数据库的进化使命：借助 Flyway 的数据库版本控制探索未开发的可能性 (数据库的进化过程)

在当今以数据为中心的时代，数据库管理已成为软件开发的重要基石。随着应用程序变得更加复杂和动态，我们需要一个健壮且可扩展的解决方案来管理数据库架构的变化。

数据库版本控制的兴起

数据库版本控制（DBVC）应运而生，提供了一种对数据库架构变更进行跟踪、管理和部署的方法。DBVC 工具（如 Flyway）使开发团队能够在不同的环境（从开发到生产）中轻松且一致地管理数据库更改。

Flyway：数据库版本控制的领导者

Flyway 是一个流行的开源 DBVC 工具，提供了广泛的功能，包括：

• 版本化的架构。Flyway 按照顺序执行脚本，每个脚本都有一个唯一的版本号。这确保了数据库更改的可重复性和可控性。

  数据库的进化之路

  DBVC 已成为现代软件开发中不可或缺的一部分，Flyway 引领了这一革命。通过拥抱数据库版本控制，我们可以释放数据库的全部潜力，使其成为推动应用程序创新和成功的强大力量。

  未开发的可能性

  借助 Flyway 的数据库版本控制，我们可以探索以下未开发的可能性：

  • 持续交付：自动化数据库更改使持续交付管道更加高效。
  • 蓝绿部署：Flyway 促进蓝绿部署策略，实现无缝的应用程序更新。
  • 数据库契约测试：Flyway 允许创建数据库契约测试，以确保数据库更改的正确性。
  • 多数据库管理：Flyway 支持跨多个数据库实例和类型的版本控制。

  结论

  数据库版本控制是数据库管理的未来。通过采用 Flyway 等工具，我们可以控制数据库架构更改，改善协作，并为数据库的进化之旅开辟新的可能性。拥抱 DBVC 将使数据库成为现代软件开发中真正具有变革性的力量。

