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Unity引擎基础知识
Unity基础知识概要 1. 创建工程 在Unity中，首先需要通过Unity Hub创建一个新的项目。点击“New Project”按钮，然后为项目命名并选择保存路径即可完成创建。 2. 物理引擎和UI系统 Unity内置了强大的物理引擎，可以模拟现实世界的物理现象，如重力、碰撞等。同时，Unity也提供了UI系统，允许开发者创建和管理用户界面元素。 实践项目：通过实际操作和完成项目来巩固所学知识，例如在Unity官方开发者社区中找到相关案例和示例项目。 社区交流：加入Unity开发者社区，与其他开发者交流心得和经验。 在Unity中实现高级UI设计和交互，需要掌握多个方面的知识和技能。 可以通过官方手册或相关教程来学习这些基础知识。 参考和应用实际的示例和源代码可以加深理解。
1.7K10编辑于 2024-10-16 - 来自专栏迁移内容
MySQL：引擎知识点盘点
本篇内容包括：MySQL 引擎简介、InnoDB与MyISAM存储引擎之间的比较以及其他常用引擎。 一、MySQL 引擎简介 存储引擎是数据库的核心，MySQL的存储引擎架构被设计为可插拔式架构模式，也就是在不影响任何业务逻辑的情况下，我们可以随时替换当前的存储引擎，以达到以存储和性能方面的需求。 MySQL的Server层与存储引擎层通过MySQL服务器提供统一的API接口与存储引擎进行交互,Server不关心底层存储引擎的实现细节，而不同的存储引擎对数据的存储与处理、查询都有自己的实现。 虽然mysql支持种类繁多的存储引擎，但是常用的就那么几种：MyISAM、InnoDB、MEMORY、ARCHIVE 查看存储引擎：MySQL支持多种存储引擎，如果我们想查看自己的MySQL服务器支持多少种存储引擎 Innodb存储引擎，如果中间有MyISAM存储引擎的数据表，如果进行事务回滚，MyISAM并不会回滚到之前的状态，因此MyISAM不支持事务。
40920编辑于 2022-12-01 - 来自专栏开源部署
MySQL存储引擎入门基础知识
两种：MyISAM: MyISAM是默认的存储引擎。 每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件，每一个文件的名字均以表的名字开始，扩展名指出文件类型。 InnoDB（MySQL5.7支持的版本）： 事务型数据库的首选引擎，支持ACID事务，支持行级锁定。InnoDB是为处理巨大数据量时的最大性能设计。 InnoDB存储引擎完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和 索 引而维持它自己的缓冲池。 查看表使用的存储引擎类型的方法： 1.show table status from 库名 where name = ‘表名’ 2.use 数据库； show create table 表名； 修改表使用的存储引擎类型的方法： 1.alter table table_name engine =引擎 2.vim /etc
66310编辑于 2022-08-16 腾讯云智能知识引擎产品概要
一、产品定位与核心亮点 腾讯云智能知识引擎是一款基于大模型的企业级智能体应用开发平台，核心技术属性为分钟级搭建大模型应用。 核心业务场景与痛点： 知识问答与平台：企业知识多为流程及操作性内容，形式丰富复杂（图文并茂、排版不规则、流程形式多样），传统检索易出错 智能分析与决策：需使用大模型进行分析并指导行动，如智能招采中的供应商辅助评审 、AI搜索、数字分身、情感陪伴等 能力层：文字识别、图像理解、AI语音、大模型服务 基础层：腾讯混元大模型、高性能计算集群、云存储设施 硬核指标 解析准确率：基于OCR大模型解析引擎，识别准确率提升3倍 背景：车辆说明书包含复杂的图文混排内容，传统检索方式效果不佳 解决方案：使用标准模式，基于OCR大模型解析引擎处理图文混排PDF 成效：实现精准的知识问答，支持多模态检索，识别准确率提升3倍 案例2： 五、技术核心能力 RAG能力套件：解析+切分+检索全流程优化 语义切分大模型：业内首个语义切分大模型，擅长复杂图文表感知与理解 多模态支持：深入上百个客户应用场景，针对性训练 工具调用能力：支持搜索引擎
