2021年7月30日星期五

顺路送?轻资产运营?沙特物流还能玩出新花样


总部位于利雅得的包裹递送初创公司 WeDeliver,使用人工智能和移动应用程序与附近的自由职业司机线上合作,使司机能够一次提取大宗包裹并在附近地区交付。主要提供B2B物流服务以及最后一公里物流服务,与有需求的公司合作。

于去年 4 月疫情爆发几周后,他们先开始了在沙特的业务。首先在利雅得,后来扩展到吉达和东部省,WeDeliver 建立了以技术为后盾的创新轻资产运营模式,通过利用众包自由职业者和众包仓库,提供可靠且具有成本效益的最后一公里交付服务,承诺为同城货物提供当天交付。

由技术驱动的平台将电子商务企业与顺路的司机联系起来。WeDeliver 模式中更有趣的部分是枢纽App,其中包括易于找到的位置,这些位置用作收集点,使自由职业者司机可以更轻松、更快捷地一次提取大宗包裹并将其运送到附近地区。

据悉,目前已获得 240 万美元作为其第一轮种子前投资的一部分。

WeDeliver 的联合创始人兼首席执行官 Ahmad Ramahi 表示:"WeDeliver 是一家具有全球视野的初创公司,拥有经验丰富的团队。我们有雄心勃勃的计划来丰富我们在沙特市场的增长,并期待扩展到新的区域市场。我们相信,我们的轻资产协作模式将颠覆同城物流,为企业和电商卖家提供更快、更高效、更低成本的交付。"

另一位联合创始人纳赛尔·阿尔-马维 (Nasser Al-Maawi) 表示,WeDeliver 取得了"强劲的业绩",并报告"今年第二季度增长了 300%"。

根据最近的一份行业报告,沙特初创公司在 2021 年上半年筹集了超过 10 亿美元的风险投资 (VC) 资金的四分之一。

来自迪拜研究平台 Magnitt 发布的 MENA H1 2021 风险投资报告中的数据,今年前六个月,中东和北非的初创公司共筹集了 12.28 亿美元,同比增长 63%,比 2020 年全年筹集的资金多 12%。

《科学大家》| 在地下2400米看宇宙|中微子|银河系|宇宙



  内容来自墨子沙龙"中国的大科学装置"活动。

  刘江来:上海交通大学物理与天文学院教授,李政道研究所研究员。长期致力于暗物质、中微子实验领域的前沿研究,目前是PandaX暗物质实验发言人,大亚湾/江门中微子实验刻度课题负责人。

  1998年,那时我刚好大学毕业,刚毕业就去了美国,也是在那年听说了中微子振荡的研究,但我当时却对标准模型一无所知。后来在美国要选研究方向时,日本的神冈实验和加拿大的SNO实验正如火如荼,我就被中微子迷住了,下定决心要从事这种基本粒子相关的研究。虽然最后出于种种原因我的博士期间并没有从事中微子的研究工作,但是在2006年的时候,博后期间的我义无反顾地选了中微子研究。当时我作为美方的单位,在加州理工参加了王贻芳和曹俊研究员领导的大亚湾实验。

  刚才曹老师讲的小故事,让我觉得似乎在很多青年老师的成长过程中间,总有这么一个大咖,给他来了一番促膝长谈,然后就改变了他的人生方向。而在我的人生中也有这么一位。2009年,我还在美国做中微子实验,锦屏山暗物质实验的发起人季向东老师给我打了个电话,说将来在锦屏山要发起一个暗物质的实验,一起回国吧。我为这个实验的前景和季老师的人格魅力所感召,之后便回到中国开展实验。这个实验也是我今天要讲的内容,如何在2400米的地下观察宇宙。虽然这个实验发起的初始目标是研究暗物质,但也可以用来做中微子的研究。


  这张图片概括了我们人类共同关心的三个宏观话题,也很好记,叫"两暗一黑三起源"。两暗指暗物质和暗能量。一黑指黑洞,黑洞的研究去年也拿了诺贝尔奖。三起源是哪三大起源问题?就是宇宙起源、天体起源,以及生命起源这些问题。这些问题合起来就是我们人类关心的TOP SECRET。

  而今天我要说的研究,就是"两暗"中的暗物质。暗物质究竟是什么?刚才曹俊研究员说中微子是幽灵粒子,宇宙中间无处不在,大爆炸早期就大量产生。可是把所有已知的质子、中子、电子加上中微子的重量全部加起来,它们的质量或能量在宇宙中占的比例非常小。而另外有一种我们看不见的物质被称为暗物质,它与普通的物质一样都参与引力相互作用,但占宇宙的比例却是普通物质的五倍。而科学家们并不知道它是什么,所以把它叫做暗物质。另外还有一种不是物质,不参与引力相互作用,甚至不能确定是不是真正能量的一种"能量",被称为"暗能量"。它是一种宇宙内部的负压力,用来解释宇宙加速膨胀现象的一种模型,人们对其知之甚少。


  补充一点,上面这位年长的老师是詹姆斯·皮布尔斯,在2019年获得了诺贝尔奖,他奠定了标准宇宙学的基础。如果说标准模型建立了微观世界的"元素周期表",那么詹姆斯·皮布尔斯创立的标准宇宙学则是如今宇宙学的基础。根据标准宇宙学,物质、暗物质、暗能量三个组分共同作用产生我们今天所见的宇宙。

  暗物质和中微子一样,都是弥散在整个宇宙中间、无处不在的。但是由于引力的效应,在宇宙中间某种物质聚集的区域,比如银河系中,暗物质被引力束缚着。大家应该很熟悉银河系的结构(左下图),银河系有个银盘,太阳系在银河系的第三个悬臂。但银河系中的这些所有星球,都绕着银心高速旋转的。比如太阳绕着银心以1‰的左右光速旋转,但我们发现所有星星本身的引力总和,不够提供其需要的向心力,它一定要在更大的一团物质"晕"中间旋转,才能得到足够的引力。所以真正的银河系的图像是这个模样(右下图),我们所见的银盘只是很小的一个部分,它被更大的相对更加均匀分布的暗物质雾霾笼罩着。而这些暗物质产生的引力给予了银河系旋转的向心力。


  暗物质"晕"和在其中旋转的银河系

  但是暗物质"雾霾"到底跟日常生活中的雾霾,比如上海的PM2.5怎么比较?这些暗物质雾霾的量远远达不到日常生活能够感知的量。太阳轨道附近每立方厘米的空间中,暗物质的总质量和一个质子的质量是一个数量级的。一克水中所含质子的量级在10的23次方量级,而暗物质与空气相比大概差了21个量级。而为何暗物质如此低的密度,居然在整个银河系中扮演如此重要的角色?原因在于暗物质存在的尺度非常大,如此的大尺度中即使弥散着很小密度的暗物质,也可以驱动整个银河系的形成和演化。

  刚才介绍的现象已经被相关的天文观测所证实,但我们却不知道这样的参与引力作用的、让银河系高速旋转的暗物质具体是什么。同时我们也要问另外一个问题,这种物质是否像中微子一样,也由一个不可分割的最小粒子,组成了这些雾霾?这是我们要研究的内容。当然,这些研究需要很多来自理论家方面的想法,有的理论家告诉我们暗物质可能是一种粒子,也有理论家说暗物质或许是一种波动而不是粒子。但如果它是一种粒子的话,这种粒子除了万有引力,或许还参与一些其他的相互作用。这样的话就使得我们可以在太空轨道中发射探测器,来探测未知暗物质粒子和我们已知的可见物质之间的微观相互作用。

  过去几十年中逐步建立了一个假说,即暗物质是参与弱相互作用的一种大质量的粒子,叫做弱相互作用重粒子,英文名称叫WIMP。如果假说成立,我们就可以通过多种手段来搜寻它。我们躲到地底下就是为了寻找这样的粒子,它击中地底深处的一个探测器,把探测器内的一个原子中的电子或者原子核撞出去以后,我们就能探测到飞出来的原子核和电子,这叫做所谓的"直接探测"。