什么是信息技术？ 随着信息技术的发展，请例举信息技术在各个领域的应用？

信息技术（Information Technology，简称IT），是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。 它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。 它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。 对于信息技术，人们从不同的角度会有不同的描述：1、信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存储、处理、检索、检测、分析和利用等的技术（http：//database。 cpst。 net。 cn）。 2、信息技术是指利用电子计算机和现代通讯手段获取、传递、存储、处理、显示信息和分配信息的技术（《新华词典》，商务印书馆，2001年修订版）。 3、我国有些专家学者认为，信息技术是指研究信息如何产生、获取、传输、变换、识别和应用的科学技术。 ……信息技术的研究包括科学，技术，工程以及管理等学科，这些学科在信息的管理，传递和处理中的应用，相关的软件和设备及其相互作用。 信息技术的应用包括计算机硬件和软件，网络和通讯技术，应用软件开发工具等。 计算机和互联网的普及以来，人们日益普遍的使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、唱片、电影、电视节目、语音、图形、影像等）。 在企业，学校和其它组织中，信息技术体系结构是一个为达成战略目标而采用和发展信息技术的综合结构。 它包括管理和技术的成分。 其管理成分包括使命、职能与信息需求、系统配置、和信息流程；技术成分包括用于实现管理体系结构的信息技术标准、规则等。 由于计算机是信息管理的中心，计算机部门通常被称为“信息技术部门”。 有些公司称这个部门为“信息服务”（IS）或“管理信息服务”（MIS）。 另一些企业选择外包信息技术部门，以获得更好的效益。 具体来讲，信息技术主要包括以下几方面技术：1、感测与识别技术 它的作用是扩展人获取信息的感觉器官功能。 它包括信息识别、信息提取、信息检测等技术。 这类技术的总称是“传感技术”。 它几乎可以扩展人类所有感觉器官的传感功能。 传感技术、测量技术与通信技术相结合而产生的遥感技术，更使人感知信息的能力得到进一步的加强。 信息识别包括文字识别、语音识别和图形识别等。 通常是采用一种叫做“模式识别”的方法。 2、信息传递技术 它的主要功能是实现信息快速、可靠、安全的转移。 各种通信技术都属于这个范畴。 广播技术也是一种传递信息的技术。 由于存储、记录可以看成是从“现在”向“未来”或从“过去”向“现在”传递信息的一种活动，因而也可将它看作是信息传递技术的一种。 3、信息处理与再生技术 信息处理包括对信息的编码、压缩、加密等。 在对信息进行处理的基础上，还可形成一些新的更深层次的决策信息，这称为信息的“再生”。 信息的处理与再生都有赖于现代电子计算机的超凡功能。 4、信息施用技术 是信息过程的最后环节。 它包括控制技术、显示技术等。 信息技术是人们用来获取信息，传输信息，保存信息和分析，处理信息的技术。 信息就在我们身边：春暖花开，是春天到来的信息，五谷丰登，是秋天的信息…… 【资格认证】国际信息化人才资格认证证书国际信息化人才资格认证证书是由国际信息化认证协会颁发的资格认证证书，此项目融合社会上国际知名厂商的认证项目与一体，创立的国家认可的厂商中立的认证培训体系，打造的一艘聚万家之长，容百川之势的培训行业的航空母舰，是国内首次也是唯一厂商中立的普及型国际认证证书，具有极高的权威性及国家政府认可度。 国际信息化人才资格认证大纲共分两大类：一.信息化商务管理类；二.信息化技术工程类；其中：商务管理类包括：物流管理师、营销师、职业经理人、电子商务师、电子政务师、信息行政管理师、项目管理师、人力资源师、项目数据分析师21世纪商务管理类信息技术人才: 不仅要有深厚广泛的技术基础，还要有各行业的信息及商务分析处理能力，能够让技术来适应市场，让传统行业应用好信息技术。 但目前这方面的人才还是相当缺泛的。 因为技术人群主要是80后占多，页这类人群商务知识少，商业分析能力低，而80年前的正好相反。 技术工程类包括：计算机维修师、现代信息网络办公师、平面设计师、网页设计制作师、3D设计师、AutoCAD建筑建模设计师、PRO/E专业模具设计师、软件开发工程师、网络管理工程师、数据库开发工程师、网络安全工程师、网络综合布线工程师计算机技术还在不断发展中,目前已出现人工智能(AI)AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。 从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。 它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。 常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。 推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。 谓词逻辑是演绎推理的基础。 结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。 由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。 可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。 启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。 典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。 近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。 机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。 知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。 推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。 如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。 为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 一、人工智能的历史 人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。 这可是不是一个容易的事情。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知识什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说科学 家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我们说的话，我们做的事情，我们的想法如同泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。 在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。 不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西，更不用说什么网络了。 科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家，哲学家布尔，通过对人类思维进行数学化精确地刻画，他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法，今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。 我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。 当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。 人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。 现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。 在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。 AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。 人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。 但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。 让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。 第一台计算机的体型可不算太好，它比较胖，还比较娇气，需要工作在有空调的房间里，如果希望它处理什么事情，需要大家把线路重新接一次，这可不是一件省力气的活儿，把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。 终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。 因为编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。 人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。 虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。 我们注意到旁边这位大肚子的老先生了，他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断，所有 人类智力的结果都是一种反馈的结果，通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作，进而产生了智能。 我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不断，正是因为有一个装置在检测水位的变化，如果水太多了，就把水管给关了，这就实现了反馈，是一种负反馈。 