摘要
本文是技术分析入门文章，介绍了技术分析的原理，系统梳理了常用的技术指标，包括趋势类指标、震荡类指标、能量类指标和复合指标。
三大前提是技术分析的基础：
摘要
人工智能正在引发的职业替代风险。本文基于“输入-输出模态”与“禀赋依赖”二维框架构建职业风险预警矩阵。本文既不卖书，也不卖课，无任何商业广告，欢迎理性讨论。
本文使用 Deepseek-R1 进行润色。
市场经济生产方式下，职业的核心内涵是人类作为生物信息处理器的效能生态位。James Anderson 的人类信息加工模型将人类认知视为类似计算机的序列化处理流程（感觉输入 → 编码 → 存储 → 提取 → 输出）。本文将采用这一模型对职业进行刻画。
$$ \def\SER{\mathsf{SER}} \def\PSI{\mathsf{PSI}} \def\SI{\mathsf{SI}} \def\PC{\mathsf{PC}} \def\CC{\mathsf{CC}} \def\RA{\mathsf{RA}} \def\read{\mathtt{read}} \def\write{\mathtt{write}} \def\Event{\mathsf{Event}} \def\Obj{\mathsf{Obj}} \def\hist{\mathsf{hist}} \def\level{\mathsf{level}} \def\before{\mathsf{before}} \def\po{\mathsf{\textcolor{red}{po}}} \def\wr{\mathsf{\textcolor{teal}{wr}}} \def\ww{\mathsf{\textcolor{red}{ww}}} \def\rw{\mathsf{\textcolor{blue}{rw}}} \def\co{\mathsf{\textcolor{orange}{co}}} \def\CO{\mathsf{\textcolor{brown}{CO}}} \def\Int{\mathtt{Int}} \def\Ext{\mathtt{Ext}} \def\Prefix{\mathtt{Prefix}} \def\Conflict{\mathtt{Conflict}} \def\SerTotal{\mathtt{SerTotal}} \def\lthb{\lt_\mathsf{hb}} \def\ltar{\lt_\mathsf{ar}} \def\ltpo{\lt_\mathsf{po}} \def\DDG{\mathsf{DDG}} \def\SDG{\mathsf{SDG}} \def\I{\mathcal{I}} $$
摘要
实现可串行化隔离级别，被视为事务处理的黄金标准，但其成本高昂。近期研究表明，通过调整工作负载中的特定查询模式，即使在较低的隔离级别下也能实现可串行化。然而，这些研究通常忽略了较低隔离级别带来的性能优势与维持可串行化所需开销之间的权衡，可能导致隔离级别选择不当，无法最大化性能。本文提出了一种中间层解决方案——TxNSAILS，旨在实现可串行化调度并具备自适应隔离级别选择能力。首先，TxNSAILS 集成了一种统一的并发控制算法，能够在较低隔离级别下以最小额外开销实现可串行化。其次，TxNSAILS 采用深度学习方法，刻画较低隔离级别带来的性能收益与开销之间的权衡关系，从而预测最优隔离级别。最后，TxNSAILS 实现了跨隔离级别的验证机制，确保在实时隔离级别切换过程中维持可串行化。大量实验表明，TxNSAILS 在性能上优于现有最优解决方案高达 26.7 倍，相较于 PostgreSQL 的可串行化隔离级别提升高达 4.8 倍。
$$ \def\wr{\mathsf{\textcolor{teal}{wr}}} \def\ww{\mathsf{\textcolor{red}{ww}}} \def\rw{\mathsf{\textcolor{blue}{rw}}} \def\C{\mathsf{C}} \def\A{\mathcal{A}} \def\T{\mathcal{T}} \def\P{\mathcal{P}} \def\D{\mathrm{D}} \def\RC{\mathrm{RC}} \def\SI{\mathrm{SI}} \def\SSI{\mathrm{SSI}} $$
