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为什么数据库选型和找对象一样重要

为什么数据库选型和找对象一样重要 一、找对象 正常路径: 知己 -> 缘分出现 -> 恋爱[知彼] -> 结婚 -> 2个家庭关系结合(七大姑八大姨) -> 生娃 -> 带娃 -> 七年之痒 -> 愉快的共度一生 错误后果: 1、家庭不和睦 2、影响小孩成长 3、离婚 生无可恋 财产分割 [娃]的成长、抚养问题等 家庭关系处理 4、再婚 二、数据库选型 正常路径: 评估 -> [技术磨合] -> 研发 -> 上线 -> 迭代维护期 错误后果: 1、研发、维护、软件、硬件成本增加, 性能问题 线下输出, 某些开源协议导致的软件分发风险 架构迁就数据库, 导致开发周期变长、软件|硬件|维护成本增加 2、影响业务, 营收、客户数, 如果出现异常, 导致业务受到影响 3、企业形象 稳定性、安全问题、数据泄露等问题... 三、谁为数据库选型负责 开发者? DBA? 架构师? 技术总监? CTO? 技术委员会? 怎么选型? 四、选型中最容易踩到的几个坑 大公司用什么我就用什么, 没大错. 用熟不用生. 统一技术栈, 一个库解决...

现实比理论要复杂

我们试想一个实际问题,春天到了,我们要买衣服了,同时,作为服装厂商,也要开始发布新的衣服了,如果你作为一个服装厂商的技术顾问,请你分析出什么样的衣服属于今年的流行趋势,你会怎么做? 首先,作为技术宅男的你,我不认为你会对流行元素有那么多的关注,不会去看什么巴黎时装周,你能做的就是根据各种各样的数据进行分析预测。你可能会在店铺中进行一些扫码填写调查表发放一些优惠券,还可能去各大时尚网站去扒一些评论分析文章,还可能去微博这种公开的社交平台扒一些时尚博主的自拍分享等,你可以想尽办法获取各种各样的数据,你要做的是用好这些数据分析出流行趋势。 对于这种分析预测深度学习无疑是适合的模型工具,问题是既有这种调查表得来的数据,适合普通的层堆叠进行训练的模型,还有这种评论分析文章这种文本数据,适合循环神经网络的文章,还有各种图片需要分析,适合卷积神经网络的模型,这可怎么办?根据我们现有的知识,我们可以考虑分别训练不同的网络模型,对他们进行加权分析,这固然是一种方法,但是这个权也太随机了,各个数据之间也都割裂开了,分别处理算不上好的方法。那怎么办? 将他们联合起来,进行联合学习,大致的样子就是这样: 当然...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。