AI 科技评论按：读论文，看别人的模型的时候仿佛一切都顺利成章，可是等到自己训练模型的时候，麻烦一个接一个…… AI 科技评论找到了一篇国外大神 Slav Ivanov 写的绝招文编译如下，给大家介绍37个好办法！ 你的神经网络已经跑了12个小时训练，看上去一切都很完美：梯度运转良好，损失也在降低。但是做预测的时候却一团糟：所有都是0，什么也监测不到。“我哪一步做错了呢？”你迷茫地问你的电脑，而电脑却笑而不语。 如果你的模型输出来的都是辣鸡——例如你想预测所有输出的平均值，或者模型的精度很低——该从哪儿开始
在大型数据库中，事务处理是一项非常关键的任务。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，在处理事务时也需要考虑性能优化的问题。
作者：Jon，来自微信客户端团队 前言 本文基于微信用户日常使用场景 & 数据分析，「通过分离重要 / 非重要数据、采用可靠的分库策略等」，对微信数据库架构进行优化 & 改造，并最终得到一个具备实践良好效果的改造方案。 背景说明 微信 for Windows自2014年上线以来，用户数稳步增长。随着时间的不断推移，用户积攒的消息量越来越大。最初的数据库设计秉着「遵循简单易用，方便管理」的原则，把用户收到的所有消息都统一存放在用户当前客户端本地的「同一个数据文件中。」 (注：微信不会保存聊天记录，聊天内容只
本文由微信客户端技术团队工程师“Jon”分享，原题“Windows微信：消息数据库架构演进”，有较多修订。
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
缓存就是将系统或者程序需要的数据存在内存中，以便快速访问，不用重新创建新的实例。减少系统开销提高系统效率。
事情搞到这份上了中间在合作过程中肯定出现了很多不愉快的事情，但是无论发生什么在程序里面植入后门程序都是不符合职业规范的，更何况还出现删除数据库恶性的事件，说明矛盾已经到了不可调和的地步，针对这种事情可以采集以下的解决方案：
为了让大家全面了解大数据在产业和资本层面上的实战运用，我们将针对不同的产业挖掘案例、多角度剖析，最近我们的重点在农业大数据： 看美国如何实现农业大数据 德强农场：一家国内大数据农场 Farmeron：农场主的数据分析网站 在后台回复【arg】查看 除了开放二胎，十八届五中全会通过的“十三五”规划中，还有几个需要关注的热点，其中有两个重磅的，一个叫做农业现代化、一个叫国家大数据战略，你还有什么理由不关注数说君？ 本文来源：中国农业网 ---- 在农业领域中，互联网与大数据的应用可以节约农产品资源、增加农产品流
Oracle数据库是很多大型集团企业办公使用的数据库之一，但是最近网络上新升级了一款勒索病毒—locked1勒索病毒。最近收到很多企业的求助，企业的用友NC软件对应的oracle数据库被locked1勒索病毒攻击，这种勒索病毒采用了新升级的加密算法，能够快速加密数据库中的重要文件信息，同时还会给用友NC软件带来破坏，给企业带来巨大的经济损失。一旦企业的数据库被locked1勒索病毒攻击，我们应该如何更快更好地解决这些问题呢？
备份数据库是一个在灾难恢复如服务器 crash， 数据库crash, 或者其他灾难发生时，你快速将你维护的数据库能进行安全恢复的重要的保证。这无关于你的数据库运行在docker ， 虚拟机，或者在云端去备份一个数据库都是十分重要的。与此同时，决定一个备份和恢复的策略无论对于公司还是个人都是一个比较难的问题。进行这个问题的考虑是需要你懂得你的应用， 以及应用所在的行业，以及成本等问题，下面我们就开始看看如何对备份的此类进行选择。