摘要
我们提出一种理论方法，能够为应用程序中的每个事务程序分配最低可行的隔离级别（在多隔离级别混合设置下），从而保证所有执行均可序列化，进而维护所有完整性约束（包括未显式声明的约束）。该理论扩展了先前针对完全已知事务的研究，以应对实际场景中事务由运行时参数化程序动态生成的挑战。基于此理论，我们提出一种优化方法——读提升与混合隔离级别分配（RePMILA），在确保执行可序列化的同时实现高吞吐量。该方法通过语义保持的代码修改（将部分读操作“提升”为无实际数据变更的写操作以获取排他锁），并结合隔离级别分配优化，探索性能最佳的实现方案。我们以 SmallBank 基准测试为例，展示了该方法在 PostgreSQL 上的性能表现：某些读提升策略的鲁棒分配方案，其吞吐量可与未修改程序在默认非鲁棒的“读已提交（Read Committed）”隔离级别下的性能相媲美，同时仍保证可序列化；相较于所有事务使用“可序列化快照隔离（SSI）”的方案，吞吐量可提升两倍。
作者：
摘要
本文介绍了基于 Chatbox 工具调用第三方 Deepseek 大模型 API 的方法。
摘要
本文整理自 重识社会：探析当今人生迷茫免费在线收听-喜马拉雅。原作者王生智。
中国改革开放以来，社会经济以全球前所未有的速度连续发展，取得了令世界为之瞩目的骄人成就。不仅社会经济发展，伴随着经济发展而来的，还有各类思想观念，也一股脑拥挤着接踵而至，令人目不暇接、头晕目眩，由此也就带来了盲目接受、不求深解的后果。这也势必滋生出大批的“炒家”、“砖家”和“叫兽”，在他们为了各自利益的合力运作之下，社会中的芸芸众生更是被他们搅得不知所措。
世上的浮夸反映出人类的蒙昧。从今天回看过去的历史，从荷兰的天价郁金香，到中国的天价月饼，再到法国、意大利的天价神包，无不反映出人群与羊群并无差别的盲动与盲从。人类以理性做视其它动物，却原来仍未摆脱动物的愚昧。人类发展修饰的初衷，原本是为了用修饰帮助理性的进步，到如今修饰被无限放大，理性却被无情地淹没了。非修饰，无以接受。可悲，可叹。
摘要
$$ \def\Var{\mathsf{Var}} \def\IG{\mathsf{IG}} \def\T{\mathcal{T}} \def\S{\mathcal{S}} $$
摘要
在在线事务处理（OLTP）系统中，可序列化是事务执行的一个关键属性；如果没有它，由于并发活动，可能会违反数据的完整性约束。可以通过使用严格的两阶段锁定（S2PL）等可序列化并发控制机制来保证可序列化，而不考虑应用程序逻辑。然而，这种机制导致的并发性降低通常过于严重，因此数据库管理系统（DBMS）为数据库管理员（DBA）提供了使用不同并发控制机制的机会，前提是这样做是安全的。然而，此前几乎没有理论可以指导 DBA 判断何时是安全的！
在本文中，我们讨论了如何为一组事务分配适当的隔离级别（从而使用特定的并发控制机制），同时确保每次执行都是冲突可序列化的。当每个事务可以选择使用 S2PL 或快照隔离（SI）时，我们精确地描述了可接受的分配，并提供了一个简单的基于图的算法来确定最弱的可接受分配。
本文涉及的类别和主题描述包括：数据库管理系统中的事务处理。关键词包括：并发控制、可序列化、异常、一致性、快照隔离、两阶段锁定。
摘要
本文根据复习课录音和大模型总结了软件安全的期末考点。题目来自教材课后习题，仅提供简单题和阅读报告题，不提供实验题和复杂的阅读报告题。
如无特殊标注，本文的题目答案来源为 PPT 或教材。使用大模型生成的回答会有明确标注。
考试题型：只靠概念题，10 道简答；每章一道，来自书后概念习题（除去 3，9，10，11 章）。
摘要
本文总结了软件工程管理的期末考点。考虑到本课程为半开卷考试，本文只用有限的篇幅展示最重要的部分，读者自由复制打印。
点击链接下载：2024Fall-软件工程管理 v5 衬线字体带习题.docx。
课程概念梳理：
$$ \text{敏捷} \left\{\begin{matrix} \text{Scrum 框架} \\ \text{XP 实践}\left\{\begin{matrix} \text{简单设计} \\ \text{（频繁）重构} \\ \text{持续集成} \\ \text{测试驱动开发} \\ \text{结对编程} \\ \end{matrix}\right. \end{matrix}\right. $$