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  • Apache ShardingSphere 1.x 官方中文文档

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Apache ShardingSphere 3.x 官方中文文档

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Theano 0.8.2 Document

    Theano 基于 Python,是最早的深度学习开源框架。Theano 严格来说是一个擅长处理多维数组的 Python 库,十分适合与其它深度学习库结合起来进行数据探索,高效地解决多维数组的计算问题。它设计的初衷是为了执行深度学习中大规模神经网络算法的运算。其实,Theano 可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会...
  • OceanBase v3.1.1 官方教程

    OceanBase 数据库(OceanBase DataBase)一款完全自研的原生分布式关系数据库软件,在普通硬件上实现金融级高可用,首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准,具备卓越的水平扩展能力,全球首家通过 TPC-C 标准测试的分布式数据库,单集群规模超过 1500 节点。产品具有云原生、强一致性、高度兼容 Oracle/MySQL 等特性。
  • Apache ShardingSphere v4.1.1 中文文档

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Apache ShardingSphere v5.0.0 Documentation

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Apache ShardingSphere v5.3.2 Documentation

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • OceanBase v2.2.77 官方教程

    OceanBase 数据库(OceanBase DataBase)一款完全自研的原生分布式关系数据库软件,在普通硬件上实现金融级高可用,首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准,具备卓越的水平扩展能力,全球首家通过 TPC-C 标准测试的分布式数据库,单集群规模超过 1500 节点。产品具有云原生、强一致性、高度兼容 Oracle/MySQL 等特性。
  • Apache Kafka v3.0 Documentation

    Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”,这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。
  • Nebula Graph Database v2.6.0 图数据库手册

    Nebula Graph是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库,能够承载数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集,并且提供毫秒级查询。