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被要求猛出小程序,做了这个多平台多环境的部署替我承受压力

掘金

小程序多端发版时,常见做法是:**每个平台一套脚本、一堆零散的 JSON/CLI 参数**,本地能跑,CI 里又要再抄一遍;AppID、私钥、Token 写死在仓库里也不安心。

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华境 S 大六座 SUV 累计交付破 3 万台 标配华为乾崑智驾 ADS Pro 增强版 置换价 14.98 万起

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华境汽车官方宣布华境 S 大六座 SUV 累计交付突破 3 万台。该车是上汽通用五菱与华为合作的首款搭载华为乾崑科技的旗舰大六座 SUV,全系标配华为乾崑智驾 ADS Pro 增强版与鸿蒙座舱,于 2026 年 5 月 8 日正式上市,6 月交付 5689 台,7 月交付 7203 台。9 月 12 日该车新增 4 款配置,全系超级置换价 14.98 万元-19.68 万元,新增配置升级鸿蒙座舱,搭载 MoLA 2.0 混合大模型架构,支持方言交流识别,车机 UI 焕新,同时公布了各版本车型的官方指导价与超级置换价。

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九号智能电动车国内累计出货量突破 1400 万台达成新里程碑

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九号电动宣布国内累计出货量正式突破 1400 万台,今年 1 月其国内累计出货量刚突破 1000 万台,8 个月间出货 400 万台,月均出货 50 万台,其目标是 2027 年底前实现年销量 700 万台与用户心智绝对定锚的双重突破。目前九号正推进全国终端门店升级,打造集体验、销售、服务于一体的九号体验中心,落地销服一体化标准化管理体系,同时依托九号出行 App 及后台系统建设分层级服务体系,为用户提供多元便捷的服务选择。

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MongoDB文档模型设计——从建模到索引

掘金

MongoDB文档模型设计——从建模到索引 用惯了关系型数据库的人第一次接触MongoDB,最常犯的错误就是"把表当集合用"。以为去掉JOIN、把行换成JSON就万事大吉,结果上线后查询慢得没法看。文

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AI时代最大的红利:个人做量化,也能开发出一套适合你的策略

掘金

先自我介绍一下。我写代码快十年了,前几年在互联网公司做后端,后来转到一家私募做量化研究和交易系统,满打满算在量化这行也就四五年。算不上老兵,但该踩的坑基本都踩过:未来函数、幸存者偏差、手续费算漏、实盘

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AI岗位能力建模:从一份岗位说明书到一张胜任力图谱的技术路线

掘金

本文记录这条技术路线的完整实现:从通用技能词典的构建,到LLM从岗位说明书中提取能力项,到五级映射链的打通,以及一路上踩过的坑。

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GPT-6 实测:Claude 的代码视频,我也做出来了

人人都是产品经理

账号被封后用不了 Opus 5.5,作者改让 Codex 用代码做动画,连配乐也交给代码。第一次只给想法,出来的像素小鹿差点意思;后来发一段参考视频让它照着做,画面顺序、构图和转场就基本对上了。这篇记录了从想法到参考驱动的完整过程。 最近刷到一些 Opus 5.5 做的代码动画,我也想用它试试。 结果账号被封了,用不了。 我就想, 那用 GPT 能不能做出来? 于是打开 Codex,让它也用代码做一支动画,配乐也用代码。 前面试了几版,我都不太满意。后来发了一段参考视频过去,让它照着做,这次效果就可以了。我又接着让它换内容,把 Claude 主题改成了 GPT 版。 把这几段放在一起看,区别还挺明显的。 01 先让它自己做,差点意思 一开始,我只给了想法,让 Codex 自己安排画面。 它做过小鹿动画。我又问它: 你眼中的 GPT 是什么样子的? 它做了一支文字和粒子组成的短片,还试着用代码合成歌声。看完以后,我直接回了一句: 这个不行,还不如小鹿那个呢,你会做像素动画吗,就用配乐就可以了。 后来就有了这只像素小鹿。 小鹿提着灯捡星星,跑过树林、跳过溪流,最后把星光送回天上。有故事,也有配乐。 但跟我刷到的那些视频放在一起,还是差点意思。我当时又说不清具体要改哪里,总不能一直跟它说“再好看一点”。 于是,我找了一段视频发给它。 02 给它一段参考,再做一次 第一段是 Liquid Glass 风格的界面动效,16 秒左右。 玻璃小球散开,变成播放、喜欢、分享按钮。接着是音乐卡片、大字标题、控制面板,后面还有图表和通知卡片。 左边是参考原片,右边是 Codex 做出来的版本。点一次播放,两边一起看。 这一版我就觉得可以了。 原片的画面顺序、构图和转场,基本都对上了。 按钮在哪里,卡片怎么展开,大字什么时候出现,连最后的收尾也能一眼对应起来。 当然,放在一起看,玻璃的折射、阴影和一些动作细节还有区别,音乐也换成了代码重新合成的配乐。不能说每一帧都一样,但已经很接近我想要的效果。 前面让它自己做,我只能笼统地说“不太好看”。这次有视频摆在那里,想要的颜色、动作和节奏都能直接看见。我看复刻版的时候,也有了能对照的东西。 03 做好以后,再换成GPT 接着,我让 Codex 再找一个案例,下载下来。 这次找到的是 Stephan Livera 发的一支 15 秒动效视频,原帖标注使用 Opus 5.5,Max effort。 里面有很大的 CLAUDE 字样,配色是黑、红、蓝和米白。圆形变成三角形,再变成星形,后面还有旋转的弧线图案和会收拢的点阵。切换很快,看下来很利落。 原帖:Stephan Livera 的动效演示。 我先让它复刻,做好以后看着不错,就接着说: 能把里面 Claude 的元素换成 GPT 吗?包括品牌色调,就是想做一个 GPT 相关的视频,模仿这个来做。 它把 CLAUDE 换成了 GPT,星芒换成 OpenAI 的标志。黑白保留下来,另外给这支片子配了薄荷绿和深绿。 中间的六条路径换成写作、编程、推理、学习、想象和探索。后面快速出现的大字,改成 ASK、THINK、CREATE。 最后是这个效果。 这个我愿意留下来。参考里我喜欢的节奏还在,画面里讲的内容已经换了。 前面复刻好的动画,后面可以接着改。 这次是换成 GPT,以后有别的主题,也可以在这份代码上试。 整个过程,我都在 Codex 里说要求,没有自己写动画代码。画面是它重新写代码画出来、再导出成视频的,配乐也是代码合成的器乐。没有把原片的画面或音乐直接剪进来。 04 我当时只说了这一句 其实,让它复刻的时候,我没准备什么复杂的提示词。把视频发过去,说: 复刻这段视频。 前面已经聊过用代码做动画,所以这一步,我也没再逐个镜头告诉它怎么做,就让它照着视频来。 你想试的话,可以先找一段喜欢的短片。我这次选的都是十几秒的,做出来以后,从头到尾看一遍也快。 等整体接近了,再告诉它想换成什么。像我这次,就直接说把 Claude 换成 GPT,颜色也一起改。 如果有自己的标志或已经写好的文案,也可以一起发过去。这种切换很快的短片,文字别放太多,不然还没看完就到下一幕了。 只给一个题目让它自由发挥,这几次的结果还没那么合我的口味。给它一段参考,再改成自己的内容,这样做出来的效果我更喜欢。 不过,参考作者用了什么完整提示词、改过几轮,我都不知道。这次也没拿同样的要求分别跑两个模型,就先放作品给大家看。 作者:月鹿造物 公众号:月鹿造物 本文由 @月鹿造物 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载 题图来自 Unsplash,基于CC0协议

