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*毕业于赫尔辛基大学（科学硕士，计算机科学硕士），目前是博士生，研究员和讲师（数据库，大数据，多模型数据库，方法和工具，用于利用赫尔斯基大学（University of Helsinki）在1993年与Oracle产品一起使用，从1993年起使用，从1993年开始使用oracle产品，从1990年开始使用Data Data和Data Data Data Data＆Data Data＆Data Data＆Data Database！∗奇迹芬兰Oy ∗ oracle Ace主管，甲骨文开创性大使 * EOUC（EOUC（EMEA Oracle用户小组社区）大使）∗列为芬兰对IT领域的前100个影响之一（2015，2016，2017，2017，2017，2017，2017，2017，2017，2017，2017，2017，2017，2017，2018） 2015年），现实世界SQL和PL/SQL的合着者：专家的建议（Oracle Press，2016）
培训数据科学和IA 2024-2026
- 讲座1（初学者）：数据库简介·什么是数据库，为什么我们使用它们？·数据库的类型（关系，NOSQL等）·公共关系数据库管理系统（RDBMS），例如mySQL - 第2期（初学者）：SQL·基础知识·SQL语法的基础知识：选择，从哪里，何处，订购，限制 - 使用一个表格 - 数据类型和无效数据操作·简单数据操纵：插入，更新，更新，更新，删除 - 删除 - 删除 - 删除 - 3（启动）（启动）和关系。 many-to-many relationships ·Foreign keys and primary keys — Lecture 4 (beginner): creating a SQL database ·Introduction to database creation ·Database design considerations ·Normalization, denormalization and trade-offs — Lecture 5 (advanced): advanced queries ·Aggregation and grouping: SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX, GROUP BY, HAVING ·Subqueries and nested queries ·Combining queries with联合，相交，除
IS 教授对人工智能辅助编程的看法
随着生成式人工智能聊天机器人（如 ChatGPT 和 SQL Query Builder）的迅速崛起，人们对这些程序如何在学术界，特别是在高等教育中发挥作用的兴趣日益浓厚。本研究论文的目的是了解计算机科学 (CS) 和信息系统 (IS) 教授如何看待这些新技术，以及他们认为这些技术将如何影响学术界的发展。我们进行了一项调查，希望深入了解人工智能聊天机器人（特别是 ChatGPT 和 SQL Query Builder）的突然崛起在学术界发挥了什么作用，以及教授们认为它将引领什么方向。我们讨论了我们的研究结果，并展示了从回复中收集的数据。最后，我们根据研究结果产生的其他问题，讨论了我们认为未来应该就该主题进行哪些研究。关键词：ChatGPT、SQL Query Builder、人工智能、生成式人工智能、人工智能辅助编程
哈里亚纳邦空间应用中心 (HARSAC)
基本资格： 在政府认可的任何大学/专业机构获得计算机/地理空间技术研究生或更高学位，具有 GIS 软件开发和应用程序定制经验。 至少 5 年以上经验。 期望： • 使用 Node Js 和 .net 开发 Web 和 REST API • 熟悉 ASP.NET 框架和 Express JS Node 框架、SQL Server 和设计/架构模式 • 如果有定位、跟踪移动应用程序 API 和仪表板方面的经验将优先考虑。 • 擅长解决错误、数据库规划和设计架构 • 了解 API 文档流程和数据、收集速度优化 - 从/向服务器发布数据 • 了解 ASP.NET、SQL Server、HTML、CSS、JavaScript 和 C#、Node Js、Postgres SQL。 准备和维护各种 .Net 应用程序的代码并解决系统中的任何缺陷。 • 全栈开发人员 • 团队处理任何相关认证
XYZ 咨询公司安全审计报告
防止 SQL 注入攻击的最有效方法是对所有数据库访问使用参数化查询（也称为准备好的语句）。此方法使用两个步骤将可能被污染的数据合并到 SQL 查询中：首先，应用程序指定查询的结构，为每项用户输入留下占位符；其次，应用程序指定每个占位符的内容。由于查询的结构已在第一步中定义，因此第二步中的格式错误的数据不可能干扰查询结构。您应该查看数据库和应用程序平台的文档，以确定可用于执行参数化查询的适当 API。
利用大数据工具包实现大规模地理空间分析和人工智能
- 添加新列 - 多边形内的点 - 基于 200 米和 500 米六边形的汇总统计数据 - 保留到企业级地理数据库 (SQL Server) - 在 ArcGIS 中可视化六边形聚合