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1、Oracle是大型的数据库而Mysql是中小型数据库；Mysql是开源的，Oracle是收费的，且价格昂贵。
最近接触和参与了很多关于DBA职业生涯发展的讨论，也有很多朋友问过我，DBA将向何处去？ 思考了很多，在这里和大家分享一下关于DBA的我的看法。
“腾讯云 TDSQL-C 产品测评活动”是由腾讯云联合 CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动，本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless版本，初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评。
由于没有办法检测和解决你的代码bug，Debug的步骤很快就会变得令人沮丧。值得庆幸的是，现在有很多工具可以帮助我们严格而详细地调试你的Python代码。
目录 一，业务介绍 1.门诊挂号流程 2.住院流程 二，基本数据模块 三，页面原型初稿（门诊）介绍 四，页面原型初稿（住院）介绍 五，页面原型初稿（药房药库）介绍 (｡◕ˇ∀ˇ◕)一，业务介绍（医疗项目简易的流程图） 📷 📷 1.门诊挂号流程 门诊挂号流程： 门诊挂号、诊疗卡、排队叫号、问诊、化验检查（血常规、CT、B超等等）、 等待获取检查报告、回到门诊医生查看检查结果（胫骨平台塌陷骨折、右小腿粉碎性骨折等等）、 医生开出医嘱（卧床休息、饮食清谈、一个月之后复查等等
笔者之前就看到过增强分析这个概念，只不过没有特意留意，最近也是在总结一些手边工作，通过观察了一些技术部门关于数据分析产品的设计思路，笔者觉得增强分析这个概念背后的趋势，确实是现在很多数据分析类产品的趋势。
静态代码分析或源代码分析是指使用静态代码分析工具对软件的“静态”(不运行的) 代码进行分析的一种方法，找出代码中潜在的漏洞。静态代码分析器检查源代码，找出特定的漏洞，并检查代码是否符合各种编码标准。
简介 学过概率理论的人都知道条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出贝叶斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B)可以计算出P(B|A)。 假设B是由相互独立的事件组成的概率空间{B1,b2，...bn}。则P(A)可以用全概率公式展开：P(A)=P （A|B1)P(B1)+P（A|B2)P(B2)+..P（A|Bn)P(Bn)。
对于某企业新用户，会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户，弄清楚用户属性，从而针对性的进行营销，提高运营人员的办事效率。
这是SAP HANA曾经反击的文章，今天再次翻出来阅读觉得意味深远。由于过于技术对于两家到底谁优谁劣一直没有定论，不过从SAP HANA问世起至今，SAP和Oracle的战火就从未停止过。 这段时间以来，Oracle 一直试图传播有关 SAP HANA 的负面消息，而且有愈演愈烈的趋势，这真让人难以置信。对此，SAP 的传统做法是走正道，只对这类消息做正面回应。Oracle 所传播的信息几乎是百分之百错误的，他们的目的只有一个，就是保护其现有的营业收入。您只要回顾一下 Oracle 在过去 10 年中对云计
目前，苹果还没有透露T2芯片将会限制哪些设备以及组件的维修，但是根据推断，它们包括新款Mac电脑的主板、Touch ID、屏幕、顶盖和内存等零部件。
本文作为概要，包括如何定位SQL问题、SQL相关的问题类别以及诊断SQL性能问题需要的相关信息。
导读： “随着卫生信息化的发展，我们的数据量会越来越大。目前数据量已经足够，但是关键的问题是数据该怎么用，我们最缺少的是对数据的认知方法。”在12月2日财新峰会健康点医疗专场上，海市决策委员会委员、上海市医改办副主任许速分享了他关于上海新医改的经验，他认为，数据越大，医改问题就越聚焦，从分级诊疗到医院日间手术室，再到药品两票制、带量采购，都表明医改中的措施越来越具体。进入大数据时代，医改必须精准化。 社区与医院建立两个标准 上海新医改的最核心的部分是建立了两个标准：一个是基于社区卫生服务中心的标化工作量
设备运行状况：设备分布各地，无法远程监测设备运行参数、故障情况，对名下设备的运营情况懵然不知，能耗产量等关键数据无从知晓。
【新智元导读】IBM 中国研究院认知医疗研究总监谢国彤是新智元的老朋友。有感于“搞人工智能技术的人不知道医疗里重要又可解的问题是什么，搞医疗的人不知道技术究竟能帮到什么程度”，谢博士特别撰写了这部述评医疗 AI 应用场景、应用案例、关键技术和未来技术前景的“连续剧”。今天为大家带来第一集。 大咖小传： 谢国彤，IBM 中国研究院认知医疗研究总监、IBM 全球研究院医疗信息战略联合领导人。作为 IBM 中国研究院负责智能医疗方向的研究负责人，谢国彤博士在过去十年都在做医疗方向的研究，参与 IBM Watson
导读：在诊断Oracle数据库问题时，Oracle支持服务人员可能会指示您执行某些诊断操作。有些诊断操作是无害的。但是，如果不正确地执行其他操作，可能会产生不利影响。为了控制和监控执行此类诊断操作的人员，Oracle Database 20 引入了诊断控制的安全控制措施。