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实测腾讯最新图像模型,GPT Image 2的最强国产平替来了

人人都是产品经理

混元图像 3.5 预览版主打「画字更准」与「排版增强」,效果逼近 GPT Image 2 的九成,价格只要七分之一。作者拿它给一个虚构咖啡品牌做全套开业物料,从 Logo、产品图一路做到门店海报,中文排版到底能不能商用,这篇给出了实测答案。 这几天,我刷到 OpenRouter 官方发布的一张图。他们用同一句提示词让 20 个图像模型分别生图,按实际计费一算,发现最贵和最便宜的模型,价格竟然差了 22 倍。 22 倍!我第一反应是: 那便宜的模型和贵的模型,效果到底差多少? 可惜官方并没有给到非常详尽的横评,如果大家感兴趣的话,可以空了安排一下。 不过,要论生图的性价比,那还得看国产。 最近,腾讯上线了 混元图像3.5预览版 (Hy Image3.5 preview),主打「画字更准」和「排版增强」,可达到 GPT Image 2 九成以上的效果,价格却只要七分之一。 正好朋友最近搞了个咖啡新品牌「栖山咖啡」,我干脆给自己接了个活:用它做一整套开业物料。 中文排版能不能用、能不能反复改,干完这单自然有答案。 一手测评 新模型刚刚上线,在腾讯自家的设计 Agent Miora 上,甚至还可以免费白嫖一波。 1)品牌初建:直出Logo与产品图 一个品牌要立起来,Logo 和产品图是绕不开的基建。所以我先尝试用 Hy Image3.5 preview 做了一套品牌资产。 提示词: 极简矢量 Logo 设计,2×2 网格展示同一品牌的四种构图变体,白色背景。品牌:虚构咖啡品牌「栖山咖啡」,山形图标 + 中文品牌名。 四格分别为: 左上:拱形排列——山形图标居中在上,中文「栖山咖啡」沿拱形排在图标下方; 右上:图标与字标左右并置——左侧山形图标,右侧横排「栖山咖啡」; 左下:纯文字版——只有中文「栖山咖啡」,字重粗壮,无图标; 右下:带副标题版——山形图标 +「栖山咖啡」+ 下方小字「秋日市集限定」。 焦糖棕单色,扁平矢量,线条干净,无渐变无阴影。全中文,中文不得错字、缺笔、变形。1:1 方形。 3:4 竖版商品实拍图。一袋牛皮纸咖啡豆袋立于浅灰色无缝背景前,袋身正面贴米白标签:上半部分是山形 logo 与中文「栖山咖啡」,下半部分是中文「秋日市集限定 · 中深烘焙」。旁边一只白色陶瓷咖啡杯,杯身烫印同样的山形 logo 与「栖山咖啡」。商业棚拍质感,柔和顶光,纸张纹理与陶瓷釉面反光真实,85mm 镜头。避免塑料感、错误反射、明显 CGI 感。 可以看出来,这次混元的新模型在对细节的理解和把控上相当稳。 给到我的 LOGO 比我想象的有设计感,不是烂大街的随便敷衍两笔。 但光有基础包装不够,我又追加了一组专业的微距咖啡豆细节图。 提示词: 咖啡豆与陶瓷咖啡杯微距摄影:几颗烘焙咖啡豆散落在牛皮纸咖啡豆袋开口处,100mm 微距镜头,突出咖啡豆的油脂光泽、表面纹理、豆袋纸张纤维与麻绳捆扎细节,杯身釉面反光与细微使用痕迹。商业棚拍质感,柔和侧光,浅景深,RAW 照片质感,焦糖棕与米白色调。避免塑料感、错误反射、畸形结构及明显 CGI 感。3:4 竖版。 咖啡豆微距(Hy Image3.5 preview) 咖啡豆微距(GPT Image 2) 这张图,我分别用两个不同的模型都跑了一次。 Hy Image3.5 preview 的表现让我非常惊喜——不仅豆子的油脂、袋口的纸纤维、麻绳上的细节表现得淋漓尽致,连杯沿那点釉面反光都极其逼真。 我是真没看出来任何“AI 味”,甚至带了不少专业摄影师的布光风范。 不过对于“散落在开口处”这几个字,两个模型的理解不太一样。 2)产品图背景随意换:电商主图的生死线 海报做得再好,真实世界的活儿往往不会这么一路顺下来。我紧接着甩了一个常见难题:“手上只有一张产品图,能不能直接丝滑换背景出图?” 打底图,用的是刚刚的商品参考图。接下来,两个场景共用一段锁定描述,只换背景: 提示词: 场景1·咖啡馆吧台: 严格保留参考图中的白色陶瓷咖啡杯与牛皮纸咖啡豆袋不变:杯形、袋形、山形 logo、杯身烫印「栖山咖啡」、袋身中文标签「秋日市集限定 · 中深烘焙」,一字不错、一处不动。只更换场景:独立咖啡馆的木质吧台上,暖色吊灯照明,背景虚化出手冲吧台和咖啡师剪影,杯中有刚倒好的拿铁。