽管…
Leave a Comment亚马逊网络服务(Amazon Web Services,AWS)和微软 Azure 是云计算领域的两大巨头。这两家行业领导者之间的竞争引发了“云战”。本文深入比较了 AWS 和 Azure,从功能、优势、劣势、就业机会等方面进行了全面的比较。 什么是 AWS? 亚马逊网络服务(Amazon Web Services,AWS)是亚马逊提供的功能丰富的云计算平台。它提供许多按需服务,包括计算能力、存储选项、数据库、机器学习、分析等等。这些服务使企业和个人能够在没有物理硬件的情况下创建、分发和管理软件应用和服务,提高了云环境的灵活性、可扩展性和可负担性。 什么是 Azure? Azure 是微软提供的云计算平台,提供处理能力、存储、数据库、网络、分析等各种服务。它使企业能够构建、实施和管理基于云的应用和服务,并与微软的软件生态系统实现可扩展性、灵活性和集成。 AWS vs. Azure:概述 让我们看一下 AWS 和 Azure 之间的基本区别:…
Leave a Comment在一个无限可能的时代,生成式人工智能解决方案的广泛使用和革命性的可访问性为程序员带来了创新的绚丽交响曲。应用场景从创作艺术品到编写代码。它们的增长超过了过去十年每一项消费者技术趋势。我们的工作方式正迅速演变,软件开发领域也不例外。对许多开发者来说,使用AI编码工具已成为常见做法。探索使用人工智能生成优秀代码的理想AI代码生成器。 什么是AI代码生成器? AI代码生成器是一种融合了人工智能的计算机程序,帮助工程师更快、更准确地编写代码。当您实时输入代码时,它会根据提示生成代码或为自动完成建议代码。像这样的AI代码编写程序可以在不同的编程语言之间进行翻译并编写它们的程序。此外,它们还有助于自动生成文档和快速发现代码片段。 AI代码生成利用对公开使用的开源项目创建的源代码的工作示例进行训练,根据这些示例生成新的代码。大型语言模型可以处理和理解语言,生成文本,回答问题,并学习有助于预测文本的语言链接和模式。 它们应用AI算法选择特定程序的最佳代码,使开发者能够更快地创建程序。AI代码生成的三种方式: 当开发者开始输入代码时,AI将尝试自动完成句子。 当开发者以自然语言留下输入时,AI算法会提出以开发者目标为中心的建议。 开发者直接与AI进行交流,请求其开发特定代码或修复错误。 为什么使用AI代码生成器? 使用AI代码生成器有几个优点,它可以帮助开发者发挥他们的全部潜力。以下是这一划时代工具的一些主要优势和潜在用途: AI代码生成的主要优势在于能够在更短的时间内生成代码。AI负责常规的编码任务和测试编写,使开发者能够专注于需要创造性思维和解决问题的工作。 基于AI的代码生成器自动化了代码开发,通过快速创建符合规格的功能代码来减少开发过程,对于快速开发或对时间敏感的应用非常有用。 AI代码生成器经过训练,具备与行业标准兼容、整洁易维护的代码生成能力,促进团队合作。 它们可以作为警觉的防御措施,预先发现缺陷,节省了调试的麻烦。AI代码助手还通过提供有关如何构建实用、可行、安全代码的咨询服务来提高代码质量。 基于AI的代码生成器通过使其更易于广大人群使用,减少技能差距,让用户设计自己的应用程序,并在多个行业推动创新。 程序员的前十大AI代码生成器 AI助力的代码生成器的出现极大地简化和提高了开发者的编码流程的生产力。这些代码生成器使用机器学习和人工智能自动创建代码片段、元素,甚至完整的应用程序。 OpenAI Codex 目前最知名的AI编码工具是OpenAI Codex。它使用了OpenAI的LLMs(GPT-3和GPT-4)训练并构建,通过大量代码的训练,承诺可以在12种语言(包括Go、TypeScript、Perl、PHP、BASH、Ruby、JavaScript和Swift)中编写程序。该算法是在GitHub存储库等网站上公开可用的数万亿行代码的基础上开发的。 特点 它可以根据注释生成程序或为程序提供注释。 它可以将英语算法翻译成任何语言的程序。 在编码过程中进行注释和警报,创建安全可靠的代码。…
