人工智能
《教育心理学》学习2-6
2.2.3记忆训练程序
古希腊和罗马人区分了两种类型的记忆：“天生”（natural）记忆和“人工”（artificial）记忆。前者是与生俱来的，每个人都可以本能地使用；后者可以通过大量记忆方法的学习和实践来训练和提高。为了提高人们记忆的效率，后天进行有针对性的策略训练是一种有效的方式。
先前的研究显示，训练能够增加记忆术的使用效率，对于老年人（Jennings，Webster, Kley
深度解析 MySQL 与 MCP 集成：从环境构建到 AI 驱动的数据交互全流程
前言在当前大语言模型（LLM）应用开发的浪潮中，MCP（Model Context Protocol）协议正在成为连接 AI 模型与本地数据设施的关键桥梁。本文将以 MySQL 数据库为例，详细拆解如何通过 MCP 协议让 AI 模型直接操作关系型数据库，涵盖从服务器发现、数据库架构设计、数据初始化
单细胞 & 空间整合去批次方法比较（2）
作者，追风少年i
开头先放一张marker表，供大家参考
marker list
这一篇内容很简单
接上一篇，上一篇文章单细胞 & 空间整合去批次方法比较介绍了以下几种方法整合去批次的代码
CCA
merge
SCT
merge & SCT
merge加harmony
SCT && harmony
关于上述方法我只强调一点，就是ScaleData的时
Yarn上运行Hello World
前言
上文提到yarn类似一个分布式操作系统，那么我们就可以自定义写一些应用在这个操作系统上运行
当然也不能太过随意写，我们要运行在操作系统上就必然要遵守操作系统本身的规矩
Yarn
Yarn体系中，用户的主程序被称作ApplicationMaster，当然我们可以在ApplicationMaster中继续向RM申请资源来执行子程序，比如MapReduce中的MapTask和ReduceTask都
7.一文搞懂Flink中窗口的概念
1.前言
在上一篇文章当中说了，如果需要进行双流join操作，可以选择在窗口的范围内进行，join操作会以窗口范围内的所有数据做inner join，然后将匹配到的所有数据交给计算函数进行处理，这就是窗口join的执行方式，但是这里也有一个之前没有提到过的概念，那就是“窗口”。
窗口在数据计算的过程中很常见，它要做的实际上就是在没有尽头的数据流中切割出一段一段的范围区间，然后对这个区间的数据进行相
现代数据栈，谁主沉浮？
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2022年已经没有人谈大数据这个概念，不是它失败了，恰恰是因为它成功了。成功技术的吊诡之处在于，它最终会被认为是理所当然，消失在背景音中。
从最近的新闻热点里，我们不难看到大数据的身影，例如大数据加持的金税四期，疫情防控下的大数据时空伴随者等等……
随着SaaS的普及和深入，数据驱动成为共识，云计算以及云端数据仓库的发展，逐渐有了
Python编程语言：2025年AI浪潮下的技术统治与学习红利
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作者简介
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前言/序言
2025年5月，Python与第二名 C++ 之间的市场份额差距首次超过了 15%，创造了TIOBE榜单历史。这意味着 Python 不再只是“热门”，而是遥遥领先，成为编程世界统治级别的语言。从现实情况来看，Python 在数据
HBase——RegionServer宕机数据恢复
前言
HBase采用类LSM的架构体系，数据写入并没有直接写入数据文件，而是会先写入缓存（Memstore），在满足一定条件下缓存数据再会异步刷新到硬盘。为了防止数据写入缓存之后不会因为RegionServer进程发生异常导致数据丢失，在写入缓存之前会首先将数据顺序写入HLog中。如果不幸一旦发生RegionServer宕机或者其他异常，这种设计可以从HLog中进行日志回放进行数据补救，保证数据不
使用Java飞算AI快速开发Spring Boot OA管理系统
#飞算JavaAI炫技赛 #Java开发
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基于Java飞算AI的Spring Boot OA管理系统开发实践
数字化办公时代的管理系统革新
OA系统的核心价值与开发挑战
Java飞算AI：企业级开发的智能引擎
Java飞算AI开发体验
第一步：安装Java飞算插件
第二步：智能需求分析
第三步：智能接口设计
第四步&#x