深度学习技术让医师们在诊断出疾病前，能先找出高风险病患，从而挽救他们的生命。 纽约西奈山伊坎医学院的研究团队使用隶属于人工智能分支的深度学习技术，分析病患的电子病历，找出隔年内谁最有可能罹患重病。 这项称为“Deep Patient”的实验性工具，使用12年份、共70万件的患者病历进行训练，在进行测试之际，它能预测罹患数十种疾病的风险，包括心脏衰竭、多种癌症和严重的糖尿病。 日前在 Nature 出版社《Scientific Reports》期刊文章内介绍西奈山伊坎医学院研究报告的作者 Joel T. Du
TencentDB for DBbrain（以下简称DBbrain）中文名数据库智能管家，是一款智能诊断和优化数据库的产品，为用户提供实时的数据库防护，在出现故障时高效地定位原因并提供解决方案，同时也协助用户进行源头的预防。DBbrain 利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验，将大量数据库问题的诊断优化工作自动化，服务于云上和云下企业。
Oracle故障诊断有助于预防，检测，诊断和解决问题。特别针对的问题是诸如由代码错误，元数据损坏和客户数据损坏引起的重大错误。
上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来，有了GraphPad的帮助，绘图是非常简单的。
生活中经常会遇到各种形态的营销活动，例如小米的饥饿营销、海底捞式的口碑营销、PaPi酱式的内容营销、杜蕾斯的借势营销、京东的造势营销、百雀羚的病毒式营销、RIO与六神合作的跨界营销、成龙代言霸王洗发水的名人营销、各种综艺冠名的植入营销 等等。
为更好的帮助DBA运维数据库，腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日，腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题，结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力，为大家提供问题优化思路和方法，玩转数据库！ 本期诊断日主要分享内容：如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题？ 1 前言 在使用MySQL的过程中，经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说，往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
雷锋网消息 据动脉网报道，硅谷公司Subtle Medical（深透医疗）的首款产品SubtlePET刚刚获得了FDA认证。值得一提的是，深透医疗是一家由华人创办的医学影像AI企业。而随着SubtlePET获得FDA认证，深透医疗也正式成为第一家真正将产品推向美国市场的具有中国背景的医学影像AI企业。
工业4.0 时代的到来,智能工厂成为大趋势。越来越多的客户希望实时掌握各个生产节点特别是各种机床设备的运转情况。通过机床信息的联网,经营管理者已经可以直观地了解到每一台机床设备的运作使用情况。配合刀具或设备维护管理系统,可以对其进行分析,提早备料或进行设备维护,降低必要的库存压力。
性能优化是一个永恒的话题，性能优化也是最具有价值，最值得花费精力深入研究的一个课题，因为资源是有限的，时间是有限的。在Oracle数据库中，随着Oracle功能的不断强大和完善，Oralce数据库在性能方面实现自我诊断及优化的功能也越来智能化，这大大的简花了人工优化的脑力和体力的开销，尤其是借助ADDM自动诊断并给出调整建议。本文主要描述ADDM功能及特性。
翻译 | ziqi zhang 编辑 | Donna，波波 Luke Oakden-Rayner 是澳大利亚知名学府阿德莱德大学的在读医学博士生、放射线学专家，曾发表过多篇医疗人工智能方面的论文。他在顶级杂志《Nature》上发表的一项研究成果显示，其团队开创性地研发出可以预测人类寿命的仪器。他一直在追逐医疗AI领域的发展，从今年5月份开始，他写了一系列的博客来介绍这一领域的最新研究进展，目前更新到了第三篇，其系列博客的名字就叫《人类医学的终结 - 医学AI研究最前沿》（The End of Human
Cloudera Support 的集群验证主动识别客户诊断数据中包含的已知问题特征，目的是提高集群的运行状况、性能和整体稳定性。集群验证包含在客户的企业订阅中，无需额外费用。所有有权访问支持案例门户的客户也将能够利用集群验证。为了利用验证，客户只需要从他们支持的集群中提供最新的诊断包。
近期我们对DBASK小程序进行了升级，UI交互做了重大优化调整，对注册用户开放知识库全文检索功能，引入数据和云公众号文章，提问时自动关联知识库已知问题，专栏可生成图片分享给好友，欢迎大家通过微信搜索DBASK体验。
来源 / 阿朱说 （ID：azhushuo ） 作者 / 吕建伟 · 编辑 / 吴暄
SQL_TRACE是Oracle提供的用于进行SQL跟踪的手段，是强有力的辅助诊断工具。在日常的数据库问题诊断和解决中，SQL_TRACE是非常常用的方法。可以设置SQL_TRACE为TRUE，但是一般不推荐在全局指定为TRUE，只建议在会话级别指定。若在全局设定则对性能会造成较大影响。
两天前，谷歌类 ChatGPT 产品 Bard 迎来了大规模的更新，加入了很多呼声很高的新功能，比如识图能力，号称「史上最大升级」！
丁俊，新炬网络首席性能优化专家，SQL审核产品经理。《剑破冰山-Oracle开发艺术》副主编，ITPUB开发版资深版主，十余年电信行业从业经验。
通过设备联网抓取数据,整合系统 只是工厂智能化转型的第一步,用户在 操作过程中还会遇到很多问题,比如在 加工过程中,如果某台机床突然出现故 障,就会造成难以弥补的损失。企业不 仅要承担停机带来的损失,还要支付高 额的维修保养费用。
