c odbc连接数据库  内容精选
  • 自增主键 - 向量数据库

    自增主键的实现原理 在传统的单机数据库中,对自增主键赋予一个全表唯一的值是非常容易实现的,但当该特性引入到分布式数据库时,会变得比较复杂,大体上业界有三种基本的实现方式,现简介如下: 1. 中心节点赋值 通过引入一个中心节点,由中心节点统一管理自增序列,每当客户端需要写入一行时,中心节点申请,中心节点按照单调递增的方式来分配一个全表唯一的值。

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  • Row 操作 - 向量数据库

    BatchSearchResponse ; //导入包 成员名 类型 用途 results ListC;SearchResponse> 查询的结果 SearchResponse 插入或更新回复,向量数据库向客户端返回插入或更新请求的执行结果,拥有getter通用方法,通用方法可以参考通用说明。 Java 复制 1 import com . baidu . mochow . model .

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  • 调用说明 - 向量数据库

    公共头域将在每个云数据库 VDB API 中出现 公共响应头 参数名称 描述 x-bce-request-id 请求ID,云数据库 VDB 后端生成,并自动设置到响应头域中 Content-Type application/json;charset=utf-8 最终请求形式 请求 最终的请求由以下几部分组成: 请求域名: 如北京区域的域名为vdb.bj.baidubce.com。

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  • 产品优势 - 向量数据库

    产品优势 VectorDB是百度完全自研的分布式向量数据库产品,旨在为用户提供高效可靠的向量数据处理解决方案。数据库采用分布式架构,具有高可用、高可靠、高性能、强扩展和安全特性,能轻松扩展以支持海量高维向量数据存储和检索,支持包括百度文心在内的主流大语言模型框架集成,适用于各种行业和场景与大模型相关的应用开发,如知识库、RAG类应用、AISearch类应用、内容管理系统、图像识别等。

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  • 文档抽取:大模型驱动的信息解锁之 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 本次直播已结束,点击观看回放 文档抽取:大模型驱动的信息解锁之 千帆大模型训练营 讨论区 暂无数据 直播详情 课程主题:文档抽取:大模型驱动的信息解锁之 点击下载资料 课程目录 大模型新质生产力、加速产业智能化变革 智能文档分析平台架构概述 文档抽取产品特点详解和实操 相关话题内容 智能文档分析平台

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  • API接口说明 - 云数据库FusionDB | 百度智能云文档

    String 集群id clusterName String 集群实例名字 endpoint Object 集群入口信息: { port : 6600, //数据库端口 address : xxx.xxxjxjkp1fimpb.baidu.com , //数据库连接地址 vnetIp : 192.0.0.4 , //vnet IP地址 inetIp : 180.0.0.4 , /

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  • 【通知】MongoDB CVE-2025-14847 漏洞风险说明及规避建议 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档

    影响范围 当实例同时满足以下条件时,可能受到该漏洞影响: 在生产环境实例中开启公网访问 数据库访问白名单配置为 0.0.0.0/0 数据库参数 net_compression_compressors 配置为 zlib 当客户端在建立连接时请求使用 zlib 压缩算法,实例即满足该条件。

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  • 通用方法(必读) - 向量数据库

    setTable String 无 设置表名 setRows ListC;Row> 无 设置插入的行 getter: 方法 参数类型 返回值类型 功能 getDatabase 无 String 获取数据库名 getTable 无 String 获取表名 getRows 无 ListC;Row> 获取插入的行 builder: 可以通过InsertRequest.builder()获取一个

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  • 使用CFC管理依赖包-Python - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    先运行以下看看 /opt 目录下没有内容 5.引入layer,在函数的配置里点击添加 在弹窗中选择刚刚创建的python_test 选择版本1,点击确定 最多可以添加5个,如果有多个,如果有同名文件存在序号大的会覆盖序号小的。

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  • 查询企业认证详情 - 超级链可信证XUPEREVID | 百度智能云文档

    8fbb2634dc7882d7e21/2015-08-11T04:17:29Z/3600/host/74c506f68c65e26c633bfa104c863fffac5190fdec1ec24b7c03eb5d67d2e1de

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