事务是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。事务是为了保证数据的一致性。比如银行转账，假如有A、B两个账户，从A账户转100元给B账户至少需要两次数据库修改操作，即A账户余额减少100元和B账户余额增加100元。如过在这过程中发生了一些意外，比如断电断网等，导致A账户余额减少后，B账户无法增加余额，那么A账户就不应该减少100元，在生活中的例子就是转账失败，存款退回原账户。如果没有事务，在执行A账户余额减少后程序意外终止（如宕机或者系统资源不足等），导致A账户白白损失了100元，这显然是不可接受的。有了事务，就能保证这两项操作要么都完成，要么都不能完成。
“今晚吃什么？”——这是经常困惑人们的问题之一。而Meal Kit 烹饪食材配送服务 则完美解决了人们的这一问题，为人们提供了一条非常便捷的方式，使得人们能够不用特意制定用餐计划和外出购物，就能够直接在家完成烹饪。Meal Kit 烹饪食材配送服务目前已经是一个15亿美元的市场，而且呈不断增长的趋势。四分之一的美国人都表示曾经使用过 Meal Kit 烹饪食材配送服务。
就像在“传统关系数据库高可用的缺失”一文中所看到的，高可用在传统关系数据库的理论和实践上都是缺失的，这使得传统数据库无法做到主库备库完全一致，为了减少主库故障对业务的影响不得不使用昂贵的高可靠硬件，缺乏高可用还导致了分布式OLTP数据库缺失、无法水平伸缩从而使得高并发业务不得不采用更加昂贵的大型服务器等。作为分布式关系数据库，OceanBase必须解决这个问题。那么，采用普通PC服务器的OceanBase是如何做到高可用的呢？
Couchbase 在其数据库即服务 Couchbase Capella 中引入了生成式 AI 功能，以显著提高开发者生产力，加速现代应用程序的上市时间。
灾难备份是指为了减少灾难发生的概率，以及减少灾难发生时或发生后造成的损失而采取的各种防范措施。
对任何数据库系统而言，对显而易见的故障，应当避免发生本文列出了Oracle常见的故障并给出了解决方案，同时列出了一些日常规划。
在日常事故中，发现很多开发人员写故障总结就是走个过场，不清不楚，还会漏掉一些实际问题。其实一份好的事故总结能够加强自身对错误的反思和解决，并且能够帮助团队内其他人避免类似错误重犯，降低犯错几率，从而保障服务稳定性。
也许很多企业很幸运，从来没有经历过数据丢失。但是，一旦发生企业关键数据的丢失，就会很大程度上影响业务发展，同时造成严重经济损失。
2021年开年，“链家删库跑路”事件在IT行业掀起了巨浪！1月6日，北京第一中级人民法院公布了一份刑事裁定书，前链家员工因不满工作调整，删了公司9TB数据。链家为恢复及重新构建财务系统共计花费人民币18万元，而员工则成功把自己“送进去”7年。
ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。Oracle旗下的Oracle数据库监控软件是企事业单位中最重要的监控需要，通过对Oracle数据库的监控，可以全面了解Oracle的运行状态、数据库响应情况、数据库表空用度情况，从而方便Oracle数据库性能优化。
本文内容是对并发业务场景出现超卖情况而写的一pian解决方案。主要是利用到了 Redis 中的队列技术。
2022年RSAC会议上，云安全厂商Mitiga的CTO Ofer Maor带来了题为It’s Getting Real & Hitting the Fan! Real World Cloud Attacks的主题演讲。该演讲回顾了五个真实的云安全事件，并提出了针对性的防护策略。本文将对该演讲进行解读。
喵喵~ 🐱 猫头虎博主来啦！为了满足你们对“高可用PostgreSQL”的好奇心，今天我要和大家分享如何打造一个真正的高可用PostgreSQL环境！你是否在搜索“PostgreSQL高可用配置”和“PostgreSQL高可用工具”时感到迷茫？不要担心，我来为你指路！🚀
存储引擎是一个图数据库的核心组件，它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景，以下存储引擎可以考虑使用：
