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DevOps 这个概念最早是在 2007 年提出的,那时云计算基础设施的概念也才刚刚提出没多久,而随着互联网的逐渐普及,应用软件的需求爆发式增长,软件开发的理念也逐渐从瀑布模型(waterfall)转向敏捷开发(agile)。传统的软件交付模式(应用开发人员专注于软件开发、IT 运维人员负责将软件部署到服务器运行),再也无法满足互联网软件快速迭代的需求。于是,DevOps 作为一种打破研发和运维之间隔阂、加快软件交付流程、提高软件交付质量的文化理念和最佳实践 逐渐普及至今。 DevOps 的现状 DevOps 的流行得益于业界对于应用软件敏捷开发、高质量交付的诉求,所以为开发和运维开辟了一块“公共的空间”,让双方可以在这里紧密合作。那时软件研发依旧属于一个新兴行业,人们习惯于向成熟的制造业学习,制造业解决大规模生产的方式,就是构建流水线,通过流水线规范化每个步骤对接的内容,而流水线上的工人们则只需要各司其职,快速熟练的完成自己这部分生产内容。 所以,DevOps 借鉴了制造业的经验,开始构建持续集成 / 持续交付(CI/CD)的流水线,催生出了一系列自动化 / 半自动化工具(如 puppet、chef、ansible 等),结合编写脚本的可扩展能力,将研发和运维的大量操作规范化,从而达到彼此协作的目标。但是最终还是要有人投入到这些工具的构建中,于是就出现了 DevOps 团队。DevOps 团队构建的工具和平台,帮助研发更容易地接近生产环境,让研发在持续集成、持续交付的过程中可以一键部署、快速试错,从而很大程度提前暴露和避免了软件在实际运行过程中的问题。 从本质上讲,DevOps 是为运维服务的。 它把生产环境的运维流程通过自动化的工具提供出来了,屏蔽了基础设施细节,同时让软件本身的问题更容易暴露,从而把这些问题尽量提前交给研发去解决。这些,其实都是在帮助运维减轻负担。 这一套模式在一开始运转良好,但是问题也随着时间的推移慢慢暴露出来了。DevOps 本身不为企业带来直接的利润,也不增加产品的功能,它们是企业的成本中心,所以许多企业不愿意为 DevOps 投入太多的成本。久而久之,DevOps 的能力便无法与研发人员增长的需求所匹配,不愿意继续伴随着云和开源社区的发展向前演进,反而成为软件研发的瓶颈。试想一下,有多少大公司的技术人员,对自己公司里的“研发效能”工具表示满意呢? 云计算的普及 聪明的企业总能从自己的需求中发现业界共有的需求,AWS 便是这么诞生的,他们早在 2006 年便首次把软件部署需要的网络、计算、存储等基础设施当做服务提供给用户,允许任何人在不购买服务器等物理硬件的情况下构建互联网应用程序,规模化使得整体的成本比用户自建更低。而云计算 IaaS、PaaS、SaaS 的概念也正是在那一年开始逐渐清晰的。 云计算的初期,用户主要使用的是 IaaS 服务,如虚拟机、存储等,使用云计算服务的企业依旧需要运维来管理这一类基础设施,只是运维管理的对象从物理机切换到虚拟机而已,并没有太本质的区别。 而随着云计算的快速发展,云的能力不断补充、增强,渐渐将原先由运维提供的方方面面的能力都转换成为了云上的服务,这其中自然包含了管理软件完整生命周期的各类服务,从代码托管、持续集成、持续交付,到监控、报警、自动扩缩容等一系列的能力,均能在云上找到对应的服务。品类之多、数量之巨,令人瞠目结舌。 但是 DevOps 依然有着用武之地。云的对接难度实在太大了,涉及到的云服务又多,不同云厂商提供的服务还不统一,为了使用云上的产品不得不投入大量的时间学习,而为了防止云厂商的绑定又不得不做多厂商的适配,DevOps 依旧需要像过去一样为开发屏蔽实际环境的复杂性,只不过这次他们要负责管理的基础设施变成了云资源。 改变一切的 Kubernetes Kubernetes 的本质是现代应用基础设施,它关注如何将应用与“云”天然地集成在一起,将“云”的最大价值发挥出来。Kubernetes 强调让基础设施能更好的配合应用、以更高效的方式为应用“输送”基础设施能力,而不是反之。在这个过程中,Kubernetes 、Docker、Operator 等在云原生生态中起到了关键作用的开源项目,正在在把应用管理与交付推上一个跟以前完全不一样的境况:Kubernetes 的使用者只通过声明式的方式描述自己应用的终态是什么,然后一切就结束了。Kubernetes 会处理后面的所有事情。 这也是为什么 Kubernetes 非常强调声明式 API。通过这种方式,Kubernetes 本身接入的基础设施能力越强,Kubernetes 的使用者能够声明的终态就越丰富,他的职责也就约单纯。现在,我们不仅能够通过 Kubernetes 声明应用的运行终态,比如;“这个应用需要 10 个实例”,我们还能够声明应用的很多运维终态,比如:“这个应用使用金丝雀发布策略进行升级”,以及 “当它的 CPU 使用量大于 50% 时,请自动扩展 2 个实例出来”。 这就让传统的 DevOps 工具和团队受到了挑战:如果一个业务研发自己只需要通过声明式 API 声明他的应用的所有终态甚至包括完整的 SLA,后面的一切就都会有 Kubernetes 来自动的搞定,那么他还有什么理由去对接和学习各式各样的 DevOps 流水线呢? 换句话说,长久以来,DevOps 实际上是在充当研发与基础设施之间的那一层“胶水”。而现在,Kubernetes 通过它极具生命力的声明式 API 和无限接入的应用基础设施能力,正在完美的扮演这个“胶水层”的作用。这也提醒了我们,上一个正在被 Kubernetes 体系强烈挑战的“胶水层”,其实叫做“传统中间件”:它正遭受到 Service Mesh 的巨大冲击。 DevOps 会消失吗? 近几年,Kubernetes 项目经常被描述成 DevOps 的“最佳拍档”。类似的观点认为, Kubernetes 跟 Docker 一样,解决的是软件运行时的问题。这意味着 Kubernetes 更像一种“时髦”的 IaaS,只不过运行时从虚拟机变成了容器。所以,只要能够将现有 DevOps 思想和流程对接到 Kubernetes 上来,就可以享受到容器技术带来的轻量级与弹性。这对于提倡“敏捷”的 DevOps 来说,显然是最好的组合。 不过,至少目前看来,Kubernetes 的发展路径并不是一个类 IaaS 的角色。它虽然关注接入底层的基础设施能力,但它本身却又不是基础设施能力的提供方。而且,相比于软件运行时,Kubernetes 似乎更关心软件的生命周期和状态流转。不仅如此,它还提供了一种叫做“控制器模型”的机制来将软件的实际状态与期望状态不断逼近,这显然都已经超出了一个“软件运行时”的范畴。 Kubernetes 项目对应用本身的“额外关注”,让它与一个类 IaaS 基础设施有着明显的区别,也让它“胶水”的定位更加明显。而如果 Kubernetes 的能力足够强大,那么作为研发与基础设施之间现有的“胶水层”, DevOps 是否还有必要存在?在所谓的云原生时代,应用研发与交付是不是真的会走向“一次声明”就可以“撒手不管”,从而让 DevOps 彻底消失呢? 不过,至少目前看来,Kubernetes 项目距离这个愿景,还有不少困难需要克服。 “Platform for Platform” API 的局限性 Kubernetes 是一个典型的 “Platform for Platform”项目,所以它的 API,距离纯研发视角还是非常遥远的。就比如一个 Deployment 对象,就既包括了研发侧关心的镜像,也包括了基础设施侧的资源配置,甚至是容器安全配置。此外, Kubernetes API 并没有提供出对“运维能力”的描述与定义方式,这也使得声明之后的“撒手不管”变得遥不可及。这也是为什么目前 DevOps 依然被需要的原因:Kubernetes 的大多数字段,还是必须经过研发和运维共同协作的流程来进行填充。 无法对更多的云资源进行描述 K8s 的原生 API 只包含了云资源的很少一部分,比如用 PV/PVC 表达存储,用 Ingress 表达负载均衡,但这对于一个完全声明式的应用描述来说是完全不够的。比如,研发希望在 K8s 上找到一个概念来表达数据库、VPC、消息队列等需求的时候,就会感到非常困惑。而现有的所有方案则完全依赖于云厂商的实现从而带来了新的 vendor lock-in 困惑。 Operator 体系缺乏互操作性 Kubernetes 的 Operator 机制是这个项目的能力能够无限增长的公开秘密。但令人遗憾的是,目前所有 Operator 之间的关系,就像是一个又一个的烟囱,互相之间没有任何交互与协作的可能。比如,我们把云上的 RDS 通过 CRD 和 Operator 扩展到了 K8s 声明式 API 的体系中,但是当第三方希望写一个定时备份 RDS 持久化文件的 CRD Operator 去配合的时候,却往往无从下手。这就又需要 DevOps 的体系介入来解决问题。 未来? 显然,现在的 Kubernetes 项目,依然需要借助 DevOps 体系来真正完成软件的高效迭代与交付工作。这是不可避免的:尽管 Kubernetes 声称自己是“以应用为中心”的基础设施,但它作为一个从 Google Borg 衍生出来的系统级项目,其本身的设计和工作层次还是更多的基础设施领域徘徊。但另一方面,我们绝不可否认的是,Kubernetes 在它的关键路径上,始终保持着对研发侧 “NoOps” 的追求。这种渴望,从它第一天提出“声明式应用管理”理论的时候就已经“昭然若揭”,而 CRD 和 Operator 体系的建立,更让这种应用级别的关心终于有了落地的机会。我们已经看到很多 DevOps 流程正在“下沉”为 Kubernetes 里的声明式对象与控制循环,比如 Tekton CD 项目。 如果 Kubernetes 的未来是 100% 的声明式应用管理,那么我们有理由相信 DevOps 最终会从技术领域消失然后彻底蜕变成一种文化。毕竟,那个时候的运维工程师,可能都会成为 Kubernetes Controller/Operator 的编写者或者设计者。而研发呢?他们可能根本不会知道原来 Kubernetes 这个东西曾经如此显赫的存在过。