写实摄影,85mm 镜头质感,保留材质真实纹理,避免塑料感、错误反射、明显 CGI 感。3:4 竖版。 场景2·居家晨光: 严格保留参考图中的白色陶瓷咖啡杯与牛皮纸咖啡豆袋不变:杯形、袋形、山形 logo、杯身烫印「栖山咖啡」、袋身中文标签「秋日市集限定 · 中深烘焙」,一字不错、一处不动。只更换场景:居家窗边的原木小桌上,清晨柔和的斜射光,旁边有一本翻开的书和一小盆绿植,窗外虚化成暖色光斑。写实摄影,50mm 镜头质感,保留材质真实纹理,避免塑料感、错误反射、明显 CGI 感。3:4 竖版。 结果极其惊喜。结构、包装上的中文、Logo 都保持的很稳定, 甚至连纸袋子上面那个不起眼的「S」包装小字,都被完好无损地保留了下来 。 不仅杯袋光影自然融入了新环境,不同光线下投射在不同台面上的阴影也模拟的很自然。 3)多约束海报直出:改字修图一条龙 搞定了产品,接着来做宣传海报。 如果不知道怎么写提示词也没关系,Hy Image3.5 preview 自带了一个非常贴心的功能:一键扩写提示词。 提示词: 请为这个咖啡品牌设计一张中文商业宣传海报,画面需体现品牌调性与产品特色。具体要求:整体风格温暖高级,色调以深棕、奶白与焦糖色为主,可加入咖啡豆、蒸汽、拿铁拉花等元素;构图采用主体居中或三分法布局,突出品牌 Logo 与核心视觉焦点;光线柔和自然,营造手冲咖啡的质感与氛围;画面上方或中央配置简洁有力的中文主标语与副标题,字体选用现代无衬线或书法体以适配品牌气质;预留产品名称与价格信息的位置。整体呈现出精致、有格调的商业广告效果。 第一版出图后,如果里面的细节文字不是特别满意,还可以直接在 Hy Image3.5 preview 里选择「文字替换」,修改对应的文字重新生成。 当然,也可以直接用自然语言去修改替换对应的画面。 整个修图过程,相当丝滑,除了要改的地方,其他一点没崩。 也算是真正实现“指哪打哪”了。 4)信息图:一张图塞进一本说明书 还记得当初让 GPT Image 2 一战成名的一个检验标准,就是中文高密度信息图。 所以这次,我干脆也来挑战一下 Hy Image3.5 preview 的能力边界,让他生成了一页「手冲咖啡指南」。 提示词: 请生成一张高密度信息图风格的说明书,主题为「手冲咖啡指南」。 要求:整体采用信息图(infographic)版式,信息层级清晰、图文密集而不杂乱;包含手冲咖啡的关键要素,如所需器具清单、咖啡豆与水的推荐比例、水温范围、研磨度、注水与闷蒸步骤流程、总萃取时间,以及常见风味影响因素。 视觉风格简洁现代,配色以咖啡棕、米白、深灰为主,搭配少量强调色;使用图标、数据标注、分步骤编号与流程箭头增强可读性。 版式适合竖版长图海报,文字为中文,标题醒目,重点数据突出显示。 手冲咖啡指南(Hy Image3.5 preview) 手冲咖啡指南(GPT Image 2) 事实证明,两个模型的表现都很不错,即使在复杂排版下,也没有出现文字变形或乱码的情况。 我甚至单独放大了 Hy Image3.5 preview 的小字细节,竟然也非常清晰准确,确实达到了 Image2 的九成功力。 这一步跨过去,这个模型在我这儿也算是真正的“能打”了。 5)换个画风做社媒海报 有了前面的资产,换个画风再发一轮社交平台,自然是水到渠成。 提示词: 请为「栖山咖啡」设计一张插画风格的秋日市集宣传海报。要求:整体采用温暖的手绘插画风,色调以秋日的橘棕、金黄、枫红与暖米色为主;画面可包含咖啡杯、落叶、南瓜、市集摊位、木质纹理等秋日元素,构图层次分明、留白舒适;搭配柔和光影与细腻的颗粒质感,营造温馨治愈、充满季节氛围的市集感;排版注重主标题与信息的清晰可读,融入品牌「栖山咖啡」的名称或标志,风格统一、富有手绘艺术气息。 这一组图我依然是用了两个模型来对比,毕竟 GPT Image 2 在生图的创造力和审美上一直都出了名的优秀。 但 Hy Image3.5 preview 的表现这次同样让我惊喜,在手绘插画上体现出了该有的温暖颗粒感与细腻光影。 而事实证明,参考图有时候确实会很大程度的限制模型的想象力。 6)市集现场手机抓拍 再来看看 Hy Image3.5 preview 在写实场景下的表现,结果也相当不错。 我试了两组写实抓拍:一张是秋日市集的现场,一张是情绪氛围感的人像。 