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Obsidian的顶级同步方案 Obsidian作为知识管理的神器,同步功能可是重中之重!它能让你的知识体系在任何设备上都能保持一致,随时随地可访问。 目前市面上有哪些同步方案呢? 1️⃣ 官方同步:稳定且方便,但价格稍高,每月$4。 2️⃣ Remotely save:虽然便宜,但可能会出现中断、冲突等问题。 3️⃣ Self-hosted LiveSync:这个方案超赞!同步时间秒级,而且稳定可靠。只需花点时间学习如何使用docker搭建,就能享受媲美官方的同步体验。 ᦐ𐦍时,Self-hosted LiveSync推荐使用CouchDB,这是一个开源的、具有版本控制的文档数据库。设置完成后,你可以进行端对端同步密码的设置,确保数据安全。 现在,无论你在哪里,都能轻松访问和更新你的知识体系啦!快来试试吧!
实例 Docker中运行CouchDB服务,Docker 中文文档,这里有一个例子,使用数据卷在两个CouchDb之间共享相同的数据容器,这个可以用于热升级,测试不同版本的CouchDB数据等等。 创建第一个数据库 现在我们创建,网页链接
全栈开发工程师必备技能清单 全栈开发工程师需要掌握哪些技术?这里有一份总结供你参考! 砦𐦍技术 关系型数据库:如MSSQL、MySQL、Postgres等。 非关系型数据库:如MongoDB、CouchDB、Cassandra等。 前端开发 HTML/CSS:基础前端技术。 Javascript:核心前端语言。 React/Vue:现代前端框架。 Angular:企业级前端框架。 砥端开发 PHP:服务器端脚本语言。 Node.js:异步I/O框架。 Python:通用编程语言。 Java:面向对象编程语言。 Ruby:灵活的编程语言。 ️ DevOps技术 自动化框架:如Ansible、Jenkins等。 容器化技术:如Docker、Kubernetes等。 虚拟化技术:如VMWare、Vagrant等。 消息队列:如Kafka、RabbitMQ等。 基础设施技术 AWS:云服务提供商。 Azure:云服务提供商。 Elasticsearch:搜索引擎。 Redis:内存数据存储。 Neo4j:图形数据库。 这份总结涵盖了全栈开发工程师需要掌握的基础技术和前沿技术,帮助你全面了解这个职位的技能要求。你觉得还有哪些技术是必不可少的?欢迎分享你的看法!
大数据分析必备技能清单 很多人都想转行做大数据分析,但不知道该从哪里开始。别担心,我来给你梳理一下需要掌握的关键技能。 统计学基础 首先,统计学是大数据分析的基石。不仅仅是简单的平均值、中位数、标准差和方差,还包括概率、假设检验等高级概念。你需要能够建模,否则你的分析结果可能会差之千里。当然,如果你只是想做个一般的大数据分析师,不需要太深的高等数学知识,但要成为顶尖的大数据分析师,还得继续学习。 Excel技能 𛊥䚤Excel也是大数据分析的重要工具。虽然不需要掌握所有的高级功能,但常用的函数如SUM、COUNT、SUMIF、COUNTIF、FIND、IF、LEFT/RIGHT、时间转换、透视表和各种图表制作等都要熟悉。如果数据量不大,Excel能解决很多问题,比如筛选脏数据、排序和挑选满足条件的数据等。 分析思维 分析思维也是必不可少的。你需要练习结构化思维、思维导图、SMART原则、5W2H、SWOT分析等。不一定要掌握得很深,但至少要了解一些基本概念。 数据库知识 大数据就是数据量大,Excel解决不了的时候就需要用到数据库。关系型数据库如Oracle、MySQL、SQL Server等,你需要学习使用SQL语句进行筛选、排序和汇总。非关系型数据库如Cassandra、MongoDB、CouchDB、Redis、Riak、Membase、Neo4j和HBase等,至少要了解一两个,比如HBase、MongoDB和Redis。 业务知识 对于大数据分析师来说,了解业务比了解数据更重要。了解行业业务走势对数据分析结果至关重要。如果不了解业务,你的分析结果可能不是别人想要的。 开发工具及环境 𛊦后,一些常用的开发工具和环境也要掌握。比如Linux操作系统、Hadoop(存储HDFS,计算Yarn)、Spark以及其他中间件。常用的编程语言有Java和Python。如果你自学能力强可以自学,不然可以选择一些培训机构。 希望这份清单能帮你找到方向,祝你在大数据分析的道路上越走越远!
数据库生态系统全景图:现代数据管理的必备 在当今数字化时代,选择合适的数据库系统至关重要。数据库生态系统涵盖了从传统关系到现代SQL数据库,再到NoSQL数据库的多样性。以下是一些主要的数据库类别及其代表产品: SQL数据库生态系统 传统关系数据库管理系统(RDBMS): PostgreSQL, Oracle, MySQL, SQLite, Microsoft SQL Server, IBM DB2, Amazon RDS “现代”SQL数据库: CockroachDB, VoltDB, supabase, MariaDB, 8base, yugabyteDB, Timescale, PlanetScale, Neon, d0lt 生成值(Generative Value): OLAP数据库: ClickHouse, DuckDB, Rockset, Doris, Druid, Amazon Athena, Pinot, StarRocks 数据仓库: Snowflake, Oracle Data Warehouse, Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Databricks SQL, Firebolt, IBM Db2, Teradata NoSQL数据库生态系统 文档数据库: CouchDB, MongoDB, Azure Cosmos DB, Amazon DocumentDB, Cloud Firestore 图数据库: Dgraph, Neo4j, ArangoDB, Memgraph 向量数据库: Pinecone, Milvus, Chroma, Weaviate 时间序列数据库: InfluxDB, DolphinDB, Timescale, Prometheus 搜索数据库: Elasticsearch, Algolia, Meilisearch, Solr 键值数据库: Redis, Memcached, Amazon DynamoDB, KeyDB 多模型数据库: TileDB, Fauna, ArangoDB, SurrealDB 宽列数据库: Cassandra, Apache HBase, Scylla, DataStax 选择合适的数据库系统需要根据具体的应用场景和需求来决定。无论是传统关系型数据库还是现代的NoSQL数据库,每种类型都有其独特的优势和适用场景。
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