本书是目前Oracle数据库运维领域不可多得的一本著作，也是为数不多的既有大量实践应用案例又包含实战方法论的著作。
作者根据其多年的运维诊断经验，从数据库如何创建开始，循序渐进地介绍了数据库的启动关闭过程，如何配置监听并连接到数据库，如何对数据库空间进行管理和监控，SGA的调整和优化方法，CHECKPOINT和SCN核心机制，数据库的备份与恢复，数据库性能优化的方法论以及OracleDataGuard的配置和管理等内容。
书中作者结合了大量的真实案例，把自己多年的宝贵经验融入其中，通过一些复杂案例的诊断过程来说明这些简单的原理和知识点，同时，作者并没有简单地停留在案例诊断分析的层面上，而是根据大量案例的经验汇总，把问题的优化、诊断和解决提升到了方法论的层面上，进一步帮助读者知其然，知其所以然。

将简单遗传算法SGA的单点交叉改进为了多点交叉

经典遗传算法(SGA)解非线性最优化问题的原理及其python代码实现

遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
　　遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

典型遗传算法(SGA)解01背包下场的python代码实现，阐发如下：1.付与典型的二进制编码，遴选算子为轮盘赌遴选，交织算子为两点交织，变异算子为反转（单点）变异2.可调的参数为：gen,pc,pm,popsize,n,w,c,W,M3.两种解码方式：带责罚项以及不带责罚项

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。