如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了，那我们应该可以用一种机器实现反馈，进而实现人类智力的机器形式重现。 这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。 在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。 这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。 1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希（就是右图的那个人）召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。 从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。 在此以后，工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。 在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。 别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。 在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，美国政府不是为了别的，而是为了在冷战中保持与苏联的均衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。 其后发展出的许多程序十分引人注目，麻省理工大学开发出了SHRDLU。 在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。 在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。 在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。 不要以为人工智能离我们很远，它已经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。 让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动，把人类解放用于其它更有益的工作，这是人工智能的目的，但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。 二、人工智能的应用领域 1、问题求解。 人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。 今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。 但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。 如国际象棋大师们洞察棋局的能力。 另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。 到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。 2、逻辑推理与定理证明。 逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。 对数学中臆测的题。 定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。 3、自然语言处理。 自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。 目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。 这是一个极其复杂的编码和解码问题。 4、智能信息检索技术。 受()*+ (*) 技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。 5、专家系统。 专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。 近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。 人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。 那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。 如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。 成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。 DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。 MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。 经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。 三、人工智能理论的数学化趋势越来越突出 在现代科技高速发展的今天，许多科技理论都有赖于数学提供证明，有赖于数学对其的仿真。 人工智能的发展也不例外，如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。 在这方面，逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用，它不仅为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了理论基础。 人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类。 一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。 这一类问题可以用数学里的经典逻辑理论来解决。 世界上事物千差万别，形形色色，除了确定性的事物或概念外，更广泛存在的是不确定性的事物或概念。 这些不确定的事物是无法用经典逻辑理论来解决的。 因此我们需要发展新的数学工具来表示这些问题。 目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是通过运用多值逻辑、模糊理论及概率来描述、处理的。 多值逻辑、模糊理论及概率虽然都是通过在〔!，〕上取值来刻画不确定性，但三者之间又存在着很大区别。 多值逻辑是通过在真（）与假（!）之间增加了若干中介真值来描述事物为真的程度的，但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。 而模糊理论认为不同的中介真值之间没有明确的界限，表现了不同中介值相互贯通、渗透的特征，从而更好地反映了不确定性的本质。 概率用来度量事件发生的可能性，而事件本身的含义是明确的，只是在一定的条件下它可能不发生，它与模糊理论是从两个不同的角度来描述不确定性的，因而有人称模糊理论描述了事物内在的不确定性，而概率描述的是事物外在的不确定性。 由上可以看出，数学使得人工智能能很好的模拟人类智能，大大推动了人工智能的向前发展。 现在人工智能中还有一些问题用现在的数学很难表示出来，相信在数学知识不断发展之后，这些问题能很快得到解决。 五、人工智能的发展现状及前景 目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。 在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。 80 年代,以Newell A 为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。 目前的Soar 已经显示出强大的问题求解能力。 在Soar中已实现了30 多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统) ,如RI 等。 rOOks 提出了人工智能的一种新的途径。 它认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。 在它的研究中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。 (2) 具体化 机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。 (3) 智能 智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。 (4) 浮现 从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。 五、结语 人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的。 因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力。 许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。 到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化。 神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人/机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求。 大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。 人工智能的实现，不是天方夜谭。 虽然会很辛苦，但是没有人规定只有人类可以思考。 就像是生命的不同表现形式，动物，植物，微生物，是不同的生命的形式。 人类可以以未知的方式思考，计算机也可以以另一种（并非一定要和人相同的）形式思考。 著名软件公司ADOBE的专业制图软件Illustrator 的一种文件格式! AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。 就是指计算机模仿真实世界的行为方式与人类思维与游戏的方式的运算能力。 那是一整套极为复杂的运算系统与运算规则。