8010编辑于 2026-05-30腾讯云大模型知识引擎产品概要
一、 产品定位与核心亮点 腾讯云大模型知识引擎是一个基于大语言模型的知识应用开发平台。 支持文档解析、向量检索、知识库管理、对话测试与发布等功能。 技术内核：依托OCR大模型解析引擎、多模态大模型、业内首个语义切分大模型与基于混元大模型技术的行业大模型。 解决方案：利用引擎准确解析技术文档，基于私域知识担任工程师的专业助手。 成效：内部技术人员的知识查询效率提升50%。 未来计划借助腾讯云大模型知识引擎打造大熊猫“AI大模型奶爸”。 成效：阶段成果显示，识别圈养大熊猫进食、喝水和睡觉等日常行为的准确率超过了80%。 总结 腾讯云大模型知识引擎通过其专业的多模态复杂知识处理能力和易用的开发部署流程，在金融、教育、工业、政务乃至生态保护等多个领域得到应用，并在问答准确率、工作效率提升等方面取得了显著的量化的效果（如准确率最高提升至
13410编辑于 2026-05-31- 来自专栏编程心路
语言小知识-MySQL数据库引擎
MySQL 数据库支持插拔式的存储引擎，可以很方便的更换不同的数据库引擎，相比较而言，赛车手更换引擎就没那么方便了。 查看MySQL包含的数据库引擎.png 下面我将一一介绍这些数据库引擎。 InnoDB 引擎： 自从 MySQL5.6 后，InnoDB 就是 MySQL 默认的存储引擎，在这之前是 MyISAM 引擎。 从上图中可以看到，社区版的 MySQL 并不支持 FEDERATED 引擎。 除了上面这些数据库引擎，你还可以使用自己开发的数据库引擎，MySQL 提供了很好的扩展性。 3、怎样选择 MySQL 数据库引擎？ 根据自己的需要使用数据库引擎，才能发挥出数据库的性能和满足实际的需要。在选择 MySQL 数据库引擎之前，你要考虑下面几个问题。 1、是否需要支持事务？
2.1K40发布于 2018-12-18 腾讯云大模型知识引擎产品概要
一、 产品定位与核心亮点 腾讯云大模型知识引擎是一个基于大语言模型的企业级知识应用开发平台。 解决方案： 通过知识引擎接口直接写入文档库，支持针对文档直接问答。 利用大模型支持教学大纲设计、习题解析，并通过模型精调提升准确率。 结合数智人技术进行生动的前台展示。 解决方案： 利用知识引擎准确解析复杂表格文档，通过大模型理解推理生成答案。 应用大模型的数学计算、范围判断及方案框架生成能力。 成效： 创建行业知识库“榕博士”，促进知识共享。 解决方案： 聚焦酒店及全栈旅游业务，通过大模型知识引擎提升问答效果。 自动判断意图、识别槽位并生成拟人化回复话术。 成效：意图识别准确率提升，对话构建成本降低，从而提升了服务质量和运营效率。 解决方案： 售后环节：将官网FAQ、技术文档等知识注入，在工单、企业微信等四大服务场景集成知识引擎能力。 售前环节：在云知平台添加AI助手，智能查询知识库。
13510编辑于 2026-05-31- 来自专栏DBA随笔
关于Memory存储引擎的知识点