摘要：针对购物旺季网站流量会对数据库造成的压力，作者给出了MySQL性能调优的一些技巧，这些技巧极具参考价值，通过这些调优，可以有效避免因为流量过大造成服务器宕机，从而给企业造成经济损失。以下是译文： 万圣节已经过去很久了，该是把注意力集中在即将到来的假日季节的时候了。首先是感恩节，接着就是黑色星期五和网络星期一，最终在圣诞节/节礼周（从12月26日的节礼日开始，到12月31日的除夕结束为期六天或更长时间。这个词是由零售业在2000年代中期左右发明的，试图延长他们的节礼日销售）达到购物高潮。对于企业主来说，
作者：Yitong Wang、Dihong Gong、Zheng Zhou、Xing Ji、Hao Wang、Zhifeng Li、Wei Liu、Tong Zhang
数据安全是现在互联网安全非常重要一个环节。而且一旦数据出现问题是不可逆的，甚至是灾难性的。
种族偏见是生物特征识别中的一个重要问题，但在人脸识别领域还没有得到深入的研究。在这篇论文中，我们首先提供了一个名为“自然环境下的多种族人脸”（RFW）的数据库。利用该数据库，我们验证了四个商业API和四个当前最先进算法都存在种族偏见。然后，我们进一步提出利用深度无监督域自适应算法来解决种族偏差，并提出了一个深度信息最大化自适应网络（IMAN）。在算法中，我们以白种人作为源域，其他种族作为目标域来缓解这种偏差。这种无监督的方法一方面在域层面减小源域和目标域的全局分布，另一方面在类别层面学习有区分性的目标域特征。此外，我们还提出了一种新的互信息损失，在没有标签的情况下，进一步提高了网络输出的鉴别性。通过在RFW、GBU和IJB-A数据库上进行的大量实验表明，IMAN学习到的特征在不同种族和不同数据库上有很好的泛化性。
算法该如何分辨这只狗可能属于哪个品种？当然小伙伴们可以训练自己的卷积神经网络来对这张图片进行分类，但是通常情况下我们既没有GPU的计算能力，也没有时间去训练自己的神经网络。但是，全世界的各个研究团队（例如牛津，谷歌，微软）都拥有足够的计算能力，时间和金钱，而且以前可能已经解决过一些类似的问题。我们该如何利用他们已经完成的工作呢？现在来让我们了解一个重要的概念——转移学习。
来源：学术头条 本文约3300字，建议阅读6分钟 全球受洪灾影响人口数量正在扩大。 今年夏季汛期，我国河南地区遭受的极端暴雨和洪涝灾害给当地造成了严重损失。 截至 8 月 2 日 12 时，河南全省共有 150 个县（市、区）、1663 个乡镇、1453.16 万人受灾，倒塌房屋 30106 户、89001 间；农作物成灾面积 872万 亩，绝收面积 380 万亩，直接经济损失高达 1142.69 亿元。更令人心痛的是，此次特大洪涝灾害共造成 302 人死亡，50 人失踪。 我们在为遇难者惋惜默哀的同
对数据库来说，字符集更加重要，因为数据库存储的数据大部分都是各种文字，字符集对数据库的存储，处理性能，以及日后系统的移植，推广都会有影响。 MySQL5.6目前支持几十种字符集，包括UCS-2，UTF-16，UTF-16LE,UTF-32，UTF-8和utf8mb4等Unicode字符集。 根据应用的需求，考虑以下几方面的因素。
面试官：如何来设计动态扩容的分库分表方案？ 面试官心理剖析： 这个问题主要是看看你们公司设计的分库分表设计方案怎么样的？你知不知道动态扩容的方案？
一 背景 某个业务线商品开放用户申请免费试用，当某个商品特别吸引人时，比如iPhone6 。肯定有一大波人为了少卖一个肾而疯狂去抢申请资格。更有甚者利用机器人申请注册,于是简单的申请操作变成了秒杀行为。大量请求同时更新数据库中的同一个商品的申请次数，update 操作给表加上行锁，导致后面的请求全部排队等待前面一个update完成,释放行锁后才能处理下一个请求。大量后来请求等待，占用了数据库的连接。一旦数据库连接数被占满，就会导致后来的全部请求因拿不到连接而超时，业务请求出现无法及时处理的情况,数据库系统的RT会异常飙高,业务层由于等待出现超时，app 层的连接耗尽，一系列的雪崩效应！ 