有只黑白猫 2020-01-07 11:35:38 0 浏览量 回答数 0

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【一周热点】送给程序员终身受用的建议

问问小秘 2019-12-01 22:05:12 4740 浏览量 回答数 3

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Re我和iDBCloud登录数据库的故事 11到13年做DBA的时候,最早接触的是iDB,我的理解之所以叫iDB应该是表达我的数据库的含义吧,估计我还是上学的时候就已经有了,目前iDB已经迭代到3.0,明年初会发布4.0,从DBA视角上看iDB就是可以review业务SQL,自动执行线上DDL,业务数据提取的申请和审批,WEB上的数据查询,最近做产品经理后才有机会系统的审视iDB(一个包含研发支撑、安全管控的企业级数据库管理产品),支撑了淘宝、天猫、支付宝(现在叫蚂蚁金服)的研发流程,保障了每年的双十一,但iDB Cloud与iDB不是一个产品,iDB是企业版的数据库管理产品,iDB Cloud则定位于个人版数据管理,相比企业中的流程约束,iDB Cloud更期望给大家提供在约束下的易用性最大化的灵活数据管理服务! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 这个月实例信息-实时性能UI改版发布,新版看起来还是比较舒服的!这个我在5元RDS大促时买的,没有跑业务,所以指标都是0,哈哈 实时性能的原型取自阿里DBA团队的传奇(朱旭)之手:orzdba,貌似很久之前已经开源,谷歌下便知! 翻出之前做DBA使用orzdba观察测试机器压测的截图,orzdba是用perl写的,检查项还是蛮多的,比如io吞吐量、rt、主机的load、swap、innodb row、innodb状态,这些是iDB Cloud没有的功能,iDB Cloud通过用户登录账号访问数据库,只能拿到MySQL进程内存中的状态信息,没有权限拿到主机指标,不过innodb相关信息是可以拿到的,但是考虑一般只有DBA才会关注这些细节,所以没开放,不知道大家还会关注什么指标?有没有办法拿到主机的指标? ------------------------- 回5楼ringtail的帖子 刷新页面,类似关闭并重新打开,啥都没了,这个应该是正常的行为,话说为什么要刷新呢,我记得首页性能指标每5分钟自动刷新,即使点击页面上提供的刷新是没啥事的,而实时性能是每4秒更新一行的,还有什么场景要刷洗整个页面是我没想到的吗? ------------------------- 回7楼ringtail的帖子 目前据我所知,真心还做不到刷新不丢iDB Cloud已经打开的选项卡、sql语句和执行结果什么的,现在只能在刷新时加一个“导航确认”,减少手痒式误刷新,哈哈 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 翻工单时,发现有人关心使用iDB Cloud是否会收取流量费,我也没搞清楚,于是问了几个同事,终于把场景基本覆盖了,最终结论: 只要你不把你的RDS实例切换成外网(公网)模式的同时再导出或查询数据就不会收取流量费! 由于那几个工单已经关闭,我就在这里回复下大家,希望那几个朋友能看到 ------------------------- 回9楼yzsind的帖子 一定不会辜负领导的期望,努力工作,争取升职加薪,当上总经理,出任ceo,迎娶白富美,想想还有点小激动 ------------------------- 回10楼佩恩六道的帖子 可能文字不好理解整体的流量计费情况,中午用我那小学的美术细胞,完成了一副“巨作”! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 刚才看到一个工单(iDB Cloud点击登录无效),这个工单已经处理完毕,但我觉得可以把售后同学的方法和大家分享下! 以后遇到点击登录无效、登录后菜单栏点击无效、页面展示不全,很可能是浏览器兼容设置的问题! 浏览器兼容设置的问题: 1.检查浏览器是否安装了AdBlockPlus(火狐浏览器的一个扩展),用火狐浏览器的用户遇到类似问题要注意这一点 2.IE浏览器的话就调整下兼容性模式(http://jingyan.baidu.com/article/fcb5aff791bb47edaa4a7115.html ),并进入开发者模式再测试下IDB Cloud 如果上述2招还是解决不了,记得留言给我! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 今天看工单时发现有个朋友反馈,包含mediumblob类型字段的表在做导出后,导出文件中没有mediumblob类型字段! 其实导出时默认是不会导出BLOB类型字段,但是在导出-高级选项中是可以选择导出BLOB,但是BLOB字段只能以16进制格式导出,试想一个WORD文档或者一首歌曲,16进制导出后,没啥意义! BOLB字段支持WEB界面上传和下载,是原文件呀,哈哈! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 未来几天休假,去考驾照 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 看工单和论坛中,有用户会抱怨产品不好用,然后就消失了,真的好可惜! 作为产品经理是很想倾听这些抱怨背后的真实想法,期待可以直接对话,无论是功能缺失,还是操作不便,哪怕是使用上的一种感觉或产品散发的味道不对都可以,不求需求,只求对话! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 感谢你的关注和支持! 产品说到底不是产品经理个人的,也不是哪个企业的,而是用户的产品,水能载舟亦能覆舟,产品经理和企业只不过在帮用户把需求实现而已,所以我们会一直坚持下去,坚持和用户一起把iDB Cloud做得更好 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 最近几天公司感冒发烧的同学很多,我也是坚持了好几天才沦陷的,这是在我记忆中来杭州4年第一次发烧,看来20多年在东北积累的体质终于被消耗殆尽,不过意外收获是在高烧间隔清醒之际对最近自己的所作所为反倒有了一些悔悟,有些是工作上,有些是做人上 ------------------------- 回24楼zhouzhenxing的帖子 可以的,iDB Cloud对RDS公网和私网模式都是支持的! 你可以在RDS控制台-账号管理中 新建你的数据库账号,然后还是在RDS控制台的右上角,点击“登录数据库”就可以进入iDB Cloud了,建议你先自己试着玩玩,有困惑的话我们一同讨论 ------------------------- 回24楼zhouzhenxing的帖子 iDB Cloud在官网上有2个手册,写的比较官方,可能对你用处不大,我其实不太喜欢写什么手册,如果一个产品做的体验不好,只能靠手册来弥补还是有点low,不过我已经在想如何不low了,还是那句话 有困惑的话我们一同讨论 http://help.aliyun.com/doc/view/13526530.html?spm=0.0.0.0.6W7Qx1 http://help.aliyun.com/view/11108238_13861850.html?spm=5176.7224961.1997285473.4.Irtizv ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 都说在产品上做加法容易,做减法难,我理解无论产品功能还是工作上,给予总会得到别人的喜欢,而要求或收回时会得到对方的负面情绪,因此趋利避害,尽量不做减法,但有时候很难避免,这就要想想为什么要做减法? 多数都是之前错误选择,做了过多的加法,因为普通的加法很好做,人们往往会趋之如骛,但是真正、正确的加法是要在拒绝几十到上百种选择基础上的最终选择,将复杂解决方案以极简形式展现出来,而不是解决方案和功能的堆积,所以未经严格挑选的加法对产品是有害的,工作也一样,不要贸然接受新工作,保证核心精力投入到核心工作上,摊子铺得太大,一定会遇到心力瓶颈,而心力一旦枯竭,再强的脑力也无法施展,任何一项工作都是以大量心力付出为前提,脑力提升我找到了一些办法,心力提升却一筹莫展,所以只好专注,要不全心投入,要不置身事外,今后功能和工作都要适时做做减法了! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 今天有个同事转给我一个工单,说从深圳云管理系统界面的iDB Cloud上看到库是utf8,而后端开发人员说库是gbk的,我查看了工单中截图附件(RDS控制台-参数设置),虽然从工单中无法完全断定用户遇到的问题,我还是大胆猜测下: 我看到截图上的character_set_server参数,首先character_set_server是RDS唯一开放的关于字符集的参数,但其实这个参数与用户在iDB Cloud上看到数据是否乱码没有关系,character_set_server其实就是默认的内部操作字符集,只有当字段->表->库都没有设置CHARACTER SET,才会使用character_set_server作为对应字段-表-库的默认字符集! 透露一个秘诀(传男也传女): (1)让你的字段-表-库的字符集都是utf8; (2)在iDB Cloud-命令窗口执行set names utf8;#会将character_set_client、character_set_connection和character_set_results都设置成utf8 只要让(1)和(2)字符集保持一致(utf8、gbk、latin1等),乱码就搞定了! 不清楚为什么截图会变成上面这样!把在iDB Cloud-命令窗口上执行的命令和结果也粘下 mysql>set names gbk; 执行成功,花费 7.59 ms. mysql>show  variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------------+ | Variable_name            | Value                            | +--------------------------+----------------------------------+ | character_set_client     | gbk                              | | character_set_connection | gbk                              | | character_set_database   | gbk                              | | character_set_filesystem | binary                           | | character_set_results    | gbk                              | | character_set_server     | gbk                              | | character_set_system     | utf8                             | | character_sets_dir       | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------------+ 共返回 8 行记录,花费 10.51 ms. mysql>set names utf8; 执行成功,花费 7.32 ms. mysql>show  variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------------+ | Variable_name            | Value                            | +--------------------------+----------------------------------+ | character_set_client     | utf8                             | | character_set_connection | utf8                             | | character_set_database   | gbk                              | | character_set_filesystem | binary                           | | character_set_results    | utf8                             | | character_set_server     | gbk                              | | character_set_system     | utf8                             | | character_sets_dir       | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------------+ 共返回 8 行记录,花费 10.32 ms. ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 你的专属BUG: 发现时间 资深用户 专属BUG 2015-02-03 23:06 啊啊啊啊8  实例信息-实时性能-参数说明-【delete】 表示InnoDB存储引擎表的写入(删除)记录行数 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 用户“夫子然”反馈说iDB Cloud感觉没phpMyAdmin方便! 非常感谢这个用户的反馈,我先谈下我的理解,每个人使用产品都有一些固定的用例(use case),我无法承诺针对任何人的任何用例,都做到最短操作路径(方便),这个用户抛出的问题也是我一直在思考的,虽然无法100%,但是我们可以覆盖主流用例,只要绝大多数的常规操作室是方便的,少数非经常用的操作路径长点,应该能接受吧,我们已经在行动! 今天iDB Cloud发布了2.0.2,一个主要变化就是在左侧对象列表上增加了“列”和“索引”,正是我们分析数据看到在众多数据库对象中表的操作是最频繁的,而在表的操作中“列“和”索引“是最频繁的,这个版本将对“列”和“索引”的操作前置,缩短了主流用例路径,与用户“夫子然”的建议不谋而合,这只是开始,只要我们深挖,与功能和体验死磕,终有一天会让大家说iDB Cloud比phpMyAdmin方便! ------------------------- 回31楼sqlserverdba的帖子 非常感谢! 有你们作为后盾,有用户支持,才有iDB Cloud的现在和未来! ------------------------- 消失了几天,终于把科目三和科目四搞定了,昨天终于拿到驾照了之前在【17楼】总结了科目二的一些体会,今天也分享下科目三的一点点感受! 考试前几天,教练说是智能考(据说智能考比较简单,通过率很高),结果就留出考前2天练车时间,结果阴差阳错的换成了人工考(貌似是我们车是4个大老爷们,听教练说他一年最多抽到2次人工考就算多的啦,对此我只能呵呵),现在的问题就来了,4个人2天练车时间,一个人半天,那就从早到晚的练呗,我先简单描述下整个过程! 1.心态(1)从开始练车到考试通过,心情没有特别大的起伏,不过考前失眠还是有的,哈哈(2)另外三个人,有的信心满满,有的吊儿郎当,有的不言不语,我应该也属于不言不语那种 2.练习(1)4个人轮流练,虽然一天下来很累,但还能挺住,开的时好时坏,不过总体上在变好(2)开车的时候几乎意识不到什么的,关键是在后座自己去琢磨,回忆自己错在哪里,为什么会错 3.考试(1)考试单上说7:00考试,结果在寒风中等了1个小时,终于盼来了考官,一共5辆车考试,我们是第二辆车(2)第一辆车是2男2女,2女都挂,当时我们第二辆车是被要求跟在第一辆车后面的,所以看的一清二楚,比如连续3次手刹未放下导致起步失败、4档走转弯到对向车道等(3)接下来到我们了,4男0女,结果挂了2男(信心满满和吊儿郎当) 上面只是简单介绍了科目三过程,下面才是干货! 每年都有成千上万的人拿到驾照,我不认为自己牛,只是把我个人的应对方法和背后的原因拿出来分享下!练车其实就是教练的心智模型-翻译-语言-反译-我们的心智模型,让我们知道在什么情况做什么动作,预测路况,只要我们关于开车拥有了自己的心智模,开车就变成了一种本能,就像一旦学会了骑自行车,很难失去这种技能,在练车之前,我们是有自己关于开车的心智模型的,正所谓没吃过猪肉也见过猪跑,但是我们想想自己关于开车的心智模型是正确的吗?显然不是,不信你就试试去开车吧,抛开被交警抓之外,我想应该也能开起来,至于开的好不好,会不会一直开得好,我说不准,但是绝大多数人一定是开不好的,所以我们报驾校,除了硬性法律规定,驾校教练的确交会了很多东西,虽然很多是应试的技巧,这里就顺便说下这些技巧,技巧具体内容每家教练都会教的,而我想说的技巧其实就是“语言”,通过教练的“心智模型”-翻译出来的“语言”,接下来我们要做什么,“反译”将教练开车技巧的“语言”理解,首先你要虚心去接受,然后再去观察或运用,根据反馈把坏的放弃,把好的保留以便修正自己关于开车的“心智模型”,而“心智模型”最快速的形成方式就是亲身体验,所以一定要实战、要开车,还要经常开车,不断改进关于开车的“心智模型”,拿3个案例具体说下吧!【吊儿郎当】这两天都是下午才过来练车,开车时教练说一句话,他有十句等着,其中五句是解释自己为什么要这么做,另外五句是在问如果这种情况应该怎么做,如果那种情况怎么做,总是在关注自己想象中的场景,而不关注自己正在体验的场景,所以学来学去还是最初始的关于开车的“心智模型”,失败在“反译”这一步,认为只要听过就会了,结果被考官判直接挂掉并不予补考机会 【信心满满】与我们一直练车,对教练的话言听计从,而且也理解了,如果是上学时的考试或科目三智能考试一定没问题,但是面对人工考,评判是由交警而不是电脑,结果转向时没有观察后视镜,被考官迫停在路中间后开始补考,然后还是转向时没有观察后视镜,在路中间起步,之前学的技巧中没有应对的方法,结果还是挂了,教练也很惋惜,如果说他的失败,败于没有改进自己关于开车的“心智模型”,其实“反译”他做的很好,但是在运用、观察和反馈分析上做的不好,“心智模型”不是统一的标准,一定是个性化的,一定是自己认为是好的反馈、行为积累起来的,也只有“心智模型”才能在任何情况下帮助你做出判断,判断效果就取决于“心智模型”是否成熟,成熟的“心智模型”可以让在紧张、突发等情况下依然做出正确的判断,因为那是一种本能 【我】总说别人不好之处,也谈谈我自己,自然这些都是我事后分析总结的,练车过程中可没有感受到,我做的事情也很简单,就是“反译”和改进我的“心智模型”,“反译”,教练说什么,我就听什么,开车时来不及想,就在后座时在脑中模拟上演之前的场景并不断上演我不断修正的剧本,比如我的离合器总是抬的很快,经常熄火,特别是在路况复杂、指令突然时根本来不及思考如何应对,只能靠本能的时候,往往还是会快速抬离合器,因为我的“心智模型”中就是这么认为的,你可以说是离合器太低、座位太靠后,这些都是理由,如果是理由,那就去解决吧!我是这样做的,强制自己将抬离合器的动作拆成3步,即使不开车时也经常练习,慢慢的就变成了“心智模型”的一部分,自然在任何场景下都不会再出现离合器抬快熄火的情况了,这只是一个细节,其他细节也是类似,慢慢我的“心智模型”就建立起来了,开车技巧是很有用的,关键是你要理解这些技巧是要解决什么问题,你要解决相同问题时的做法是否相同,如果有不同之处是否正确,要去不断验证,如果是正确的,就改进到你的“心智模型”吧! PD不光光是要把产品做好,我认为一个好PD应该能让整个世界变得更好! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 近期iDB Cloud将更名:DMS DMS (data management service) 数据管理服务 iDB Cloud从RDS起步,目前已经覆盖包括RDS、ADS、TAE,未来2个月还会覆盖万网和DRDS,同时ECS也开始兼容,“DMS”请各位新老用户,继续支持! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 1.使用HTTPS iDB Cloud这个4月份中旬版本就会支持HTTPS,敬请期待! 2.设置账号是否允许登录iDB 3.31 会发布一个版本,这版本其中一个功能就是授权登录,允许实例owner设置该实例是否允许别人访问,允许谁可以访问 有如此心犀相通的用户,夫复何求!!! 还有什么建议? ------------------------- 回38楼pillowsky的帖子 好的,我先逐条对照分析下 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 RDS数据库?RDS控制台-账号管理,检查下账号对不对,不行就重置密码 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 3.31 DMS(原iDB Cloud) 在RDS上新版本发布! 【实例授权】 DMS for MySQL 2.1发布! 【会话统计】 DMS for SQL Server 2.0发布! 【E-R图】 【对象列表】 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 你是想听客服回复?算了,我还是从DMS PD 看RDS的视角来分享下吧! RDS是一个数据库,在数据库之外包装了一些东西,帮用户做了备份恢复、HA、监控等,回到你提到的账号,root账号在MySQL里是权限最大的,也是风险最大的,为了保证RDS这些备份恢复、HA能7*24小时为你服务,所以就不能让你的账号去影响到这些组件,不然你一个误操作把实例关闭了怎么办,但是我承认目前RDS在控制台上提供的账号的确限制比较死,所以在RDS上你是无法获取root账号的,话说你要root权限做什么,你说的数据库创建在RDS控制台上提供功能了 ------------------------- 回46楼苗教授的帖子 客气了,也不知道能不能帮上你! 如果从外看RDS的使用的话,可以在RDS控制台上去管理RDS实例(用用就熟悉了),或者直接调用OPEN API来完成实例管理操作,然后针对RDS实例中数据管理,就可以登录DMS,有几个常用链接发你看看,有问题可以在这里继续探讨! DMS: http://idb.rds.aliyun.com/ DMS 功能介绍: http://docs.aliyun.com/#/rds/getting-started/database-manage&login-database OPEN API: http://docs.aliyun.com/?spm=5176.383715.9.5.1LioEO#/rds/open-api/abstract RDS控制台: https://rds.console.aliyun.com/console/index#/