关于Memory存储引擎的知识点 Memory存储引擎在日常的工作中使用的是比较少的，但是在MySQL的某些语法中，会用到memory引擎的内存表，它有以下几个特点： 1、内存表的建表语法是create 这种数据和索引分开存放的数据组织形式，我们称之为"堆组织表"，这点区别于Innodb 存储引擎的"索引组织表" Innodb和memory存储引擎的区别 1、Memory存储引擎的数据存储顺序和插入顺序相同 2、当数据文件有空洞的时候，innodb存储引擎插入数据需要在指定的位置插入，而memory存储引擎只要找到空隙就可以插入 3、当数据位置发生变化的时候，memory存储引擎需要修改所有的索引，而innodb 4、innodb存储引擎查询的时候有"回表"，而memory存储引擎不需要回表。 5、innodb存储引擎支持varchar，而memory存储引擎不支持，所有的varchar都当做char处理，除此之外，memory存储引擎还不支持blob和text字段。
1.3K10发布于 2020-06-28 - 来自专栏SEO
「知识」2018年搜索引擎优化指南
最近有空时，就在看Brian Dean写的有关SEO相关的文章，个人觉得写的非常不错，虽然内容写的仅仅是针对Google搜索引擎的SEO优化内容，但在这里面有着很不错的想法，同样适合百度搜索引擎优化，在这给各位同学分享有关 2018年搜索引擎优化指南 时本文总计约1600个字左右，需要花6 分钟以上仔细阅读。 2018年搜索引擎优化（SEO）需要从哪几方面开始优化呢？ 在下面，我给大家逐条的分析解释下，希望每次SEO知识的分享，都能让你学到新的东西。 重点：Baidu、Google等搜索引擎的首要任务就是向用户展示最佳结果。在大多数情况下，“最佳”结果不是关键字填充内容。 相反，最好的网页是涵盖了整个主题。 6 关注语音搜索优化 对于，语音搜索，在之前也多次提到过，对于，还不是很熟悉的同学，可以看看我前面写的有关语音搜索的文章：“「知识」语音搜索将是SEO新的挑战与机遇”和“「研究」分析语音搜索排名因素”
1.2K80发布于 2018-05-17 - 来自专栏HACK学习
网络安全知识垂直搜索引擎
网络安全学习垂直搜索引擎 让你在学习的道路上不再迷惘和大海捞针似的找寻答案 搜索示例 例如：文件包含漏洞 反序列化漏洞 SQL注入 还可以按照不时间和标题来选择你要找的答案和需要和想要学习的知识和漏洞挖掘姿势
56950发布于 2019-08-07 - 来自专栏DBA随笔
Innodb存储引擎的几个小知识点
// Innodb存储引擎的几个小知识点 // 01 innodb_old_blocks_time参数 在Innodb存储引擎中，采用LRU算法来来对热数据进行管理的。 innodb存储引擎本身是多线程模型，因此，后台有多个不同的线程，它们各司其职，互相配合，完成内存池的刷新操作。 02 Checkpoint的分类 今天翻看《MySQL技术内部Innodb存储引擎》一书时，发现书上讲Checkpoint动作分成了下面几类，这里记录下： ? 除此之外，还查到一个知识点，就是可以通过参数来关闭这个异步IO的功能,如下： mysql> show variables like "%use_native%"; +-----------------
1K10发布于 2020-02-27 - 来自专栏架构师成长之路
搜索引擎-倒排索引基础知识
搜索引擎的索引 1.单词——文档矩阵 单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型，图3-1展示了其含义。 搜索引擎的索引其实就是实现“单词-文档矩阵”的具体数据结构。可以有不同的方式来实现上述概念模型，比如“倒排索引”、“签名文件”、“后缀树”等方式。 2.倒排索引基本概念 文档(Document)：一般搜索引擎的处理对象是互联网网页，而文档这个概念要更宽泛些，代表以文本形式存在的存储对象，相比网页来说，涵盖更多种形式，比如Word，PDF，html 单词编号(Word ID)：与文档编号类似，搜索引擎内部以唯一的编号来表征某个单词，单词编号可以作为某个单词的唯一表征。 单词词典(Lexicon)：搜索引擎的通常索引单位是单词，单词词典是由文档集合中出现过的所有单词构成的字符串集合，单词词典内每条索引项记载单词本身的一些信息以及指向“倒排列表”的指针。