提示词: 用手机拍摄的秋日市集现场,傍晚,从人群中微微仰拍,画面略微倾斜。画面中央是「栖山咖啡」的市集摊位:木质餐车上方挂着一块发光的中文灯牌「栖山咖啡 · 秋日市集」,高亮发光字体在傍晚天色中微微溢出光晕;摊位前两三个人排队,手持纸杯。暖色串灯、枫叶装饰,背景是虚化的市集人群。 画面存在噪点、轻微模糊、HDR 不均衡,亮部灯牌略过曝,暗部有细节丢失,真实随手拍风格,iPhone 实拍质感。除灯牌外不出现其他可读文字,中文不得错字、缺笔。3:4 竖版。 模拟市集现场手机抓拍 提示词: 一张情绪氛围人像:夜晚的市集街道,年轻的中国女性侧身回头看向镜头,背景是收摊中的市集,暖色串灯和路灯形成光斑与动态模糊。复古色调,富士胶片相机风格,粗颗粒感,85mm 镜头,浅景深。避免过度磨皮、避免塑料感。3:4 竖版。 收摊时的情绪片 第一张图里,过曝的光晕、噪点、色差都非常接近真实拍摄,镜头虚化得也很自然。 第二张图里,富士胶片的颗粒感、串灯拖出来的光斑、回头的那个角度,以及最考验 AI 的人手。都非常完美。 这种身临其境的烟火气,说是我亲自去现场拍的,你们估计都会信吧? 7)多参考修图 在修图这个场景,这次我也来了个猛的。 我一次性喂了 5 张参考图:现场抓拍、商品图、情绪片、毛线材质、毛绒玩偶,尝试让模型理解后生成最终的融合图。 提示词: 把图2的咖啡杯和图4的毛绒枫叶玩偶合体之后,放在图1市集摊位的木质餐车上,卡通眼睛看着镜头。参考图3中串灯的样式外观,将暖色小灯零散地漂浮在图1画面各处,把图1的餐车墙面材质整体换成图5的针织毛线材质。整体呈现梦核的怪诞感觉,色调保持秋日暖棕。 结果让人叹为观止:玩偶和咖啡杯成功合体上了餐车,玩偶长了双卡通眼睛盯着镜头;小灯散在画面各处,背景墙换成了针织毛线;而原来的灯牌和人群还在原位没动。 图片也按照参数自然调整为了 16:9 的横版。 这么天马行空的修图逻辑被稳稳接住,多图融合能细致到这个程度,是我完全没料到的。 8)彩蛋:顺手做了个经营小游戏UI 最后,再来个彩蛋。趁着手热,我顺便尝试做了一款横版经营手游的界面。 提示词: 20:9 横屏治愈系模拟经营手游主界面截图。背景:秋日市集里的一间木质咖啡小店,暖色灯光,柜台后有手冲吧台,窗外飘枫叶。UI:左上椭圆等级「Lv.12」;左侧细线图标纵列「订单·菜单·仓库·店员」;右侧 24% 复古纸片菜单+一张票券「开店 OPEN」;底部渐暗区一行中文台词「今天的第一杯,要加一份秋天吗」。手绘质感、纸张纹理,焦糖棕、暖沙色、墨绿、象牙白配色,UI 克制不挡景。全中文(票券英文除外),中文不得错字、缺笔。避免写实照片感、避免杂乱图标。 满满的氛围感这不就来了?直接拿去当游戏 Demo 的概念宣发图都毫不违和。 写在最后 说实话,折腾完这十多张图,如果非要问我最真实的感受是什么,绝对不是一句干巴巴的“AI终于能写对中文了”。 而是我作为创作者,长期以来养成的一个肌肉记忆被打破了。 以前用 AI 做商业图,画面再惊艳,只要碰到文字,我默认就是当没看见——反正最后都得进 PS 里抹掉重新排版。文字对以前的 AI 来说,就是个质感贴图。但这一次,一整套开业物料从头跑到尾,我居然没有打开过一次 PS 去抠字、补字。 当AI不需要你再去给它擦屁股的时候,它才算真正进到了工作流里。 不过,这次真正让我觉得有意思的,是我自己的心态变化。 以前用便宜的或者免费的AI图像模型,图一刷出来,我下意识的反应就是去找茬,看看哪里手画崩了,哪个字又拼成了乱码。 但这次用 Hy Image3.5 preview 跑图的时候,我盯着屏幕,脑子里盘算的竟然是:“哎,是不是我刚才给的提示词还不够准确?” 当你不再去挑工具的毛病,而是开始反思自己的想象力和表达能力时,这就说明这个工具已经跨过了及格线,把压力给到了人这一边。 如果你自己也做设计或者运营,Hy Image3.5 preview完全值得一试,我只有一句非常实在的建议: 趁Miora现在还在免费测试期,别去计算什么积分额度了。 平时那些脑洞太大、怕烧钱一直不敢跑的复杂场景,现在不拿去白嫖,还等什么呢? 本文由人人都是产品经理作者【沃垠AI】,微信公众号:【沃垠AI】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。 题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

