wget https://github.com/cookieY/Yearning/releases/download/2.3.5/Yearning-2.3.5-linux-amd64.zip
SQLE 是一款全方位的 SQL 质量管理平台，覆盖开发至生产环境的 SQL 审核和管理。 支持主流的开源、商业、国产数据库，为开发和运维提供流程自动化能力，提升上线效率，提高数据质量。Star: 1.3k
在数据驱动的时代，数据库的安全性和稳定性至关重要。今天，我们来深入了解一款名为Yearning的MySQL SQL审核平台，它以其出色的自动化审核功能，为数据库管理员(DBA)提供了一个强大的助手。
Yearning MYSQL 是一个SQL语句审核平台。提供查询审计，SQL审核等多种功能，支持Mysql，可以在一定程度上解决运维与开发之间的那一环，功能丰富，代码开源，安装部署容易！
Yearning 是一款基于golang开发的 MYSQL SQL语句审核平台。提供查询审计，SQL审核等多种功能。
数据库基本为myql,数量不是很多，过去一直默认开启了防火墙模式通过公司固定IP,远程访问操作mysql。疫情原因，一些小伙伴不喜欢远程通过公司的网络去连接mysql，频繁添加防火墙操作。并且对数据库的操作及其不规范，没有访问操作的日志，也没有各种审核。虽然每次操作数据库前会对数据库进行备份。但是这样的安全操作隐患还是很严重的。在此背景下发现还是需要一款mysql审计平台，规范化数据库的操作。常年混迹于github的我搜索关键词 mysql 审计找到了 Yearning，当然了可以更方便的在gitee的仓库去看！
MySQL是十分热门的开源数据库，在软件开发中广泛用于数据的持久化存储。在软件开发生命周期当中往往会遇到问题，编码人员根据业务需求编写对应模块代码，经由测试人员进行压力测试等性能测试后发现，该模块性能达不到预期指标，结果分析得出是编码人员对数据源交互的SQL语句缺陷，开发人员通常想着先定位问题，然后反馈给DBA。今天分享一款可视化的SQL自动检测平台：Yearning MYSQL，可以方便开发人员初步定位问题，同时将SQL快速提交给DBA处理，DBA可以通过预设的规则来规范SQL语句的规范，必要时可以把错误的SQL语句快速回滚。
Yearning 简单, 高效的MYSQL 审计平台 一款MYSQL SQL语句/查询审计工具，为DBA与开发人员使用.本地部署，注重隐私，简单高效的MYSQL审计平台。
平常我们线上执行的SQL脚本都是很粗犷的。呼叫一下DBA或者运维，把脚本发过去，然后告诉他在哪个环境执行。然后双方沟通不畅，测试环境的脚本执行到生产了！脚本写的有问题执行错了却没有回滚脚本！或者每个人都有执行SQL脚本的权利，出事之后互相甩锅！等等一系列问题都是胖哥遇到过的。
小伙伴在平常有没有遇到以下这种情况：遇到技术难题时，网上教程一堆堆，优秀的很多，但也有很多是过时的，或者是copy来copy去，甚至错别字都没改。
Yearning MYSQL 是一个SQL语句审核平台。提供查询审计，SQL审核等多种功能，支持Mysql，可以在一定程度上解决运维与开发之间的那一环，功能丰富，代码开源，安装部署容易！ 开源地址 https://gitee.com/cookieYe/Yearning 功能介绍 1、SQL查询查询导出查询自动补全 2、SQL审核流程化工单SQL语句检测SQL语句执行SQL回滚 3、历史审核记录 4、查询审计 5、推送E-mail工单推送钉钉webhook机器人工单推送 6、其他LDAP登陆用户权限及管理拼
今天给大家分享目前最popular的MySQL SQL审计平台Yearning，这个平台可以帮助开发者快速的完成SQL语句的语法的审核、检测、执行和回滚等操作。在早期，我们是先整理出来一套SQL使用规范，然后通过部门会议审核规范的内容，最后要求按照内容应用在实际的工作中，但是这样不免有些开发者依旧记不住或者不上心，不按套路出牌，造成数据库使用不统一。
提到 SQL 作为程序员肯定都不陌生，在平常工作中，CRUD 都离不开写 SQL。在一些公司，在生产环境执行 DDL、DML 都需要走工单流程。
便于DBA在后台操作人员权限时候能更好的进行时间线上的回溯，加了个触发器，记录下修改前后的权限明细。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Machine Learning Yearning. 全新版本 本书作者是Andrew NG
最近艿艿和朋友正在肝一个 SpringBoot 2.4.2 的开源项目：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro 记得 Star 关注下噢，胖友们的支持，真的很重要！ 昨天 2020-01-31 完成任务：
