我是垮掉的一代中的一员,一个80年代人的反思

本文探讨了当前年轻人面临的就业难题及背后反映的教育问题,作者以自我经历为例,揭示了理想与现实间的巨大落差。

近来喜欢上网看blog,网络上的各类blog的问题的是“良莠不齐”,这一点可以说是共识,虽然大家对什么是良什么是莠的标准存在着巨大的分歧,但反过来想想,有问题不是很正常的事吗?现在中国教育的最大问题不是“没有问题”吗?学生提不出问题,考试所有的问题都有标准答案,基础扎实,勤劳善良的“优秀”大学,中专毕业生们面临的唯一问题,只是,就业怎么办?

有了作为主要因素的就业问题,我们80年代的人似乎就成为了“垮掉的一代”,我不想做什么辩解,实际上,我不得不承认我是“垮掉的一代”中的一员。我清晰的记得经常性发生在少先队时的一幕:年轻美丽的少先队辅导员举起右手,紧握着拳头:“共产主义事业而奋斗!”,“时刻准备着!”这就是当时的我们响亮地回答,声音是那样的齐……

我想,现在的我们应该准备好了吧?但是结婚连房子都没有,乃至要老少三家全部积蓄都不一定买得起一套婚房的社会,真的是值得我们奋斗吗?我真的是垮掉的一代中的一员啊!也许我还是中国教育的失败品,其实我根本不该提这个问题,我怎么能不相信我们政府呢?我怎么能在平时提问题呢?这连上课时也不被允许的啊!更不可饶恕的是我怎么能提除了就业以外的其它问题呢?我真是垮掉的一代啊!

最后,无论如何,我还是要说,我们的社会是“没有问题”的,我不会永远是“垮掉”的,我会努力成为房奴的。虽然,我们中的那些“还没垮掉”的优秀学生们早已非国外大公司不投Resume和移民国外了,但我还是真心希望他们能够在外国公司和国外,为我国做出“贡献”。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
在 MySQL 中实现跨数据库更新表数据,可以通过多种方式完成,具体取决于数据库的结构、数据量以及更新的频率和复杂度。以下是几种常见的实现方法: ### 1. 使用 `JOIN` 跨数据库查询并更新数据 如果两个数据库位于同一台 MySQL 服务器上,则可以直接在 SQL 语句中使用数据库名加表名的方式进行跨库操作。例如,假设要从数据库 `db1` 中的表 `table1` 更新 `db2` 中的 `table2`,可以使用如下语句: ```sql UPDATE db2.table2 t2 JOIN db1.table1 t1 ON t2.id = t1.id SET t2.column_to_update = t1.new_value; ``` 该语句通过 `JOIN` 将两个数据库中的表关联起来,并将 `table2` 中的某些列更新为 `table1` 中的对应值 [^1]。 ### 2. 使用存储过程与 `FEDERATED` 存储引擎 如果两个数据库位于不同的服务器上,可以使用 MySQL 的 `FEDERATED` 存储引擎将远程数据库中的表映射为本地表,然后通过本地操作实现更新。首先,确保 MySQL 配置中启用了 `FEDERATED` 引擎,并创建指向远程表的本地表: ```sql CREATE TABLE federated_table ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, column1 VARCHAR(100), PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=FEDERATED CONNECTION='mysql://user:password@remote_host:3306/db1/table1'; ``` 创建完成后,可以像本地表一样对 `federated_table` 进行操作,并通过 `UPDATE` 语句更新远程表中的数据 [^4]。 ### 3. 使用 `OPENQUERY` 或 `OPENDATASOURCE`(适用于 SQL Server 环境) 虽然 MySQL 本身不支持 `OPENQUERY` 或 `OPENDATASOURCE` 这样的函数,但这些函数常见于 SQL Server 环境中,用于跨服务器查询和更新数据。如果在 SQL Server 环境中连接 MySQL 数据源(例如通过 ODBC),可以使用如下语句: ```sql UPDATE OPENQUERY(My_ODBC_MYSQL2, 'SELECT country_code FROM country LIMIT 0, 1') SET country_name = 'New Country' FROM OPENQUERY(My_ODBC_MYSQL, 'SELECT country_code, country_name FROM country WHERE 1 = 1'); ``` 此方法适用于 SQL Server 与 MySQL 的混合环境中,通过配置 ODBC 数据源实现跨数据库操作 [^1]。 ### 4. 使用编程语言实现跨数据库更新(如 Java) 在某些复杂场景下,可以通过编程语言(如 Java)连接多个数据库,并在应用层实现数据的查询与更新。Java 提供了 `JDBC` 接口来连接不同的数据库,并通过 `JoinRowSet` 实现跨库数据的关联计算。然而,这种方法存在一定的局限性,例如 `JoinRowSet` 仅支持 `INNER JOIN`,且不同数据库厂商的 JDBC 实现可能影响结果的一致性 [^3]。 ### 5. 数据同步工具与中间件 对于大规模或频繁的数据更新需求,建议使用专业的数据同步工具(如 `MySQL Replication`、`DataX`、`Canal` 等)或中间件来实现跨数据库的数据同步与更新。这些工具通常支持增量更新、断点续传等功能,能够有效提高数据同步的效率与可靠性 [^4]。 ---
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