1K10编辑于 2022-04-14 - 来自专栏旧云博客
各大搜索引擎站长平台（seo小知识）
百度查找占比67.09%，神马查找占比6.84%，搜狗查找占比18.75%，其他查找占比2.08%，谷歌查找占比2.57%，必应查找占比2.6%站长渠道是查找引擎官方提供的的辅助网站优化办理的官方工具， 也是各大查找引擎针对网站推出的的一些优化方向和算法整改的交流渠道，基本上从事网站优化离不开站长渠道。 目前来说一共有七大搜索引擎，也就有七大站长平台。 虽然很多人黑他算法差，给钱就给排名广告多，但你无法否认，搜索引擎别人就是老大。 搜狗站长渠道是继百度和360之后上线的一个站长渠道，功用比较前两家堪称简练，只有一些简单的网站优化功用提供，再加上这几年优化行业有点不景气，搜狗搜索的流量也不上，搜狗站长渠道简直很少更新，现在站长学院的知识分享还停留在
1.6K11发布于 2021-08-09 - 来自专栏IT综合技术分享
知识分享之MariaDB——MyISAM与Innodb引擎的区别
知识分享之MariaDB——MyISAM与Innodb引擎的区别 背景 日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列， 开发环境 系统：windows10 数据库：MariaDB 内容 目前国内使用MariaDB/MySQL数据库的有很多，但是很多小伙伴可能不了解该数据库创建一个库时是需要根据实际情况进行使用不同的内置引擎的 ，下面我就对于常用的两种引擎进行做一下对比，便于有需要的小伙伴们快速选择出当前场景下需要使用的引擎。 类型 MyISAM引擎 Innodb引擎 事务支持性 不支持，非事务型，高速存储和检索 事务型，支持4个事务隔离级别 适用场景 查询类占整个软件的大部分，并发性弱的场景 新增、修改等占整个软件的大部分 总结： 仅有查询没有高并发，用MyISAM 必须用事务，用Innodb 大量插入或修改，用Innodb 全文检索，用MyISAM 高并发：Innodb 本文声明： 本作品由 cn華少 采用 知识共享署名
45410发布于 2021-11-24 - 来自专栏AI知识管理
多种搜索发起机制的无监督AI知识引擎
传统搜索的发起往往来自于关键词、短语甚至是表示符号，定位目标通常是文本文件或者是多模态文件本身，而随着大数据的爆发，想要获得更广泛的命中知识对于当下这类搜索意图相对狭窄的搜索所发起方式已经变得掣肘 文昕(TextLink)根据预设模型全量计算并生成全量知识库中基于用户指定语义关系的文件（文档等多模态文件）的关系图谱，我们把这样的应用称为“文档发现”。 文档发现的图形跨文本类型、文本集、通过各类语义图形，进行融合计算，得出包含各类语义线索、知识脉络、情报画像、产业链路组成的文件知识图谱。图片
30100编辑于 2022-10-16 腾讯数字人与大模型知识引擎产品概要
大模型知识引擎是基于腾讯混元大模型与向量数据库构建的PaaS平台，核心属性为私域知识增强与多轮对话自动流程控制。 知识引擎架构：包含知识导入（Word/PDF/PPT/URL/音视频）、知识解析（布局分析、元素排序）、知识加工（提取问答、生成摘要）、知识问答（大模型阅读理解、多轮对话改写）。 私域知识：结合向量数据库，解决大模型“张冠李戴”问题，敏感数据无需进入模型训练，知识库实时更新。 部署灵活性：支持SaaS、PaaS、私有化部署，客户可免费打造自主数字人品牌。 解决方案：使用大模型知识引擎，自动判断意图和识别槽位，生成相应API并自动调用。聚焦酒店业务（查询、预定、修改、取消），后期推广至机票、旅游全栈场景。 接入代理人工具，基于知识中台实现跨文档异构知识理解。 成效：售前场景减少后台客服压力，提升回答准确率；大模型客服成为营销、理赔、健康管理知识集一身的专业管家，提升代理人服务能力。 3.