佩恩六道 2019-12-02 01:21:37 0 浏览量 回答数 0

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云计算之路-阿里云上:希望从今天开始乌云变蓝天

cnblogs 2019-12-01 21:13:29 12236 浏览量 回答数 14

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在校生要找到好工作,主要靠几个光环,学校光环、竞赛光环、项目光环、实习光环。其中项目经验尤为重要。有些同学就有疑问了: “我校招没offer,没有项目经验,是不是要报个培训班?” “我转行计算机,是不是应该报个班?” “我也想自学,可怎么学啊,选哪个方向啊?” 对于有些同学,当我还在想办法劝他自学时,给我贴出了培训班的广告词,真可谓,人有多大胆,口号就有多不要脸: “0基础入学,三个月包就业” “毕业月入不过万,不收学费” “从前是你找工作,接下来是工作找你” 当我推荐某些同学去培训时,又给咔咔咔亮出了几个帖子,说培训出来的受歧视啊、有些同学培训出来还是找不到工作啊,等等。 其实,选择自学还是培训是看自身情况而定,无论选择自学还是培训,都只是入门的一种手段,各有优劣势,本文就详细说说自学/培训怎么选,选择以后怎么办,记得帮我点赞哦。   目录: 自学还是培训,怎么选? 自学怎么学? 培训班到底在培训什么? 有些企业歧视培训班学员,培训班的问题到底出在哪? 一些建议 一、自学还是培训,怎么选? 无论你是什么学历、有没有计算机基础,这些都不是决定你适合自学的条件,具备如下三个条件的人都可以选择自学: (1)、时间充足 如果说从零基础靠自学达到找工作的水平,需要多久呢?我觉得至少一年,有的人可能需要两年。所以,如果你是大一、大二、大三的学生,你还有时间,可以选择自学。如果你是已经工作的,想转行计算机,可以边工作边学习,这个过程会比较辛苦,但也不是绝对不可行。 对于大四的同学,以就业为导向,建议你去培训。不可否认,培训是最快入门的方式,对于时间不足的同学而言,培训是最优解。同样地,如果你是已工作的,不存在财务压力,我同样建议你去培训,工作后的时间很珍贵,比不上在校期间有大把时间可以浪费,如果做好了必转的决心,以最快速度转行才是最优解。 (2)、自控力强 能管得住自己,自己定的目标能想尽一切办法实现的同学,真不多,能占人群中1/4已经不错了。 有些人学了半小时就会累,休息一会,就成这样: 我见过太多的半途而废的同学,也见过太多自己安慰自己式的学习方式,但就业就是一个试金石,你这段时间的努力有没有回报,去找工作的时候,就水落石出。 如果在自律这方面不太行的话,可以看下这篇文章,《启舰:你是怎么变自律的?》,找到自已的驱动器,完成自己的梦想。 (3)、具备高中以上学历 计算机本身是数学家发明的,或多或少会用到一些基本的数学知识、经常用到的很多算法都是数学知识的延伸,没有基本的数学功底,自学确实很难。 至于英语阅读能力还好说,只要会用有道词典,不会的去搜去看,总会读懂的,而且入门级的文献和视频中文版的资料已足够你入门,英语应该不是太大的问题。 如果你这三点都满足,恭喜你,你具有了自学的基础,可以选择自学。 二、自学怎么学? 1、选定一个方向 首先,我们选择方向的目的是什么?不就是为了找份工作吗?那直接到招聘类网站去搜下相关的岗位数量及要求不就好了,哪个数量多,自己也喜欢,那就选这个即可。 其次,如果是大三、大四即将毕业的同学,想知道最近哪个岗位好找工作的话。还可以看看很多培训机构的培训内容,现在很多培训机构都声称保就业,真的以为,培训几个月能培训出朵花来吗?不可能的,编程是个需要长期训练的活,几个月的培训,仅是入门而已,入门的水平能保证找份工作,就靠的是这个岗位门槛低,需求大,好找工作。 如果实在不知道选什么,我帮你找几个方向:python、java后端、Html5就业岗位都挺多,就业门槛低,相对好就业,如果也有其它方向推荐,大家可以留言。 2、找到几套视频教材 在入门时强烈不建议跟着书学 第一,不一定能看得懂 第二,书本的知识不成体系,入门有入门的书,进阶有进阶的书,实战有实战的书,需要自己去选择,本身就不是一件易事。 第三,视频可以看到老师的操作,而书本全靠自己摸 现在某某培训班的入门、进阶、实战的系列视频不要太好找,找到这么两套视频,对比着看,或者跟着一套视频深入看,来得更容易。人家培训班安排好的路线跟着学,不懂的自己搜,就已经排除了自已给自己安排路线的难点,况且人家本身就是面向就业的,培训出来的同学能保就业,只要你能跟着学通学会,自然找到工作也不是问题。 我精心整理了计算机各个方向的从入门、进阶、实战的视频课程和电子书,都是技术学习路上必备的经验,跟着视频学习是进步最快的,而且所有课程都有源码,直接跟着去学!!! 只要关注微信公众号【启舰杂谈】后回复你所需方向的关键字即可,比如『Android』、『java』、『ReactNative』、『H5』、『javaweb』、『面试』、『机器学习』、『web前端』、『设计模式』等关键字获取对应资料。(所有资料免费送,转发宣传靠大家自愿) 视频内容非常多,总共2184G、一千六百多册电子书,九百多套视频教程,涉及43个方向。我整理了很长时间,有些资料是靠买的,希望大家能最快的提升自己。帮我点个赞吧。 启舰:全网2184G计算机各方向视频教程/电子书汇总(持续更新中)​   3、自学,除了知识,你还能学到什么? 自学的缺点很明显: 第一:速度慢,所有进度完全靠自己把控,没有氛围 第二:遇到问题需要自己解决,无人请教 那优点恰恰是从这些缺点中磨练出来的,进度靠自己把握,完全磨练了你的意志力。而所有问题靠自己解决,恰恰培养了你的解决问题的能力。 而这些能力都是培训班教不出来的、无法速成的。而这些能力却是真正的开发高手所必备的 问题定义、分析与设计阶段,这是最需要智商、创造力和经验的阶段,真正的开发高手,就是在这一阶段体现出远超普通人的水平,而在这一阶段所需要的能力,对不起,培训班教不出来,也无法速成,只能靠人自己的努力,慢慢地培养和增强。 4、自学建议 (1)、多做笔记、多复习 刚开始学习时,很难,真的很难。很多东西听不懂,很多东西需要自己搜,自己定的进度很可能完不成。 没关系,坚持下去,都是这么过来的。我刚开始自学的时候,也是无数次想死的冲动…… 学会做笔记,把自己学到的东西及时记下来,形成目录,在后面用到的时候,根据笔记再去看一遍,刚开始经常会出现,听得懂,跟着学会,自己弄就不会的现象。这都是正常的,技术本就是个熟能生巧的过程。 多动手,多总结,就慢慢熟练了。 (2)、多写代码!听得懂、看得懂,并没什么用 入门级知识,本就是语法和框架的熟悉过程,说到底就是工具的使用方法熟悉的过程。既然是工具,那就必然要多用。熟能生巧,指的是用的熟。很多同学看的懂,听的会,自己一下手就问题百出,就是练的少! (3)、听不懂,搜一下,再不懂就放过 刚学的时候很多概念听不懂,没关系,自己搜一下,能理解了就理解,理解不了就算。听一遍就行,学到后面的时候,你就懂些了回头,再看看那些知识,基本上你都懂了。 (4)、多写注释 刚开始的时候,很多逻辑弄不懂,没关系,自己把代码拆解,并对其加以注释,这样,你在反过来再看这些代码时,能很快弄懂它的逻辑。你要知道,你后面学习时还是会碰到这些知识的,而在只看一遍的情况下是不可能记得住的,到时候,你还是会返回来复习这些知识的。 增加注释,看起来浪费时间,其实是整理代码逻辑的过程。浑浑噩噩敲出来的代码,自己都不明白什么意思的话,其实相当于没有真正学会。 三、培训班到底在培训什么? 去培训的主要原因,说到底还是因为自己啥都不会。但不会与不会间是有区别的。 对于科班出身的,上学又好好学了的同学,虽然他们没有系统的编程知识,没有项目经验,但他们有计算机基础,他懂得操作系统原理、数据结构与算法等原理性知识。 而对于跨专业和在玩了四年的同学而言,那才是真正的零基础。 而对于培训机构而言,它的责任就是让你实现从0到1的入门过程,而有经验的老鸟都知道,编程入门仅仅是知识的堆积,并没有什么技巧性可言。所有的语法和框架运用,简单来说,就是学会编程套路,学习工具使用。 而培训机构的责任,就是把这些套路教给你。只要你不太笨,经过几个月的强化训练,大部分人都能学得会。 所以,培训班教你的就是工具的使用,目的,就是以最快的速度塞给你,助你找到工作。 四、有些企业歧视培训班学员,培训班的问题到底出在哪? 培训机构有着熟练的授课体系,老师手把手答疑,让你在学习路上没有一丁点的思考时间,为的就是以最快的速度让你达标,好结课,开始下一波培训。 1、问题就出在速度上。 认知科学的研究成果表明,知识的消化与吸收,职业技能的学习与精通,本质上是在大脑神经元之间建立连接,重塑大脑结构的过程,这个过程的时间可以缩短,但不能无限地缩短。另外,不同的人,拥有不同的背景和基础,在学习与掌握相同的知识与职业技能时,所花的时间是不一样的。 而培训机构才不管这些,他的目的就是挣钱,以最快的速度挣钱,能在三天内把所有内容塞给你绝不用四天,只要最终能糊弄住面试官,让学员找到一份工作就可以了。 所以,必然会出现下面的现象: 对于原来有一些基础的,学习能力较强的同学,在学习之前已经有较扎实的基础,所以在培训期间能够自己构建成技术体系,知识吸收相对较好: 而另一些学员,则会出现消化不良的情况: 2、培训后遗症 对于软件开发而言,所有的软件开发都大致分为两个阶段: 1、分析、定义、设计阶段。这个阶段是需要有解决问题、分析问题的能力。而这个能力培训班培训不出来,只能是慢慢增强。 2、语法、工具的使用,将设计的内容实现出来。这一块就比较机械了,工具嘛,学一学都能会,培训班在这一块的效率是很高效的,它们多半能在较短的时间内,教会学员特定编程语言(比如Python)特定工具(比如Git)与特定技术的使用(比如Spring MVC),并且传授给他们一些开发的“套路”(比如分层架构与设计模式),从而将学员成功地培养成为一个能够“搬砖”的软件工人,即初级程序员。 培训班一般都会选择门槛低、就业岗位多的方向进行培训,对于这类岗位,人才缺口大,只要能直接上手写代码的初级程序员,都很容易找到一份工作。这也就是为什么培训班多半会收学生五位数的学费,而学生也愿意支付的根本原因。 (1)、解决问题能力差,动不动就得人教 经过几个月饭来张口、衣来伸手的填鸭式集训,有些人在工作后,却依然认为,当他遇到问题时,从来不想着自己搜搜资料解决,而是依赖同事帮他答疑! 自学能力差、解决问题能力差,是很多人找到了工作,过不了试用期的根本原因。 (2)、培训效果立竿见影,却又很快遗忘 任何的知识都是一样,短时间内填鸭式学到的知识,在一段时间不用后,就会遗忘。这就是有些同学刚从培训班出来时,能找到份工作,当学到的东西在工作中几个月用不到时,就很快忘记,总觉得自己还是啥都不会的原因。 永远要记住:学历不行靠实力,实力不行靠态度!!! 当我们初入职场,尽心尽责地把自己的工作做完做好的同时,千万不要忘记像海绵一样,以最快的速度给自己充水。 像培训完的同学,在校期间已经做了很多的笔记,工作之余,多复习,重新练,利用时间将它理解,真正内化为自己的本领。 对于自学的同学,多找进阶性书籍和视频去看,以最快的速度提升自己。 文末我整理了计算机各个方向的从入门、进阶、实战的视频课程和电子书,都是技术学习路上必备的经验,跟着视频学习是进步最快的,而且所有课程都有源码,直接跟着去学!!! 五、一些建议 1、非科班同学建议 对于非科班转行计算机的同学,有太多的知识需要补足,如果你靠的是自学,需要强有力的自律能力,只要时间还够,是可以靠自学的,在跟着视频学的时候,哪里听不懂及时去搜相关的资料去补足。 刚开始自学时,即便是科班出身也是有想死的冲动的,大家都一样。我也是靠自学过来的,很多的东西不会,很多的东西听不懂。没关系,多做笔试,多搜资料,把不会的弄会,你会发现,学习起来越来越容易。 所有的困难只不过是纸老虎,坚持过去就成功了。 如果你是通过培训找到了一份工作,你需要比别人更努力补充计算机知识,基础知识的缺乏,会使你很难在这条路上走很远,所有的大神,都是自学能力很强的人,你想,你也可以。 2、所有开发方向都必须从C++开始? 经常会有要校生问我:我要做H5开发,是不是要先学C++? 其实,各个语言之间是没有任何关联的,完全都是有各自的语法体系和开发工具的,简单来讲,他们都是不同类型的工具。 你学会一种工具,只会对另一种类似的工具更容易上手,而不是完全不用学。所以,想学哪个方向,直接去学就行了,没必须先从C++入手迂回一下,纯属浪费时间。 但,如果你还在上学,现在正在学C++,那我还是建议你好好学,必须C语言语法更接近低层编译器原理,学会了它,对理解低层分配、释放、编译机制都是很有用的,但就以工作为导向而言,如果你不从事C++相关工作,是没必要学的。 3、培训出来人人工资过万? 有个男生非常沮丧的找我,自己是专科毕业,培训完,小公司不想进,大点的公司进不去,给的工资也不高,问我怎么办? 上面我们已经讲到,对于不同程度的同学,在培训出来的结果是不一样的,你要分清,你培训完的情况是属于这种: 还是这种? 对于没有名校光环的同学,建议以先就业为主。 别看培训班招你的时候给你洗脑,培训完人人过万,但能不能过万,最终靠的是自己,而不是培训班。 认请自己的情况,可以先就业,再优化自己履历,而进步步高升。 4、建议不要暴露自己的培训经历 你百度、知乎搜一下,遍地的培训歧视,很多公司根本不要培训出来的同学. 业界对培训有偏见,因为写代码是一个逐渐学习、熟练的过程,经过几个月集中的培训,虽然看起来什么都接触到了,但真正能内化为自己知识的部分其实不多。在工作中并不能熟练运用,仅是入门水平而已。 而且大家普遍认为参加培训的主要原因是因为,大学中没好好学,临近毕业了,催熟一把。不然,谁会花这几万块钱呢?对普通家庭而言,其实也并不是个小数目了。 有一个外包公司的朋友,技术总监,招人时培训公司出来都不要,原因就是干活能力不行。当然这仅代表个例,但大家需要注意的是,业界并不认为培训是一件光彩的事,千万不要搞错了!!! 5、培训班防骗三十六计 现在太多的培训机构,一个个把自己吹的天花乱坠,我也建议过小伙伴去培训,但小孩子交完钱培训一个月就退费了,深感自己好心做了坏事,这里建议大家培训市场,鱼龙混杂,一定要提前做好防骗准备。 谎言之所以真实是因为年青的心太不甘寂寞,太急于求成! 从网上找了,培训班防骗三十六计,供大家参考: “借刀杀人”:培训班间竞争激烈,彼此勾心斗角,正好为我所用。去培训班甲问乙如何,到培训班乙打听甲。Ha.Ha..,狗咬狗开始了,一时间内幕迭报:乙设备不全,很多实验不能做;甲的那个号称CCIE的老师只过了笔试,没过实验室,假的! “声东击西”:与甲约好星期六考察学校,结果星期X跑去(1=< X <= 5)。   “你怎么来了?”   “我星期六有事,所以提前来看看……” “抛砖引玉”:有时候,拿不定注意或者培训班在外地,实地考察有难度,何不到论坛发个帖子征求意见,要是能得到已经培训过的前辈的释疑,那你绝对是不虚此帖了! “假痴不癫”:有时候你可能偶然拥有一些内幕消息,不如试试他们的诚实度。   “听说你们的教师是CCIE!”   “那当然,技术首屈一指,……”   此时此刻,看着乙那得意样样的小样,不知是好笑,还是可气。不过记住:一个没有诚信的公司是什么都干的出来的! “反间计”:一个卑鄙的培训班后面一般都有一个卑鄙的流氓大亨,他不仅千方百计的从学员那里榨取钱财,对自己的手下也不会心慈手软,本着人们内部矛盾的原则发展一个或多个间谍。 “走为上计”:经过一番打探,知道他们都不是东西,还犹豫什么?宁缺毋滥,走人! 最后,如论怎么选,自终也只是入门阶段,为了找到一份工作。对于初入职场的你们,给一条最终建议:学校不行靠实力,实力不行靠态度。记得帮我点赞哦。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「启舰」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/harvic880925/article/details/103413853