从在线教育行业的进化路径看颠覆性创新会产生在哪

英盛观察为您解答：在线教育行业进化的路径从行业细分市场人群扩散过程和企业行动两方面来分析在线教育行业演化的路径。 创新扩散模型是对创新采用的各类人群进行研究归类的一种模型，由美国学者罗杰斯提出，他在《创新扩散》一书对影响创新扩散的进程和各种影响因素进行分析，总结出创新事物在一个社会系统中扩散的基本规律，提出了著名的创新扩散S-曲线理论。 罗杰斯把创新的采用者分为革新者、早期采纳者、早期追随者、晚期追随者和滞后者等几个发展阶段。 图1 创新扩散S曲线模型图片来源：Rogers《创新的扩散》，中央编译出版社从扩散创新的扩散过程可以看到，在线教育细分市场的发展路径会沿着IT职业技能培训——其他职业技能、资格考试—语言、留学——K12教育的路径扩散。 中国在线教育初期的发展经历初步验证了这一扩散过程，人群比例基本与四分市场规模相当。 可以预见的是在线教育在不同群体间的扩散过程也对线下教育发挥“创造消费效应”和“替代效应”的过程基本一致。 颠覆性创新理论是从价格和产品性能两个维度来刻画行动者的活动路径。 除了这两个维度外还有其他因素会影响到行动者的路径选择。 以颠覆性创新理论为基础，在横向以产品性能、利润率和价格三个维度，在纵向以产业链完整程度、市场规模、和成本三个维度为刻画进化路径。 同时集合定位理论，根据拥有资源和市场地位的不同，将处于四个象限的企业分为领先者、务实者和创新者。 颠覆性创新六维进化模型有下假设：1. 企业通过制定价格策略，技术投入分别改变价格和产品性能两个自变量。 产业链完整程度一定程度受到企业进行资金投入通过并购和开发新产品等经营活动活动和选择新的产业聚集区虚拟生态圈改变，企业根据三个变量控制力和市场竞争状况选择不同路径。 2. 成本，利润和市场规模是因变量，是企业执行不同的行动策略的结构，同时受到竞争环境和政府产业政策影响。 3. 向在位者所在领域扩展之前，所有企业处于第三象限相同市场定位。 4. 企业原有的资源，技术和对产业链控制力等因素是影响初始位置的重要变量。 5. 颠覆性创新六维模型主要适用于互联网产业，未讨论其他行业创新进化路径。 图2 在线教育颠覆性创新六维进化模型在分析企业行动时，新模型不能反映企业同时降低价格和产品性能定位低端市场策略。 模型描述了各个变量之间的存在相关性，并未对变量间非线性的相关性和进化速度做出精确的描述。 不同进化路径的主导者会采取什么行动企业在面对产业变革时，可以通过调整技术，人力资源和资金的投入来改变产品在市场竞争中的地位。 根据企业的不同，行动会有补缺者—创新者—领先者的c-d路径；从补缺者—领先者的e路径和补缺者—创新者—领先者的a-b路径。 根据在线教育领域现有市场参与者初始位置的差异对不同进化路径。 图3 创新进化路径要求一般来说，企业应对行业竞争有三种战略：战略联盟(strategy Alliance)、产业群聚(Industrial Cluster)、和纵向一体化（Vertical Integration）。 下面对不同主导者潜在路径下各个变量的变化过程和市场反应做出预测：1. a-b进化路径——战略联盟利用客户资源吸引线下产品或服务供应商是完善产业链提升市场规模的有效途径。 从补缺者到务实者的本质是执行了战略联盟策略，将更多业务互补的市场参与者纳入联盟体系。 阿里巴巴利用电子商务平台积累的用户购物行为数据，对现有的独立在线教育机构形成强大吸引力，在较短时间吸引商家入住淘宝同学（淘宝教育类产品频道，完善产品品类，形成更强的产业链控制能力，提升市场份额。 同时由于人力资本的投入，成本会上升。 现有教育服务行业资源，技术，市场高度分割，不利于产业成长。 提升产业链的完成程度和对资源的整理水平可以发挥出规模优势和互补效应。 企业利用数据库营销实现客户增值，会提高平台整体盈利水平。 从务实者到领先者的转变过程中但透明化的价格体系和用户评价结果会消弱电子商务依靠时间累计建立品牌，换取客户信任的竞争优势。 面对用户更加分散，客户获取成本更高长尾市场，电子商务平台的特性决定满意客户的口碑效应和社交媒体传播较弱。 所以a-b进化路径电商类平台需要加大技术投入，提升产品性能，在线教育与原有电商平台可以共享的技术和人力资源逐步减少，对于平台整体盈利能力正向作用有限。 企业提升产品性能的动力主要来自与市场竞争状况。 2. c-d进化路径——产业虚拟聚集当投入不变的情况下，价格策略成为企业最为直接有效的竞争手段。 