  刚才提到说,太阳是绕着银河系中心高速旋转,以220km/s(1‰光速)旋转。暗物质雾霾和普通可见的已知物质之间的相互作用很微弱,同时太阳系虽然在高速旋转,但是暗物质雾霾却并未旋转,所以相对而言,我们的太阳和雾霾之间相对运动,速度大小是太阳本身的旋转速度,即千分之一的光速。可以想象这样一个场景,太阳系的旋转就像是我们在雾霾天的上海街头行走,太阳"骑着"一个千分之一光速的电瓶车,暗物质雾霾迎面扑来,它携带了动量。通过雾霾粒子与靶之间的能动量转移,就可以来测量暗物质的存在。这个原理就是所谓的暗物质直接探测。

  但这个想法在1985年才被正式提出,具体细节是将暗物质探测器放在非常安静的环境中,等待几十年或者更长时间。"守株待兔"等待着碰撞的信号,探测器内的原子是等待着暗物质碰撞的靶子。可以想象,虽然每毫升空间内只有质子重量量级的暗物质粒子存在,但暗物质以千分之一光速相对运动,那么每秒钟有十亿个暗物质粒子穿过探测器。而同时,探测器内约有十的29次方个原子作为"株"等着暗物质碰撞。这样一件理论上概率很大的事,按说"兔子"早该撞上了,可直到今天,我们还没有确凿证据说明探测到暗物质的存在。今天的实验结果,能让我们断定暗物质每年和每个人的碰撞次数小于一次。

  这个实验困难之处在于探测器无时无刻不在受到其他因素的干扰。就像大亚湾的探测器,为了躲避环境中放射性的干扰,因而要躲到地底下,放在超纯水的水池中间。如果在地表建一个探测器,它就会受到宇宙射线和环境中其他伽马本底无时无刻的轰炸。我们人体每天和环境射线的碰撞次数大概有十亿次,与暗物质碰撞的比例相差十几个数量级。因此我们不仅需要把探测器放在2400米的山底下,使得大多数宇宙射线能够被屏蔽,同时还要用屏蔽体把探测器层层包裹,使得外来的伽马射线不能和探测器内部的原子相互作用。

  上海最高的山是佘山,只有70米左右,显然上海不适合做这样的实验。十几年前季向东老师激动的找我回国来做这事,是因为国内恰好找到这样一个宝地,有2400米的岩石埋深可供使用。这个地方在哪儿?在四川横断山脉的山区,成都南部直线距离三四百公里左右。西昌是中国的卫星之都,是我们卫星的发射基地之一。西昌附近有一条蜿蜒曲折的金沙江的支流,叫雅砻江,雅砻江水利资源非常丰富,总体自北向南流,但在越过锦屏山的时候,拐了一个"几"字的弯。这个地方为何会有2400米的山洞?国家为了开发雅砻江的水利资源,在雅砻江上修建了一个全世界最高的大坝,利用它丰富的水利资源来发电。在建坝的过程中,为了运输需要把"几"字的锦屏山打穿。沿着17公里的极深隧道走到正中心时,上方有2400米厚的岩石,这是个得天独厚的环境。并非从山顶专门凿一个矿井,挖2400米到山底。 


  下图是09年隧道刚刚挖成时,看上去还有点阴暗,但现在已经漂亮很多。


  通往实验室的隧道

  这是我们2012年的时候首次把个实验装置运到锦屏山进行调试的照片。2010年,雅砻公司在完成整个隧道施工之前,为我们捐献一块地方用于科学实验,做成了很小规模的实验室,而这个很小规模的实验室就成了中国第一代暗物质实验的场所。


  从1985年开始,国际上各种各样的暗物质探测层出不穷,而我国在09年才开始起步。目前的两个实验,一个是我们在做的由上海交大牵头的PandaX实验,采用氙进行暗物质探测。另外还有一个清华牵头的实验叫做CDEX,中文名称叫盘古,采用另外一种锗半导体晶体做暗物质探测。两者之间的探测方向不同,一个是对比较大质量的暗物质进行探测,一个是对比较轻质量的暗物质进行探测。


  我主要介绍PandaX实验(即熊猫X),叫"熊猫"当然跟实验地在四川相关,熊猫也是四川的标志;X是Xenon(氙)元素的英文的首字母,通过氙探测器做粒子和天体物理交叉研究。所以叫做Particle and Astrophysical Xenon,这是PandaX名称的由来。

  在过去的十几年中我们完成了两代实验。第一代实验用120公斤液氙做成探测器靶,进行暗物质探测,在2014年的时候结束。第二代升级成580公斤液氙。和大亚湾、江门这样的大型实验项目相比,探测器尺度要小得多,580公斤氙探测器才半人大小的,同时氙的密度大概是水的三倍左右,密度相对较大。


  氙是最重的稳定惰性元素,同族最重的元素是氡,但氡三天后就衰变成其他物质,因此不适合做实验。氙在零下100度时变成液体,把它从气相变成液相后,可以做成一个体积相对较小,重量相对较大的探测器。

  氙的价格比较昂贵,一公斤的氙市场价格在一万到一万五之间浮动。做580公斤这样的探测器要花不少的资金。它昂贵的原因并不是因为原料难得,而是因为必须通过空气多次分离才能把惰性元素分离出来,技术相对繁琐,因而全世界的年产量大概在60吨到80吨。

  为什么要用氙来做探测器?在氙中,暗物质粒子除了和原子碰撞后产生闪烁光可以被测量到以外,暗物质粒子电离出的一些电子也能在探测器中转化为光信号,再次被探测到。因而这两个信号,初始的闪烁光和后续的电子信号结合起来后,可以做成3D照相机,任何一个散射的事件都可以确定它的X、Y、Z三维的位置。探测器做成一个桶状是出于技术因素考虑,安装和调试相对容易。


  这个探测器还有其他的功能,比如可以通过测量光信号和电信号两者之间的分配,甄别信号和本底。本底就是噪声,而真正的信号是实验所想要找到的暗物质和原子核碰撞的信号。另外刚才谈到了氙本身的密度比较大,密度越大,屏蔽效果就越好。如果探测器外部对内部有一些干扰信号的话,可以通过对每一个事件的位置做3D重建,再把探测器最内部区域的信号拿出来做暗物质分析,而外面就这些厚重的氙屏蔽了外部本底噪声,所以叫自屏蔽效应。

  我们的合作组,从2009年季向东老师发起以后,一直在稳定扩大。今天这个项目有70多位合作者,在国内有十几家合作单位。最开始的时候,因为地理位置诱人,美国有一个团队加入我们。但后来和美国、欧洲逐渐形成激烈竞争的态势。


  下图是我们的PandaX实验装置。可以看到三米五的装置宽度,从外侧向内很多层都是屏蔽体,有塑料材料的聚乙烯,也有为了挡伽马射线的铅。中间的是高纯的铜,铜是目前通过电解得到的纯度最高的一种元素。高纯铜仅仅是探测器的一个绝热层,零下100度的液体需要在一个真空绝热的保温杯里面才能够长期稳定地运行,所以需要把高纯铜做成屏蔽体,再在其中抽真空。最终这个不锈钢的容器中间的580公斤的氙才是我们真正探测暗物质的探测器和靶子。


  PandaX实验装置


  这个是我们第一代实验月饼状的探测器,相对较扁,高度是15公分,上面和下面的光电倍增管的排列相对比较密集,为了高效率的测量闪烁光子和二次电离产生的光子。


  2010年前后,国际上进行的一系列实验都说似乎找到了暗物质存在的信号。这张图上的每一个圈代表着暗物质可能存在的区域。但科学上每一个真正的发现,需要很多实验交叉验证。