11주차-DB-RDBMS와 NOSQL

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Databse란? 일반적으로 컴퓨터 시스템에 전자 방식으로 저장된 구조화된 정보 또는 데이터의 체계적인 집합을 의미합니다. DBMS란?(DataBase Management System) 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성해 주고 데이터베이스를 관리해 주는 소프트웨어입니다. SQL이란(Strucured Query Language) 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어이며 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 자료의 검색과 관리, 데이터베이스 스키마 생성과 수정, 데이터베이스 객체 접근 조정 관리를 위해 고안되었습니다. RDBMS (Relational) 위에서 DBMS는 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성해주고 데이터베이스를 관리해 주는 소프트웨어라고 설명을 했습니다. 또한 기존의 RDBMS에서의 저장 방식은 SQL에 의해 저장되고 있으며 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 합니다. RDBMS에는 DBMS앞에 R이 붙어 있습니다. 이 R은(Relational)의 약자로 RDBMS는 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 의미합니다. 이름과 같이 RDBMS는 RDB를 관리하는 시스템이며 RDB는 관계형 데이터 모델을 기초로 두고 모든 데이터를 2차원 테이블 형태로 표현하는 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스(RDMBS)는 아래와와 같이 구성된 테이블이 다른 테이블들과 관계를 맺고 모여있는 집합체로 이해할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스(RDMBS)에서는 이러한 관계를 나타내기 위해 외래 키(foreign key)라는 것을 사용합니다. 이러한 테이블간의 관계에서 외래 키를 이용한 테이블 간 Join이 가능하다는 게 RDBMS의 가장 큰 특징입니다. NoSQL NoSQL이란(Not Only SQL)의 약자로 말 그대도 위에서 설명한 RDB 형태의 관계형 데이터베이스가 아닌 다른 형태의 데이터 저장 기술을 의미하고 있습니다. 또한 NoSQL에서는 RDBMS와는 달리 테이블 간 관계를 정의하지 않습니다. 데이터 테이블은 그냥 하나의 테이블이며 테이블 간의 관계를 정의하지 않아 일반적으로 테이블 간 Join도 불가능합니다. NoSQL은 점점 빅데이터의 등장으로 인해 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 증가함에 따라 RDBMS에 단점인 성능을 향상시키기 위해서는 장비가 좋아야 하는 Scale-Up의 특징이 비용을 기하급수적으로 증가시키기 때문에 데이터 일관성은 포기하되 비용을 고려하여 여러 대의 데이터에 분산하여 저장하는 Scale-Out을 목표로 등장하였습니다. NoSQL을 하면 가장 유명한 Document 기반의 MongoDB를 많이 떠올리지만 MongoDB는 NoSQL한 종류로 NoSQL은 하기와 같이 다양한 형태의 저장 기술을 지원하고 있습니다. 이 다양한 형태의 저장기술은 RDBMS 스키마에 맞추어 데이터를 관리해야 된다는 한계를 극복하고 수평적 확장성(Scale-out)을 쉽게 할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. 쿼리 문법 INSERT INSERT문의 기본 문법 테이블에 행 데이터를 입력하는 기본적인 SQL문은 INSERT입니다. INSERT INTO 테이블이름(열1, 열2, 열3) VALUES (값1, 값2, 값3); UPDATE 데이터 수정 : UPDATE UPDATE문의 기본 문법 UPDATE는 기존에 입력되어 있는 값을 수정하는 명령입니다. UPDATE 테이블이름 SET 열1=값1, 열2=값2... WHERE 조건; DELETE 데이터 삭제 : DELETE DELETE는 행 단위로 삭제하며 형식은 아래와 같습니다. DELETE FROM 테이블 이름 WHERE 조건; city_popul 테이블에서 New로 시작하는 도시를 삭제하기 위해 아래와 같이 실행합니다. DELETE FROM city_popul WHERE city_name LIKE 'New%'; 만약 New로 시작하는 도시 모두를 삭제하는 것이 아니라 상위 몇 건만 삭제하려면 LIMIT 구문과 함께 사용하면 됩니다. DELETE FROM city_popul WHERE city_name LIKE 'New%' LIMIT 5; #상위 5건만 삭제 SELECT SELECT 문에서 많이 사용하는 기본 구조는 다음과 같습니다. SELECT [컬럼명] FROM [테이블명] WHERE [조건] GROUP BY [컬럼명] ORDER BY [컬럼명] [ASC | DESC] 쉽게 설명하면, 테이블의 조건과 일치하는 데이터를 조회한다는 의미입니다. MongoDB MongoDB는 고성능, 고가용성 및 쉬운 확장성을 제공하는 NoSQL, Document 지향 데이터베이스입니다. 데이터를 배열 및 중첩 Document와 같은 복잡한 데이터 유형을 효율적으로 저장할 수 있는 유연한 JSON과 유사한 형식인 BSON(Binary JSON)으로 저장합니다. JSON과 BSON의 차이 JSON 텍스트 기반. 사람이 읽고 쓰기 쉬움. 텍스트를 처음부터 끝까지 읽으며 분석해야 하므로 상대적으로 느림. BSON 바이너리(이진법) 기반. 기계가 읽기 쉬움(사람이 해독 매우 어려움). 데이터 길이와 타입이 이진코드 명시되어 탐색속도 빠름.

