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研究人员表示，这一进展可能会给设计机器人形状领域注入一定的计算机辅助创造力。
计算机辅助创造力
机器人是为了完成各种任务而建造的，但是它们的总体形状和设计往往非常相似。
例如，当人们想到建造一个需要穿越各种地形的机器人时，会立即把想到四足动物，比如一种像狗一样，有四条腿的动物。但是这是否真的是最佳设计呢？并没有人知道。
因此，来自 MIT 的团队推测，更多创新的设计才可以改善机器人的功能。他们为这项任务建立了一个计算机模型，这个计算机模型不会受到先前惯例的过度影响。虽然创新是目标，但该模型必须制定一些基本标准才可以保证正常的工作。
研究人员认为，如果人们可以用任意的方式连接机器人的这些部件，那么最终会陷入到混乱当中。
为了避免这种情况，研究团队开发了一种“图形语法（Graph Grammar）”，这是对机器人组件排列的一系列约束。例如，相邻的支腿应该用一个关节连接，而不是用另一个支腿相连。这样的规则确保至少设计是在初级水平上，每个计算机生成的设计作品都是可以工作的。
那么做一名DBA需要掌握哪些基本技能呢?
熟悉Linux操作系统、类Unix操作系统、熟悉基本存储、备份带库以及第三方备份软件(NBU or TSM等)，当然，你要说这些都不会能不能做DBA，能，很难
作为一个DBA，就跟运维必须精通脚本一样，DBA必须熟悉各种SQL命令，以及各类数据库自身的命令，这个没啥可解释的，不会这些，你连用都不会用，又何论能做一个DBA
掌握了上述这些基本的SQL及命令，就可以开始正式了解数据库了，那么，应该对数据库的体系结构，有一个深刻的，熟悉的认知和系统的学习，这块，学习的越深，对你日后做DBA时候的，去维护数据库出现的问题就越得心应手
备份恢复是一个DBA必须要做的事情，而且要做好，如何去考虑备份策略，编写备份脚本，恢复演练，故障切替等等
发现一个很奇怪的现象，就是甭管什么级别的DBA，甚至就特么不是真正做DBA的，总喜欢用优化这个词来标榜自己多牛逼，多厉害，可是，优化的真正意义在于啥? 如何做优化? 参数优化?索引优化?SQL优化?这些都离不开基本功以及对业务的了解，做技术的人，总是不喜欢花时间去了解业务，那你做技术的意义在哪里呢?
集群还是复制(主从)，灾备还是迁移，这些技术，都建立在你真正对整体数据库的体系结构以及基本原理非常熟悉以后，再去考虑，不是你会装个RAC，弄个MHA就算你会集群，会主从，会牛逼的架构了，狗屁啊，出了问题，你连日志都不会查
试想，有几个人，做着DBA也好，运维也罢，真正懂你维护的到底是什么服务器，用来做什么的，里面的库里到底有多少张表，每个表都是做啥用的，每天的业务主要用到了哪些表，这些表有没有很好的做索引，索引是否合理，大表有没有做分区，表的设计是否符合规范，表之间的关联关系是否能够更简便，
做技术要有一颗谦卑的心，空杯心态，不要觉得自己很牛逼，很多东西，在选择之前，先想想，自己真的喜欢么? 能为此付出多少努力? 坚持多长时间? 只是看重这个职位带来的薪资，还是真的想做这份工作?如果遇到了挫折，自己该如何去面对和解决?我现在掌握哪些技能?有哪些核心竞争力?清楚这些以后，再面临选择的时候，我们才不会迷茫
对于职场上的新人来说，衷心的希望大家多了解业务和行业，多看行业新闻，想想新闻背后的价值和影响;多了解产品和用户，如果你的产品你自己都不熟悉，怎么能让用户满意? 你对你公司的产品都不清楚，做什么的都不知道，那么第一波被裁员的一定是你!
在职场的前三年，甚至前五年，没有必要刻意的攒钱，而更应该去投资自己，去做一些增加见识，开阔眼界的事情，不要为了攒那点微不足道的钱，整体紧张兮兮的，把身体搞垮，把精神搞垮(话说我身边真的有这样的人，很可悲)
请用比花在技术学习上更多的时间和精力去熟悉业务，了解行业，不要傻干，多了解一些本职工作之外的事情，学会跟各部门沟通，学会跟业务部门打交道，真正多聆听他们的声音，了解他们的真是需求，这样才能更好的去做好技术支持工作
（编辑：广元站长网）
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