  首先需要质疑的第一个问题就是,这些圈儿在这张图上并不重叠,这些实验结果之间并不自洽。图的纵轴是暗物质和我们已知物质碰撞的频率,也就是暗物质粒子和我们普通物质之间相互作用的强度。越强的相互作用,碰撞的频率越大,就能够更早地找到暗物质。但是实验中并没有找到暗物质,就说明每年的碰撞次数很少。

  图上横轴是暗物质的质量,横轴的最左边大概是一个质子质量,横轴的最右边是100个质子质量,我们在这个范围搜寻暗物质。一期实验并没有发现暗物质的踪迹,而我们实验的灵敏度又超过了所有这些国际上发现暗物质实验的踪迹,就说明我们的结果跟国际上是不相符的。当然,不仅我们没有发现暗物质,其他还有好几个灵敏实验的结果都没有发现,所以在那之后2014年国际公认,这些所谓的疑似事例,或许是某种未知的本底噪音信号,或者是由于一些统计的涨落引起。

  这个是我们在洁净间中研制暗物质探测器的照片。照片里的我们都穿着防护服,好像很吓人的样子,似乎这个探测器在发射什么放射性射线来伤害我们身体,但实际上防护服的作用是防止我们人体的灰尘落入探测器中带来污染。


  09年到14年我们起步的时候踩过无数的坑,探测器真正要在实验里用起来的话,要解决很多具体的问题。一代的探测器实验成功后,我觉得后面要升级二代探测器的话就是小菜一碟,可实际情况并非如此。2014年,120公斤的实验升级到第二代580公斤实验,好像就只是把探测器的高度从15公分拉到了60公分。一般来说装备一个探测器,从到最终成型,需要一到两年的时间。但实际上我们遇到了一些之前没有遇到的问题。

  有一个最重要的问题,是我们的探测器遇到了一种来自于探测器未知的污染。空气中还含有少量氪气,是比氙轻一族的稀有气体。空气中有百万分之一的组分是氪气。氪气本来是无放射性的惰性气体,可是在二战以后,人工核燃料、做裂变生成了氪-85这种放射性同位素。虽然这种同位素释放的含量极其微小,不会为我们的身体带来危害,但足以对我们的探测器产生非常大的干扰。

  刚才提到,对于氙探测器来说,外部的本底信号可以通过挑选内部纯净的事例进行筛选。但是如果少量的氪-85融到探测器内部,而氪-85又有很长的半衰期,因此就没有办法切出来一个干净的区域做暗物质的搜寻。所以没办法,探测器已经建成,中间却混了氪该怎么办?就需要另想办法把它给去除。

  那么可以采用的方法是什么?所有的氙、氪都是从空气中分离的,根据不同物质之间的沸点不同,可以通过蒸馏的方法进行分离。而氙、氪之间的熔沸点不一样,利用低温精馏,可以将二者分离。所以我们就自制了一个精馏塔,把氪气的含量降到十亿分之一的量级,才能使我们探测器正常地运行。

  探测器本来已经在锦屏山安装好了,但我们依然只能把探测器全部的氙全部回收,运回交大进行精馏。精馏完后又在过年期间把精馏后的氙运回锦屏山,然后开展运行。在三月和六月期间,我们有了一次稳定的运行。这次稳定的运行可以看出,氪的本底但是降到之前的十分之一。


  上图就是我们做暗......

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亚马逊印度站Prime Day 战绩出炉!销售记录创新高!

 AMZ123获悉,亚马逊印度站于7月26日至27日举办的Prime Day 战绩已出炉。亚马逊表示,本届印度站Prime Day表现瞩目,创下了印度站中小卖家有史以来销量最高的销售记录。以下是印度站Prime Day具体数据:

  • 共有127000万中小卖家,6800家电商店铺参与。

  • 有31,000名卖家的单日销售额创下历史新高。

  • 与去年Prime Day相比,销售额超过1千万卢比的卖家数量增加了25%。

  • 在Prime Day下单的Prime会员超过96%。

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AMZ123了解到,打印机、显示器、电视、可穿戴设备和存储卡的销量也十分喜人。笔记本电脑中惠普、联想、戴尔、华硕、苹果都是热门选择。大型家电也受到大量Prime会员的青睐,最畅销的家电有LG的洗衣机、美国惠而浦的洗衣机和三星的家电。

消毒和个护产品仍然是抢手货。这方面最畅销的品......

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食道癌:一种中国特色的癌,如何预防?先戒掉这些坏习惯

核心提示:在国外,大家都偏爱喝常温水甚至是冷饮,可中国人,却独爱喝热水。 近日,网友"橘子味儿跳跳糖"在社交媒体上分享了一则经历: "早上起来迷迷糊糊,不小心喝了一大口热水,烫到自己后环顾四周没有垃圾桶,于是只

在国外,大家都偏爱喝常温水甚至是冷饮,可中国人,却独爱喝热水。

近日,网友"橘子味儿跳跳糖"在社交媒体上分享了一则经历:

"早上起来迷迷糊糊,不小心喝了一大口热水,烫到自己后环顾四周没有垃圾桶,于是只好跑到厕所吐掉。"

之后,一系列烫伤后遗症开始出现:舌头麻木舌底还长了小水泡,最后不得不来到医院。医生告诉她是得了舌下腺囊肿,前前后后花了5000多才治好。

热茶、火锅、麻辣烫都是以"烫"赢得人们的喜爱,喝烫食确实能让人肾上腺素飚升,但吃得太烫,也可能引发严重后果,比如食道癌。

一、多喝热水的中医道理

在国内,无论是感冒还是肚子不舒服,多喝热水是人们的一句口头禅。而喝热水的习惯,事实上也延续了很久。

从中医的角度看,温热的水能够促进胃肠功能的消化吸收,而且还可以促进血液循环和新陈代谢。热水对于虚寒体质和平和体质的人是很有益处的。

广州中医药大学第一附属医院治未病科主治医师金燕表示,除了热水,还有热汤这些温热的饮品和食物,都适合体质较弱的老人、孕妇和儿童群体。尤其在患风寒感冒的时候,喝热水可以加速血液循环、抗击病毒,还能补充水分,有助于退热、驱散风寒。再比如在女性月经期间,多喝热水有活血化瘀、缓解疼痛的作用。

二、爱吃烫食?小心食道癌

不过,喝热水对身体有益,不代表鼓励人们喝烫水以及吃烫食,温度一旦过高,对身体就有害处。

早在2016年,国际癌症研究机构(IARC)就将高于65摄氏度的饮品列为了ⅡA类致癌物。他们的研究发现,在我国、土耳其以及南美洲的一些地区,人们因为喜欢热饮,所以食管癌的风险也随之增加。

研究认为,不是因为吃了一次烫的食物或者喝了一次热饮,就会罹患癌症,而是因为形成了这种习惯,长此以往增加了致癌的风险。

人体的口腔和食道表面覆盖着一层黏膜,口腔和食道的温度在36.5-37.2摄氏度之间,这一部位耐受的高温,在50-60摄氏度之间。一旦感到很烫甚至很疼,通常温度都已经超过了70摄氏度。

而长期喝热饮或者吃火锅等烫食的人,口腔已经逐渐适应了高温,虽然不觉得烫,但伤害其实持续存在。一旦经常使用温度在65以上的饮食和水,食管区域会处于经常性的灼伤状态,组织细胞反复损伤和修复的过程中,会导致食管黏膜的慢性炎症问题。如果持续下去,进一步会诱发成为不典型增生,最终增加了癌变的几率。

生活中,如果因为热水烫到了食管,可以喝常温水或者凉白开进行局部的降温,不要喝温度过低的冰水,以免加重食管黏膜和胃粘膜的损伤。如果感到不舒服,可以服用保护食道和胃粘膜的药物。通常来说,在一两天内即可恢复正常。如果症状长时间不能缓解,则要就医诊治。

日常生活中,我们喝的水,温度保持在35-40度之间即可,这个区间的温度和人体自身的温度相近,所以会让胃肠道更加舒适。

三、食道癌:一种吃出来的癌

而对于食道癌的形成,除了食物太烫之外,以下一些因素也会加重发病风险。

1.吃的太快或食物太硬

食道黏膜很细嫩,如果吃的太快,较大的食物颗粒会对食道黏膜造成摩擦损伤,同......

