使用 SQLAlchemy 连接数据库需要创建一个 Engine 的对象。此对象充当与特定数据库的连接的中心源，为这些数据库连接提供工厂和连接池。Engine通常是一个只为特定数据库（例如MySQL）创建一次的全局对象，并且使用 URL 字符串进行配置，该字符串将描述它应如何连接到数据库主机或后端。在本文中，我们使用MySQL作为SQL Alchemy的后端数据库。Engine是通过create_engine()创建的。
Lyan，携程资深后端开发工程师，负责自动化测试框架及平台类工具开发，关注Devops、研发效能领域。
SQLAlchemy是一个用于Python语言处理数据库的工具。它具有几个不同的功能区域，可以单独使用或组合使用。其主要组件如下图所示。
随着 NFT 将区块链带入公众视野，现在是一个极好的机会，通过在以太坊区块链上发布自己的 NFT（ERC-721 代币）来宣传自己。
在之前的《Solidity 智能合约开发 - 基础》中，我们学习了 Solidity 的基本语法，并且了解了可以通过 Brownie 与 HardHat 等框架进行调试。而另一篇《Solidity 智能合约开发 - 玩转 Web3.py》中我们也通过 Web3.py 直接与我们本地的 Ganache 节点进行交互了。
元学习作为一种增加强化学习的灵活性和样本效率的方法，科研学者对此的关注兴趣迅速增长。然而，该研究领域中的一个问题是缺乏足够的基准测试任务。通常，过去基准的基础结构要么太简单以至于无法引起兴趣，要么就太不明确了以至于无法进行有原则的分析。在当前的工作中，DeepMind科学家介绍了用于元RL研究的新基准：Alchemy，该基准是将结构丰富性与结构透明性相结合。它是在Unity中实现的3D视频游戏，涉及潜在的因果结构，该过程都经过程序重新采样，从而提供了结构学习，在线推理，假设测试以及基于抽象领域知识的动作排序。并在Alchemy上评估了一对功能强大的RL方法，并对这些方法进行了深入分析。结果清楚地表明，Alchemy作为元RL的挑战性基准提供了验证。
如果你是区块链开发的新手并且不知道从哪里开始，或者你只是想了解如何部署智能合约并与之交互，那么本指南适合你。 我们将介绍使用虚拟钱包 (Metamask)、Solidity、Hardhat 和 Alchemy 在 Goerli 测试网络上创建和部署一个简单的智能合约（如果你还不明白其中的任何含义，请不要担心，我们将 解释一下！）。
翻译：1_bit 原文：https://docs.alchemy.com/docs/how-to-develop-an-nft-smart-contract-erc721-with-alchemy
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
https://rc.coepp.org.au/_media/cephfs-fio-analysis.pdf
铸造NFT是在区块链上发布 ERC-721 真实代币的行为。继续使用我们在NFT 教程第一部分[4]中的智能合约，让我们发挥 web3 技能，铸造一个 NFT。在本教程结束时，你将能够按照你的内心（和钱包）的愿望铸造更多的 NFT!
