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解决没有MySqldb的问题， Traceback (most recent call last): File " manage.py " , line 5 , in <module> from platform import app File " /CP/BlogSystem/platform.py " , line 16 , in <module> engine = create_engine( ' mysql://root:root@localhost/db_demo8 ' , echo= True) File " /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sqlalchemy/engine/__init__.py " , line 424 , in create_engine return strategy.create(*args, ** kwargs) File " /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sqlalchemy/engine/strategies.py " , line 81 , in create dbapi = dialect_cls.dbapi(** dbapi_args) File " /usr/local/lib/python2.7/dist-packages

点击上方 SQL数据库开发 ，关注获取 SQL视频教程 SQL专栏 SQL基础知识汇总 SQL高级知识汇总 作者：知行思新 来源：http://www.cnblogs.com/DBFocus/archive/2011/06/26/2090567.html 引言：在前两篇博文 （数据库设计 Step by Step (5) 和 数据库设计 Step by Step (6) —— 提取业务规则） 中，我们进行了数据库需求分析，着重讨论了两个主题：1.理解用户需求；2.提取业务规则。当需求分析完成后，我们就要进入到概念数据建模环节。本篇文章将使用之前介绍过的“基本实体关系模型构件”和“高级实体关系模型构件”作为建模的基本元素，大家可以回顾 数据库设计 Step by Step (3) 和 数据库设计 Step by Step (4) 中的模型构件及语义。 逻辑数据库设计有多种实现方式，包括：自顶至底，自底至顶以及混合方式。 传统数据库设计是一个自底至顶的过程，从分析需求中的单个数据元素开始，把相关多个数据元素组合在一起转化为数据库中的表。这种方式较难应对复杂的大型数据库设计，这就需要结合自顶至底的设计方式。 使用ER模型进行概念数据建模方便了项目团队内部及与最终用户之间的交流与沟通。ER建模的高效性还体现在它是一种自顶至底的设计方法。一个数据库中的实体数量比数据元素少很多

python中有些数学操作还是非常常见的，下面做一些简要的介绍： import math from fractions import Fraction 1、获取常见的常数值 # 圆周率值 >> > math . pi 3.141592653589793 # 科学常数 >> > math . e 2.718281828459045 2、对数据进行各种截取 # 向上取整 >> > math . ceil ( 4.12 ) 5 # 向下取整 >> > math . floor ( 4.12 ) 4 # 直接截取整数位 >> > math . trunc ( 4.12 ) 4 # 此处应注意，math模块并没有提供四舍五入方法 # python有内置函数round函数 >> > round ( 4.12 ) 4 # 第二位传参指的是保留小数位数 >> > round ( 4.12 , 1 ) 4.1 3、开方或者求幂 # 2的3次方 >> > math . pow ( 2 , 3 ) 8.0 # 4的平方根 >> > math . sqrt ( 4 ) 2.0 4、分数小数互相转换 # 分数转换为小数 # 构建一个分数 >> > a = Fraction ( 3 , 5 ) >> > a Fraction ( 3 , 5 ) # 使用float函数进行转换 >> > float ( a )

据谷歌浏览器团队发布的最新支持文档，Chrome将不再为某些特别老的处理器提供支持。 换言之，就是这些老旧设备将无法再安装使用新的Chrome浏览器。 根据最新文档，这些受影响的老旧设备都没有对SSE3指令集的支持，主要是包含早于Intel Core 2 Duo和AMD Athlon 64处理器的设备。 如果还有用户在用这些上古CPU的话，那么或许现在会是一个更新设备的契机。 据了解，SSE3是Intel基于SSE2发展出来的指令集，主要增强了CPU在处理视频编码、线程同步、复杂算法等操作时的性能表现。 SSE3最早是在Intel于2004年推出基于Prescott核心的Pentium 4 CPU上，而AMD也紧随其后在2005年为Venice以及San Diego核心的Athlon 64新增了SSE3的子集。 现在，从Chrome 89版开始，Chrome将不会在没有SSE3指令集的Windows装置上运行。 如果用户的设备不支持SSE3的话，那么在尝试运行Chromium 89及以上版本时会导致崩溃。 考虑到不支持SSE3指令集的CPU都已经至少有15年的历史，因此谷歌认为受到这个决定影响的用户数量是极少的： “我们的分析表明，目前只有非常少量运行Windows系统的装置所使用的CPU是不支持SSE3的。” 不过，谷歌还是会给这部分用户提明显的警告