问问小秘 2020-01-07 10:55:15 0 浏览量 回答数 0

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干货分享:DBA专家门诊一期:索引与sql优化问题汇总

xiaofanqie 2019-12-01 21:24:21 74007 浏览量 回答数 38

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【丁宁-清华大学-阿里达摩院自然语言技术实习体验】 作者简介:丁宁,清华大学计算机科学与技术系2年级博士生,研究方向为自然语言处理、信息抽取、语言表示学习等,在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等发表多篇文章,作为研究型实习生在阿里达摩院实习半年+。 实习体会 很幸运能来到阿里巴巴进行实习!组里的氛围特别好,同事和师兄师姐都非常专业、友善、亲切。无论是科研上还是工作生活上的任 何问题,都能得到慷慨的帮助。在这里,我认识了一批学术和生活上的榜样(我的主管每天都吃健康餐,而我牛肉汤泡饼),结交了志同道合的朋友(排队喝牛肉汤回来写论文的日子),见识到了IT同学的认真负责(远程帮我调试打印机,周末修电脑),见过了马云老师,也亲身经历了一次双十一奋战。阿里的科研积淀和文化氛围都让我感到收获颇丰,感谢阿里巴巴提供研究型实习生这一高水平项目,也期待更多的同学可以加入研究型实习生的大家庭。 科研心得& 工作宣传 今年在阿里巴巴所做的跨领域分词工作被ACL 2020高分接收,其中meta review说“well-written, well-motivated with strong results, sure accept”。其实这句话可以很好地总结评判科研论文好坏的标准,实际上或许现阶段的科研也并没有什么秘密,动机明确、方法得当、实验充分,就可以形成一篇不错的科研论文。当然了,如果想做出让领域内眼前一亮的工作,可能就需要一些灵光一闪了。 具体到我们的工作上来,跨领域任务往往面临目标领域精标注数据缺失的问题,具体到分词任务上来说,这种数据缺失往往会导致OOV和词的分布差异问题。本文通过弱监督启发式算法来进行远程标注,并引入对抗学习来进行降噪。本文的实验中以newswire (新闻语料)作为源领域,在5个不同的目标领域数据上都取得了较好的效果。 这个工作或许有助于我们真正的往跨领域的两个通用问题上去设计了相关的解决办法。论文名字:《Coupling Distant Annotation and Adversarial Training for Cross-Domain Chinese Word Segmentation》,具体可以查看达摩院的官方宣传~:ACL 2020有哪些值得关注的论文? - 阿里巴巴达摩院的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/385259014/answer/1190808208 另外,也宣传一下作为co-author的另一篇ACL 2020论文,是实习生同事周洁(上海交大研究生)的工作,瞄准多层级文本分类任务,设计层级敏感编码器将多层结构作为有向图建模,并且实现了一个串行和并行的版本,论文名字:Hierarchy-Aware Global Model for Hierarchical Text Classification。 还有另一个实习生同事张浩宇(国防科大博士生)在IJCAI 2020的工作,使用noisy learning的方法去进行远程监督entity typing降噪,方法非常优雅,论文名字:Learning with Noise: Improving Distantly-Supervised Fine-grained Entity Typing via Automatic Relabeling。 【杜志浩-哈尔滨工业大学-我在达摩院作实习研究僧的那些事儿】 经韩老师介绍,2019年7月,有幸进入阿里巴巴达摩院成为一名实习研究僧。如今也已半年有余,期间发生的事情仍然历历在目。从初出茅庐的不安,到积极融入的快乐,再到宠辱不惊的泰然,一路走来收获良多! 初出茅庐 其实,刚到达摩院语音算法组时,我的内心充满了不安。这种不安来自于初出茅庐的不自信,不知自己能否胜任这份工作,为公司带来效益。同时,也来自于环境转变的不适应,换了一个全新的环境,对公司内的工作方式、待人接物都不甚了解。 但是,在算法组师兄师姐的帮助下,我的这些不安很快就烟消云散了。为了能够使我尽快熟悉工作内容、了解工作方式,雷鸣师兄坚持每周四晚上为实习生开组会,拉着仕良哥、智颖等很多小伙伴一起讨论算法思路和实验中遇到的问题。我想他们应该都挺忙的吧,但还是牺牲自己休息的时间来参加组会。 刚来的那段时间,除了“雷老师,xxx麻烦审批通过一下”以外,我说的最多的恐怕就是“xx姐/哥,xxx在哪”。由于对很多事情都不了解,比如服务器怎么申请啊,oss怎么弄啊,我总是要麻烦逍北姐、遥仙哥等目之所及的小伙伴。他们一边在忙自己的工作一边还不厌其烦的告诉我,为我提供了莫大的帮助。 积极融入 在算法组这段时间,让我印象最为深刻的一句话就是“我们做事情都很直接,有什么问题,就带着方案提出来”。以前,总是被教育和鼓励发现问题,在阿里,找到问题只是完成了第一步,还需要再提出一个切实可行的解决方案。期间发生的一段小插曲让我现在依然记忆犹新。  为了准备910,语音测试组的小伙伴每天都在紧张的进行测试。其中一项是对语音实时转录及翻译软件的稳定性测试。由于已经进入应用阶段,不能在直接将数据送入到模型中,需要将语音播放出来,再由软件录音进行测试。播放的内容是马老师的演讲,对于坐在旁边的小伙伴来说既是一件好事,也是一件坏事。由于马老师的演讲实在太引人入胜了,每次他们进行测试时,我们都无法专心工作,最终只能……。 咳咳,我心想,这么下去也不是事儿啊,梦想要有,生活也得继续啊,得想想办法解决一下这个问题。我尝试了各种办法,但似乎都无法绕过功放这个问题。最终功夫不负有心人,找到了一款虚拟声卡的软件,能够将一个应用程序的音频输出直接作为另一个应用程序的输入。在熟悉过这个软件的使用方式后,我找到测试组的组长,向他提出了我现在的处境和解决方案。他告诉我,他也知道这样会打扰到周边的人,但是之前也没有太好的办法,感谢我提出的解决方案。 虽然这只是实习期间的一段小插曲,但是我依然印象深刻。通过这件事,我践行了带着方案提问题,这一阿里人所特有的工作方式,让我感觉自己正在逐渐融入到这个集体当中。 宠辱不惊 经过几个月“死去”又“活来”的做实验、写论文,我跟雷鸣师兄合作的语音增强相关工作投稿到了ICASSP 2020。这是语音信号处理领域的顶级会议,在来阿里之前,我也投稿过一次,但不幸被拒。为了准备这篇文章,雷鸣师兄跟我保持着很高互动,了解实验进度,适时的进行指导。此外,还有仕良哥帮助我进行语音畸变的评估。 2020年1月25日这一天,是我国的传统节日,春节,同时也是ICASSP出结果的日子。在得知结果前,我的内心非常忐忑。但当得知接收的喜讯时,我反而没有想象中那么兴奋,没有想象中那么高兴。我的第一反应是看看审稿人的意见,看看我专家们对我文章的看法,还有哪些不足和需要改进的地方。 我想宠辱不惊的心态应该是我在阿里的一个重要收获吧,不以物喜不以己悲。尽力做好自己该做的事儿,结果自然水到渠成。 再说两句 在阿里的这段实习使我受益匪浅。这里有乐于助人、善解人意的师兄师姐,也有认真负责、要求严格的主管Leader;有弹性自由的工作时间,也有肝到深夜的满腔热情;有最新最热的研究成果,也有成熟稳定的应用软件。这里不像实验室的象牙塔,关注技术的同时,也更关注技术如何落地、如何应用到生活中去,最终如何造福亿万用户。 韩鹏-KAUST-青春没有我之阿里巴巴天猫精灵争夺赛被迫写的研究心得 竞选宣言: 在阿里实习摸了几个月的鱼,最开心的就是又吃到了祖国的美食,虽然杭州的食物实在是太清淡了,但总比我在沙特每天吃水煮青菜不放盐要好很多。在阿里的这几个月,让我看淡了很多,发现生命里比较重要的就是长在自己脑袋上的头发,不能太年轻就失去他们。女网红我是感觉自己这辈子没机会了,毕竟流量明星也不是靠推荐算法能捧红的,也就希望能够得到这次500块钱的天猫精灵,请大家pick我。 研究心得: 多抱大腿 为了凑足300字的内心情感白描: 这个世界实在是太无聊了,尤其疫情导致的只能居家办公,我已经憋得快精神失常了,虽然平时也不是那么正常。希望这个世界早日恢复原来的美好,我还打算去越南胡志明市的日式KTV感受一下女仆装呢,希望疫情不会让这些服务业倒闭呢吧。 居然还不够300字,感觉生命浪费在写文字上要比大保健上还是好一些的,希望这些文字能够启发你,虽然我感觉也并没有什么意义,而人活着的意义又是什么呢? 【韩镕罄-南加州大学- 阿里研究型实习生体验】 简介: 经过两年研究时间,找到了学校的教职,也找到了老婆,感谢阿里~ 2018年八月来阿里做研究型实习生,本人在南加州大学商学院读Operations Management 的Ph.D. 块两年时间做了几篇 field experiment paper, 感觉阿里有太多好玩有趣的商业问题可以讨论直接研究。 通过和阿里的合作顺利找到UIUC 伊利诺伊大学香槟分校的常任轨教职。 更神奇的是,在实习期间,随便刷个阿里妹儿的相亲帖, 加个微信 聊一聊 发现和自己一天生日。 就是你了!现在已经结婚快半年! 三十而立,一切静好,感谢阿里! 【马腾-清华大学- 阿里巴巴RI项目心得】 我与阿里之缘 在2019年的夏天,后来成为我主管的文侑来到清华进行交流,当时的我刚刚完成了一个学术项目的研究,正在寻求于之后的研究方向。恰好在交流会上碰见了文侑,经过一番交流之后吗,了解到操作系统团队是阿里 RDMA 技术的先行者和推广者,这正是我计划之后想要研究的方向,于是便一拍即合。由于我之前所研究的领域刚好符合是阿里目前正在做的一些项目,所以文侑提供了一个可以在阿里实习的机会。 在通过了多轮面试之后,我终于成功的入职了操作系统内核组作为学术型实习生。从2018年九月初入职至今,将近两年的时间,我也逐渐地适应了在阿里的生活,松弛有度而又充满欢乐。在这里我也结识了许多要好的朋友,并且,通过公司组织的各种聚会和团建的活动,让我解释了许多有着共同语言爱好的伙伴,大家给与了我这个新人很多的帮助和照顾,使我也渐渐地融入了这个有爱的团队。 在阿里的学术成果 在阿里实习期间,在同事们的帮助下,我顺利地完成了两个与我所在实验室合作的学术项目,并且这两个项目也幸运的产出了两篇高质量的论文,分别发表在了不同领域的高水平会议当中。 其中,第一篇论文发表在第21届Cluster会议,与2019年在美国阿尔伯克基召开。Cluster 是高性能计算方向计算机系统领域的主要会议,这个工作提出并实现了统一高效的 RDMA 消息中间件,解决了 RDMA 在实际生产过程中的一些关键可靠性和可用性问题,例如:极简的接口抽象,必要的上层消息确认机制,中间件辅助流控配合 DCQCN,结合生产系统的诊断机制等等,目前该技术已经被广泛应用在阿里巴巴基础云产品中(包括:数据库,分布式存储等)。另外一个工作则发表在了第25届 ASPLOS会议。ASPLOS 是操作系统,体系结构和编程语言三个方向综合的计算机系统领域顶级会议。这篇论文是和我所在的清华高性能所合作完成的,文章中第一次提出了利用RDMA将数据中心的NVM做disaggregation, 实现了高效的框架,同时证明了这种新架构的可行性。 在阿里的感想 阿里巴巴操作系统团队是一直致力于建立和完善系统领域工业界和学术界的纽带,并且在持续实践工业界和学术界之间的问题分享和工作互动,他们希望通过这些分析和互动能够更好地促进中国在世界计算机系统领域的整体发展和创新。作为操作系统团队中的一员,我深切了解到了先进技术对于企业发展的重要性,在实习的过程中,同我所在的实验室进行合作,我更是深深感受到只有通过学术与工业相辅相成,才能够真正让企业发展先进技术。