价格即成为企业的竞争策略，同时又成为驱动产业格局变化的动力。 在价格战环境下，产业间的不对称性既会造成高行业集中度，又会造成高行业盈利率。 在线教育模式利用技术优势和成本结构与对线下教育的强大冲击。 价格敏感的长尾客户会迅速转移。 从补缺者转变为创新者的过程降低价格是有效的竞争策略。 选择从补缺者向创新者转变的过程中，以技术投入或之前的技术积累应用到新的领域小幅度的提升产品性能，同时利用更低的价格吸引用户，以更高比例让渡利润吸引服务或产品供应者。 YY教育在多人大规模语音技术方面有一定有事，同时吸引了新技术的早起采用人群，值得关注的是YY教育采取“断喉竞争”测策（价格远低于行业平均成本）略对行业发展有长远影响：多样化业务类型和规模优势的的参与者（YY主要盈利来自游戏和娱乐）可以通过短时期远低于行业成本的价格战诱使在位者参与价格战，通过一段时间的耗损，将原有竞争者淘汰出局。 腾讯与阿里在打车软件领域的高额双边补贴政策是巨头在“卡位战”中争夺市场份额的急迫性说明在先阶段能够提升用户黏性的领域都会成为巨头争夺的交点。 在获取客户资源之后，由创新者向领先者转变的过程中，企业需要为提升市场规模和产品性能方面投付出更高的成本，也会受到来自a-b路径的市场规模优势和e路的产品性能优势的竞争压力。 企业需要更多资金和资源才能完成这个转变过程。 从现实中情况来看，YY教育在资源、资金和技术方面与其主要竞争对手相比没有明显优势，因此会出现f路径，向补缺者角色退化。 3. d-e 进化路径从补缺者向领先者转变的过程中对企业的资源和技术要求最高。 产业链上游的投资会在下游的产品和服务服务叠加开发过程中提供更加丰富的管理组合增强了整个系统的自适应能力和可选范围，产业效率会大大提升，选择e路径的企业在技术方面的投资会加快发展速速。 从市场的实际反映情况来看腾讯与新东方成立在线教育公司情况看已经取得了资源优势，借助原有数据技术和微信，QQ等社交平台进行社交化影响等优势选择e路径的可能性最大。 企鹅智库调研数据显示,在K-12领域，一线城市和二三线城市在线教育渗透率基本接近，小学和初中在线教育渗透率高于高中。 一方面放映出2000年出生的“互联网原住民”和85后家长对于在线教育更高的认可度，另一方面虽然高中生有更高的自主权，但是高中阶段公立学校教师和线下教育对于学生影响更大，主要的线下活动。 好未来2014年财报显示，在成熟的北京市场总体渗透率达到13%，但是高中渗透率达到16%，初中10%，小学为13%。 高中阶段在线教育渗透率低的主要原因在于，现有在线教育平台，教学评价信息缺失，教学成果公信力不足，在高升学压力的情况下，用户更加谨慎。 轻轻家教和跟谁学发力在线教育信息不对称，提供客观的评价信息，建立互信的购买决策环境。 从2013年开始互联网领先企业选择了不同的进化路径。 竞争有三个阶段：产业先见（市场定位），核心专长、市场地位（价格，服务，质量），未来的发展方向更大程度会受到巨头在移动互联网环境下的市场地位影响。 在线教育平台为优质名师提供了更多选择，弱化了教师和培训机构之间的强衣服关系。 对下线机构形成了“细胞级”的溃散结构,加大教师流动性，使线下教育机构积累的运营经验逐渐失效。 从现有的在线教育平台调研数据显示，用户分布呈现出各城市等级均匀分布的特征。 可以预见在线教育对线下机构的颠覆会经历三个阶段：首先，具备最强比较优势的在线教育机构会引起四五线城市的第一步倒闭潮。 其次，一线城市少数强势品牌会加速O2O的融合，并积极向二三线城市扩张。 第三阶段，在市场最为广阔的二三线城市形成线上和线下机构的“大对决”。 企鹅智库2014年的统计数据显示，猿题库在一线和二三线城市的渗透率分别为1.9%和3.3%，从实证角度为我们对于未来演进方向的判断。 一线城市，用户的信息来源和产品传播途径比二三线城市更加丰富，传播的“裂变效应”更加明显。 二三线城市，社交媒体的影响更大。 在线教育拓展二三新城市，腾讯和网络这样的大流量入口价值更加重要。 现有在线机构形成了依靠内容收费，广告收费，技术服务，软件收费和平台佣金六种模式。 其中内容机构是原有线下机构向在线延伸的结果。 平台佣金模式是BAT进入在线教育行业采用的商业模式。 内容收费本质是B2C模式，强化平台力量，平台佣金本质是C2C模式，主要目标是去中介化，弱化B2C模式下培训机构和教师的关系，通过规模效应和降低培训机构在产业链中的影响力和收益分配能力来重构价值链，是在线教育领域颠覆性力量。