什么是GTD？ 在最早听说GTD，是我在毕业后到深圳一家游戏公司工作，在职场上学到的第一个技能。事实证明，掌握GTD，对于个人办公，提升工作效率，是非常有帮助的。 据百度百科记载， GTD就是Getting Things Done的缩写，意思是“把需要做的事情处理好”，是一个管理时间的方法。 百度百科 图片来源网络 但GTD是一种指导思想，如果在实际工作中，能有一款工具，可以切切实实地帮我们提升办公效率，节省10分钟，或半小时，那该多好。特别在团队多人一起办公时，面对复杂项目时，也能轻松搞定，那就是真的太棒了！！ YesDev项目管理工具，提升办公效率的利器 YesDev项目管理，一款团队协作SaaS工具，可以在线管理你团队的工作、项目和任务。它能为你和你的团队，节省工作中的每一分每一秒。它里面有很多很棒的功能，例如：项目管理 / 工作排期 / 邮件生成 / 一键复制 。 据个人主观感觉，YesDev可以在以下场景节省你的办公时间。 1、进行团队工作排期（每排期一次，就可以节省30分钟+） 2、邮件生成（每写一封邮件，就能节省20分钟以上） 3、一键复制项目功能（每汇总一次，就可以节省10分钟以上） 4、一键复制需求功能（每次复制，节省5分钟以上） 5、传送门，精确找到你要的参考资料（每次点击，节省3分钟） 6、快速找到你的PRD（每次打开，节省2分钟） 7、工作组

近期对话式人工智能创业公司Rasa完成了B轮2600万美元的融资，此轮融资的投资方为著名的Andreessen Horowitz。 融资将用于进一步完善其用于创建聊天和对话机器人(chatbots）和其他人工智能项目的，对话式AI开源工具。对于自动对话式智能机器人的需求，随着COVID-19所带来的公共健康危机，需求得到了爆发。 RASA的核心产品为一套用于创建具备情境感知(contextual)能力语音助理chatbots的toolkits，也就是以其开源的对话式人工智能Rasa Open Source平台。 RASA同时推出Rasa X软件，辅助用户快速使用RASA开源软件创建对话式语音助理，其Rasa企业版本可支持创建大规模的对话式语音助理服务，该服务满足HIPAA和GDPR规范。 可访问 www.rasa.com，了解更多内容 - 其他对话式人工智能创业团队如Directly(https://www.directly.com/)，近期也完成了新一轮融资，而另一家chatbot平台创业公司CX则被CM.com(https://www.cm.com/chatbot/)收购。 当然，Facebook也吹嘘其Chatbot - Blender（https://www.chatblender.com/）表现远超Google的Meena 和其他chatbot平台。

假设我们正在开发一个多人在线网络游戏。游戏中，玩家需要在虚拟世界中进行合作或者展开竞争。玩家之间也常常存在各种交易，包括钱、道具等。因此游戏开发人员必须保证玩家没有作弊，规则如下：如果玩家交易额显著高于正常水平或者玩家登录的IP地址与之前20次登录的不一样，那么交易将被标记可疑。除了实时标记交易以外，我们还希望可以将这些数据导入到Apache Hadoop以方便数据科学家训练、测试他们的算法与模型。 为了提高实时的事件标记的效率，我们尽可能利用游戏服务器的内存。游戏系统包含了多台游戏服务器，因此在设计中，我们会在内存中保存每一个用户最近的20次登录记录以及最新的20次交易明细（数据是分布式存储的）。 游戏服务器主要扮演两个不同的角色：接收并传播用户行为，实时处理交易信息并对可疑事件进行标记。为了高效的扮演第二个角色，我们需要将任何一个用户的交易历史保存在一台服务器的内存中。这就意味着我们不得不在服务器之间传输消息，毕竟接收用户行为数据的服务器未必包含了该用户的交易历史。为了保持角色之间的松偶和，我们利用Kafka在不同服务器之间传输消息。 Kafka的特性使得它可以很好的满足我们的需求：可扩展、数据分区、低延迟以及处理大量异构消费者的能力。在该案例中，我们为登录与交易处理定义了一个主题。之所以使用同一个主题主要是因为我们希望在处理交易事件前已经获得用户登录信息了