另外一方面,经过一段时间的实习,我对所在的操作系统团队和阿里技术部门的工作有了更深入的了解,我对自己也有了进一步的规划,计划在毕业之后能够入职阿里,通过我的努力,继续在追逐技术之路上奋斗着。 【亓家鑫-新加坡南洋理工大学- 阿里云实习心得】 非常荣幸我们的研究工作*《Two causal principles for improving visual dialog》*获得了同行的认可,并收录在CVPR 2020会议中。在此要特别感谢我的教授,MReaL实验室成员以及阿里城市大脑实验室师兄师姐一直以来的支持和帮助。比起论文本身的内容,我更希望跟大家分享一年来做研究的心得和感悟,虽然目前我仍然是一个萌新,不过我希望通过萌新的角度能带给大家一些研究上的启发。 开始一个研究之前,选择方向很重要。当然,每一个方向都有自己的优缺点,比如新的方向“容易”发文章,可能将其他领域原有的方法引入加一些调整就可以达到比较高的结果。不过如果没有坚实的创新,在同行评议时,可能会受到质疑。一旦没有通过,再转投时可能发现已经落后于其他人。“老“的方向可能会感觉灌水困难,不过因为我没有真正做过经典的方向,所以不太好发表评论。根据观察,在一堆全面而又坚实的研究中找到创新点,对萌新来说确实困难,不过一旦有所突破,肯定会对这个社区产生广泛的影响。作为一个萌新,可能不会自己选择方向或者领域,所以接受导师或者主管的安排成了唯一的选择,不过要相信自己的导师和主管,因为大家都是在帮助你,而且他们经验丰富。只有当自己走完一套研究的流程,并且真正找到自己感兴趣或者觉得可以有所突破的方向,那可能才是真正属于自己的研究的开始。 当选定了方向,开始做研究的时候,清楚的了解所有有关的方法是非常重要的,因为这样可以防止你的idea被存在的方法“抄袭“。其实对一个比较成熟的研究方向来说,简单思考得到的idea一般都会被提出过。不过研究完所有存在方法后,要跳出这些方法,因为阅读他们的方法可能不是来借鉴,更多的是防止撞车,想要真正有创新,在别人的方法上改动往往是不够的,这就要求我们重新审视这个任务甚至数据集的每一个样本。当然目前即使是学术界toy的数据集也有动辄几十万的数据量,看完是不可能的,不过根据自己的思路统计一些数据特征,有时候对研究会产生很大的帮助。当觉得自己已经掌握了这个数据集或者这个任务的时候,应该是跑一些baseline来练习了。 我作为萌新,没有从零开始写,而是找了一个现成的模型开始修改,这样难度会减少很多,不过毕竟是别人的代码,还是有很多不舒服的地方,所以等自己成熟了的时候,有空的时候,一定要从头写一遍。当然我也不知道什么时候有空。当我开始修改baseline的时候,此次的研究旅行就算是上路了,在接受导师的指引的同时也可以自己不断的尝试自己的想法,因为不知道什么是有用的。我作为萌新刚开始的感受是我觉得可能我想的都有用,那一定要去试一下,所以我也建议大家多试一下,说不定真的有用呢,反正电费不花自己的。当一个东西有用的时候,就可以来思考他为什么有用了,当你想好它为什么有用并且通过了广泛的测试,就到了跟大家分享成果的时候。 当然,一个有用的idea背后可能有无数个没用的idea,至于他们为什么没用,我觉得如果实在是有兴趣,可以研究一下,但是有时候会花大量的时间。举一个实际的例子,我在去年做visual dialog比赛,大概四月份就发现了一个有用的方法,之后也顺利的拿到了第一并且在此基础上进行探究和扩展发表了自己的成果。不过同时,当时有一个效果降低的操作一直困扰着我,直到六个月以后,当然这六个月中还做了其他的事情,我才发现了它真正的原因,并且最终变成了我文章中的一句话。举这个例子的目的是,研究没有效果的idea会对研究有所帮助,不过可能会收益较低。 研究成果的发表是一个很重要的过程,它可以给领域内的同行以启发,甚至可以影响本领域之外的人,所以有时候高度总结自己的思想是一件有用的事情。比如我所做的工作我认为进行高度总结之后可以得到一个启发是:对多模态任务来说不一定所有模态都是平等的,对模型来说所存在模态也不一定是影响结果的全部。除了对自己motivation的总结,应用细节以及结果展示也是非常重要的,因为我是萌新,怎样写出一篇文章的经验肯定是不足的,所以在此不再赘述。在发表完文章之后,“售后服务“也是非常重要的一点,这也是我的教授教我的很重要的理念。因为发表的内容不是刊登出来就结束了,而是你对社区贡献的开始,之后做研究可能会发现更好的实现,或者当时的理论没有讲清楚完善,这些都可以补充到自己的代码中,让大家更好的了解你的思路和工作,或许以后还能收获好评。 此外,实验室的成员就是自己研究道路上的引导者和伙伴,会对自己的研究产生各种各样至关重要的影响,大多时候大家都不会吝惜跟你讨论分享自己的观点,有时还会亲自帮助你解决问题,所以要记得经常参加团建和小集体聚会。不过也不能太依赖别人,每当遇到问题的时候,特别是技术性的问题,还是依靠自己解决的好,毕竟未来总会离开实验室,离开乐于帮助你的人。最后,保护好自己的头发,还是要早睡早起,调不出来的bug熬夜也调不出来,不work的idea可能真的不work,没有人保证炼出来的一定是金子,不要过分影响正常的作息,毕竟这不是百米赛跑,也不能算是马拉松,而是长久的起码好几年以上要坚持的事业。不过我作为萌新才刚刚起步,依然没有体会到最艰难的时刻,不过做好心理准备还是应该的,该来的总是会来的。最后的最后希望这些浅显的经验总结能够给大家带来一点儿帮助,谢谢大家的阅读。 【田冰川-南京大学- 在阿里网络团队实习两年是一种怎样的体验?】 简介: 大家好!我是田冰川,南京大学2016级直博生,导师为田臣老师,研究方向为计算机网络。2018年6月,我以研究型实习生的身份入职阿里巴巴基础设施事业部网络研究团队,实习期间主要从事网络验证相关的研究工作,即通过形式化方法与灰度测试,来降低网络变更中的潜在风险。 2018年既是网络研究团队刚刚组建的一年,也是研究型实习生在阿里刚刚起步的一年。这年春天,经我导师田臣老师介绍,我参加了研究型实习生面试,加入了网络研究团队。 来到团队后,我参加的第一个研究项目是“金睛”,用以保障复杂ACL变更的正确性。ACL即访问控制列表,网络中的ACL决定着流量的连通性。网络架构演化有时会伴随着对ACL的迁移,如何保证迁移前后网络连通性是等价的,是困扰架构与运营部门的一大难题,而金睛项目则是为该问题而生。项目落地以来,金睛系统多次在骨干网ACL迁移中对变更方案进行了验证,并逐渐扩展至对边缘网络的验证。相关论文发表于SIGCOMM 2019主会,我在会场进行了20余分钟的演讲,与我们团队的另一篇文章HPCC共同成为阿里集团在网络领域top1学术会议主会中的首次亮相。 时间总是过的很快。转眼间,我来阿里已经两年了,自金睛之后,又陆续参与了多个研究课题。在阿里的时间越久,就越能切身体会到学术界研究与工业界研究的不同。在阿里实习以来,我接触到的所有研究课题,都不是凭空“想”出来的空中楼阁,更不是靠别人论文“启发”出来的二手课题,而是源自于真实业务的现阶段瓶颈与下一阶段发展趋势——这一点是高校科研很难做到的。 这两年间,我对科研这件事的心态也发生了进一步的变化。2017年,来到阿里之前,我的论文达到了学校博士毕业的最低要求,相当于没有了毕业之忧,对科研的心态从“先拿到博士学位再说”,变成了“想要做出点什么,不想让自己的博士5年就这么水过去”;在来到阿里,接触到工业界的前沿课题之后,我对科研的心态再一次发生了转变,变成“因为认可一件事的价值,所以想要去做好”——这已经成为一种内在的驱动力,让我在认真工作的同时,享受研究带来的乐趣。 如果一切顺利的话,我将于2021年6月博士毕业。能在阿里巴巴度过专属实习生的“三年醇”,想必也是人生中的一大成就了! 【吴秉哲-北京大学- 吴师傅的博士研究课题:大数据时代的数据隐私研究方向初探】 加上本科的时间,不知不觉已经在燕园里面呆了八年了,明年不出意外应该就会离开学校去业界工作。准备最近以文章的形式梳理一下博士几年的研究以及生活的心路历程。由于内容比较分散,所以决定分为几个不同的部分。这次推送封面图片是16年骑行到加乌拉山口遥看喜马拉雅山脉的图片,而我在阿里的花名是风远,意为远处的风。希望多年之后,还有一颗少年的心,投入每天永不变。这次借着阿里内部一个活动的机会,写了今天的这篇稿子,为大家介绍一下我的thesis topic。 已经在蚂蚁实习了一年了,一年时光匆匆而过,而在蚂蚁金服度过的这段时光带给了我很多研究以及生活中的体验,这一年里学到的经验也将伴随着我之后的研究之路。 我本科四年是在数院度过,在研究生阶段决定转换方向到计算机系。博士的前两年一直在跌跌撞撞地寻找自己的研究方向,尝试过很多方向均以失败告终。终于在第三年的时候,误打误撞开始研究起机器学习的隐私保护问题并找到了很多灵感,开始沉淀了一些基本的研究工作。有一天我从一个朋友那里听到了她关于金服这边隐私保护机器学习的团队介绍,当时我就决定要到业界的前沿去看一看隐私保护的真实业界需求。在此之前,我已经在谷歌,IBM等公司有过多段实习的经历,但是在蚂蚁这一次实习经历,是与我自己研究方向最接近,也是时间最长的一次。借着这次约稿的机会,以此文简单总结一下自己过去两年在这一方向的研究。 隐私保护与共享学习 目前随着各种机器学习算法在集团的业务落地,许多隐私泄露与数据滥用的风险相继而来。 尤其是在蚂蚁金服这样一个拥有很多支付数据的企业,数据安全以及隐私保护的重要性更是不言而喻。站在商业合作的角度,如何实现不同公司或者部门之间的数据共享学习也是我所在的团队现在攻坚的一个问题。在这样一个研究背景下,我来到了蚂蚁金服的共享智能团队,开始和师兄师姐们从不同的维度对上述问题展开了深入的研究。 共享学习这样一个概念听起来很美好,但是实际落地起来却困难重重,需要考虑到上层软件算法的设计以及底层系统和硬件的优化,才有可能真正在实际的业务中兼顾效率和隐私保护强度。共享智能团队在这一方向上有着得天独厚的优势。一是领先的业务场景,在国际同行好多还停留在学术研究阶段时,我们团队已经和国内多家银行有了合作。另一个则是技术沉淀的领先。因为金服自身业务的特殊性,我们团队很早就开始了隐私保护机器学习和共享学习的布局,包括很多原始的技术沉淀,强大的工程团队以及学术预研团队。这些积累也使得我们能够很快地摸清最新的一些研究成果并能将其吸入到我们自己的系统当中。 我自己关于隐私保护机器学习的研究主要是围绕着三个层面展开,分别是理论,算法设计,以及系统和硬件优化。在理论层面,我主要针对现有的各种机器学习算法,建立相应的隐私泄露分析框架,比如我们在之前的工作中,针对一种常用的贝叶斯学习的算法根据雷尼差分隐私建立了隐私泄露的定量分析框架,我们进一步使用我们的框架和已有的一些泛化误差上界做了联系,从而能从多个角度去解释该算法的隐私泄露原因。在算法设计层面,我们针对各种已有的新兴算法以及场景,比如图神经网络,推荐系统建立了相应的共享学习算法,并利用我们的理论框架,对这些算法的隐私保护强度做了定量的评估。除开上层的理论和算法设计,底层的系统和硬件的优化同样是非常重要的一环。 在我们团队,我们主打基于硬件可信执行环境 (TEE)的机器学习serving系统,我针对我们当前这套服务系统,结合神经网络计算的一些特点,定制了该系统的一系列优化措施大大提升了整个系统的吞吐量。我也将其中一些措施注册了专利,并在前几天得到了内部的专利授权。除开上述介绍的学术研究方面的成果,我也参与了IEEE共享学习标准的制定会议,这也使得我从标准制定者的角度去更深地思考如何使用技术在未来社会中实现隐私与效率的兼顾。 总之,我自己很感谢能成为共享智能团队的一员,我在这里学到的最宝贵的经验就是详细地从上到下了解了这样一个大团队的合作与分工,学习他们是如何一步步从最初的需求分析,算法设计,到最后真正的业务落地。也很高兴和各位共享智能的同事度过自己博士生涯中很重要的一年。也非常感谢我的博士导师对我研究的无条件支持。回看博士这一路的艰辛,也是感慨万千。有点像自己之前高原骑行的经历,经历了爬到坡顶的缺氧与无力,终在转角处遇见了骑行途中最美的雪山风光。