Machine Learning Yearning. 全新版本 本书作者是Andrew NG 此处为23-27章 以下是Machine Learning Yearning的后续篇章。 这些章节具体讨论了如何解决算法的高偏差和高方差问题。阅读本周章节来了解更多! -——————————————————————————————————– Drive.ai 的一个重大突破 昨天Drive.ai宣布将于2018年7月开始在Frisco(美国城市，得克萨斯州中)为公众提供自动驾驶服务。 自动驾驶汽车不再
Machine Learning Yearning. 全新版本 本书作者是Andrew NG 此处为20-22章 以下是Machine Learning Yearning的后续篇章。连同下周的章节，将会教你如何使用偏差和方差来优化你的ML项目。偏差/方差存在着一些旧的观念，例如“偏差/方差权衡的问题”，在深度学习的时代已经变得不那么有用了，而现代的ML需要新的指导方针。你可以通过阅读这些章节了解更多! 昨天是我离开百度的一周年纪念日，之后我创建了deeplearning.ai, Landing.AI和
SQL审核是保证数据库 DDL 和 DML 安全使用、SQL变更可追溯、降低线上数据事故概率的重要手段。去哪儿网开源的 Inception 工具有较大的使用基础，提供了相对完善的 API 接口，结合一些外层的操作界面，可以实现SQL审核、执行、备份和恢复功能，为DBA操作利器。本文详细介绍如何配置 Inception 和 Yearning 的整合。
今天要分享的这款工具是一个和SQL相关的开源神器，它可以在一定程度上解决运维和开发之间常见的痛点一环（相信可能有小伙伴也有所体会），对于开发和运维来说也算是一种福音。
Machine Learning Yearning. 全新版本 本书作者是Andrew NG 此处为15-19章 当你准备开始一个新的机器学习项目时，你该怎么选择前途比较好的工作方向?这些章节将详
【导读】本文主要介绍吴恩达最近正在编写的新书《Machine Learning Yearning》，旨在教你如何构建机器学习项目，它与吴恩达之前机器学习课程有所不同，这本书更加倾向于教你如何组织一个A
吴恩达在AI教育上，继《Machine Learning》和《Deep Learning Specialization》和和视频课程后，再出力作《Machine Learning Yearning》，旨在教你如何使用机器学习算法 前戏 Amusi凌晨在配置某框架时，突然收到一封邮件，题目叫“Get my free machine learning book - Machine Learning Yearning”，打开一看来自Machine Learning Course Team，再一看内容，我去，这不是
随着互联网技术的不断发展， MySQL 相关生态也越来越完善，越来越多的工具涌现出来。一些公司或个人纷纷开源出一些不错的工具，本篇文章主要介绍几款 MySQL 相关实用工具。提醒下，这里并不介绍 Navicat 等这类图形化操作工具哦。
📷 大数据文摘作品 最近，纽约时报曾发出一篇报道人工智能研究人员超高薪水的文章，其中提到了三个吴恩达的学生：Pieter Abbeel、Ian Goodfellow、Ilya Sutskever（他们分别曾是吴恩达的博士生、本科生和博士后）。据报道，2016年，非盈利机构OpenAI付给其首席研究员Ilya Sutskever 190万美元。 纽约时报文章链接，各位请自行访问外国网站获取： https://www.nytimes.com/2018/04/19/technology/arti
在公司监控大盘上看到了我负责的项目的数据库服务器CPU达到100%了, 于是紧急排查问题。仔细的看了一下监控大盘，发现时间从下午3点47分起就开始迅速上升到满cpu的情况，并且持续了23分钟，之后又断断续续的满cpu，每次持续时间大概在几分钟到10分钟左右。第一反应是想到是不是服务器有什么错误日志没输出，检查了elk中的错误，没有错误异常。第二个排查的地方是检查从3点47分起开始的访问量看看是不是并发比较高，发现访问量也是正常的，qps大概在60左右。于是下去找运维要一份数据库的慢sql，但是运维还没看到有慢sql(这点不清楚运维的慢sql是怎么记录日志的，按道理是应该有慢sql)。于是通过show processlist查询到了大概4，5条正在执行的查询。发现用户是我们yearning的用户，而不是应用的用户，并且query_start的起始时间距离现在也差不多在7，8分钟左右。将该sql展开发现是一个在yearning上面执行的inner join，我们是有分表的措施的，将数据按照不同企业维度分摊到10个表。平均一张表大概在10万左右的数据量，同事执行的inner join查询通过explain关键词分析发现该语句笛卡尔积之后的扫描行数足足有6亿行，最后筛选出了89行符合要求的数据。跟同事沟通了一下才发现是他执行的复杂查询。让运维帮忙kill掉查询语句后，数据库cpu恢复正常。
