SurrealDB 是一个端到端的云原生数据库，适用于 Web、移动、无服务器、jamstack、后端和传统应用程序。SurrealDB 通过简化数据库和 API 堆栈来减少现代应用程序的开发时间，消除对大多数服务器端组件的需求，让你能够更快、更便宜地构建安全、高性能的应用程序。
SurrealDB 既充当数据库，又充当现代、实时、协作的 API 后端层。SurrealDB 可以作为单个服务器运行，也可以以高可用、高可扩展的分布式模式运行——支持从客户端设备进行 SQL 查询、GraphQL、ACID 事务、WebSocket 连接、结构化和非结构化数据、图形查询、全文索引、地理空间查询和逐行基于权限的访问。
特征：
📌数据库服务器或嵌入式库
📌多行、多表 ACID 事务
📌单节点或高度可扩展的分布式模式
📌记录链接和有向类型图连接
📌存储结构化和非结构化数据
📌用于预先计算的高级分析的增量计算视图
📌Realtime-api 层，内置安全权限
📌使用表格、文档和图形以任何方式存储和建模数据
📌前端和后端开发的简单模式定义
📌直接从网络浏览器和客户端设备连接和查询
📌使用嵌入式 JavaScript 函数实现自定义高级功能
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从基础到高级：测试你对 JavaScript 的了解程度，更新你的知识，或准备你的编码面试。
JavaScript Questions | #面试 #JavaScript
📌世界上 80% 的数据是以文本、图像、音频、视频等形式呈现的非结构化数据。
📌使用 Relevance 释放非结构化数据的价值：
📌在几行代码中使用预训练的机器学习模型快速分析非结构化数据。
📌可视化你的非结构化数据。来自命名实体识别的文本突出显示，来自关键字的词云，来自图像的边界框。
📌为结构化和非结构化创建图表。
📌使用过滤器和相似性搜索进行钻取以探索和发现见解。
📌与团队共享数据应用程序。
Relevance AI 还充当以下平台：
📌向量，通过灵活的向量相似性搜索存储和查询向量，可以与多个向量、聚合和过滤器组合。
📌ML 数据集评估，用于调试数据集标签、模型输出和显示边缘案例。
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有些项目本身与编译器设计或实现无关，但如果它们的技术适用于自动化和编译器设计，还是会将它们包括在内。
Compilers and Architectures | #编译器