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web 260928

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웹개발기초 4주차 css의 기초를 배웠다. 선택자에 대해 배웠다.

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아이폰에서 자주 쓰는 문구 저장하는 법: TapPaste 키보드로 바로 붙여넣기

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아이폰에서 자주 쓰는 답장이나 링크 문구를 반복해서 입력한다면, 한두 개는 iOS의 텍스트 대치로 줄이고 여러 문장을 카테고리별로 모아두고 싶을 때는 TapPaste에 저장해 키보드에서 골라 붙여넣으면 돼요. TapPaste는 다시 쓸 문구와 링크를 메모 카드로 직접 저장하고, 앱 안에서 복사하거나 TapPaste 키보드에서 찾아 현재 입력창에 넣는 iPhone 클립보드 앱이에요. 복사한 모든 내용을 자동으로 모으는 기록장이 아니라, 필요한 문장을 골라 보관하는 방식입니다. 빠르게 정리하면 짧은 단축키 몇 개로 문장을 자동 완성하고 싶다면 iOS 텍스트 대치가 간단해요. 답장, 링크, 자주 쓰는 안내 문구가 여러 개라면 TapPaste에 제목과 카테고리를 붙여 모아둘 수 있어요. TapPaste 키보드를 켜면 메시지나 메일을 쓰다가 앱을 나가지 않고 저장 문구를 골라 입력할 수 있습니다. 키보드 설정에서 전체 접근 권한을 켜야 저장한 문구를 키보드에서 불러올 수 있어요. 권한 설명은 아래에 따로 정리했어요. iOS 텍스트 대치와 TapPaste는 어떻게 다를까요? iPhone에는 자주 쓰는 문장을 짧은 단축키에 연결하는 텍스트 대치 기능이 있어요. 예를 들어 짧은 글자를 입력하면 미리 정해둔 긴 문장으로 바뀌게 만들 수 있습니다. 한두 개의 고정 문장을 빠르게 입력하는 용도라면 이 기능만으로 충분할 수 있어요. Apple 지원 문서에서 텍스트 대치 설정 방법 보기 TapPaste는 단축키를 입력해 자동 변환하는 방식과 달라요. 업무 답장, 개인 문구, 링크처럼 다시 쓸 내용을 메모 카드로 저장해두고, 필요할 때 제목이나 카테고리로 찾아 탭해요. 저장 항목이 늘어날수록 목록으로 분류하고 검색하는 방식이 편해집니다. TapPaste에 자주 쓰는 문구 저장하기 1. 새 메모를 만들어요 홈 화면에서 메모 추가하기를 누르고 다시 사용할 문장이나 링크를 적어요. 제목을 함께 적어두면 비슷한 문구가 여러 개 있어도 구분하기 쉽습니다. 예를 들면 제목은 ‘문의 답장’, 내용은 ‘문의 주셔서 감사합니다. 확인 후 안내드릴게요.’처럼 정리할 수 있어요. 2. 카테고리와 즐겨찾기로 나눠요 TapPaste에는 일반, 업무, 답장, 개인 카테고리가 있어요. 메모를 추가할 때 용도에 맞는 항목을 선택하고, 자주 쓰는 문구는 즐겨찾기로 표시해두면 다시 찾기 편합니다. 홈 화면에서는 메모 제목과 내용을 검색할 수도 있어요. 링크를 저장할 때도 주소만 넣기보다 ‘앱 다운로드 페이지’, ‘예약 안내’처럼 어떤 링크인지 알 수 있는 제목을 붙이면 목록에서 찾기 쉬워요. TapPaste 키보드에서 문구 붙여넣기 키보드를 한 번 설정하면 다른 앱에서 글을 쓰다가 저장한 문구를 선택할 수 있어요. iPhone 설정을 열고 일반 > 키보드 > 키보드 로 이동해요. 새로운 키보드 추가 > TapPaste 를 선택해요. 키보드 목록에서 TapPaste를 누르고 전체 접근 허용 을 켜요. 메시지나 메일처럼 글을 입력할 수 있는 곳에서 키보드의 지구본 버튼을 눌러 TapPaste로 전환해요. 전체·최근·즐겨찾기 또는 카테고리에서 문구를 찾고, 원하는 메모를 탭해 입력해요. 키보드에서 메모를 검색할 수 있고, 전체 목록과 최근 사용 항목, 즐겨찾기, 카테고리별 목록을 바꿔 볼 수 있어요. 카드를 누르면 그 메모가 현재 입력 중인 칸에 들어갑니다. 전체 접근 권한을 켜기 전에 확인할 점 TapPaste 키보드가 저장 문구를 가져오려면 iOS 설정에서 전체 접근을 허용해야 해요. TapPaste 앱의 권한 안내는 전체 접근을 앱이 공유 저장소에 기록한 메모 snapshot을 키보드에서 읽는 데 사용한다고 설명합니다. 안내에는 사용자가 탭한 메모만 입력하고, 비밀번호나 카드번호, 다른 키보드에서 입력한 문장을 수집하거나 서버로 보내지 않는다고 적혀 있어요. iOS가 표시하는 권한 경고도 확인한 뒤 허용 여부를 결정하세요. 전체 접근을 켜고 싶지 않다면 TapPaste 앱 안에서 메모 카드를 두 번 탭해 복사한 다음 원하는 곳에 붙여넣는 방법도 있습니다. 비밀번호, 인증번호, 결제 정보처럼 민감한 내용은 저장 문구로 만들지 않는 편이 안전해요. 자주 묻는 질문 TapPaste 없이 아이폰에서 자주 쓰는 문구를 저장할 수 있나요? 가능해요. 짧은 단축키와 문장을 연결하는 iOS 텍스트 대치를 사용할 수 있습니다. 여러 문구를 제목, 카테고리, 즐겨찾기로 관리하고 키보드에서 직접 골라 쓰고 싶다면 TapPaste 방식이 더 잘 맞을 수 있어요. TapPaste는 복사한 내용을 자동으로 저장하나요? 아니요. 다시 쓸 문구를 메모로 직접 추가해 관리하는 방식이에요. 그래서 클립보드에 복사했던 모든 내용이 자동으로 목록에 쌓이는 앱과는 사용 방법이 다릅니다. 키보드 설정을 마치지 않아도 쓸 수 있나요? TapPaste 앱 안에서 문구를 복사하는 기능은 이용할 수 있어요. 다른 앱에서 TapPaste 키보드로 저장 문구를 바로 고르려면 키보드를 추가하고 전체 접근을 허용해야 합니다. 반복 입력하는 문구를 한곳에 모으고 싶다면 매번 다시 쓰는 답장이나 안내 링크가 몇 개씩 쌓이면, 문장마다 제목을 붙이고 카테고리로 모아두는 것만으로도 찾는 시간이 줄어요. iOS 텍스트 대치로 짧은 단축키를 만들거나, 저장 목록에서 문구를 직접 고르는 TapPaste 키보드를 사용해보세요. App Store에서 복사 붙여넣기 키보드 - TapPaste 보기

