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    一则数据库无法重启的案例分析(r8笔记第96天)

    今天一个开发的同事找到我,说有个问题想咨询一下我,突然想起他昨天让我帮他处理一个工单,他这么一问我才想起来还没做,结果他说是另外一件事,说有个开 发测试的环境,数据库报04031的错误,想让我帮忙看看是怎么回事,这种问题刚好就找对了。首先开发测试环境,访问量不高,业务量不大,环境也要简单很 多,出现这个问题,让我能够唯一觉得可能的原因就是sga设置太小了。当然带着这个想法也让另外一个同事去现场看看问题,如果问题确实要复杂一些,那我们 再采取其它的措施,当然解决不了问题也没关系,权当是给新同事的一次历练吧。

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    学习计量经济学的学生需要学习编程吗?如果需要,要学习到什么程度,有什么好的建议吗?

    强烈建议学习python r和mathlab stata的功能 python都可以实现 当然因为不专精 肯定没有专精的好用 那为什么还要学习python呢 1.python是有益的补充 比如数据的抓取 清洗 整理 排序等等 可以用python来轻松实现 2.python可以帮助深入学习和理解 虽然r mathlab stata在各自领域做的很好 但正是因为太好了 容易使人只知道实现 不知道如何实现 python只提供了基础工具 尝试用它实现模型 完成分析 可以更深入理解原理和过程 3.python可以给你另外看问题的角度 强烈建议学习python的多线程 多进程 协程方式编程 这些属于略高端的内容 学习曲线比较陡 但是一旦学会 好处多多 首先 你思考问题或者构建模型的时候 会多一个分布的理解和视角 思考如何将任务平行拆解 可能找到更合理更高效的解法或者设计方案 可以说 比不理解分布概念的思路 完全高出一个层次 另外 分布式设计会带来处理效率的大大提升 越巨大的数据集 越复杂的模型 差异愈发明显 为什么建议python而不是其它开发语言呢 那是因为 1.python教材和学习资料齐全丰富 入门容易 2.python是语义化的风格 十分适合理解和分享 要知道思路模糊混乱 语法潦草凌乱的代码 过个十天八天 就算自己写的 看起来都费劲 而python良好的语法和规范 最大程度避免了这个问题 3.python跨平台 win linux osx各大操作系统都适用 一次编写 到处运行 4.python第三方组件包十分丰富 且大部分免费开源 完全可以借用开源巨人的力量 有可能还可以回馈开源 提交自己的贡献

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