二 解决方案 从上面的背景分析,解决热点数据并发更新需要注意核心问题: 减少直接对db层数据热点的并发更新,或者提供MySQL 更新同一行的吞吐量。本文从业务和数据库的设计层面来规划.同时也希望大家提更好的解决思路。 1 前端层面 前端是整个流量的入口, 正常业务访问时系统表现平稳，但是当有人恶意请求时，需要加上流控措施，比如常见的 a 需要用户回答问题，填写验证码，移动图像等等，防止或者减少有机器人来恶意请求。 b 页面上采用防止机器人的判断 两秒以内的成功请求一律拒绝。 c 通过设置nginx ，对同一个ip源的请求次数做限制,防止机器人来申请。 优点 有效减少或者防止有人利用机器人恶意请求 缺点 存在一定的误杀率，错杀了正常的请求。 2 应用层 应用程序接收前端前端请求，进行一系列的数据库操作,在我们规避了恶意请求之后如果还是有大量的数据库写访问请求，我们需要 a 对业务做降级 限制接口的调用次数，降低对数据库的请求压力。选择异步更新请求次数，弱化该商品申请次数的展现。类似于阅读次数，申请次数 ，与金额，库存无关的功能点。 b 通过异步更新来避免直接写数据库 。 应用使用分布式缓存(比如Tair/Redis)来存储某项商品的申请次数或者某人的申请次数，以商品id/user_id 或者将where 条件作为key，申请试用人数为value/符合某项具体条件的 count结果为value, 有用户申请成功则更新申请试用人数。不需要查询和实时写数据库，每隔一定时间/次数将结果写入数据库。 优点：该方法依赖于缓存，读写速度快，不需要实时更新数据库，减轻数据库并发写的压力; 缺点：缓存不是100%稳定，很容易丢，即使采用持久化的缓存，在高并发下有时也可能会出现异常，穿透缓存到db ，导致前端业务展现问题。 3 数据库层 a 将热点数据拆分,分在不同的库不同的表中，分散热点数据，减轻数据库并发更新热点带来的RT升高和应用连接等待时能保证业务能够正常访问其他商品表，损失局部可用性。 优点:实时读写数据库，前端展示数据的准确性。 缺点:业务逻辑稍显复杂。 b 限流补丁 针对某些特定的sql语句 从MySQL 层面加以限制，当系统thread_running达到一定值或者某个sql执行时间超过一定阈值则拒绝该sql的执行。(阿里内部已经实现限流版本)
最主要的原因：尽可能地减少损失，包括时间上、精神上和金钱上的损失。很多人都不注意备份数据，以致在发生问题后丢失大量的重要数据。要知道，在地球上网是很危险的，即使做好安全预防措施，也难免会发生不可预想的问题。因此，数据备份是日常必不可少的操作。数据库的备份用mysqldump
引言： 近年来，勒索病毒已经成为网络安全领域中最为恶劣和具有挑战性的威胁之一。它们通过加密用户的敏感数据，并勒索赎金来造成严重的经济和业务损失。91数据恢复研究院在本文将深入探讨一种名为.mkp的勒索病毒，并提供针对.mkp勒索病毒感染导致数据库文件加密的恢复方法和预防措施。 如果受感染的数据确实有恢复的价值与必要性，您可添加我们的技术服务号（shujuxf）进行免费咨询获取数据恢复的相关帮助。
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
Docker容器技术的流行使得应用的部署、维护和扩展变得更加灵活和便捷。然而，将数据库（如MySQL）运行在Docker容器中可能会引起性能上的一些损失。本文将分析MySQL在Docker容器中可能遇到的性能问题，并提供一些优化策略，以最大程度地减小性能损失。
导语 | 本文尝试在系统级的编译软件层面，挖掘云应用的性能提升空间。以C/C++应用的反馈优化技术为例，介绍业务和编译技术深度整合后产生的收益和价值，希望给相关业务的探索提供参考。 一、现代云应用特征 云应用特征梳理是一个非常庞大的系统工程，只有云厂商才有机会做全局剖析。一些特征沉淀成专用芯片或专用指令，比如AI芯片和新一代ARM64 CPU中的Matrix乘累加指令，或者一些RISC-V中的Protobuf加速尝试，一些特征驱动系统级的OS/编译软件优化获得普适收益。本次我们主要以典型C/C++应用展开分