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口述:我和闺蜜老公通奸欲罢不能闺蜜老公偷情:http://lady.shaoqun.com/a/36579.html
男人经常㖭我的下面 亲爱的你那里的水好甜啊:http://lady.shaoqun.com/m/a/247977.html
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为什么女人被强奸后会失控?:http://lady.shaoqun.com/a/428551.html
亚马逊盲盒不能卖?别怕,这才是真正的出海风口!:https://www.ikjzd.com/articles/147057
亚马逊公布第二季度业绩!Q2销售额增长为1131 亿美元:https://www.ikjzd.com/articles/147058
速卖通流量下滑的原因以及解决办法:https://www.ikjzd.com/articles/147056

携程正式进入跨境电商渠道;跨境领域又有两家企业获得融资

晓生提示
  • 携程正式进入跨境电商渠道

  • "客优云"完成数千万元天使轮融资

  • 微盟发布跨境独立站产品

携程与船井综研究株式会社达成跨境电商业务合作

7月30日消息,近期,携程集团与日本船井综研究株式会社组建跨境电商业务联盟,建立长期合作伙伴关系。

自2020年起,携程在平台内正式推出跨境电商渠道,并推进跨境电商业务,以弥补因疫情而停滞不前的入境游业务短板,携程的跨境电商平台可提供产品上线、支付结算、跨境物流一体化服务。

来源:电商报


跨境电商ERP"客优云"完成数千万元天使轮融资

7月30日消息,球跨境电商基础设施服务平台"客优云"已完成数千万元人民币天使轮融资,本轮融资由电商SaaS企业光云科技独家投资,所融资金将用于SaaS产品布局、服务体系升级和高端人才引进。

据了解,客优云是湖南智六网络科技有限公司旗下产品,该公司成立于2018年,专为跨境电商卖家提供B2C出口一站式服务,致力于连接电商平台端、物流端和商家端。客优云是一款针对东南亚中小卖家的跨平台电商ERP系统,致力于为中小跨境电商卖家提供一站式服务。

来源:执势创服


微盟发布跨境独立站产品ShopExpress

7月30日消息,智慧商业服务提供商微盟正式发布跨境独立站产品ShopExpress,旨在通过全链路数字化出海解决方案,助力中国品牌在DTC(直接面向消费者的营销)时代获得海外市场增长新空间。ShopExpress将为中国卖家提供从0到1的全链路数字化出海服务。

目前,ShopExpress对接了海外主流媒体Google、Facebook、Twitte等,未来还将与TikTok进行对接,帮助出海商家在短视频社交平台发现商机。

来源: TechWeb


跨境物流平台深圳满天星完成数百万美金天使轮融资

7月30日消息,据悉,一站式跨境物流平台深圳满天星已完成首笔数百万美金天使轮融资,投资方为险峰长青。满天星总经理邓小波表示,本轮融资将主要用于海外仓的建立、信息系统等方面投入。

据了解,邓小波总操盘过国内最头部的物流网络的运营,曾任德邦副总裁,负责德邦内部所有运营事宜,后担任圆通执行总裁,是一位物流行业的资深从业者。

来源:启晨资本


2020年澳洲电商收入创纪录达500亿澳元

7月30日消息,澳大利亚邮政的一份报告显示,2020年澳洲消费者的网上购物支出达到了创纪录的500亿澳元。

据了解,2020年澳洲新增加了约190万的线上消费者,全年累计有900万的澳洲家庭在网上购物,占所有家庭的82%,且网上购物数量远超2019年的2倍以上。在所有的线上消费中,时尚品类是澳洲线上消费者最受欢迎的品类。而在新增的消费者中,有近一半的人喜欢家居和园艺用品。

来源:澳大利亚邮政报告


亚马逊英国站将给卖家提供部分学徒培训资金

7月30日消息,亚马逊英国站发布公告称亚马逊正在向符合条件的英国卖家提供部分征税资金,以支付其参与"亚马逊学徒计划"培训(最高到学位水平)的全部费用。

据悉,"学徒税"于2017 年开始征收,之前亚马逊已向卖家传达了这项信息,如果想进一步了解相关计划,可在卖家中心找到相关程序细节,以及如何申请等更多信息。

来源:亚马逊英国站公告



泰国最大的跳蚤市场,号称曼谷版"义乌",什么特殊产品都有卖:http://www.30bags.com/a/232235.html
泰国最辉煌的古都,历史古迹看点十足,曾因"娱乐匮乏"备受冷落:http://www.30bags.com/a/231071.html
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为什么女性在被诋毁时很少选择反抗?这个网友的亲身经历告诉你答案:http://lady.shaoqun.com/a/428549.html

腹痛不是小事,不同部位出现腹痛,可能是不同疾病找上门

核心提示:大部人认为,这只是肠胃偶尔"闹闹脾气"罢了。然而,说不定是肠胃在给人体发送"求救信号"。不以为然的"肚子疼",也有可能是发生了癌症。

"肚子疼"是我们日常生活中十分常见的情况。


比如吃错了东西导致肚子疼要拉肚子,或者突然剧烈运动时,侧腹部会出现刺痛。

其实,这可能是人体肠胃、肝脏在提醒"身体出现问题啦!该缓缓了!"

大多数人对腹部出现疼痛不以为意,因为大部分情况下,腹痛过一段时间后,就会自己消失。

于是大部人认为,这只是肠胃偶尔"闹闹脾气"罢了。然而,说不定是肠胃在给人体发送"求救信号"。不以为然的"肚子疼",也有可能是发生了癌症。

一、腹部出现疼痛,小心是肠癌

临床上,肠癌的首发症状之一就是腹痛,具体表现为阵发性绞痛,并伴随贫血消瘦等症状。此外,肠癌还会引起便血,大便颜色呈绛紫色或黑紫色。

大便习惯改变也是肠癌典型的症状之一,具体表现为大便时间、次数改变,以及腹泻和便秘交替出现等。还有一点症状比较容易被忽视,就是大便变细,由正常的圆柱形变成扁条状、细条状等。

需要注意的是,腹痛的原因有很多,不一定是肠癌。比如胃炎、肝炎、输尿管结石、卵巢囊肿等都会引起腹痛。不过,肠癌引起的腹痛和其他疾病引起的腹痛有着明显的区别

首先,肠癌引起的腹痛是胀痛隐痛,而且随着时间的推移,腹痛会越来越严重,同时伴有便秘、消瘦等其他症状。

其他疾病引起的腹痛,如肝炎、胰腺炎等,主要集中在上腹部;阑尾炎、结肠炎、输尿管结石、卵巢囊肿、盆腔炎等引起的腹痛,主要集中在右侧或右下腹;肾结石引起的腹痛,往往是阵发性绞痛;胃病引起的腹痛,同时还会伴有反酸等症状。

所以,腹痛并不是一件小事。当出现不明原因的腹痛时,应及时到医院检查。

除了要进行常规的B超、CT、核磁共振检查之外,如果高度怀疑是肠道病变,还要再做一个肠镜检查。因为一般的检查无法发现肠道内微小的黏膜增厚或者息肉癌变,只有通过肠镜检查,才能及时发现肠癌征兆,以便及早采取应对措施。