早些年，在云计算的初始阶段，很人多认为云计算并不是新的技术，而是新的IT交付模式和服务经济模式。在当时那个大部分人对云计算还“云山雾罩”的时代，这样的观点似乎没有什么错。 然而时过境迁，就像智能手机从简单的多媒体终端已经变成了强大的个人智能终端，经过十年的发展，云计算也再不是“没有新的技术”，而是变成了承载各种先进技术的“底盘”，也成为厂商展现技术实力、对外技术输出的最佳窗口。 在华为全联接大会2018上， 华为云 BU CTO张宇昕解读了Cloud 2.0时代的技术特征，以及 华为云 独特的技术创新。 华为云 BU CTO张宇昕 云不再是通用硬件的较量 在Cloud 2.0时代，行业和技术都在发生着显著的变化。 从云架构的发展趋势来看，单一的私有云和公有云已经无法满足企业双模IT的需求，混合云、多云架构将成为大中型企业的主要选择。Gartner报告显示，到2020年，90%的组织将利用混合云管理基础设施。 从企业需求和市场趋势来看，云正在进入生产领域，企业关键业务正在上云，企业应用数字化、智能化成为趋势。互联网流量红利将要达到“天花板”，且模式容易被复制。在Cloud 2.0时代，新的互联网应用，如短视频、直播等，数据红利正在取代流量红利。 在这种变化中，Cloud 1.0时代的云计算技术已经显得力不从心，需要向Cloud 2.0时代进化。 “Cloud 1

前言 之前分析一个死锁问题，发现自己对数据库隔离级别理解还不够清楚，所以趁着这几天假期，整理一下MySQL事务的四大隔离级别相关知识，希望对大家有帮助~ 事务 什么是事务？ 事务，由一个有限的数据库操作序列构成，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。 假如A转账给B 100 元，先从A的账户里扣除 100 元，再在 B 的账户上加上 100 元。如果扣完A的100元后，还没来得及给B加上，银行系统异常了，最后导致A的余额减少了，B的余额却没有增加。所以就需要事务，将A的钱回滚回去，就是这么简单。 事务的四大特性 原子性： 事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的操作要么全部都执行，要么都不执行。 一致性： 指在事务开始之前和事务结束以后，数据不会被破坏，假如A账户给B账户转10块钱，不管成功与否，A和B的总金额是不变的。 隔离性： 多个事务并发访问时，事务之间是相互隔离的，一个事务不应该被其他事务干扰，多个并发事务之间要相互隔离。。 持久性： 表示事务完成提交后，该事务对数据库所作的操作更改，将持久地保存在数据库之中。 读者福利：关注公众号：麒麟改bug，获取整理好的MySQL500多页学习笔记和面试题资料（1184页PDF文档） 事务并发存在的问题 事务并发执行存在什么问题呢，换句话说就是，一个事务是怎么干扰到其他事务的呢？看例子吧~ 假设现在有表

最近233酱其实忙坏了。开发重构一个长达3个多月的项目，拉上一个从不加班的小伙伴和我一起天天加班，大概1095 —10105的加班节奏。他说最近基本是在我司两年多来加班最频繁的时候了。 本来这周内我们终于要上线了，但是因为一个netty的异步回调使用不当的问题，我们又花费了两天时间大改大测。现在小伙伴都学会周末拉我加班了。 在这段时间内，周内加班，周末写公众号文章。我的心境复杂交变着。有过兴奋，紧张，满足，充实，欣喜…也有过沮丧，焦躁，不安，迷茫，抱怨，难过… 我开始思考我做每件事情的目的到底是什么？我为什么情绪越来越容易起伏。我为什么会越来越容易被负面情绪左右着，也可能影响到周围的人。 一件事情做的不好时，我可能当下就意识到了。可当我处在有压力，有情绪的时候，我更容易处理的不好。这不是我想要的。 我自认为自己在不断成长着，也向往着美好的事物，本质上并不是一个消极的人。这两天我决定整理一下自己的心情，从TED等网站寻找一些关于「幸福」的答案。 为了打消一些我灌鸡汤的嫌疑， 我会用「粗体」标示出一些有数据和研究结果支撑的内容 。同时也强烈推荐感兴趣的小伙伴观看文末的参考链接，进一步了解以下结论。希望在你我脆弱，焦躁迷茫时能有所启发，共勉之。 如果有人问「你想要什么？」，会有很多答案。具象些的可能是：我想要一个女朋友，我想要一个房子，我想要升职加薪，我想要不加班，我想要不工作