SQL查询中的窗口函数(主要以 PostgreSQL 为例)
在传统 SQL 中,我们使用 GROUP BY 和聚合函数(如 SUM, AVG)进行数据汇总。但这种方式存在一个核心局限: 聚合后行数会减少。比如按部门计算平均销售额,原始的员工个体销售记录就“消失”了。
在传统 SQL 中,我们使用 GROUP BY 和聚合函数(如 SUM, AVG)进行数据汇总。但这种方式存在一个核心局限: 聚合后行数会减少。比如按部门计算平均销售额,原始的员工个体销售记录就“消失”了。
1.千万别把密钥放前端 这是我见过最多人掉坑的地方。前端调用大模型 API 最忌讳的就是把密钥写在代码里,因为无论你怎么混淆,最终都能被扒出来。正确做法就是——永远通过后端转发。前端只传用户输入,后端再负责真正的 API 请求。 我一开始嫌...
核心优势:
你是否经历过这种绝望: 在电脑上用 Python 训练好了一个完美的 PaddlePaddle 模型,老板突然说:“挺好的,明天把它做到 Android App 里给我看。”
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文本生成型 Transformer 的工作原理是 下一个 Token 预测:给定用户输入的文本提示,模型预测最可能的下一个 token(单词或子词)。
使用ai的方法解决多音字问题。
Qt 官方本身提供了 QStyle 体系,但如果想做到:
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