2019 年 9 月 16 日至 20 日，第 13 届 ACM Conference on Recommender System（RecSys）在丹麦哥本哈根召开。作为推荐系统的顶会，RecSys 一如既往受到了业界的广泛关注。与其他机器学习会议相比，RecSys 一向重视解决实际的问题，即结合在实际应用场景中推荐系统性能提升、效果提高等问题提出设计策略和算法解决方案等。随着深度学习研究的进一步深入，深度学习在推荐系统中的应用依然是研究热点之一，本次会议中图神经网络（Graph Neural Network，GNN）、经典深度学习模型都有所应用及改进。本文从中选取三篇，进行针对性的分析：
SQLAlchemy是一个Python的SQL工具和对象关系映射(ORM)库。它提供了一种使用SQL语言与数据库进行交互的高级抽象，同时也提供了一种将数据库表映射到Python对象的方式。
正在美国纽约举行的国际机器大会（ICML）上，我们很难忽略 Facebook 研究科学家们的身影——他们呈现三篇论文、主导四场研讨会、并主讲两场教程。其中包括 FB 研究科学家 Ronan Collobert、Armand Joulin 和 Laurens van der Maaten合作的论文《Torch：机器学习研究的开源平台》。 Torch 是进行深度机器学习研究的主要框架之一，不过研究人员必须重复实验逻辑，Facebook 推出的 Torchnet 由于鼓励模块化编程和代码重用，未来可以推动机器
我们都知道，在 DBA 所优化的数据库环境中，绝大多数性能问题其实是由于 SQL 编写不当导致的，一个开发环境中，众多的程序员难免引入一个又一个的或初级或高端的 SQL 隐患，如何去规避这些问题，减少系统上线后的运行故障呢？ 什么是 SQL 审核？ 将 SQL 质量审核和优化这项任务，从 DB 端提取到研发端，通过擅长 SQL 的开发 DBA 和开发团队一起修正系统的 SQL，找出问题、修复问题，提升系统的健壮性和稳定性，从而保证整个系统的运维建设质量，这就是 SQL 审核。 是否面临新上线软件性能问题
近两年，着实成了数据泄露的大年，尽管GDPR颁布，但数据泄露事件却有愈演愈烈的趋势。
近年来，针对于企业的勒索攻击正变得越发频繁，过去常常被边缘甚至忽略的数据备份，其重要性开始显现，比如近期发生的针对用友等用户的勒索攻击，如果企业做好了数据备份，就能恢复被勒索加密的文件，最大限度地减少企业损失。但其实数据备份是一个关键的技术领域，要做好全数据、全维度的备份及迅速恢复也并非易事，不同企业对数据备份采取的措施也参差不齐，这其中有哪些特殊性？该如何为应对勒索攻击做好数据备份？本期我们将以此为话题展开讨论。 虽然近些年来数据备份已经被反复强调，但由勒索攻击造成的数据损失情况还是比较严重，这其中有哪
2018年7月8日18:02，安恒信息应急响应中心接到某企业电话求救——公司自动化企业资源管理ERP系统被恶意加密，并提示支付比特币才能解密。该ERP系统中的数据包含公司运营数年的人力、财务、物料、合同等重要数据，一旦损失将导致企业运营受到重创。安恒信息应急响应中心第一时间安排应急专家赶往现场开展紧急数据救援行动……
近日，互联港湾携手网银互联再次打造双活数据中心，分别将北京铁通IDC—T3中心和杭州下沙MDC数据中心作为合作机房，在全国布局上又添一笔，进一步实现南北互通。 传统灾备系统通常采取IOE架构，通过数据库的数据复制或存储的数据复制技术，在广域网上实现数据的复制，具有很强的通用性。但这种数据层面的备份强调的是数据安全，可能产生很大的RPO和RTO值，即丢失大量数据或灾难恢复时间过长，给企业造成巨大损失。因此，尽管投入了大量的日常维护成本，但为了避免数据丢失，企业只有在万不得已的情
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