DAOstack（一种新型组织形式的操作系统,即DAO。）被称为“集体智能操作系统”，它已经在朝着去中心化管理的未来发展，并且取得了重大进展。通过努力，组织的目标是建立一个强有力的框架，协助建立和维持去中心化的自治组织(DAO)。
前面聊了Airflow基础架构🔗，以及又讲了如何在容器化内部署Airflow🔗，今天我们就再来看看如何通过Airflow和celery构建一个健壮的分布式调度集群。 1集群环境 同样是在Ubuntu 20.04.3 LTS机器上安装Airflow集群，这次我们准备三台同等配置服务器，进行测试，前篇文章🔗[1]中，我们已经在Bigdata1服务器上安装了airflow的所有组件，没看过的可以点击链接先看下之前的文章，现在只需要在其他两个节点安装worker组件即可。 Bigdata1(A) Bigdata2
AI 科技评论按：实际上，号称「美版知乎」的 Quora 也已经大量引入了机器学习技术，而 Quora 的工程师们则喜欢把自己研究机器学习、产出技术方案的过程戏称为「炼丹」，如今他们也想对外分享他们的经验和成果，开始做一系列「机器学习炼丹之旅」的技术博客。日前，他们发出了该系列博客的第一篇——《使用 Alchemy 做特征工程》（「Feature Engineering at Quora with Alchemy」），作者为 Quora 的两位工程师 Kornél Csernai 和 Naran Bayanbat。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
在之前的教程中，我们向你展示了如何使用我们的生成艺术库[4]来创建一个头像集合[5]，生成符合要求的 NFT 元数据，并将元数据 JSON 和媒体文件上传至 IPFS[6]。
在上一篇文章中，我们通过 大概 100 行代码，了解了 Uniswap 的运行原理。
有时，从区块链获取数据的成本可能会非常高，不管是从请求花费的时间还是从发送的请求数量上来说，都是这样。如果我们想同时获取大量数据，用来在仪表板上显示或进行分析，我们必须调用合约的不同函数或者用不同参数调用相同函数， 这些都可能会导致查询时间很长。另外，当我们使用像Infura[4]这样的节点提供商，也很容易达到发送请求数量的限额。
The exercises are based onXenomai 3using theAlchemy API.The example program below creates and starts a task, see also the task management services of the Alchemy API. The codes are
在这篇文章中，我们将通过探讨闪电兑换(Flash Swaps)来向前推进一个层次。
我们将使用 Pinata, Polygon, 和 OpenSea ， 创建一个应用 NFT （应用本身是一个 NFT）。
https://vitto.cc/web3-and-solidity-smart-contracts-development-roadmap/
我们都喜欢以太坊，所以你已经创建了一些出色的智能合约。它们通过单元测试和测试网进行了密集的测试。现在终于到了上主网的时候了。但这是一个棘手的事情...
关于预处理语句我们在上篇教程中已经简单介绍过，我们可以将其与视图模板类比，所谓预处理语句就是预定义的 SQL 语句模板，其中的具体参数值通过占位符替代：
今天对备份恢复和元数据的功能点进行了改进，突然发现需要做的事情远比想象的要多。 技术方面，目前Django的框架使用开始有一些需求的瓶颈了，因为有些需求从业务的角度来说，能够实现是极好的，但是从Dja
什么是事务？根据 维基百科事务 介绍，数据库事务（简称：事务）是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。简单来说，事务就是将一系列操作当成一个不可拆分的执行逻辑单元，这些要么都成功，要么都失败。事务具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。称为ACID特性。
描述每秒事务数（Transaction Per Second），在不同的行业或者业务中定义的粒度都是不相同的，不管在哪里使用TPS，都因该有一个前提，所有相关的人都需要知道T的具体定义
Postgresql与Oracle都是扁平化处理函数内外的事务控制语句的：即函数内的commit也会直接把函数外面的语句提交掉，函数外面的commit也会把之前函数内部的语句提交掉。
好久没写博客了，今天小写一篇博客，简单写一遍ssm整合，其实之前已经写过了，在layui快速开发这篇博客里，这次主要写出原理以及细节，和一些demo
简单来说： 多线程跑一个使用synchronized关键字修饰的方法，方法内操作的是数据库，按正常逻辑应该最终的值是1000，但经过多次测试，结果是低于1000。这是为什么呢？
