据估计，到 2020 年，网络犯罪已使全球经济损失超过 1 万亿美元，因此数据库安全从未如此重要。为了正确保护数据库，必须保护服务器和节点之间传输的数据以及服务器上的静止数据。

SQL语言，是结构化查询语言(Structured Query Language)的简称。SQL语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统；同时也是数据库脚本文件的扩展名。

神经网络今天已经变得非常流行，但仍然缺乏对它们的了解。一方面，我们已经看到很多人无法识别各种类型的神经网络及其解决的问题，更不用说区分它们中的每一个了。其次，在某种程度上更糟糕的是，当人们在谈论任何神经网络时不加区分地使用深度学习这个词而没有打破差异。

在处理大量数据时，有必要将具有特征的空间压缩为向量。一个例子是文本嵌入，它是几乎所有 NLP 模型创建过程中不可或缺的一部分。不幸的是，使用神经网络处理这种类型的数据远非总是可能的——例如，原因可能是拟合或推理率低。

自从Vaswani 等人发表开创性论文“ Attention Is All You Need ”以来，transformer 模型已经成为 NLP 技术中的最新技术。从 NER、文本分类、问答或文本生成等应用，这项惊人技术的应用是无限的。

NLP 技术最有用的应用之一是从非结构化文本（合同、财务文件、医疗记录等）中提取信息，它支持自动数据查询以获得新的见解。传统上，命名实体识别已被广泛用于识别文本中的实体并存储数据以进行高级查询和过滤。

我已经实现了一项服务，Quarkus作为主要框架，Elasticsearch作为数据存储。在实现过程中，我萌生了写一篇关于如何使用Elasticsearch 的 Java High Level REST Client以反应式方式绑定 Quarkus 的想法。

数据工程师和分析师对大量数据运行交互式临时分析的需求继续呈爆炸性增长。数据平台团队越来越多地使用联合SQL 查询引擎 PrestoDB 为各种用例运行此类分析，跨越广泛的数据湖和数据库就地，而无需移动数据。

对全球450 名产品专业人士（从 SMB 到财富 100 强公司）进行的一项调查显示，产品经理严重依赖分析来回答与用户行为及其产品（应用程序）的影响有关的一系列问题。

如果您拥有网站或移动应用程序，那么了解哪些内容有效、哪些内容当前有效以及哪些内容没有任何用处的最佳方法是为您的产品使用客户洞察和分析工具。这些工具将为您提供有关用户如何与您的网站/应用程序交互、每次转换背后的工作流程和用户行为以及如何更好地改善与最终用户的交互的见解。