Leave a CommentChatGPT和大型语言模型(LLMs)非常灵活,可以创建多种程序。然而,当应用程序受欢迎并且流量增加时,与LLM API调用相关的成本可能变得显著。在处理许多查询时,LLM服务可能还需要较长的等待时间。 为了直面这一困难,研究人员开发了GPTCache,这是一个旨在存储LLM答案的语义缓存项目。开源的GPTCache程序可以通过缓存其输出答案来加快LLMs的速度。当所请求的响应已经在缓存中存储并且之前已经请求过时,这将极大地减少获取它所需的时间。 GPTCache具有灵活和简单的特点,非常适合任何应用。它与许多语言学习机器(LLMs)兼容,例如OpenAI的ChatGPT。 它是如何工作的? 为了正常运行,GPTCache会缓存LLM的最终回复。缓存是用于快速检索最近使用的信息的内存缓冲区。每当向LLM发出新请求时,GPTCache首先查找缓存,以确定所请求的响应是否已经存储在其中。如果答案可以在缓存中找到,它将立即返回。如果缓存中没有找到,LLM将生成响应并将其添加到缓存中。 GPTCache的模块化架构使其易于实施定制的语义缓存解决方案。用户可以通过选择不同的设置来定制每个模块的体验。 LLM适配器通过将各种LLM模型使用的API和请求协议标准化为OpenAI API,统一了它们之间的接口。由于LLM适配器可以在不需要重写代码或熟悉新API的情况下在LLM模型之间移动,它简化了测试和实验。 嵌入生成器使用所请求的模型创建嵌入,以进行相似性搜索。支持的模型可以使用OpenAI的嵌入API。这是使用GPTCache/paraphrase-albert-onnx模型的ONNX,Hugging Face嵌入API,Cohere嵌入API,fastText嵌入API和SentenceTransformers嵌入API。 在缓存存储中,像ChatGPT这样的LLM的响应被保留,直到可以检索。在确定两个实体是否在语义上相似时,会获取缓存的回复并将其发送回请求方。GPTCache与许多不同的数据库管理系统兼容。用户可以选择最符合其性能、可扩展性和最常用数据库成本要求的数据库。 向量存储的选择:GPTCache包括一个向量存储模块,它使用从原始请求中导出的嵌入来识别K个最相似的请求。此功能可用于确定两个请求的相似程度。此外,GPTCache支持多个向量存储,例如Milvus、Zilliz Cloud和FAISS,并为与它们一起使用提供了简单的接口。用户可以选择各种向量存储选项,其中任何一个都可能影响GPTCache的相似性搜索性能。凭借对各种向量存储的支持,GPTCache承诺是可适应的,并满足更多种用例的需求。 GPTCache缓存管理器管理缓存存储和向量存储组件的驱逐策略。当缓存被填满时,替换策略决定哪些旧数据应该从缓存中删除,以为新数据腾出空间。 相似性评估器的信息来自于GPTCache的缓存存储和向量存储部分。它使用几种不同的方法将输入请求与向量存储中的请求进行比较。是否从缓存中提供请求取决于相似度的程度。GPTCache提供了统一的接口和可用实现的库,以确定缓存匹配。GPTCache通过各种相似度算法来确定缓存匹配的能力,使其能够适应大范围的用例和用户需求。 特点和优势 通过GPTCache减少LLM查询延迟,提高响应速度和速度。 由于许多LLM服务采用基于令牌和请求的定价结构,GPTCache可以减少服务成本,限制API调用次数。 GPTCache具有从LLM服务卸载工作的能力,提高可扩展性。随着您接收的请求数量增加,这可以帮助您保持高效运行。 借助GPTCache,可以将创建LLM应用程序的成本降至最低。通过缓存由LLM生成或模拟的数据,您可以在不向LLM服务发出API请求的情况下测试您的应用程序。 GPTCache可以与您选择的应用程序(LLM ChatGPT)、缓存存储(SQLite、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server或Oracle)和向量存储(FAISS、Milvus、Ziliz Cloud)配合使用。GPTCache项目的目标是在GPT-based应用程序中尽可能地重用先前生成的回复,而不是每次都从空白开始,从而实现对语言模型的最有效利用。
Leave a Comment你对数据科学感兴趣吗?这个博客将帮助你启动或发展你的数据科学职业你将学习数据科学家最常用的编程语言,用于清洗、分析、可视化和建模数据
Leave a Comment过去十年来,云计算一直风靡一时,其模式具有复利效应;你托管的组织越多,作为供应商的你就赚越多钱因此,在供应商的角度来看…
Leave a Comment这个故事与我通常发布的内容有些不同它不会是特定工具和技术的介绍,也不是教程或实际案例这一次,我想回答一个我一直…
Leave a Comment使用OpenAI的函数调用功能改造数据管道:使用PostgreSQL和FastAPI实现电子邮件发送工作流程
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