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省级农商行核心系统升级：OceanBase 分布式架构的 4 条选型逻辑
<p>在金融数智化转型加速推进的当下，头部银行的技术实践正成为行业最具价值的参考样本。为此，权威媒体《金融电子化》聚焦万亿级银行核心系统升级这一重要议题，持续推出系列专访，深入探访这些银行的技术决策与落地实践。<br/></p><p>日前，《金融电子化》记者专访江西农商联合银行金融科技部总经理付攀，围绕分布式数据库在ECIF、业务中台、统一支付、现金管理等核心系统的规模化落地，深入探讨其体系化选型逻辑、整
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KaiwuDB V3.3.0 发布：S3 冷热分层存储与主备集群能力全面增强，AIoT 数据底座再升级
KaiwuDB 发布 V3.3.0，围绕存储成本、业务连续性和运维效率三个方向更新。新增 S3 冷热分级存储、主备集群同步增强、双副本仲裁节点 raft log、时序视图管理和多类压缩算法，面向工业物联网、数字能源、车联网等场景提供更完整的数据管理能力。本次 KaiwuDB V3.3.0 发布同步免费试用期延长至 30 天，测点数量不限，新老用户可下载或升级体验。一、版本定位KaiwuDB 是专为
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Agent 支线知识：Personal Agent 如何理解个人意图？
Personal Agent 如何结合长期记忆与当前情境，理解并补全个人意图。
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从知识沉淀到编程范式：AI Coding 项目冷启动落地实践
本文基于 SmartFlow 实践，提出存量业务 AI Coding 冷启动方法：从历史代码和需求中沉淀可复用 Skill，新需求通过规格化、评审、受控实现、验证联调与知识回写闭环交付，降低协同开发成本，推动 AI 成为持续积累的团队资产。
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如何定位存储过程的性能热点
一个跑了几分钟的存储过程，内部有几十个子程序调用，瓶颈在哪个函数、哪一行？常规手段要么靠 dbms_output 在各处埋点（改代码、反复重跑），要么上 10046 跟踪（看到的多是 SQL 层的信息，PL/SQL 自身的函数调用层级看不清）。Oracle 在 11g 给出的专用工具是 PL/SQL 层次化剖析器：DBMS_HPROF 包。它记录每一次函数调用的层级关系与耗时，结果落库，一条 SQ
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第86期 Oracle执行计划，彻底搞懂Oracle的执行计划
Oracle的执行计划，在哪里能找到执行？对于经常和数据库打交道的朋友，优化sql时，最常见的就是执行计划，那么，什么是执行计划呢？市面上有非常多资料可以帮助理解执行计划，各类资料的实际参考效果参差不齐。我个人认为讲解质量最高的资料来自《Troubleshooting Oracle Performance》（ISBN：1590599179）。也可以参考 Oracle 11g 的官方文档也是最权威的
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Oracle 19c CDB多租户架构常用命令与实战操作手册
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北京InfoComm China迈向20周年：领航产业， 打造全年常态化专业视听商贸服务平台
2026年10月23日，北京讯——亚太地区聚焦专业视听及集成体验技术前沿趋势的专业商贸展会，北京InfoComm China正式公布展会战略升级规划。伴随行业评估逻辑转向买家质量、真实商机与参展效益，展会将由传统“年度一次性展会”迭代升级为全年常态化商贸服务平台，并同步落地区域巡展、20周年专属参展计划、加码全渠道市场推广资源，为2027年第二十届北京InfoComm China蓄能，与产业伙伴共
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数据同步工具 NineData 社区版 V5.4.0：新增 16 条复制链路，增量复制性能大幅优化
NineData 社区版 V5.4.0 本次更新主要围绕：数据库 DevOps 新增 GBase 8A、Snowflake 数据源适配，敏感数据保护与 SQL 任务覆盖更多数据库类型，治理与审批体验持续增强；数据复制与对比新增 16 条链路，累计支持 715 条，Kafka 目标端支持 Debezium 格式，增量复制性能优化；AI Agent 新增结构设计与发布 Skill，ChatDBA 交互与后台任务能力增强；基础服务新增脚本自定义通知渠道，丰富告警与通知投递方式。
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胖头鱼的技术专栏-481 MySQL 替代怎么选？聊聊 OceanBase 集中式的五个优势