数据库系统运行过程中的故障对数据库影响起来有哪两类

分为：事务故障、 系统故障、 介质故障一、事务故障 什么是事务故障？某个事务在运行过程中由于种种原因未运行至正常终止点 事务故障的常见原因 输入数据有误 运算溢出 违反了某些完整性限制 某些应用程序出错 并行事务发生死锁事务故障（续） 事务故障的恢复 事务故障的恢复：事务撤消（UND） 恢复程序要在不影响其它事务运行的情况下，强行回滚（RBACK）该事务，即清除该事务对数据库的所有修改，使得这个事务象根本没有启动过一样 二、系统故障 什么是系统故障 ？由于某种原因造成整个系统的正常运行突然停止，致使所有正在运行的事务都以非正常方式终止。 发生系统故障时，内存中数据库缓冲区的信息全部丢失，但存储在外部存储设备上的数据未受影响 系统故障（续） 系统故障的常见原因 操作系统或DBMS 代码错误 操作员操作失误 特定类型的硬件错误（如CPU 故障） 突然停电 系统故障（续） 系统故障的恢复 1. 清除尚未完成的事务对数据库的所有修改 如果DBMS 无法确定哪些事务已更新过数据库，则系统重新启动后，恢复程序要强行撤消（UND ） 所有未完成事务，使这些事务象没有运行过一样。 2. 将已完成事务提交的结果写入数据库 如果DBMS 无法确定哪些事务的提交结果尚未写入物理数据库，则系统重新启动后，恢复程序需要重做（RED ） 所有已提交的事务。 三、介质故障 什么是介质故障？ 硬件故障使存储在外存中的数据部分丢失或全部丢失 介质故障比前两类故障的可能性小得多，但破坏性最大。 介质故障(续) 介质故障的常见原因 硬件故障 磁盘损坏 磁头碰撞 操作系统的某种潜在错误 瞬时强磁场干扰 介质故障（续） 介质故障的恢复 装入 数据库发生介质故障前某个时刻的数据副本 重做自此时始的所有成功事务 ，将这些事务已提交的结果重新记入数据库 故障的种类小结 数据库系统中各类故障对数据库的影响 数据库本身被破坏 （介质故障） 数据库处于不一致状态 数据库中包含了未完成事务对数据库的修改（事务故障、系统故障） 数据库中丢失了已提交事务对数据库的修改（系统故障）不同类型的故障应采用不同的恢复操作 故障的种类小结（续） 恢复操作的基本原理：简单 原理：利用 存储在系统其它地方的冗余数据 来重建 数据库中已经被破坏或已经不正确的那部分数据 恢复的实现技术：复杂 一般一个大型数据库产品，恢复子系统的代码要占全部代码的10% 以上。 希望能帮到楼主~~~也希望能成为最佳答案~~~要不都枉费了我打这么多字了啊

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