Como aparecer no ChatGPT? Guia prático para empresas em 2027

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Para aparecer no ChatGPT em 2027, uma empresa precisa ser tecnicamente acessível aos sistemas de IA, apresentar informações claras sobre quem é e o que oferece, responder às perguntas que potenciais clientes realmente fazem e construir sinais externos que confirmem a sua autoridade. Não existe um botão que coloque automaticamente uma empresa nas respostas do ChatGPT. A visibilidade depende de vários elementos trabalhando em conjunto: rastreamento, conteúdo, clareza semântica, autoridade, consistência de informações, relevância para perguntas específicas e presença em fontes externas. Durante muitos anos, empresas otimizaram páginas quase exclusivamente para posições no Google. Agora existe uma segunda camada. Além de aparecer nos mecanismos de pesquisa tradicionais, a empresa precisa aumentar a probabilidade de ser encontrada, compreendida e selecionada por sistemas como ChatGPT, Perplexity, Gemini e outros motores de resposta baseados em inteligência artificial. É neste cenário que entra o GEO, ou Generative Engine Optimization. O que significa aparecer no ChatGPT? A expressão “aparecer no ChatGPT” pode significar diferentes coisas. Uma empresa pode aparecer: como marca mencionada numa resposta; como empresa sugerida numa recomendação; como opção numa comparação; como fonte utilizada para sustentar uma resposta; através de uma página apresentada numa pesquisa; como produto recomendado numa consulta comercial; como referência associada a uma determinada categoria. Esses cenários não são exatamente iguais. Uma página pode ser encontrada e citada sem que a empresa seja recomendada. Da mesma forma, uma marca pode aparecer numa recomendação porque existe um forte conjunto de sinais externos associados a ela, mesmo quando o próprio domínio não ocupa a primeira posição no Google. É por isso que acompanhar apenas rankings tradicionais já não oferece uma visão completa da presença digital de uma empresa. Como o ChatGPT encontra empresas? Quando o ChatGPT utiliza pesquisa na web, ele pode consultar páginas públicas e diferentes fontes para construir uma resposta. Isso significa que três perguntas se tornam essenciais: O ChatGPT consegue encontrar a sua empresa? O ChatGPT consegue entender claramente o que a empresa oferece? Existem sinais suficientes para associar a empresa à pergunta feita pelo utilizador? Muitas empresas resolvem apenas a primeira parte. Possuem um website indexável, mas a proposta comercial é vaga, as páginas não respondem diretamente às perguntas dos clientes e existem poucas referências externas confirmando o posicionamento da marca. Ser tecnicamente acessível é importante. Mas ser compreensível e relevante é igualmente importante. GEO não é simplesmente SEO com outro nome SEO continua importante. Boa arquitetura do site, páginas rastreáveis, conteúdo relevante, autoridade, links internos e clareza semântica continuam a contribuir para a descoberta de uma empresa. Mas uma resposta generativa funciona de forma diferente de uma página tradicional de resultados. Num mecanismo de pesquisa, a competição normalmente acontece por posições numa lista. Num sistema generativo, a competição pode acontecer para se tornar: uma entidade reconhecida; uma fonte relevante; uma opção numa shortlist; uma empresa associada a uma categoria; uma recomendação para determinada situação. Imagine uma empresa que vende software de faturação. Ela pode tentar posicionar uma página para: “software de faturação” Mas potenciais clientes podem perguntar ao ChatGPT: “Qual software de faturação é melhor para uma pequena agência?” “Que ferramenta permite faturação recorrente para freelancers?” “Quais são as melhores alternativas ao software que utilizo atualmente?” “Que solução funciona melhor para empresas com clientes internacionais?” Cada pergunta possui uma intenção diferente. O objetivo deixa de ser otimizar uma página para uma única palavra-chave e passa a incluir uma rede de perguntas, problemas, comparações, entidades e situações comerciais. Os principais fatores para melhorar a visibilidade no ChatGPT Não existe uma fórmula pública que garanta uma menção. Também não existe uma lista oficial completa de fatores de classificação para respostas do ChatGPT. Por isso, empresas devem trabalhar diferentes áreas simultaneamente. As principais áreas são: rastreamento; posicionamento; conteúdo; evidências; presença externa; estrutura; atualização; monitorização. Nenhum desses elementos isoladamente garante resultados. A vantagem aparece quando trabalham em conjunto. 1. Certifique-se de que o seu site pode ser descoberto O primeiro passo é técnico. Verifique se páginas importantes podem ser rastreadas e acessadas corretamente. Analise: robots.txt; configurações da CDN; firewall; sistemas anti-bot; páginas carregadas exclusivamente por JavaScript; erros 403; redirecionamentos; meta tags noindex; páginas protegidas por login. Uma empresa pode possuir excelente conteúdo, mas se páginas importantes estiverem bloqueadas ou inacessíveis, a sua capacidade de descoberta diminui. Também vale a pena separar o conceito de descoberta em pesquisa do conceito de utilização de conteúdo para outros fins. Para empresas interessadas em visibilidade, o foco deve estar inicialmente em permitir que as páginas públicas importantes sejam descobertas corretamente. 