游客bnlxddh3fwntw 2020-05-19 16:05:51 0 浏览量 回答数 0

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所谓区块链,即为一个个用这样的计算力保障的数据块链条。从第一块开始,每一个区块依照一定规则收集数据,然后将这些数据附上一个值,使得形成的数据块经过类似的单向函数计算后的结果落到一定范围内。通过估算全网的算力以及控制结果范围的大小,来保障符合要求数据块在足够长的时间内才能被找到。这个计算结果会被下一个区块包含,而这样形成的链式数据结构则称为区块链。 每一个小账本被称为区块,每一个不同的区块链协议(产生不同的加密货币)都会规定每一个区块的大小(最初比特币为1M)账本组成区块,区块构成链表,区块的头包含前一块的哈希值,这就是区块链。如此一来,任何人就不能随意修改其中的内容,或者交换顺序。如果你这么做,意味着你需要重新计算所有的特殊数字。 规定,允许世界上的每一个人建造区块。每一个新建区块的人(找到了这个特殊数字 - SHA256值有30个零)都能获得奖励,对于新建区块的这部分人(矿工)来说: 没有发送者信息,不需要签名 每一个新区块都会给整个币种增加新的虚拟(加密)货币 新建区块的过程又被称为"挖矿":需要大量工作量并且可以向整个经济体注入新的货币 挖矿的工作是:接受交易信息,建造区块,把区块广播出去,然后得到新的钱作为奖励 对每个矿工来说,每个区块就像一个小彩票,所有人都在拼命快速猜数字,直到有一个幸运儿找到了一个特殊数字,使得整个区块的哈希值开头有许多个零,就能得到奖励。我记得有一个知乎答主给了一个形象的比喻,区块链就像一个拥有貌美如花女儿(区块)的国王,有很多的青年翘首以盼,而国王的方法是出了一道很难得题目让所有的青年计算(学习改变人生),谁算的快(在计算哈希值过程也可能是运气好)就能抱得美人归 对于想用这个系统来收付款的用户来说,他们不需要收听所有的交易,而只要收听矿工们广播出来的区块,然后更新到自己保存的区块链中就可以了 "区块"也可以想象为一个盒子,区块里放着一些数字货币以及一张小纸条,小纸条上记录了这十分钟内产生的那唯一一笔交易信息, 比如说--"小A转账给了小B100元";当然,这段信息肯定是被加密处理过的,为的就是保证只有小A和小B(通过他们手上的钥匙)才有能力解读里面真正的内容。 这个神奇的区块被创造出来之后,很快被埋在了地底下,至于埋在哪里?没有一个人不知道,需要所有计算机节点一起参与进来掘地三尺后才有可能找到(找到一个有效的工作量证明)。显然,这是一件工作量巨大、成果随机的事件。但是呢,对于计算机节点来说,一旦从地底下挖出这个区块,他将获得区块内价值不菲的数字货币,以及"小A转账给了小B100元"过程中小A所支付的小费。同时,对于这个节点来说,也只有他才有权利真正记录小纸条里的内容,这是一份荣耀,而其他节点相当于只能使用它的复制品,一个已经没有数字货币加持的副本。当然这个神奇的区块还有一些其他很特别的地方, 可以将计算机节点从地底下挖出区块的过程叫做「挖矿」,刚才说了,这是一件工作量巨大、运气成分较多、但收益丰厚的事儿。来自中国上海浦东新区张衡路上的一个节点突然跳出来很兴奋的说:" 我挖到区块了!里面的小纸条都是有效的!奖励归我!" .虽然此刻张衡路节点已经拿到了数字货币,但对于其他计算机节点来说,因为这里面还涉及到其他一些利益瓜葛,他们不会选择默认相信张衡路节点所说的话;基于陌生节点彼此不信任的原则,他们拿过张衡路节点所谓挖到的区块(副本),开始校验区块内的小纸条信息是否真实有效等等。在区块链世界里,节点们正是通过校验小纸条信息的准确性,或间接或直接判断成功挖出区块的节点是否撒谎。(如何定义小纸条信息真实有效,后面会讲解,这里暂不做赘述)。在校验过程中,各个节点们会直接通过下面两个行为表达自己对张衡路节点的认同(准确无误)和态度:停止已经进行了一半甚至80%的挖矿进程;将张衡路节点成功挖出的区块(副本)追加到自己区块链的末尾。你可以稍微有点困惑:停止可能已经执行了80%的挖矿行为,那之前80%的工作不是就白做了嘛?!然后,区块链的末尾又是个什么鬼东西?对于第一个困惑。 我想说,你说的一点没错,但是没办法,现实就是这么残酷,即便工作做了80%,那也得放弃,这80%的工作劳苦几乎可以视为无用功,绝对的伤财劳众。第二个困惑,区块链和区块链的末尾是什么鬼?这里因为事先并没有讲清楚,但是你可以简单想象一下:区块是周期性不断的产生和不断的被挖出来,一个计算机节点可能事先已经执行了N次"从别人手上拿过区块 -> 校验小纸条有效性"的流程,肯定在自己的节点上早已经存放了N个区块,这些区块会按照时间顺序整齐的一字排列成为一个链状。没错,这个链条,就是你一直以来认为的那个区块链。如果你还是不能够理解,没关系,文章后面还会有很多次机会深入研究。 进入到区块内更微观的世界里一探究竟,看看小纸条到底是怎么一回事,它的产生以及它终其一生的使命:发起交易的时候,发起人会收到一张小纸条,他需要将交易记录比如说"盗盗转账给张三40元"写在纸上。说来也神奇,当写完的那一刹那,在小纸条的背面会自动将这段交易记录格式化成至少包含了"输入值"和"输出值"这两个重要字段;"输入值"用于记录数字货币的有效来源,"输出值"记录着数字货币发往的对象。刚刚创建的小纸条立马被标记成为"未确认"的小纸条。从地下成功挖出区块并最终连接到区块链里的小纸条一开始会被标记为"有效". 若这条有效的小纸条作为其他交易的输入值被使用,那么,这个有效的小纸条很快会被标记为"无效".因为各种原因,区块从链上断开、丢弃,曾经这个区块内被标记为"有效"的小纸条会被重新标记为"未确认".区块链里面没有账户余额的概念,你真正拥有的数字资产实际上是一段交易信息;通过简单的加减法运算获知你数字钱包里的余额。上面的1、2、3仅仅作为结论一开始强行灌输给你的知识点,其中有几个描述可能会有点绕,让你觉得云里雾里,只有了解整体区块链你才能更全面认知其中奥妙。 区块容量,比特币从被创建时,或者说源代码中规定了,区块容量是1M.最初设计成1M的原因一方面,防止DOS攻击。另一方面,当年中本聪在创建区块链的时候的容量是32M,但是他通过一个说明为"Clear up"这样毫不起眼的Commit把区块容量改成了1M,为防止区块链体积增长过快,为区块容量这个问题添加了些神秘色彩。1M的容量意味着比特币最大的处理交易数量在约2400(486882区块1034.39的大小很接近了)。

问问小秘 2019-12-02 03:07:11 0 浏览量 回答数 0

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希望对你有帮助。 一、为何要学编程。 每个人的动机不一样。大致有: 1、为了找个好工作;或为了有更好的机会和更好的发展。 2、看到别人超厉害,所以也想学。 3、实际工作中很多场合需要。 4、从小就立志做个程序员,做软件工程师。 5、振兴中国的软件事业。 。。。。。。 ================================================ 二、如何学编程。 1、多看好书。 差书误人子弟,不但浪费时间和精力,而且打击人的信心,差书使人很久都不会,让会让人怀疑自已的学习能力。 现在的书很多,但好书很少,特别是被大家公认很有价值的好书,更是少之又少。历经多年时间考验和市场风雨不残酷洗礼而仅存的巨著,更是极其稀少。中国历史上文学小说类书本多如牛毛,但仅存的巨著,也只不过<<红楼梦>>等四本名著而已,编程方面也是如此。 2、多动手。 这一点很重要。而且特别重要。“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。”陆游的千古名句说的就是这个道理,并且同样适合于编程方面。 ================================================ 三、用什么语言最好。 这主要取决于应用领域,每种语言都有自已的长处和不足。 1、汇编语言和C语言在单片机及工控领域用较多。另外C语言也是一种通用语言,是学C++/c#的起点。 2、C++系统编程等多个方面,最常用的编译器是VC。 3、C#/java网络编程方面新兴的。 4、VB通用。 5、还有Delphi等。。。。。。 个人建议:从未编过程的,就从学vb开始。有基础的可直接学c++/VC。 =================================================== 四、有什么好书。 几年前,台湾著名技术作家侯捷先生曾经写过一篇影响很大的书评文章,叫做《MFC四大天王》。文章的意思是说在MFC的浩瀚书海中,只要认真研读和学习其中四本,就可以“五岳归来不看山”。侯先生虽以MFC为例,但是这个道理却同样适合于MFC之外的很多具体技术领域,这不能不说是一个有趣的统计现象。 通常在某一个具体细分的技术领域,会自然而然地出现3-5本顶级著作,它们彼此互相配合,形成一个完整的体系。对于学习者来说,只需要认真研读这几本书,就足以升堂入室。我乐于将这种现称为“四书五经现象”。对于读者来说,如果能够找到该领域中的“四书五经”,则无论在时间上还是金钱上都是最经济的选择。好书几本,胜过烂书几捆,这个体会想必大家都有。在此,帮助大家遴选各个技术领域里的“四书五经”。 编程的书可谓汗牛充栋,其中经典也是不泛其数,但绝大多数的过来人,都一致认为,要想很快的入门并尽快的投入到编程实践中,只要其中的四到五本也就够了,即只看经典中的经典,圣经级的书就可以了。 所谓活到老学到老,程序员是个终身学习的职业,要不断的看书,直到放弃编程的那一天。所以,您要读的好书也绝非以下推荐的这些书哟,呵呵。 一句话,由于我们的时间、精力、金钱都是有限的,如何以最小的代价换得最大的收获。 ================================================================ 五、经典好书分类热销榜 1、java java编程语言(第三版)---java四大名著----James Gosling(java之父) java编程思想(第2版)----java四大名著----Bruce Eckel java编程思想(第3版)----java四大名著----------------Bruce Eckel java 2核心技术 卷I:基础知识(原书第7版)---java四大名著-----Cay Horstmann java 2核心技术 卷II:高级特性(原书第7版)----java四大名著-----Cay Horstmann Effective java中文版------java四大名著--------Joshua Bloch 精通Struts:基于MVC的java Web设计与开发---孙卫琴 精通Hibernate:java对象持久化技术详解---孙卫琴 Tomcat与java Web开发技术详解------------孙卫琴 java与模式------------------------------阎宏 2、c# C#程序设计-------Charles Petzold“windows编程泰山北斗”---C#语言“倚天屠龙双剑” C# Primer中文版--------Stanley B.Lippman---C#语言“倚天屠龙双剑” .NET框架程序设计(修订版)--------Jeffrey Richter“windows编程泰山北斗”---.NET平台四大天王 C# Windows程序设计----------Charles Petzold“windows编程泰山北斗”------.NET平台四大天王 .NET程序设计技术内幕-------------Jeff Prosise---.NET平台四大天王 .NET本质论--第1卷:公共语言运行库(中文版)--------Chris Sells---.NET平台四大天王 3、C++ C++程序设计语言(特别版)---c++八大金刚----Bjarne Stroustrup“C++之父” C++ Primer (第3版)中文版----c++八大金刚---Stanley B.Lippman C++ Primer (第4版)中文版----c++八大金刚---Stanley B.Lippman C++标准程序库—自修教程与参考手册--c++八大金刚--Nicolai M.Josuttis C++语言的设计和演化-----c++八大金刚----Bjarne Stroustrup“C++之父” 深度探索C++对象模型---c++八大金刚----Stanley B.Lippman Essential C++中文版---c++八大金刚---Stanley B.Lippman Effective C++中文版 2nd Edition-----c++八大金刚------Scott Meyers More Effective C++中文版----c++八大金刚------Scott Meyers C++编程思想(第2版) 第1卷:标准C++导引--------Bruce Eckel C++编程思想(第2版)第2卷:实用编程技术 --------Bruce Eckel C++程序设计--------------------------谭浩强 C++ 程序设计教程(第2版)--------------钱能 C++ Primer Plus(第五版)中文版---Stephen Prata 广博如四库全书The c++ programming language、c++ Primer 深奥如山重水复Inside the c++ object model 程序库大全The c++ standard libray 工程经验之积累Effective c++、More Effective c++、Exceptional c++ c++八大金刚: 1、Essentital c++---lippman---C++之父,旁枝暂略,主攻核心,轻薄短小,初学者 2、The c++ programming language----C++之父,技术权威,用词深峻,思想深远,c++百科全书代表,圣经。 3、c++ Primer----lippman---纵横书市十数年,c++最佳教本,c++百科全书代表。 4、Inside the c++ object model-----lippman----揭示c++底层,非常好,非常难。 5、Effective c++-----通过50个编程实例,展示专家经验,行文有趣,深处浅出。 6、More Effective c++----通过35个编程实例,展示专家经验,行文有趣,深处浅出。 7、The c++ standard libray---c++标准库的百科全书。 