对于程序员来说，大多数人公司都有技术和管理两条发展路线，通常在同一家公司，管理路线的发展可能性，要相对广阔一些；但是技术路线也有技术路线的好处，比如相对而言更依赖于硬实力，因而工作机会丰富。我相信有不少程序员都和我一样，坚守着技术路线，无论是进还是退，都对管理者的岗位没有什么兴趣。
兴许大家都听到软实力和硬实力的概念。对于一个技术人来说，硬实力大致上可以认为是计算机和软件工程相关的技术能力，1 还是 0，是还是非，会不会算法，懂不懂设计，清清楚楚，明明白白； 而软实力则反过来，听起来挺抽象，挺模糊，比如沟通能力，自我管理能力，但是却扮演者重要的角色，甚至随着职业生涯的发展，它的影响力越来越大。而性格，是软实力中一个很特别的影响因素。
Matrix定义了一组用于分散通信的开放API，适用于通过全局开放式服务器联合安全发布，持久化和订阅数据，而无需单一控制点。用途包括即时消息（IM），IP语音（VoIP）信令，物联网（IoT）通信以及将现有通信孤岛联系在一起 - 为新的开放式实时通信生态系统提供基础。
运行环境：centos+mysql8.0.12
1.下载官方打包好的二进制安装包：
#wget https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.12-linux-glibc2.12-x86_64.tar.xz
可以看到这个版本采用了tar.xz的打包压缩方式，文件只有350M左右，下载还是满方便的。
本文为 Git 学习参考手册。目的是为学习与记忆 Git 使用中最重要、最普遍的命令提供快速翻阅。 这些命令以你可能需要的操作类型划分，并且将提供日常使用中需要的一些常用的命令以及参数。
本手册将从入门到精通指导大家。 首先，我们要从如何以 Git 的思维方式管理源代码开始。
如何以 GIT 的方式思考（这节可以不用看懂，接着看下面的内容，看完就全懂了。）
懂得 Git，第一件重要的事情就是要知道它与 Subversion、Perforce 或者任何你用过的版本控制工具都有着很大的差别。 通常，忘掉你预想的版本控制方式，改以 Git 的方式思考，能够帮助你更好地学习 Git。
让我们从头开始。假设你正在设计一个新的源代码管理系统。在你使用某个工具之前，是如何完成基本的源码版本控制工作的呢？ 十有八九，你只是在项目到达某些阶段的时候，对项目做一份拷贝。
$ cp -R project project.bak
这样，你就可以在事情变得一团糟的时候很方便的返回到之前的状态，或者通过对比当前的项目与之前的拷贝，看看自己在之后的工作中，都做了哪些修改。
如果你有点偏执，你可能会经常作上面说的事情，或许还会给项目拷贝加个日期：
$ cp -R project project.2010-06-01.bak
如此，你就有了一堆项目在各个阶段的快照，来作比较、查看。使用这种模式，你还可以有效地与人分享项目变更。 如果你会在项目到达一定阶段的时候给它打个包，丢到自己的网站上，那其他的开发者们，就能很方便地下载它，做点改动，并给你补丁回馈。
$ wget http://example.com/project.2010-06-01.zip
$ unzip project.2010-06-01.zip
$ cp -R project.2010-06-01 project-my-copy
$ cd project-my-copy
$ (做了某些修改)
$ diff project-my-copy project.2010-06-01 > change.patch
$ (通过E-mail发送修改补丁)
以此方式，原先的开发者就能将其他人的改动应用到他的项目中去，其他开发者也能了解你做的变更。其实这便是许多开源项目采用过多年的协作方式。
这办法其实很好使，所以假设我们现在想要写个工具，让这个办法更快、更简单。 我们与其实现一个工具以记录每个文件的版本，可能不如去实现个工具以使创建、储存项目的快照更加方便，不用每次都去人肉作整个项目的拷贝。
这就是 Git 的精要所在。你通过 git commit告诉 Git 你想保存一份项目快照， Git 就会为你的项目中的各个文件的当前状态存一份记录。之后，绝大部分的 Git 命令都围绕这些记录展开。 比如查看它们的区别（diff），提取它们的内容，等等。
题外话：RISE 实验室的前身是赫赫有名的伯克利 AMP 实验室，该实验室曾开发出了一大批大获成功的分布式技术，这些技术对高性能计算产生了深远的影响，包括 Spark、Mesos、Tachyon 等。如今，原 AMP 实验室博士生，同时也是 Spark 和 Mesos 核心作者之一的 Matei 已经转身去了斯坦福，并于去年年底推出了以普及机器学习实践为目的的开源项目 DAWN（详见 AI 前线报道 )，而 RISE 实验室也在没多久后推出了志在取代 Spark 的新型分布式执行框架 Ray（详见 AI 前线报道）。
人类有吃吃喝喝的欲望，也有繁殖后代的欲望。而卡耐基梅隆大学的经济学与心理学教授乔治·勒文斯坦（George Loewenstein）指出，好奇心也是如此。我们对学习的无穷欲望，对发明、探索和不断求知的欲望，“理应和其它欲望具有相同的地位”。
但好奇心的奇特之处在于，它似乎不与任何特定奖励有关。勒文斯坦曾经写道：“好奇心的理论之谜在于，人们为何对那些不会带来任何外在利益的信息如此着迷呢？”人们会追求食物、水、性爱、庇护所、休息、财富、或任何让生命多姿多彩、增添兴味的东西。但分析引力的本质、或登上月球，又有什么好处呢？
随着计算机的日益普及，各种应用每天产生的数据量呈指数级增长。如何存储这些数据，有效处理分析这些数据,并从中提取有价值的信息,是当下迫切需要解决的问题。在过去的十年里，NoSQL在软件工程师阵营里越来越受欢迎，其中最重要的实现是MapReduce ，Bigtable,Cassandra，MongoDB,等产品。 它主要用于解决SQL的可扩展性问题。
做成一件事儿不容易，而坑恒在。
鲍捷博士于5月10日在将门创投的线上 talk 中盘点了人工智能项目的大坑小坑，选出了看上去非常反常识的十个经典坑。
这是一篇大实话合集，但别绝望，最后将会放出从二十年踩坑经验中总结出的彩蛋，共勉。
作者介绍
鲍捷博士，文因互联 CEO。拥有20年学术界和工业界的相关经验。美国Iowa State University人工智能博士，RPI博士后，MIT访问研究员，W3C OWL(Web本体语言)工作组成员，前三星美国研发中心研究员，三星问答系统SVoice第二代系统核心设计师。主要研究领域涵盖人工智能的诸多分支，包括机器学习、神经网络、数据挖掘、自然语言处理、形式推理、语义网和本体工程等，发表了70多篇领域内相关论文。是中文信息学会语言与知识计算专委会委员，中国计算机协会会刊编委，W3C顾问会员会代表。2010年以来关注金融智能化的研究和应用，成果有XBRL语义模型，基于知识图谱的基本面分析、金融问答引擎、财务报告自动化提取、自动化监管等。
以下为演讲原文：
以前写的一个NOSQL服务系统的操作日志记录. 由于上个月VPS被重置，导致部署的文件都没有了，把相关的操作日志放在这里，备忘。