2. Explique claramente quem é a empresa Muitos websites são escritos como campanhas publicitárias. Isso pode produzir páginas visualmente impressionantes, mas semanticamente vagas. Compare: “Transformamos o futuro através de experiências inteligentes.” com: “Plataforma de contabilidade online para pequenas empresas e freelancers.” A segunda frase comunica muito mais informação. Uma máquina precisa conseguir identificar rapidamente: nome da empresa; categoria; produto; serviço; público-alvo; mercado; problema resolvido; principais funcionalidades; diferenças em relação a alternativas. Slogans podem continuar a existir. O problema acontece quando substituem completamente explicações concretas. 3. Crie conteúdo baseado em perguntas reais Uma estratégia de conteúdo para inteligência artificial não deve começar apenas com uma lista de palavras-chave. Comece pelas perguntas. Uma empresa de software de recursos humanos, por exemplo, pode mapear perguntas como: “Qual software de RH é melhor para empresas com 50 funcionários?” “Como automatizar o onboarding de novos colaboradores?” “Software de RH funciona para equipas remotas?” “Quais são as melhores alternativas ao concorrente X?” “Quanto custa implementar um sistema de RH?” “Como controlar férias e ausências numa pequena empresa?” Essas perguntas aproximam o conteúdo da forma como as pessoas utilizam ferramentas conversacionais. Cada página deve resolver uma intenção específica. 4. Cubra o tema em profundidade Publicar cinco artigos muito semelhantes sobre a mesma palavra-chave raramente cria autoridade real. É melhor desenvolver cobertura temática. Uma plataforma de gestão de projetos, por exemplo, poderia produzir conteúdo sobre: gestão de tarefas; planeamento de projetos; colaboração remota; metodologias; cronogramas; gestão de recursos; templates; relatórios; integrações; automação; comparação de ferramentas. Esta abordagem ajuda a criar uma relação mais clara entre a empresa e o tema que deseja dominar. Em vez de tentar “ranquear para tudo”, a empresa constrói profundidade dentro de uma área específica. 5. Escreva respostas que sejam fáceis de entender Conteúdo excessivamente abstrato pode dificultar a extração de respostas. Quando uma página responde a uma pergunta importante, faça isso rapidamente. O que é GEO? GEO, ou Generative Engine Optimization, é o processo de melhorar o conteúdo, as entidades e os sinais digitais de uma empresa para aumentar a sua probabilidade de ser encontrada e mencionada por motores de resposta baseados em inteligência artificial. Depois dessa definição, o artigo pode aprofundar o tema. Esse formato funciona melhor do que esconder a resposta depois de uma longa introdução. Utilize: perguntas como subtítulos; parágrafos focados; definições diretas; listas quando forem úteis; exemplos; FAQs. A clareza não significa escrever como um robô. O conteúdo ainda deve ser natural e agradável para leitores humanos. 6. Trabalhe a entidade da empresa Para sistemas de IA, uma empresa não é apenas um domínio. Ela pode ser entendida como uma entidade conectada a várias outras informações. Por exemplo: empresa → fundador → produto → categoria → mercado → clientes → integrações → avaliações → publicações. Quanto mais consistente essa rede, mais fácil se torna compreender o posicionamento da marca. Verifique se informações importantes permanecem consistentes em diferentes plataformas. Isso inclui: nome da empresa; descrição; categoria; website; produtos; localização; mercado atendido; perfis sociais; páginas de parceiros. Contradições podem criar incerteza. 7. Construa referências fora do próprio website Uma empresa afirmar no próprio site que é a melhor da categoria é apenas uma afirmação interna. Quando outras fontes independentes mencionam a marca, surge uma camada adicional de validação. Dependendo do setor, essas referências podem aparecer em: publicações especializadas; diretórios relevantes; entrevistas; podcasts; páginas de parceiros; avaliações; estudos; comunidades; artigos comparativos; bases de dados públicas. O objetivo não deve ser simplesmente conseguir o maior número possível de menções. Contexto e relevância importam. Uma menção dentro de uma página diretamente relacionada ao seu setor pode ter muito mais valor estratégico do que dezenas de referências aleatórias. 8. Produza comparações realmente úteis Consultas comparativas são comuns em ferramentas de IA. Por exemplo: “X ou Y?” “Quais são as alternativas a X?” “Qual ferramenta é melhor para pequenas empresas?” “Que solução devo escolher para uma equipa remota?” Uma empresa pode criar páginas que expliquem essas diferenças de forma objetiva. Compare critérios reais, como