简单来说：多线程跑一个使用synchronized关键字修饰的方法，方法内操作的是数据库，按正常逻辑应该最终的值是1000，但经过多次测试，结果是低于1000。这是为什么呢？
为什么需要事务，保证操作同时成功，最常见的场景银行转账，需要修改一下上一节的数据库进行模拟转账操作，修改数据库表，这时需要用到PersonSQLiteOpenHelper类中的onUpgrade()方法，修改一下构造方法中的version，就会回调到onUpgrade()方法，在此方法里面执行修改表的sql语句
对于多数人而言，学习Web3 的技术开发，成为Web3 的工程师是一个令人向往的工作；不过坊间的课程数不胜数，价格从几千到几万都有，对于新手而言，挑选课程反而成了最痛苦的事情，毕竟要花钱去学习，多数人都是需要精挑细选，才能避免踩雷。
SQlAlchemy简单使用 sqlalchemy介绍 SQLAlchemy的是Python的SQL工具包和对象关系映射器，让应用程序开发人员可以使用上SQL的强大功能和灵活性。 它提供了一套完整的企业级持久化模式，专为高效率和高性能的数据库访问而设计，简单易用用，专门为Python语言而准备。 SQLAlchemy的理念 SQL数据库与对象集合目标不同，它需要关注更大的数据容量与更高的性能;而对象集合则和数据表或数据行的目标不同，它需要更好的数据抽象。 SQLAlchemy设计的目的，就是适配这两
当我们希望一组操作，要么都成功，要么都失败时，往往会考虑利用事务来实现这一点；之前介绍的 db 操作，主要在于单表的 CURD，本文将主要介绍声明式事务@Transactional的使用姿势
公司的某些业务用到了数据库的悲观锁 for update，但有些同事没有把 for update 放在 Spring 事务中执行，在并发场景下发生了严重的线程阻塞问题，为了把这个问题吃透，秉承着老司机的职业素养，我决定要给同事们一个交代。
在springboot进行事务测试的时候，发现事务没有生效，在方法上添加了@Transactional注解并让方法先执行插入操作，接着再抛出个异常，触发事务回滚，代码如下：
MyBatis作为一款流行的Java ORM（对象关系映射）框架，以其简洁、灵活和高效的特点受到了广大开发者的喜爱。而MyBatis插件机制更是为这一框架注入了强大的扩展能力，允许开发者在不修改框架源代码的情况下对MyBatis的功能进行定制和增强。本文将深入探索MyBatis插件的方方面面，包括其功能、原理、详细使用方法以及最佳实践，旨在帮助对MyBatis插件感兴趣的开发者更好地掌握这一强大工具。
昨天做了这么多的铺垫，当然就是为了引出今天的DBUtils框架了，它的实现原理跟我们编写的简易框架是类似的。 话不多说，进入正题。 commons-dbutils 是 Apache 组织提供的一个开源 JDBC工具类库，它是对JDBC的简单封装，学习成本极低，并且使用dbutils能极大简化jdbc编码的工作量，同时也不会影响程序的性能。因此dbutils成为很多不喜欢hibernate的公司的首选。
在实际工作中，我们经常会听到数据库的性能和稳定性等等，这些有时候也需要测试工程师去评估和测试，因此这篇文章宏哥主要介绍了jmeter连接和创建数据库测试计划的过程,宏哥在文中通过示例和代码非常详细地介绍给大家，希望对各位小伙伴和童鞋们的学习或者工作具有一定的指导和参考学习价值,遇到类似的问题脑子一片空白的童鞋们可以参考一下。
压测过程中测试小伙伴反映某个页面长时间loading无法打开，接下来我们排查一下，既然是压测环境，那么就需要排除服务器资源层面的因素，现在考验的就是在系统资源不足时系统的情况，那么我们就直接从代码层面开始排查。
今天，我们通过模拟案例以及原理分析，去弄清楚MySQL中DDL的风险，以及如何避免事故发生。
在进行数据操作事，通常会将多条SQL语句作为整体进行操作，这一条或者多条SQL语句就称为数据库事务。数据库事务可以确保该事务范围内的所有操作都可以全部成功或者全部失败。如果事务失败，那么效果就和没有执行这些SQL一样，不会对数据库数据有任何改动。
最近开始学习后台开发，虽然与我以前从事的 Android 开发一样都是使用 Java 语言，但是技术栈完全不同，有太多的必备的「新」概念要去学习，而在对它们，以及别人写的代码有充分的了解之前，就可能会遇上这种一杯茶，一根烟，一个 Bug 一天根本改不完的情况。
一个爱笑的江苏苏宁银行数据库工程师，主要负责数据库日常运维、自动化建设、DMP 平台运维。擅长 MySQL、Python、Oracle，爱好骑行、研究技术。
https://juejin.im/post/5ce906a3e51d455a2f2201dc
在工程项目 scripts 中，我们可以找到一个名为 deploy.js，这个文件就是我们部署合约使用的脚本文件
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