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PowerContext 1.4.0 发布：开发做到一半 - 企业级数据库实践
<p>你在 Codex 里排查一个 bug。问题找到了，代码也改了几处，正准备补测试，发现额度快用完了。</p><p>于是，你打开 Claude Code 或 ZCode 或 KIMI code，想接着做。</p><p>代码还在，但前面为什么这样改、哪些地方已经检查过、还有什么没验证，新会话并不知道。你又翻回旧对话，把任务背景和当前进度整理一遍，再贴过去。</p><p>如果直接复制整段聊天，里面还夹着已经放弃的方案和没确认的猜测。接手的 Agent 还得重新
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紧急补丁修复未授权代码执行漏洞，AI 信任边界问题浮出水面
GitLab 于周三发布社区版(CE)和企业版(EE)更新，修复了十几个漏洞和安全问题，其中包含一个允许未经身份验证用户在服务器上执行任意代码的“紧急”级漏洞。GitLab强烈建议客户尽快升级到已修复版本。
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从后端架构视角看 AI 落地：向量化（Embedding）与向量数据库的工程实践
导语：在上一篇文章中，我们聊到了如何用 DAG 调度引擎把大模型接入企业级业务流。但在 RAG（检索增强生成）架构中，大模型并不是凭空知道你们公司的内部文档的。我们必须把文本“喂”给它。今天，我们就来扒一扒这条流水线的核心基石：向量化（Embedding）与向量数据库。作为传统后端老兵，我们不需要去死磕底层微积分，我们需要的是：懂原理、会选型、能扛住高并发。一、 文本怎么变成向量？（Embeddi
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网关性能瓶颈检测机制
本文分享自天翼云开发者社区《网关性能瓶颈检测机制》，作者：康****彬目前nginx内部处理网络事件是基于epoll机制：先收集目前处于ready状态的网络事件列表，然后逐个处理。处理完再收集处理ready状态的网络事件，再逐个处理。依次循环。如果某个网络事件处理比较慢，遇到瓶颈，则后续所有的网络事件都受到影响被延迟处理。这就会导致网络对端迟迟得不到响应，提前断开连接。导致网络访问日志很多5xx错
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镜舟科技 CTO 陈鹏：从实时分析到统一的数据分析与智能平台
以统一数据底座、企业级语义层与 Data Agent，连接数据访问、业务理解和智能分析，并以统一治理贯穿全程。
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推理成本下降 68%：多 Agent 代码审查系统的缓存对齐与降本实践
对齐缓存、精简调用、调优推理强度，3 招控制推理成本
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数据库+AI系列选题邀请函：“Agentic AI时代，数据底座准备好了吗?”
2026年AI Agent迎来爆发式发展，企业的数据使用模式、业务诉求发生转变，这对数据库带来了全新挑战与机遇。我们策划了数据库+AI系列选题，重点探讨Agentic AI时代的用户需求变化、数据底座变革、智能运维，诚邀数据库厂商、DBA等用户专家参与选题，一起奔赴数智未来。
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别再神化AI！当下最大的行业真相，所有IT人都该看清
请各路自媒体停止过度神化AI。抛开噱头看本质，当下AI的真实现状，远比大家想象的残酷，也更值得所有IT从业者警醒。各大自媒体平台，铺天盖地都是"AI颠覆行业"“AI取代人工”"全民AI时代来临"的鼓吹式言论。但深耕IT行业多年，我想说一句大实话：请各路自媒体停止过度神化AI。 抛开噱头看本质，当下AI的真实现状，远比大家想象的残酷，也更值得所有IT
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OLTP
OLTP 数据库的核心技术解决的是：“在极端并发下，如何用最短的时间，把一笔数据绝对安全、绝对准确地写到磁盘上，并能随时精准查出来。” 而 OLAP 解决的是：“如何从海量数据里把一堆数据捞出来做大计算。”对应到 OLTP（联机事务处理）系统，其背后的数据库核心技术是一套极其庞大且严密的体系。如果拿银行的交易系统（如核心、信贷、支付）来对标，OLTP 数据库的核心技术主要体现在以下几个层面：一、
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参数之外，什么样的国产工作站能扛住实战？
采购者怕踩坑，设计师怕卡顿，渠道商怕砸手里。在很多人的刻板印象中，国产工作站依然停留在“能用但不好用”的阶段。但事实并非如此：国产工作站早已进入了专业核心场景，我们应当科学地评估一台国产工作站的好坏。那么，抛开冰冷的参数，什么样的国产工作站才能真正扛住实战？笔者结合国产头部厂商的落地实践，可以梳理出一套可落地的国产工作站实战评判标尺，供大家参考。