作者 | 阿司匹林 来源 | AI科技大本营（公众号：rgznai100） 喜大普奔！ 继今年 2 月 Deep Learning Specialization 最后一课上线之后，吴恩达又捡起了之前
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。
大家好，我是 roseduan，经常看到一些小伙伴学习完 Go 语言的基础知识之后，无法找到合适的练手项目，然后就很迷茫。
这里有一个细节：master和slave都要配置一个，所有的查询都从slave走，这样避免对线上服务的冲击。写走master，通过工单审计来控制对线上的影响。
吴恩达老师把网红新书《Machine Learning Yearning》的完整中文版也放出来了。
吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！随着近些年来 AI 越来越火的大趋势下，吴恩达一直致力于普及、宣传、推广 AI 教育，包括最前沿、最火爆的 AI 基础课程、深度学习课程等等。惠及全球超过 500w 的人工智能爱好者。
人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning ）和深度学习（Deep Learning ）正在改变很多行业，吴恩达（Andrew Ng）老师编写了一本书：《Machine Learning Yearning》，目的是教你如何构建机器学习项目。
去年 6 月，吴恩达宣布 deeplearning.ai 创业项目，8 月，该项目揭晓：一套由 5 门课组成的深度学习系列课程 —— Deep Learning Specialization，旨在推广普及深度学习知识。 如今，吴恩达团队终于为 deeplearning.ai 开设了官方微信公众号。这个号主要用来发布吴恩达及其团队制作的人工智能原创内容。 除了深度学习课程之外，还有哪些福利呢？ 官方预告称，吴恩达老师 Machine Learning Yearning (机器学习训练秘籍）的中文版将在北京时间
西瓜书《机器学习》 作者：周志华教授，ACM杰出科学家，IEEE Fellow，IAPR Fellow 介绍：中文版本的机器学习入门教材； 优点：深入浅出的对机器学习各种算法进行介绍； 难度：★★★
吴恩达的《Machine Learning Yearning》主要讲的是如何构建好的机器学习项目。这本书包含了很难在其他地方找到的实际见解，其格式很容易与队友和合作者分享。大多数人工智能技术课程都会向你解释不同的 ML 算法如何在框架下工作，但是这本书教你如何实际使用它们。如果你渴望成为人工智能的技术领导者，这本书将帮助你的道路。历史上，学习如何对人工智能项目做出战略决策的唯一方法是参加研究生课程或获得在公司工作的经验。《Machine Learning Yearning》是有助于你快速获得这种技能，这使你能够更好地建立复杂的人工智能系统。
《Machine Learning Yearning》是人工智能和深度学习界的专家吴恩达写的一本书，这本书致力于讲明白机器学习算法是怎样工作的，以及如何构建一个机器学习项目。这里我们选取了这本书中7个非常有用的建议向大家介绍。
大数据文摘作品 作者：魏子敏 “一些技术类的AI课程会给你一个锤子，而这本书会告诉你，如何使用机器学习这把锤子。” 国内清明假期第一天，也是美国很多高校春季学期的第一周，闲不住的吴恩达老师从斯坦福大学给广大机器学习的学习者，特别是AI团队领导者带来了一个不大不小的利好：一本关于机器学习战略思维的新书。 如果你是一位AI团队的技术领导者，你或许常苦于如何制定一个靠谱的AI决策：比如如何确定最有前途的人工智能方向，如何诊断机器学习系统中的错误。 这些决策一方面对公司和团队发展意义重大，另一方面又必须通过长期的实
将同步至Github: https://github.com/yingzk/Machine-Learning-Yearning
在该 GitHub 项目中，读者可直接下载各章节译文的 MarkDown 文档，也可以下载 PDF 版的英文原版。此外为了有更好的阅读体验，作者为这个项目构建了 GitBook，读者可直接在线阅读。
《机器学习训练秘籍》（Machine Learning Yearning）这本书讲的是如何构建机器学习项目的开发流程。该书包括了许多在别处难得一见的实用见解，讲述的形式又非常适合分享给团队中的其他成员以及合作者。大多数人工智能方面的课程会向你阐释不同机器学习算法的工作原理，而这本书教授的是如何实际使用它们。
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