8、设计模式:可复用面向对象软件的基础------good! 4、c C程序设计语言(第2版·新版)---C语言“倚天屠龙双剑”---Brian W.Kernighan“C语言之父” C Primer Plus中文版(第五版)--------C语言“倚天屠龙双剑”---Stephen Prata C程序设计(第三版)---------------------------谭浩强 C语言大全(第四版)---------------------------HERBERT SCHILDT C语言接口与实现:创建可重用软件的技术-------------DAVID R.HANSON C语言参考手册(原书第5版)--------------------------Samuel P.Harbison C程序设计教程---------------------------------H.M.Deitel/P.J.Deitel C陷阱与缺陷-----------------------------------Andrew Koenig 5、VB Visual Basic .NET技术内幕-----VB编程三剑客-----------Francesco Balena“vb首席大师” Windows程序设计-Visual Basic.NET语言描述--VB编程三剑客-----Charles Petzold“windows编程泰山北斗”--- .NET框架程序设计:Visual Basic.NET语言描述--VB编程三剑客--Jeffrey Richter“windows编程泰山北斗”--- Visual Basic 6编程技术大全------------------------Francesco Balena“vb首席大师” Visual Basic.NET 从入门到精通-------------------------Petroutsos,E. 高级VISUAL BASIC编程-----------------------------------MATTHEW CURLAND 6、Delphi Inside VCL(深入核心——VCL架构剖析)----------李维 Delphi 7高效数据库程序设计--------------李维 面向对象开发实践之路(Delphi版)----------李维 7、VC Windows 程序设计(第5版)-----Charles Petzold“windows编程泰山北斗”--- Windows核心编程----------Jeffrey Richter“windows编程泰山北斗”--- Windows高级编程指南---------Jeffrey Richter“windows编程泰山北斗”--- 深入浅出MFC(第二版)-----“MFC四大天王”-------侯捷 MFC Windows程序设计(第2版)---MFC四大天王”---------Jeff Prosise Visual C++ 技术内幕(第4版)--MFC四大天王”--------David Kruglinski 深入解析MFC-------------MFC四大天王”-----------George Shepherd Visual C++.NET 技术内幕(第6版)-MFC四大天王”------------David Kruglinski 8、vf Visual Foxpro程序设计参考手册-------------------张洪举 专家门诊——Visual FoxPro开发答疑160问-------------------张洪举 Visual FoxPro 6.0/9.0解决方案与范例大全-------------------张洪举 Visual FoxPro软件开发模式与应用案例-------------------张洪举 9、黑客 应用密码学(协议算法与C源程序-----------Bruce Schneier 网络信息安全的真相-----------Bruce Schneier 黑客大曝光:网络安全机密与解决方案(第5版)--------STUART MCCLURE 软件加密技术内幕------------看雪学院 加密与解密——软件保护技术与完全解决方案------------看雪学院 加密与解密(第二版)--------段钢 10、汇编 Intel微处理器结构、编程与接口(第六版)---------Barry B. Brey 80*86、奔腾机汇编语言程序设计---------Barry B. Brey Windows环境下32位汇编语言程序设计(第2版)-----------罗云彬 IBM-PC汇编语言程序设计(第2版) 本书是国内优秀教材--------沈美明 温冬婵 IBM PC汇编语言程序设计(第五版) 这本书籍是国外优秀教材-------PETER ABEL著,沈美明 温冬蝉译 11、驱动开发 Windows WDM设备驱动程序开发指南------------------------------------ Chris Cant Windows 2000/XP WDM设备驱动程序开发(第2版)--------------------------武安河 WINDOWS 2000/XP WDM设备驱动程序开发-------------------------------- 武安河 12、网络 计算机网络第四版中文版----网络编程三剑客--------------Andrew S.Tanenbaum TCP/IP详解3卷本--------------------Richard Stevens----网络编程三剑客 UNIX网络编程2卷本--------------------Richard Stevens----网络编程三剑客 用TCP/IP进行网际互联-----------Douglas E. Comer 高级TCP/IP编程-------------------Jon C. Snader C++网络编程-----------------------Douglas Schmidt UNIX环境高级编程(第2版)--------------------Richard Stevens 13、算法 计算机程序设计艺术-------Donald.E.Knuth----------算法“倚天屠龙”双剑 算法导论-----------------Thomas H. Cormen--------算法“倚天屠龙”双剑 离散数学及其应用----------Kenneth H.Rosen 具体数学—计算机科学基础--------Donald.E.Knuth 14、图形编程 Windows 图形编程----------------FENG YUAN --图形编程界的Charles Petzold之书 15、数据结构 数据结构 C++语言描述》58.00(Data Structures C++) William Ford,William Topp 刘卫东 沈官林 数据结构算法与应用-C++语言描述》49.00Sartej Sahni 汪诗林 孙晓东等机械工业出版社 16、软件工程 设计模式--可复用面向对象软件的基础 重构—改善既有代码的设计 17、操作系统 深入理解计算机系统(修订版)-------RANDAL E.BRYANT 18、Unix UNIX 网络编程 卷I 套接字联网API(英文版 第三版 UNIX 编程艺术 UNIX环境高级编程(英文影印第2版-----UNIX编程“圣经 UNIX环境高级编程(英文影印版)(第2版) UNIX环境高级编程(第2版) UNIX环境高级编程(第2版)---UNIX编程“圣经 UNIX网络编程 第1卷:套接口API(第3版) UNIX网络编程卷2:进程间通信(第2版)(英文影印版) UNIX 网络编程(第二版)第2卷:进程间通信 UNIX编程环境 UNIX 网络编程 卷I 套接字联网API(英文版 第三版 UNIX系统编程 UNIX环境高级编程 UNIX 网络编程 卷I 套接字联网API(英文版 第三版) UNIX网络编程 第1卷:套接口API(第3版) UNIX 网络编程(第二版)第2卷:进程间通信 UNIX网络编程卷2:进程间通信(第2版)(英文影印版) UNIX 网络编程(第2版)第1卷:套接口API和X/Open 传输接口API UNIX网络编程(卷1):连网的APLS:套接字与XTI(第二版)(英文影印版) UNIX环境高级编程 Unix技术手册 19、Linux Linux内核设计与实现 Linux内核完全注释 LINUX内核分析及编程 GNU/Linux 编程指南(第二版) Linux设备驱动程序(第三版) 嵌入式设计及Linux驱动开发指南——基于ARM 9处理器 Linux设备驱动程序 第三版(英文影印版) Linux内核设计与实现(第2版) Linux内核设计与实现(英文影印版)(第2版) linux技术手册 20、游戏编程 Windows游戏编程大师技巧(第二版 游戏之旅--我的编程感悟 OpenGL超级宝典:第三版 OpenGL编程指南(第四版) java 游戏高级编程 J2ME手机游戏编程入门 游戏之旅——我的编程感悟 游戏开发中的人工智能(英文影印版) 3D游戏:卷2 动画与高级实时渲染技术 面向对象的游戏开发 java 游戏高级编程 3D游戏编程大师技巧 游戏编程精粹 面向对象的游戏开发 3D游戏 卷1:实时渲染与软件技术 3D游戏:卷2 动画与高级实时渲染技… J2ME手机游戏编程入门 Direct3D游戏编程入门教程(第二版… 21、移动开发 Windows Mobile手机应用开发 SYMBIAN OS C++手机应用开发 Windows Mobile手机应用开发--傅曦 齐宇 徐骏 SYMBIAN OS C++手机应用开发 (第2卷)------------------RICHARD HARRISON著,周良忠 王伯欣译 SYMBIAN OS C++手机应用开发---------------RICHARD HARRISON著,周良忠译 Windows CE.net内核定制及应用程序开发---------周毓林 宁杨 陆贵强 付林林 嵌入式系统Windows CE 开发技巧与实例--傅曦 Palm OS编程实践---绝版 22、单片机 单片机轻松入门----------------------------------周坚(平凡老师) 单片机典型模块设计实例导航-----------------------求是科技 例说8051----------------------------------------张义和 陈敌北 KEIL CX51 V7.0单片机高级语言编程与ΜVISION2应用实践-----徐爱钧 单片机应用程序设计技术(修订版)--------------------周航慈 8051单片机实践与应用-------------------------------吴金戎 MCS-51系列单片机实用接口技术---------------------李华 23、串并口通讯 Visual C++/Turbo C串口通信编程实践------------------龚建伟 VISUAL BASIC与RS-232串行通信控制(最新版)----------范逸之 24、电子 无线电识图与电路故障分析轻松入门(第二版) -------------------胡斌 无线电元器件检测与修理技术轻松入门(第二版) -------------------胡斌 图表细说电子技术识图-------------------胡斌 图表细说电子元器件-------------------胡斌 图表细说元器件及实用电路-------------------胡斌 ================================================================ 六、怎样成为一名程序员 通过以下4个阶段的训练, 没有任何编程基础人就可以成为一名普通的程序员。 第一阶段:掌握一种编程语言 学习内容:学习任意一种主流的编程语言。例如C++语言。 学习目标:熟练掌握一种语言的语法和基本的编程技巧。 学习时间:3个月左右 注意事项:编程语言和编程工具是两回事情,编程语言是指C++、Basic、Object Pascal等程序设计语言,它们是像汉语、英语一样的抽象的语法规则,编程工具是指Visual C++ 6.0、Visual Basic 6.0、Delphi 7.0等包括了源代码编辑器、程序编译器在内的集成化、可视化的软件开发工具。C++源程序可以在Visual C++ 6.0里编写,也可以在记事本里编写,而同一个C++源程序可以用Visual C++ 6.0编译、执行,也可以用C++ Builder 5.0 编译、执行,所以: C++ 不等于 Visual C++ 6.0 第二阶段:掌握一种编程工具 学习内容:学习任意一种主流的编程工具。注意编程工具要和第一阶段学习的编程语言一致,例如你学习的编程语言是C++,那么编程工具要选Visual C++ 6.0或者C++ Builder 5.0。 学习目标:熟练掌握这种编程工具基本用法,例如:菜单、组件、程序跟踪调试、编写Windows程序等。 学习时间:3个月左右 注意事项:这个阶段侧重编程工具的使用,同时进一步熟习编程语言,最后达到能熟练编写各种基本的Windows程序。 第三阶段:掌握“算法与数据结构”这门课程 学习内容:算法与数据结构,推荐许卓群的《数据结构》,高等教育出版社出版。 学习目标:熟练掌握各种常用的算法与数据结构 学习时间:4个月左右 注意事项:这是一门不可或缺的软件开发课程,曾经有一本经典计算机专业书籍叫做《数据结构+算法=程序》,这说明了数据结构和算法的重要性。它能帮我们建立良好的程序分析与设计能力。 第四阶段:实现一个模拟的小型软件项目 学习内容:软件项目的开发过程 学习目标:掌握软件项目的基本开发过程和方法 学习时间:4个月左右 注意事项:自己完成一个模拟的小型软件项目,强烈推荐做一个MIS(管理信息系统)软件,参考用书推荐“中小型信息管理系统开发实例系列丛书”,人民邮电出版社,它的例子详实有效,以它为基础再加以扩展,就可以做出实用的MIS软件来。此丛书包括多种开发工具,大家可以选择适合自己的:《VISUAL FOXPRO6.0 数据库系统开发实例导航》 《java数据库系统开发实例导航》 《VISUAL BASIC数据库系统开发实例导航》《VISUAL C++6.0数据库系统开发实例导航》 《ASP.NET数据库管理系统开发实例导航》 《DELPHI数据库系统开发实例导航》《POWERBUILDER 8.0数据库系统开发实例导航》。 最后将完成的模拟软件刻成光盘,作为自己的作品去面试,以此踏上自己光辉的职业程序员之路。