如果肠癌能在早期发现,并且进行规范的治疗,一般治愈率都可以达到60%-70%

二、腹部3个部位疼痛,可能是这些病

前面提到,除了肠癌,不少疾病也会引起腹痛。而且,不同疾病引起的腹痛表现是不一样的。同样的,腹部不同部位疼痛,也预示着不同的疾病。

1.全腹部疼痛-肠易激综合征

腹痛的部位波及整个腹部,同时还出现腹胀、腹泻、水样粪便等症状,尤其是喝完牛奶之后容易腹泻,腹泻之后症状很快又缓解的人,很有可能是肠应激综合征。

一般来说,肠应激综合征的高危人群以20-50岁的中青年为主,女性比男性多见,有家族聚集的倾向。


北京大学肿瘤医院胃肠肿瘤中心结直肠病区武爱文主任提醒:如果腹痛、腹泻、大便次数增加和大便性状改变持续3个月以上,几乎每周都发作,那么发生肠应激综合征的几率很高,需要及时去医院进行检查和治疗。

2.右侧腹痛-克罗恩病

克罗恩病是一种肠道炎性疾病,会导致肠道变厚、肠腔狭窄、肠道穿透,从而引起腹部右侧疼痛,同时伴有腹泻、肠鸣音亢进、糊状大便、腹部包块等症状。

克罗恩病同样高发于中青年,发病高峰在15-25岁。据统计,40岁前发生克罗恩病的人超过了80%。武爱文主任提醒:目前还没有方法根治克罗恩病,只要发现了克罗恩病的症状,就要马上去医院检查,在医生的指导下,服用药物控制病情。

3.左侧腹痛-溃疡性结肠炎

溃疡性结肠炎是一种结肠和直肠慢性非特异性炎症性疾病,典型症状为左侧腹痛,并伴随腹泻、腹胀、粘液脓血便、恶心、呕吐、食欲下降等症状。溃疡性结肠炎的死亡率较高,约占炎症性肠道疾病的10%-15%。武爱文主任提醒:溃疡性结肠炎具有难治疗复发率高等特点,而且癌变的风险较大,一定要多加注意。

三、身体出现这几种腹痛,请立即就医!

其实,日常生活中,我们出现腹痛的频率还是比较高的,尤其是在吃错东西的时候,以及女性月经期的时候。只不过,上述腹痛都是正常的生理现象,只要上个厕所或者休息一下就可以有......

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2021年7月29日星期四

跨境日报 ︳商务部举办20多场重大展会稳住基本盘

"生命中真正重要的不是你遭遇了什么,而是你记住了哪些事,又是如何铭记的。"——《百年孤独》

政策与法规关注

1.商务部举办20多场重大展会稳住基本盘

商务部外国投资管理司司长宗长青在日前举行的2021年商务工作及运行情况发布会上介绍,为稳住外资外贸基本盘,今年以来,商务部主要开展了四方面工作。

其中,在广招商方面,商务部整合招商资源,建立"服务构建新发展格局支持地方招商引资"联动机制,形成招商合力。举办第十二届中国中部投资贸易博览会、第二十七届中国兰州投资贸易洽谈会等20多场重大展会,开展了"进博会走进四川""跨国公司西部行"等一系列投资促进活动,支持各地加大招商力度。

据不完全统计,今年上半年各地举办各类招商活动900多场,新签约外资项目1400多个,签约金额1700多亿美元。

商务部还发挥外贸外资协调机制及其重点外资项目工作专班作用,健全部门、地方联动机制,围绕医药、集成电路等重点产业领域,举办了38场外资企业、外国商会的交流活动,协调推动解决外资企业和重点项目反映的人员入境、通关查验、疫苗接种等各类问题900多项,累计协助安排2万多名外籍人员入境,帮助企业恢复正常生产经营,稳定外商投资预期和信心。(来源:中国贸易报)

行业资讯

1.疫情期间亚马逊Prime会员增长3000万

据外媒报道,自COVID-19爆发以来,亚马逊的Prime会员数量大大增长,新增3000万买家注册成为亚马逊Prime会员。

消费者情报研究伙伴公司(CIRP)对500名在亚马逊上的美国买家的调查发现,从新冠疫情爆发到现在,亚马逊买家每次访问的商品数量和支出以及购买的产品数量都保持相对稳定,Prime会员从亚马逊购买的频率大约是非Prime客户的两倍。

去年该公司也曾发布报告,表示亚马逊在将试用会员转化为付费会员方面也取得了成功,30天试用的转化率在去年上升至70%。

CIRP的联合创始人Josh Lowitz表示:"在新冠疫情流行期间,亚马招募Prime会员的策略比其他零售商定制的促销活动更有效,让亚马逊在零售电商中处于领先地位。"(来源:电商报)

2.速卖通滑板类商品销量和买家数同比增长近50%

东京奥运会正进行的如火如荼,作为奥运首次开设的滑板街式赛已开启。速卖通的数据显示,平台上轮滑滑板类商品数量年同比翻倍,销量和买家数年同比增长近50%。

其中,轮滑鞋销售额同比增长超10倍,轮滑头盔销售额同比增长超200%。新兴的电动滑板,虽然客单价高达500美元以上,增长却非常迅猛。主营电动滑板的国产品牌TeamGee今年5月刚刚入驻速卖通,7月就已经登上类目排行的榜首,北美、澳洲、西欧等发达国家市场需求非常旺盛。

而除了滑板,今年还因欧洲杯、美洲杯、环法自行车赛、奥运会等多项体育赛事的接连举办,全世界范围内掀起了运动热潮。(来源:阿里巴巴全球速卖通)

3.国际航线运费暴增5倍,我国外贸企业一箱难求

随着国内疫情防控日趋常态化,对外贸易迎来复苏。在对外贸易迎来增长的同时,远洋航线的集装箱出现"一箱难求",运价大幅上涨。某货运代理公司负责人表示,今年4月以来,国际航线的集装箱运力紧缺,运价较2019年同期上涨了约5倍。尤其是欧洲和美国航线,如果要订舱的话,基本上要提前一个月左右的时间。

根据相关......

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"生命中真正重要的不是你遭遇了什么,而是你记住了哪些事,又是如何铭记的。"——《百年孤独》政策与法规关注1.商务部举办20多场重大展会稳住基本盘商务部外国投资管理司司长宗长青在日前举行的2021年商务工作及运行情况发布会上介绍,为稳住外资外贸基本盘,今年以来,商务部主要开展了四方面工作。其中,在广招商方面,商务部整合招商资源,建立"服务构建新发展格局支持地方招商引资"联动机制,形成招商合力。举办第
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它是怒江,中国最后一条自由的大河,五种原始在这里流淌:http://www.30bags.com/a/222589.html
它是欧洲中部的袖珍国家,洛杉矶大它8倍,人均GDP却排世界第二:http://www.30bags.com/a/231046.html
它是全国第三大的博览中心,面积相当于17个足球场,武汉人的骄傲:http://www.30bags.com/a/241640.html
它是西藏海拔最低大湖,雪山桃花美不胜收,有"小瑞士"之美誉:http://www.30bags.com/a/246109.html
我和两个女领导玩双飞 双飞大战两熟女经历:http://lady.shaoqun.com/a/247326.html
老师把腿张大点我要进去 老师你夹得我好紧好爽:http://lady.shaoqun.com/a/247511.html
老头一边吃奶一边摸下面 被老头做的死去活来:http://lady.shaoqun.com/m/a/247872.html
为什么有的女生在被侵犯的时候不逃不喊,看完不可言喻的夏天才恍然大悟:http://lady.shaoqun.com/a/428540.html
产后多久可以做爱?医生告诉你最好的时间,你必须注意这些事项:http://lady.shaoqun.com/a/428541.html
会写性爱日记吗?:http://lady.shaoqun.com/a/428542.html
与异性相处:男女有性,为什么女人不拒绝,看完你就明白了:http://lady.shaoqun.com/a/428543.html

数据库-数据库系统原理

数据库-数据库系统原理

    落花人独立,微雨燕双飞。

简介:数据库-数据库系统原理。

一、事务

概念

事务指的是满足 ACID 特性的一组操作,可以通过 Commit 提交一个事务,也可以使用 Rollback 进行回滚。

ACID

1. 原子性(Atomicity)