14700编辑于 2026-05-31- 来自专栏数据科学与人工智能
R语言玩数据：数据+算法+计算引擎+知识表达
作者：陆勤 ---- 摘要：介绍玩数据的四部曲，分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 文章《R语言玩数据：R语言和数据》介绍了R语言和数据。 本文介绍玩数据的四部曲，分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 一、数据 ? 数据的观点，如下： 玩数据首先要拥有数据，”巧妇难为无米之炊“。 业务问题是什么？预期目标是什么？ 数据的商业价值需要通过分析和挖掘，然后以有效地知识表达出来，才能实现“数据变现”或者基于数据创造新的商业模式。 如何从数据中学习到有用的知识，就需要算法+计算引擎+知识表达。 二、算法 ? 三、计算引擎 ? 算法要让计算机来执行，面对各种逻辑弄清楚后，落地就是“计算”了。因此，熟悉常用的计算引擎和选择合适的计算引擎，也是非常重要的。 数据人网的数据技术里面包括R、Python、Hadoop和Spark，实则它们都可以当作一种计算引擎。关于计算引擎的使用，唯一的建议，根据具体的问题选择合适的计算引擎，秉持“不负荷和不浪费”的原则。
83660发布于 2018-02-28 - 来自专栏开发运维工程师
应用实战｜大模型驱动的智能知识引擎
引言大模型（LLM）时代的知识引擎革命、技术的突破性进展，正在重塑知识管理与应用的范式。从海量非结构化数据中提炼结构化知识，实现精准检索、推理与决策支持，已成为企业智能化转型的核心竞争力。 本文将通过技术解析、代码示例与实战案例，深入探讨如何构建基于大模型的智能知识引擎。 ，知识图谱是知识引擎的骨架，大模型可显著提升实体识别与关系抽取效率。 医疗知识引擎应用：在医疗诊断中结合病人的症状描述（文本）、X光片（图像）和心电图（信号数据）来进行更精确的诊断。 立即动手构建属于自己的第一个知识引擎刻不容缓，现在就开始动手起来吧。
1.1K31编辑于 2025-03-05 腾讯数字人与大模型知识引擎产品概要
配套的大模型知识引擎基于腾讯自研行业大模型与向量数据库，为企业提供精准、可溯源的智能问答能力，解决了传统客服机器人“不智能”的痛点。 客户服务场景：企业客服部门受限于知识维护量大、问答覆盖率低、接待效率低。大模型知识引擎能自动化学习企业知识库，提供精准问答，降低对人工配置的依赖。 三、 应用框架和功能介绍 功能框架 产品体系主要包括数字人生成平台与大模型知识引擎两部分。数字人平台支持从音色定制、形象生成到视频/直播输出的全流程。 知识引擎则涵盖知识导入、解析、加工到智能问答的全链路PaaS能力。 硬核指标 视频生成效率：1分钟视频仅需0.5分钟（1:0.5）生成。 （来源：交互式数字人部分） 大模型知识引擎优势： 精准知识处理：结合向量数据库，有效解决通用模型“张冠李戴”的事实错误，答案准确率在试点场景可达93%。
13710编辑于 2026-05-31- 来自专栏AI
腾讯云平台调用实操步骤（TokenHub 知识引擎）
腾讯云平台调用实操步骤（TokenHub/知识引擎）（一）前期准备注册腾讯云账号并完成实名认证。开通腾讯云大模型服务平台（TokenHub）或知识引擎原子能力（LKEAP）。 （二）创建APIKey（调用凭证）登录腾讯云控制台→进入TokenHub/知识引擎→左侧「API密钥管理」。
83410编辑于 2026-04-23
腾讯云开发者
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