青衫无名 2019-12-02 01:20:33 0 浏览量 回答数 0

问题

大流量高并发站点终极优化方案,十分钟让网站性能提升10倍

淹死的魚 2019-12-01 22:05:38 28087 浏览量 回答数 14

问题

按官方的配置,唯独远程访问ftp不可以。

dieshang668 2019-12-01 21:32:12 6960 浏览量 回答数 5

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回2楼啊里新人的帖子 在日常的业务开发中,常见使用到索引的地方大概有两类: 第一类.做业务约束需求,比如需要保证表中每行的单个字段或者某几个组合字段是唯一的,则可以在表中创建唯一索引; 比如:需要保证test表中插入user_id字段的值不能出现重复,则在设计表的时候,就可以在表中user_id字段上创建一个唯一索引: CREATE TABLE `test` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`),   UNIQUE KEY `uk_userid` (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ; 第二类.提高SQL语句执行速度,可以根据SQL语句的查询条件在表中创建合适的索引,以此来提升SQL语句的执行速度; 此过程好比是去图书找一本书,最慢的方法就是从图书馆的每一层楼每一个书架一本本的找过去;快捷一点的方法就是先通过图书检索来确认这一本书在几楼那个书架上,然后直接去找就可以了;当然创建这个索引也需要有一定的代价,需要存储空间来存放,需要在数据行插入,更新,删除的时候维护索引: 例如: CREATE TABLE `test_record` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_id` int(11) NOT NULL,   `gmt_create` datetime DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5635996 DEFAULT CHARSET=utf8 该表有500w的记录,我需要查询20:00后插入的记录有多少条记录: mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (1.31 sec) 可以看到查询耗费了1.31秒返回了1行记录,如果我们在gmt_create字段上添加索引: mysql> alter table test_record add index ind_gmt_create(gmt_create); Query OK, 0 rows affected (21.87 sec) Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0 mysql> select count(*) from test_record where gmt_create>'2014-12-17 20:00:00'; +----------+ | count(*) | +----------+ |        1 | +----------+ 1 row in set (0.01 sec) 查询只消耗了0.01秒中就返回了记录. 总的来说,为SQL语句(select,update,delete)创建必要的索引是必须的,这样虽然有一定的性能和空间消耗,但是是值得,尤其是在大并发的请求下,大量的数据被扫描造成系统IO和CPU资源消耗完,进而导致整个数据库不可服务. ------------------------- 怎么学好数据库是一个比较大题目,数据库不仅仅是写SQL那么简单,即使知道了SQL怎么写,还需要很清楚的知道这条SQL他大概扫描了多少数据,返回多少数据,是否需要创建索引。至于SQL优化是一个比较专业的技术活,但是可以通过学习是可以掌握的,你可以把一条sql从执行不出来优化到瞬间完成执行,这个过程的成就感是信心满满的。学习的方法可以有以下一些过程:1、自己查资料,包括书本,在线文档,google,别人的总结等等,试图自己解决2、多做实验,证明自己的想法以及判断3、如果实在不行,再去论坛问,或者问朋友4、如果问题解决了,把该问题的整个解决方法记录下来,以备后来的需要5、多关注别人的问题,或许以后自己就遇到了,并总是试图去多帮助别人6、习惯从多个方面去考虑问题,并且养成良好的总结习惯 下面是一些国内顶级数据库专家学习数据库的经验分享给大家: http://www.eygle.com/archives/2005/08/ecinieoracleouo.html 其实学习任何东西都是一样,没有太多的捷径可走,必须打好了坚实的基础,才有可以在进一步学习中得到快速提高。王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界,我在这里套用一下: 古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。"昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。"此第一境界也。"衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。"此第二境界也。"众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。"此第三境界也。 学习Oracle,这也是你必须经历的三种境界。 第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。 这里,注意一个"尽"字,在开始学习的过程中,你必须充分阅读Oracle的基础文档,概念手册、管理手册、备份恢复手册等(这些你都可以在http://tahiti.oracle.com 上找到);OCP认证的教材也值得仔细阅读。打好基础之后你才具备了进一步提升的能力,万丈高楼都是由地而起。 第二层境界是说,尽管经历挫折、打击、灰心、沮丧,也都要坚持不放弃,具备了基础知识之后,你可以对自己感兴趣或者工作中遇到的问题进行深入的思考,由浅入深从来都不是轻而易举的,甚至很多时候你会感到自己停滞不前了,但是不要动摇,学习及理解上的突破也需要时间。 第三次境界是说,经历了那么多努力以后,你会发现,那苦苦思考的问题,那百思不得其解的算法原理,原来答案就在手边,你的思路豁然开朗,宛如拨云见月。这个时候,学习对你来说,不再是个难题,也许是种享受,也许成为艺术。 所以如果你想问我如何速成,那我是没有答案的。 不经一番寒彻骨,哪得梅花扑鼻香。 当然这三种境界在实际中也许是交叉的,在不断的学习中,不断有蓦然回首的收获。 我自己在学习的过程中,经常是采用"由点及面法"。 当遇到一个问题后,一定是深入下去,穷究根本,这样你会发现,一个简单的问题也必定会带起一大片的知识点,如果你能对很多问题进行深入思考和研究,那么在深处,你会发现,这些面逐渐接合,慢慢的延伸到oracle的所有层面,逐渐的你就能融会贯通。这时候,你会主动的去尝试全面学习Oracle,扫除你的知识盲点,学习已经成为一种需要。 由实践触发的学习才最有针对性,才更能让你深入的理解书本上的知识,正所谓:" 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行"。实践的经验于我们是至为宝贵的。 如果说有,那么这,就是我的捷径。 想想自己,经常是"每有所获,便欣然忘食", 兴趣才是我们最好的老师。 Oracle的优化是一门学问,也是一门艺术,理解透彻了,你会知道,优化不过是在各种条件之下做出的均衡与折中。 内存、外存;CPU、IO...对这一切你都需要有充分的认识和相当的了解,管理数据库所需要的知识并不单纯。 作为一个数据库管理人员,你需要做的就是能够根据自己的知识以及经验在各种复杂情况下做出快速正确的判断。当问题出现时,你需要知道使用怎样的手段发现问题的根本;找到问题之后,你需要运用你的知识找到解决问题的方法。 这当然并不容易,举重若轻还是举轻若重,取决于你具备怎样的基础以及经验积累。 在网络上,Howard J. Rogers最近创造了一个新词组:Voodoo Tuning,用以形容那些没有及时更新自己的知识技能的所谓的Oracle技术专家。由于知识的陈旧或者理解的肤浅,他们提供的很多调整建议是错误的、容易使人误解的,甚至是荒诞的。他们提供的某些建议在有些情况下也许是正确的,如果你愿意回到Oracle5版或者6版的年代;但是这些建议在Oracle7.0,8.0 或者 Oracle8i以后往往是完全错误的。 后来基于类似问题触发了互联网内Oracle顶级高手的一系列深入讨论,TOM、Jonathan Lewis、HJR等人都参与其中,在我的网站上(www.eygle.com )上对这些内容及相关链接作了简要介绍,有兴趣的可以参考。 HJR给我们提了很好的一个提示:对你所需要调整的内容,你必须具有充分的认识,否则你做出的判断就有可能是错误的。 这也是我想给自己和大家的一个建议: 学习和研究Oracle,严谨和认真必不可少。 当然 你还需要勤奋,我所熟悉的在Oracle领域有所成就的技术人员,他们共同的特点就是勤奋。 如果你觉得掌握的东西没有别人多,那么也许就是因为,你不如别人勤奋。 要是你觉得这一切过于复杂了,那我还有一句简单的话送给大家: 不积跬步,无以至千里。学习正是在逐渐积累过程中的提高。 现在Itpub给我们提供了很好的交流场所,很多问题都可以在这里找到答案,互相讨论,互相学习。这是我们的幸运,我也因此非常感谢这个网络时代。 参考书籍: 如果是一个新人可以先买一些基本的入门书籍,比如MySQL:《 深入浅出MySQL——数据库开发、优化与管理维护 》,在进阶一点的就是《 高性能MySQL(第3版) 》 oracle的参考书籍: http://www.eygle.com/archives/2006/08/oracle_fundbook_recommand.html 最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ------------------------- Re:回 9楼(千鸟) 的帖子 我有一个问题想问问,现在在做一个与图书有关的项目,其中有一个功能是按图书书名搜索相似图书列表,问题不难,但是想优化一下,有如下问题想请教一下: 1、在图书数据库数据表的书名字段里,按图书书名进行关键字搜索,如何快速搜索相关的图书?   现在由于数据不多,直接用的like模糊查找验证功能而已; 如果数据量不大,是可以在数据库中完成搜索的,可以在搜索字段上创建索引,然后进行搜索查询: CREATE TABLE `book` (   `book_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `book_name` varchar(100) NOT NULL,   .............................   PRIMARY KEY (`book_id`),   KEY `ind_name` (`book_name`) ) ENGINE=InnoDB select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id  where book.book_id=book_search_id.book_id; 但是当数据量变得很大后,就不在适合了,可以采用一些其他的第三方搜索技术比如sphinx; 2、如何按匹配的关键度进行快速排序?比如搜索“算法”,有一本书是《算法》,另一本书是《算法设计》,要求前者排在更前面。 现在的排序是根据数据表中的主键序号id进行的排序,没有达到想要的效果。 root@127.0.0.1 : test 15:57:12> select book_id,book_name from book_search where book_name like '%算%' order by book_name; +---------+--------------+ | book_id | book_name    | +---------+--------------+ |       2 | 算法       | |       1 | 算法设计 | ------------------------- 回 10楼(大黑豆) 的帖子 模糊查询分为半模糊和全模糊,也就是: select * from book where name like 'xxx%';(半模糊) select * from book where name like '%xxx%';(全模糊) 半模糊可以可以使用到索引,全模糊在上面场景是不能使用到索引的,但可以进行一些改进,比如: select book.*  from book , (select book_id from book where book_name like '%算法%')  book_search_id   where book.book_id=book_search_id.book_id; 注意这里book_id是主键,同时在book_name上创建了索引 上面的sql语句可以利用全索引扫描来完成优化,但是性能不会太好;特别在数据量大,请求频繁的业务场景下不要在数据库进行模糊查询; 非得使用数据库的话 ,建议不要在生产库进行查询,可以在只读节点进行查询,避免查询造成主业务数据库的资源消耗完,导致故障. 可以使用一些开源的搜索引擎技术,比如sphinx. ------------------------- 回 11楼(蓝色之鹰) 的帖子 我想问下,sql优化一般从那几个方面入手?多表之间的连接方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join,是不是Hash Join最优连接? SQL优化需要了解优化器原理,索引的原理,表的存储结构,执行计划等,可以买一本书来系统的进行学习,多多实验; 不同的数据库优化器的模型不一样,比如oracle支持NL,HJ,SMJ,但是mysql只支持NL,不通的连接方式适用于不同的应用场景; NL:对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择 HJ:对于列连接是做大数据集连接时的常用方式 SMJ:通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好,然而如果行源已经被排过序,在执行排序合并连接时不需要再排序了,这时排序合并连接的性能会优于散列连接 ------------------------- Re:回 19楼(原远) 的帖子 有个问题:分类表TQueCategory,问题表TQuestion(T-SQL) CREATE TABLE TQueCategory ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题分类ID NAME VARCHAR(20)        --问题分类名称 ) CREATE TABLE TQuestion ( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,        --问题ID CateID INT NOT NULL,        --问题分类ID TITLE VARCHAR(50),        --问题标题 CONTENT VARCHAR(500)        --问题内容 ) 当前要统计某个分类下的问题数,有两种方式: 1.每次统计,在TQuestion通过CateID进行分组统计 SELECT CateID,COUNT(1) AS QueNum FROM TQuestion GROUP BY CateID WHERE 1=1 2.在TQueCategory表增加字段QueNum,用于标识该分类下的问题数量 ALTER TABLE TQueCategory ADD QueNum INT SELECT CateID,QueNum FROM TQueCategory 问:在哪种业务应用场景下采用上面哪种方式性能比较好,为什么? ############################################################################################### 方案 一 需要对 TQuestion 的 CateID字段 进行分组 ,可以在 CateID上创建一个索引,这样就可以索引扫描来完成查询; 方案 二 需要对 TQueCategory 进行扫描就可以得出结果,但是必须在问题表有插入,删除的时候维护quenum数量; 单单从SQL的性能来看, 分类表的数量应该是远远小于问题表的数量的,所以方案二的性能会比较好; 但是如果 TQuestion 的插入非常频繁的话,会带来对 TQueCategory的频繁更新,一次 TQuestion 的 insert或deleted就会带来一次 TQueCategory 的update,这个代价其实是蛮高的; 如果这个分类统计的查询不是非常频繁的话,建议还是使用方案一; 同时还可能还会其他的业务逻辑统计需求(例如: CateID +时间),这个时候在把逻辑放到 TQueCategory就不合适了。 ------------------------- 回 20楼(原远) 的帖子 经验之谈,仅供参考 使用外键在开发上确实省去了很多功夫,但是把业务逻辑交由数据库来完成,对后期的维护来说是很麻烦的事情,不利于维护. ------------------------- 回 21楼(玩站网) 的帖子 无关技术方面: 咨询一下,现在mysql新的版本,5.5.45后貌似修改了开源协议。 是否意味着今后我们商业化使用mysql将受到限制? 如果甲骨文真周到那一步,rds是否会受到影响? 一个疑惑: 为什么很少见到有人用mysql正则匹配?性能不好还是什么原因? ######################################## MySQL有商业版 和 社区版,RDS的MySQL采用开源的社区版进行改进,由专门的RDS MySQL源码团队来维护,国内TOP 10的mysql源码贡献者大部分都在RDS,包括了@丁奇 ,@彭立勋 ,@印风 等; 不在数据库中做业务计算,是保证数据库运行稳定的一个好的设计经验; 是否影响性能与你的sql的执行频率,需要参与的计算数据量相关,当然了还包括数据库所在主机的IO,cpu,内存等资源,离开了这些谈性能是没有多大意义的; ------------------------- 回 22楼(比哥) 的帖子 分页该怎么优化才行??? ######################### 可以参考这个链接,里面有很多的最佳实践,其中就包括了分页语句的优化: http://bbs.aliyun.com/read/168647.html?spm=5176.7114037.1996646101.1.celwA1&pos=1 普通写法: select  *  from t where sellerid=100 limit 100000,20 普通limit M,N的翻页写法,往往在越往后翻页的过程中速度越慢,原因 mysql会读取表中的前M+N条数据,M越大,性能就越差: 优化写法: select t1.* from  t t1,             (select id from t  sellerid=100 limit 100000,20) t2 where t1.id=t2.id; 优化后的翻页写法,先查询翻页中需要的N条数据的主键id,在根据主键id 回表查询所需要的N条数据,此过程中查询N条数据的主键ID在索引中完成 注意:需要在t表的sellerid字段上创建索引 create index ind_sellerid on t(sellerid); 案例: user_A (21:42:31): 这个sql该怎么优化,执行非常的慢: | Query   |   51 | Sending data | select id, ... from t_buyer where sellerId = 765922982 and gmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00' and gmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit 255000, 5000 SQL改写:selectt2.* from (selectid from t_buyer where sellerId = 765922982   andgmt_modified >= '1970-01-01 08:00:00'   andgmt_modified <= '2013-06-05 17:11:31' limit255000, 5000)t1,t_buyer t2 where t1.id=t2.id index:seller_id,gmt_modified user_A(21:58:43): 好像很快啊。神奇,这个原理是啥啊。牛!!! user_A(21:59:55): 5000 rows in set (4.25 sec), 前面要90秒。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这里所说的索引都是普通的b-tree索引,mysql,sqlserver,oracle 的关系数据库都是默认支持的; ------------------------- 回 32楼(veeeye) 的帖子 可以详细说明一下“最后建议不要在数据库中使用外键,让应用程序来保证。 ”的原因吗?我们公司在项目中经常使用外键,用程序来保证不是相对而言更加复杂了吗? 这里的不建议使用外键,主要考虑到 : 第一.维护成本上,把一些业务逻辑交由数据库来保证,当业务需求发生改动的时候,需要同时考虑应用程序和数据库,有时候一些数据库变更或者bug,可能会导致外键的失效;同时也给数据库的管理人员带来维护的麻烦,不便于管理。 第二.性能上考虑,当大量数据写入的时候,外键肯定会带来一定的性能损耗,当出现这样的问题时候,再来改造去除外键,真的就不值得了; 最后,不在数据库中参与业务的计算(存储过程,函数,触发器,外键),是保证数据库运行稳定的一个好的最佳实践。 ------------------------- 回 33楼(优雅的固执) 的帖子 ReDBA专家门诊一期:索引与sql优化 十分想请大师分享下建立索引的经验 我平时简历索引是这样的 比如订单信息的话 建立 订单号  唯一聚集索引 其他的比如   客户编号 供应商编号 商品编号 这些建立非聚集不唯一索引   ################################################## 建立索引,需要根据你的SQL语句来进行创建,不是每一个字段都需要进行创建,也不是一个索引都不创建,,可以把你的SQL语句,应用场景发出来看看。 索引的创建确实是一个非常专业的技术活,需要掌握:表的存储方式,索引的原理,数据库的优化器,统计信息,最后还需要能够读懂数据库的执行计划,以此来判断索引是否创建正确; 所以需要进行系统的学习才能掌握,附件是我在2011年的时候的一次公开课的ppt,希望对你有帮助,同时可以把你平时遇到的索引创建的疑惑发到论坛上来,大家可以一起交流。 ------------------------- 回 30楼(几几届) 的帖子 我也是这样,简单的会,仔细写也会写出来,但是就是不知道有没有更快或者更好的 #################################################### 多写写SQL,掌握SQL优化的方法,自然这些问题不在话下了。 ------------------------- 回 40楼(小林阿小林) 的帖子 mysql如何查询需要优化的语句,比如慢查询的步奏,如何找出需要通知程序员修改或者优化的sql语句 ############################################################ 可以将mysql的慢日志打开,就可以记录执行时间超过指定阀值的慢SQL到本地文件或者数据库的slow_log表中; 在RDS中默认是打开了慢日志功能的:long_query_time=1,表示会记录执行时间>=1秒的慢sql; 如何快速找到mysql瓶颈: 简单一点的方法,可以通过监控mysql所在主机的性能(CPU,IO,load等)以及mysql本身的一些状态值(connections,thread running,qps,命中率等); RDS提供了完善的数据库监控体系,包括了CPU,IOPS,Disk,Connections,QPS,可以重点关注cpu,IO,connections,disk 4个 指标; cpu,io,connections主要体现在了性能瓶颈,disk主要体现了空间瓶颈; 有时候一条慢sql语句的频繁调用,也可能导致整个实例的cpu,io,connections达到100%;也有可能一条排序的sql语句,消耗大量的临时空间,导致实例的空间消耗完。 ------------------------- 下面是分析一个cpu 100%的案例分析:该实例的cpu已经到达100% 查看当前数据库的活动会话信息:当前数据库有较多的活跃线程在数据库中执行查看当前数据库正在执行的sql: 可以看到这条sql执行的非常缓慢:[tr=rgb(100, 204, 255)]delete from task_process where task_id='1801099' 查看这个表的索引: CREATE TABLE `task_process` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,    ................  `task_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '??????id',   ................  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `index_over_task` (`is_over`,`task_id`),  KEY `index_over` (`is_over`,`is_auto`) USING BTREE,  KEY `index_process_sn` (`process_sn`,`is_over`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=32129710; 可以看到这个表有3KW的数据,但是没有task_id字段开头的索引,导致该sql语句删除需要进行全表扫描: 在我们的诊断报告中已经将该sql语句捕获到,同时给你提出该怎样进行索引的添加。 广告:诊断报告将会在1月底发布到控制台,到时候用户可以直接查看诊断建议,来完成你的数据库优化。 ------------------------- 回 45楼(dentrite) 的帖子 datetime和int都是占用数据库4个字节,所以在空间上没有什么差别;但是为了可读性,建议还是使用datetime数据类型。 ------------------------- 回 48楼(yuantel) 的帖子 麻烦把ecs_brand和ecs_goods的表结构发出来一下看看 。 ------------------------- 回 51楼(小林阿小林) 的帖子 普通的 ECS服务器上目前还没有这样的慢SQL索引建议的工具。 不过后续有IDBCloud将会集成这样的sql诊断功能,使用他来管理ECS上的数据库就可以使用这样的功能了 。

玄惭 2019-12-02 01:16:11 0 浏览量 回答数 0

问题

电商云客户案例分享与分析——(3)

琴明 2019-12-01 21:14:59 6002 浏览量 回答数 0
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