事务被视为不可分割的最小单元,事务的所有操作要么全部提交成功,要么全部失败回滚。

回滚可以用回滚日志(Undo Log)来实现,回滚日志记录着事务所执行的修改操作,在回滚时反向执行这些修改操作即可。

2. 一致性(Consistency)

数据库在事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下,所有事务对同一个数据的读取结果都是相同的。

3. 隔离性(Isolation)

一个事务所做的修改在最终提交以前,对其它事务是不可见的。

4. 持久性(Durability)

一旦事务提交,则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃,事务执行的结果也不能丢失。

系统发生崩溃可以用重做日志(Redo Log)进行恢复,从而实现持久性。与回滚日志记录数据的逻辑修改不同,重做日志记录的是数据页的物理修改。

事务的 ACID 特性概念简单,但不是很好理解,主要是因为这几个特性不是一种平级关系:

  • 只有满足一致性,事务的执行结果才是正确的。
  • 在无并发的情况下,事务串行执行,隔离性一定能够满足。此时只要能满足原子性,就一定能满足一致性。
  • 在并发的情况下,多个事务并行执行,事务不仅要满足原子性,还需要满足隔离性,才能满足一致性。
  • 事务满足持久化是为了能应对系统崩溃的情况。

AUTOCOMMIT

MySQL 默认采用自动提交模式。也就是说,如果不显式使用 START TRANSACTION 语句来开始一个事务,那么每个查询操作都会被当做一个事务并自动提交。

二、并发一致性问题

在并发环境下,事务的隔离性很难保证,因此会出现很多并发一致性问题。

丢失修改

丢失修改指一个事务的更新操作被另外一个事务的更新操作替换。一般在现实生活中常会遇到,例如:T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改,T1 先修改并提交生效,T2 随后修改,T2 的修改覆盖了 T1 的修改。

读脏数据

读脏数据指在不同的事务下,当前事务可以读到另外事务未提交的数据。例如:T1 修改一个数据但未提交,T2 随后读取这个数据。如果 T1 撤销了这次修改,那么 T2 读取的数据是脏数据。

不可重复读

不可重复读指在一个事务内多次读取同一数据集合。在这一事务还未结束前,另一事务也访问了该同一数据集合并做了修改,由于第二个事务的修改,第一次事务的两次读取的数据可能不一致。例如:T2 读取一个数据,T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据,此时读取的结果和第一次读取的结果不同。

幻影读

幻读本质上也属于不可重复读的情况,T1 读取某个范围的数据,T2 在这个范围内插入新的数据,T1 再次读取这个范围的数据,此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。

产生并发不一致性问题的主要原因是破坏了事务的隔离性,解决方法是通过并发控制来保证隔离性。并发控制可以通过封锁来实现,但是封锁操作需要用户自己控制,相当复杂。数据库管理系统提供了事务的隔离级别,让用户以一种更轻松的方式处理并发一致性问题。

三、封锁

封锁粒度

MySQL 中提供了两种封锁粒度:行级锁以及表级锁。

应该尽量只锁定需要修改的那部分数据,而不是所有的资源。锁定的数据量越少,发生锁争用的可能就越小,系统的并发程度就越高。

但是加锁需要消耗资源,锁的各种操作(包括获取锁、释放锁、以及检查锁状态)都会增加系统开销。因此封锁粒度越小,系统开销就越大。

在选择封锁粒度时,需要在锁开销和并发程度之间做一个权衡。

封锁类型

1. 读写锁

  • 互斥锁(Exclusive),简写为 X 锁,又称写锁。
  • 共享锁(Shared),简写为 S 锁,又称读锁。

有以下两个规定:

  • 一个事务对数据对象 A 加了 X 锁,就可以对 A 进行读取和更新。加锁期间其它事务不能对 A 加任何锁。
  • 一个事务对数据对象 A 加了 S 锁,可以对 A 进行读取操作,但是不能进行更新操作。加锁期间其它事务能对 A 加 S 锁,但是不能加 X 锁。

2. 意向锁

使用意向锁(Intention Locks)可以更容易地支持多粒度封锁。

在存在行级锁和表级锁的情况下,事务 T 想要对表 A 加 X 锁,就需要先检测是否有其它事务对表 A 或者表 A 中的任意一行加了锁,那么就需要对表 A 的每一行都检测一次,这是非常耗时的。

意向锁在原来的 X/S 锁之上引入了 IX/IS,IX/IS 都是表锁,用来表示一个事务想要在表中的某个数据行上加 X 锁或 S 锁。有以下两个规定:

  • 一个事务在获得某个数据行对象的 S 锁之前,必须先获得表的 IS 锁或者更强的锁;
  • 一个事务在获得某个数据行对象的 X 锁之前,必须先获得表的 IX 锁。

通过引入意向锁,事务 T 想要对表 A 加 X 锁,只需要先检测是否有其它事务对表 A 加了 X/IX/S/IS 锁,如果加了就表示有其它事务正在使用这个表或者表中某一行的锁,因此事务 T 加 X 锁失败。

封锁协议

1. 三级封锁协议

一级封锁协议

事务 T 要修改数据 A 时必须加 X 锁,直到 T 结束才释放锁。

可以解决丢失修改问题,因为不能同时有两个事务对同一个数据进行修改,那么事务的修改就不会被覆盖。 

二级封锁协议

在一级的基础上,要求读取数据 A 时必须加 S 锁,读取完马上释放 S 锁。

可以解决读脏数据问题,因为如果一个事务在对数据 A 进行修改,根据 1 级封锁协议,会加 X 锁,那么就不能再加 S 锁了,也就是不会读入数据。

三级封锁协议

在二级的基础上,要求读取数据 A 时必须加 S 锁,直到事务结束了才能释放 S 锁。

可以解决不可重复读的问题,因为读 A 时,其它事务不能对 A 加 X 锁,从而避免了在读的期间数据发生改变。

2. 两段锁协议

加锁和解锁分为两个阶段进行。

可串行化调度是指,通过并发控制,使得并发执行的事务结果与某个串行执行的事务结果相同。串行执行的事务互不干扰,不会出现并发一致性问题。

事务遵循两段锁协议是保证可串行化调度的充分条件。例如以下操作满足两段锁协议,它是可串行化调度。

lock-x(A)...lock-s(B)...lock-s(C)...unlock(A)...unlock(C)...unlock(B)

但不是必要条件,例如以下操作不满足两段锁协议,但它还是可串行化调度。

lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(C)...unlock(C)

MySQL 隐式与显式锁定

MySQL 的 InnoDB 存储引擎采用两段锁协议,会根据隔离级别在需要的时候自动加锁,并且所有的锁都是在同一时刻被释放,这被称为隐式锁定。

InnoDB 也可以使用特定的语句进行显示锁定:

1 SELECT ... LOCK In SHARE MODE;2 SELECT ... FOR UPDATE;

四、隔离级别

未提交读(READ UNCOMMITTED)

事务中的修改,即使没有提交,对其它事务也是可见的。

提交读(READ COMMITTED)

一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务所做的修改在提交之前对其它事务是不可见的。

可重复读(REPEATABLE READ)

保证在同一个事务中多次读取同一数据的结果是一样的,可重复读为 Mysql 默认隔离级别。

可串行化(SERIALIZABLE)

强制事务串行执行,这样多个事务互不干扰,不会出现并发一致性问题。

该隔离级别需要加锁实现,因为要使用加锁机制保证同一时间只有一个事务执行,也就是保证事务串行执行。 

五、多版本并发控制

多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control, MVCC)是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式,用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。