本次参与活动可以涵盖不同技术层面的用户，可以针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面进行产品的体验和测评，参与活动的同时既可以收获相关技术领域的实战经验同时也可获得丰厚的活动激励。
未来该公司将开发平台，与药物治疗检测形成一体，实现对阿尔茨海默症的有效性治疗。 近日，美旧金山初创公司Darmiyan开始内测一款MRI（核磁共振成像）分析软件，该软件将用于协助诊断阿尔茨海默症。 阿尔茨海默症，是一种病因隐匿的进行性发展神经系统衰退性疾病。临床上以记忆障碍、失语、失用、失认、视力损害、执行功能障碍以及人格和行为改变等全面性痴呆表现为特征。 其中，65岁以前发病者，称早老性痴呆；65岁以后发病者称老年性痴呆。 由于该病的开始阶段症状极其不明显，即便是利用MRI扫描，也很难检测判断出，故而Da
近期我们在DBASK小程序新关联了韩锋频道、互联网侦察、数据库SQL、SQL数据库开发、跨界架构师、石杉的架构笔记等数据领域的公众号，聚合更新展示，欢迎大家阅读分享。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热，但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的，并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中，主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中，也不是摒弃了RMDB，例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以，对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章，主要讲述与SQL Server相关的调优知识，希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下： 传统SQL Server调优方式的
某天，PongHat 公司 DBA 小王同学收到了业务侧的反馈：”小王啊，我们数据库查询现在突然变得很慢，业务已经紧急停了，能不能看下是什么情况？“
尽管有数百个项目和数千位数据科学家致力于将AI / ML引入医疗保健领域，但采用率仍然很低且缓慢。
关于腾讯云数据库提供的服务，他们这样说： 重磅 数据库智能管家DBbrain面向所有用户开放体验啦！ 有朋友问了，我能在哪里进入DBbrain呢？ 现有六大入口见下： 1 一、DBbrain产品页 DBbrain产品介绍页（https://cloud.tencent.com/product/dbbrain），点击【立即体验】即可开启数据库无人值守全新运维时代。 1 二、DBbrain控制台 打开腾讯云官网首页，点击右上角【控制台】，依次点击云产品-数据库-数据库智能管家DBbrain（h
近期 ChatGPT4 发布，作为数据库领域的开发者，也是 10 年老 DBA，也是迫不及待体验了一把。
当前，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，大数据的集聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进，驱动人工智能发展进入新阶段，人工智能正加快在工业领域的渗透融合，带动工业企业进步，推动产业升级，而预测性维护是工业大数据和人工智能的一个重要应用场景。它针对设备、设施的故障和失效，由事后维护到定期检修（人工巡检）再到主动预防最终到事先预测和综合规划管理的演进中，不断提升、发展着。那么究竟什么是预测性维护，它与事后维护、预防性维护有什么区别？让我们一文看懂预测性维护。
通常对于MySQL运行慢、异常运行等等现象，需要通过收集当时的诊断报告以便后期重点分析并且给出对应解决方案。对于MySQL来讲，目前收集诊断报告的方法大致有以下几类：
导语： 当今，对肉类食品加工企业而言，高昂的人工费用、经济的不稳定性以及愈发激烈的竞争构成了巨大挑战。传统的成本核算方式已然显得力不从心，无法实现对成本的精细管理。本文将深入探讨数字化转型，为企业带来的机遇与好处，以及如何实施这一关键性的变革。
在医改大政策风向标的背后，是资本逐鹿试水，商业试错。互联网+医疗成为构建新时代下智慧医疗的生态圈。但是，医疗信息化就等于真正的智慧医疗吗?或者说只是智慧医疗的基础?若论更加务实的智慧医疗则是在信息化基
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
忽如一夜春风来，基因测序公司在中美两国资本市场均获得狂热的追捧，或许，基因测序是一个革命性技术，是一片未开发的蓝海领域，但监管、技术的进步决定了这一领域的发展是曲折向前的。 所谓的基因药物是指两类：一种是利用基因技术生产的蛋白类药物，如利用水稻生产的人类血清蛋白；另一种是针对人体发病基因片段的靶向药物，即个性化药物。个性化药物是利用患者信息，通常是遗传或生物学特征，为单个患者“量身打造”的药物。早在2009年，普华永道的一份报告就指出该挂钩领域的市场价值达到了2320亿美元，到2015年更是预计将达到45
水泵常被用于液体的输送或者液压的提升，在工业和农业应用中非常多，广泛用于农业灌溉及排涝系统，随着制造业的发达，水泵也被应用于水利、石油、化工等行业，在城市生活领域也有涉及，排水、暖通空调、输送工艺水、高温水等等方面都发挥着非常重要的作用！水泵系统运行状况的好坏直接影响着各类生产能否正常运行！
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