提交读隔离级别总是读取最新的数据行,要求很低,无需使用 MVCC。

可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁,单纯使用 MVCC 无法实现。

基本思想

在封锁一节中提到,加锁能解决多个事务同时执行时出现的并发一致性问题。在实际场景中读操作往往多于写操作,因此又引入了读写锁来避免不必要的加锁操作,例如读和读没有互斥关系。读写锁中读和写操作仍然是互斥的,而 MVCC 利用了多版本的思想,写操作更新最新的版本快照,而读操作去读旧版本快照,没有互斥关系,这一点和 CopyOnWrite 类似。 

在 MVCC 中事务的修改操作(DELETE、INSERT、UPDATE)会为数据行新增一个版本快照。

脏读和不可重复读最根本的原因是事务读取到其它事务未提交的修改。在事务进行读取操作时,为了解决脏读和不可重复读问题,MVCC 规定只能读取已经提交的快照。当然一个事务可以读取自身未提交的快照,这不算是脏读。 

版本号

  • 系统版本号 SYS_ID:是一个递增的数字,每开始一个新的事务,系统版本号就会自动递增。
  • 事务版本号 TRX_ID :事务开始时的系统版本号。

Undo 日志

MVCC 的多版本指的是多个版本的快照,快照存储在 Undo 日志中,该日志通过回滚指针 ROLL_PTR 把一个数据行的所有快照连接起来。

例如在 MySQL 创建一个表 t,包含主键 id 和一个字段 x。我们先插入一个数据行,然后对该数据行执行两次更新操作。

1 INSERT INTO t(id, x) VALUES(1, "a");2 UPDATE t SET x="b" WHERE id=1;3 UPDATE t SET x="c" WHERE id=1;

因为没有使用 START TRANSACTION 将上面的操作当成一个事务来执行,根据 MySQL 的 AUTOCOMMIT 机制,每个操作都会被当成一个事务来执行,所以上面的操作总共涉及到三个事务。快照中除了记录事务版本号 TRX_ID 和操作之外,还记录了一个 bit 的 DEL 字段,用于标记是否被删除。

INSERT、UPDATE、DELETE 操作会创建一个日志,并将事务版本号 TRX_ID 写入。DELETE 可以看成是一个特殊的 UPDATE,还会额外将 DEL 字段设置为 1。

ReadView

MVCC 维护了一个 ReadView 结构,主要包含了当前系统未提交的事务列表 TRX_IDs {TRX_ID_1, TRX_ID_2, ...},还有该列表的最小值 TRX_ID_MIN 和 最大值 TRX_ID_MAX。

在进行 SELECT 操作时,根据数据行快照的 TRX_ID 与 TRX_ID_MIN 和 TRX_ID_MAX 之间的关系,从而判断数据行快照是否可以使用:

  • TRX_ID < TRX_ID_MIN,表示该数据行快照时在当前所有未提交事务之前进行更改的,因此可以使用。

  • TRX_ID > TRX_ID_MAX,表示该数据行快照是在事务启动之后被更改的,因此不可使用。

  • TRX_ID_MIN <= TRX_ID <= TRX_ID_MAX,需要根据隔离级别再进行判断:

    • 提交读:如果 TRX_ID 在 TRX_IDs 列表中,表示该数据行快照对应的事务还未提交,则该快照不可使用。否则表示已经提交,可以使用。
    • 可重复读:都不可以使用。因为如果可以使用的话,那么其它事务也可以读到这个数据行快照并进行修改,那么当前事务再去读这个数据行得到的值就会发生改变,也就是出现了不可重复读问题。

在数据行快照不可使用的情况下,需要沿着 Undo Log 的回滚指针 ROLL_PTR 找到下一个快照,再进行上面的判断。

快照读与当前读

1. 快照读

MVCC 的 SELECT 操作是快照中的数据,不需要进行加锁操作。

SELECT * FROM table ...;

2. 当前读

MVCC 其它会对数据库进行修改的操作(INSERT、UPDATE、DELETE)需要进行加锁操作,从而读取最新的数据。可以看到 MVCC 并不是完全不用加锁,而只是避免了 SELECT 的加锁操作。

1 INSERT;2 UPDATE;3 DELETE;

在进行 SELECT 操作时,可以强制指定进行加锁操作。以下第一个语句需要加 S 锁,第二个需要加 X 锁。

1 SELECT * FROM table WHERE ? lock in share mode;2 SELECT * FROM table WHERE ? for update;

六、Next-Key Locks

Next-Key Locks 是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种锁实现。

MVCC 不能解决幻影读问题,Next-Key Locks 就是为了解决这个问题而存在的。在可重复读(REPEATABLE READ)隔离级别下,使用 MVCC + Next-Key Locks 可以解决幻读问题。

Record Locks

锁定一个记录上的索引,而不是记录本身。

如果表没有设置索引,InnoDB 会自动在主键上创建隐藏的聚簇索引,因此 Record Locks 依然可以使用。

Gap Locks

锁定索引之间的间隙,但是不包含索引本身。例如当一个事务执行以下语句,其它事务就不能在 t.c 中插入 15。

SELECT c FROM t WHERE c BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE;

Next-Key Locks

它是 Record Locks 和 Gap Locks 的结合,不仅锁定一个记录上的索引,也锁定索引之间的间隙。它锁定一个前开后闭区间,例如一个索引包含以下值:10, 11, 13, and 20,那么就需要锁定以下区间:

1 (-∞, 10]2 (10, 11]3 (11, 13]4 (13, 20]5 (20, +∞)

View Code

七、关系数据库设计理论

函数依赖

记 A->B 表示 A 函数决定 B,也可以说 B 函数依赖于 A。

如果 {A1,A2,... ,An} 是关系的一个或多个属性的集合,该集合函数决定了关系的其它所有属性并且是最小的,那么该集合就称为键码。

对于 A->B,如果能找到 A 的真子集 A',使得 A'-> B,那么 A->B 就是部分函数依赖,否则就是完全函数依赖。

对于 A->B,B->C,则 A->C 是一个传递函数依赖。

异常

以下的学生课程关系的函数依赖为 {Sno, Cname}......

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浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

引言

  神经网络模型,特别是深度神经网络模型,自AlexNet在Imagenet Challenge 2012上的一鸣惊人,无疑是Machine Learning Research上最靓的仔,各种进展和突破层出不穷,科学家工程师人人都爱它。
  机器学习研究发展至今,除了神经网络模型这种方法路径外,还存在许多大相径庭的方法路径,比如说贝叶斯算法、遗传算法、支持向量机等,这些经典算法在许多场景上也一直沿用。本文介绍的树模型,也是一种非常经典的机器学习算法,在推荐系统上经常能看到它的身影。
  那这个树模型是怎样构建和实现的,其核心idea是什么?树模型效果不够好,又可以用什么样的思路和办法改进呢?本文主要包含以下三个方面的内容:

1.决策树 2.集成学习 3.随机森林与梯度提升决策树

决策树

  决策树(Decision Tree)是树模型中最简单的一个模型,也是后面将要介绍到的随机深林与梯度提升决策树两个模型的基础。利用决策树算法,在历史约会数据集上,我们可以画出这样一个树,这颗树上的叶子节点表示结论,非叶子节点表示依据。一个样本根据自身特征,从根节点开始,根据不同依据决策,拆分成子节点,直到只包含一种类别(即一种结论)的叶子节点为止。

图片

假设有如上面表格的一个数据集,基于这样数据可以构建成这样的一颗决策树,如下图所示。
图片

信息熵与基尼不纯度

  可以看出构建决策树的关键是"分裂",不断地分裂成子节点,一直到叶子节点(不能分裂)为止。那么这个关键分裂的标准和方法是什么、怎么分才是最好最恰当的呢?显然,能把正负样本完全划分开,一边正一边负,两边集合都是很"确定的"最好。在这里确定性是指一个事件只出现一个结果的可能性,那如何量化"确定性"这个指标呢,一般有两种方法:信息熵和基尼不纯度。
  信息熵Entropy,是用来衡量信息的不确定性的指标,其计算方式如下:
图片
  其中P(X=i)为随机变量X取值为i的概率。
  基尼不纯度,实际上是对信息熵的一种近似的简化计算,因为对图片进行泰勒展开后,由于图片,所以高阶项近似为0可忽略,仅保留一阶项1-P(X=i)
图片
  其中图片表示选中样本为第k类的概率。从公式上看,基尼不纯度可理解为,从数据集D中随机抽取两个样本,这两个样本刚好不同类的概率。
  信息熵和基尼不纯度都能客观而具体地量化出"不确定性",这两个指标越大反映事物不确定性的程度越高。
图片
  比如有三个硬币,第一个硬币其正背面质量完全均衡,抛出正背面概率相同,第二个硬币正面质量大于背面,其抛出正面概率远大于背面,第三个硬币则一定会抛出正面。这三个硬币里面,第三个硬币的不确定性的程度最低,因为其没有任何的不确定性,抛出正面是个必然事件;第一个硬币不确定性的程度最高,没办法确定抛出的正面还是背面;第二个硬币不确定性程度次之,因为其有比较大概率是能抛出正面,能相对确定一些。

构建分类树

  有了对"不确定性"的量化方法,我们利用这些指标,来指导我们应该选择那个特征、特征怎么分叉,保证每一步"分裂"都是最优的,一直迭代到叶子节点为止。显然这个决策树的构建算法就是个贪心算法。考虑到算法实现的问题,这个决策树最好是二叉的而不是多叉,所以我们一般用二叉的CART(Classification And Regression Tree)算法构建决策树。
  以约会数据集D为例,Gini(D) = 0.5,划分成两个集合d1, d2,标签0和1表示否和是。基尼增益图片,如下表格所示我们利用基尼增益选特征,并确认其最佳分叉点。
图片
  可见,基于气温特征在分叉点为26.5的情况下,将数据集D划分成<d1, d2>两个集合,其获得基尼增益最大。重复这个步骤,将d1和d2继续拆分下去,直到集合无法再分,或基尼增益小于或等于0为止。

构建回归树

  决策树用于回归问题,思路与用分类问题的思路是一样的。只是将分裂好坏的评价方法,又信息熵改成平方误差函数,也就是把增益函数改成平方误差增益即可。
  假设训练集中第j个特征变量图片 和它的取值s,作为切分变量和切分点,并定义两个区域图片图片为找出最优的j和s,对下式求解
图片

提高树模型的性能

  在构建决策树的过程中,我们能看到只要样本不冲突(样本既是正样本,又是负样本),是一定能收敛的,代价就是在决策树上添加更多(覆盖样本少的)叶子节点。但是这样的决策树,是完全没用归纳总结数据的规律,只是相当于把训练集用树的形式给背了下来,对于未训练的数据样本可能完全不是一回事,这学到的模型实际上是没有意义的。
  决策树比较容易过拟合,因此需要树的结构进行约束。利用剪枝等方法来砍掉冗余的分支,使得树结构尽量简单,以提高树模型在未训练数据上的预测表现(也就是泛化能力)。除此之外,集成学习(Ensemble Learning),横向地增加多个树,并利用多个树模型结果综合判断,也是个能提高模型性能常用方法。经常用在机器学习领域上的各种比赛和竞赛上,是个经典的刷榜套路。

集成学习

  我们知道模型都不是完美的,而是有误差的。而模型的误差可以分成两种,一种是偏差(Bias)可理解为与模型预测均值与样本真值的误差,一种是方差(Variance)可理解为模型预测值自身的变化幅度。下图形象地了描述这两个概念。
图片
  集成学习算法思考的问题就是:多个误差大效果差的个体模型,能不能以某种形式集成起来,变成一个误差变小效果变好的总体模型呢?这个答案肯定是显然的,我们都知道人民群众力量大。其背后的思想就是即使有个别模型预测错误,那么还有其他模型可以纠正回来,正所谓三个臭皮匠胜过一个诸葛亮。
  从集成形式上看,主要可以分成两类,一类模型并行集成的bagging方法,一类模型串行集成的boosting方法。至于为什么能通过这样形式的集成就能提性能,其理论依据是什么?这可由模型总体期望和方差,与个体模型方差和偏差之间关系,得出严格的数学推导和证明,这里就不展开了。

随机森林

  随机森林(Random Forrest),一个基于bagging方法,把多个决策树集成到一起的模型算法。其核心的算法思想就是,通过多个(低偏差高方差)个体模型的均值,来方式降低总体方差的学习方法。随机森林算法框架如下图所示。
图片
  随机森林构建流程如下:

1. 把原始集上随机只采样N份样本数据集,且每份样本数据集随机只采样M个特征,得到若干份数据集2. 在每个数据集上独立构建一颗决策树,得到N颗决策树 

  随机森林使用流程如下:

1. 把待预测的样本数据,输入到N个决策数,得到N个预测结果 2. 对这些预测结果,以投票(分类)或平均(回归)的计算方式最终结果

  可见,在随机森林里面,每一颗决策树的构建(训练)都独立的,他们之间是并行的没有依赖。只是在最后使用(预测)时,要把森林上所有树的结果都过一遍,通过大家投票或平均的方式给出一个final decision。

梯度提升决策树

  简称GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),一个基于boosting把多颗决策树串联集成一起训练学习的算法,其核心的算法思想是基于残差的学习,通过多个(低方差高偏差的)个体模型的叠加求和,来降低总体偏差的学习方法。
  假设样本X的真值为30,模型1预测结果与真值的残差为10。为了修补这个残差,需要把样本X再送到模型2,但此时模型2训练的目标,并不是样本本身的真值30,而是当前的残差10。此时模型1和模型2相加后,残差已经从10减小4了。以相同的方式再训练模型3和模型4,总体的残差会越来越小,总体结果就是所有模型输出相加之和,如下为GBDT的训练过程示意图。
图片
  可见,这与bagging的随机森林方法完全不一样。前者模型之间相互独立,只要把子模型一一单独训练完就好了。而后者模型前后之间有依赖的关系,必须是练好上一颗树好后,根据残差再练下一颗,one by one的方式来训练。那如何实现这样的学习算法呢?GBDT就是这样的学习算法,其框架图如下:
图片

目标函数构建

  我们知道对于逻辑回归模型的学习问题,其优化目标就是最小化交叉熵(CrossEntropy)损失函数:
图片
  由于这函数是个凸函数的,所以这个最小值的求解问题比较简单。只要通过梯度下降法,迭代参数W逼近极值,就能使得交叉熵损失函数取到最小值。那么对于boosting这样加法模型的学习问题,其优化目标或者说损失函数,这个函数应该是长什么样子的,又是如何构建的呢?
  要确定损失函数,首先第一步得确定模型是怎么输出预测值的。假定有已经训练了K颗树,则对于第i个样本的当前预测值为:
图片
  那么目标函数则就可以这样构建:
图片
  表达式右边的为正则项,用来控制模型结构的复杂程度,在决策树模型中,常用树的叶节点数量、叶子节点的值、以及树的深度来定义之。重点来关注左边的损失函数,应该怎么求解其最小值呢。进一步拆解损失函数,实现损失函数参数化:假定现有K颗树,前面的K-1颗树已经训练好,当前需要训练第K颗树。对于输入样本图片,如下图所示:
图片
图片
  则目标函数可简化为
图片
  当训练第K颗树时,前K-1颗树已经确定下来,所以图片可作常数看待,图片与第K颗树无关,故此时目标函数为:
图片
  目标函数仍难以优化,利用泰勒级数来近似
图片
  泰勒展开只保留前二阶,此时目标函数可写成:
图片
  现在最优化的目标参数是图片,所以与图片无关的项都可以去掉。令图片图片图片关于图片的一二阶导数,因为前K-1颗树已训练,所以这两个值可算出,可认为是已知的。
图片
  故目标函数再简化为: