一 : sql更新语句 有两个表A和B,A表中有A1和A2两列,B表中有B1和B2两列,A2和B2中有数据样的,现在想只要A2和B2一样,那就把A1的内容更新成B1的内容,这个语句如何写

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update B set B.B1=A.A1 from A,B where A.A2=B.B2

二 : 只有一个地球主要内容

只有一个地球主要内容

　　我读的第三本书就是《只有一个地球》，当我读到“地球所拥有的自然资源也是有限的。人类生活所需要的水资源本来可以不断再生的，长期给人类作贡献。”[www.61k.com）这一部分时，我陷入了深思。

记得小时候，爷爷经常会带我到山上玩，站在山坡上放眼望去，葱郁的树林，碧绿的麦田，清澈的小溪尽收眼底。那是我的家乡是最美的地方。

可是，不知道是怎么回事，这里的水资源受到了人为的污染，水变得很脏，现在麦田只剩下空旷旷的荒地，由于水极度变脏，爷爷奶奶经常每天去村口提水，而且要好多次才提满罐。

由于人类随意毁坏自然资源，乱砍滥伐，破坏植被，加上各种污染，使水在自然界的循环遭到破坏。“不但使水资源不能再生，还造成一系列的生态灾难，给人类生存带来了严重的威胁。”是啊，就这样长期恶性循环下去，以后会是什么样?地球可能滴水不见，到处是裂缝，人们也由于喝不到水而死亡。更可怕的是，人类可能会从地球上消失。

“水是生命之源!”爱护地球吧!这是我们共同的家园;爱护地球吧，这是我们共同母亲!

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三 : 只要有大地和蓝天

只要有大地和蓝天

儿子考试失利了，闷闷不乐。

父亲并不言语，只是一边磨镰刀一边催促儿子吃饭。儿子没有胃口，随便扒了几口就草草了事。午后，父子俩去割麦。麦子长在丘陵地，面积不大，地形又复杂，只能手工操作。不到半个小时，儿子汗流浃背，他停下来看着自己斜前方两三米开外的父亲。今天的阳光不算最毒，太阳时而还在厚厚的云层里磨蹭一会儿，所以，是割麦的好天气。父亲身材瘦小，身体前弓，后脖颈被晒得黝黑。奇怪的是父亲没有流过多的汗，收镰放镰很有节奏，刷刷——刷刷——。

儿子本想提议休息会儿，但看到父亲的精神头很好，也就只好作罢。他是个要强的男孩，从不轻易叫苦，看看自己和父亲落下的距离越来越大，他赶紧低头割麦。那天下午，他使出了所有的力气，几乎累得抬不起头，却始终没有赶上父亲。父亲似乎永远是不慌不忙的，割到畦那头，还有充足的时间抽上两支烟。他抽烟也不愠不火的，缓缓地吐着烟圈，眼睛却盯着自己看。抽完后，父亲重新开镰，刷刷——刷刷——。儿子几乎没有歇息的机会，因为，他不想让父亲看不起自己，好歹自己也是一个男人了，他要赶上父亲。他的镰刀没有放下一刻钟，只是没有什么节奏，时快时慢的。他不停地用毛巾擦汗，最后干脆脱掉T恤，光着膀子大干起来。

地块不大，他们在天黑之前顺利收工。把麦捆逐个背到坡下的车上时已是前半夜了，凉意袭来，他接连打了两个喷嚏。父亲装车也是不紧不慢的，仿佛不知道现在已经是夜里了。装好后，父亲在前面拉车，他在后面推，一番颠簸后，终于到了家里。

他已经没有力气吃饭了，倒头便要睡。父亲叫住了他：“饭还是要吃的，身体是本钱，吃饱饭好干活。就像割麦，要把握好火候。过日子也要有气度，急不得。有了节奏，一切都会顺心如意。”他硬着头皮坐下来吃饭。“中午你吃得太少了，下午干活就没有足够的力气。如果这一顿你不吃饭，明天上午打麦时你就更没有力气。”父亲说得很慢，很中肯，语重心长的。“我是农民，对生活没有什么过高的奢望，但我从不沮丧，因为，我有大地和蓝天，这就够啦。有大地，我就可以播种；有蓝天，我就可以收获。没有什么会让我恐惧，农民有农民的活法。”那天，他吃得很多，吃得很慢，一边吃一边想。想什么呢？他也不知道，也许什么都没有想。( 文章阅读网：www.61k.com )

但是，第二天，他精神很好，活儿也干得很麻利。他知道，干活不能急躁。一个多月后，他说要去市里一家有名的汽修学校学习，父亲依旧没有说什么，只是递过来一个信封，里面是一万块钱。他知道，父亲交给自己的是种子，自己要认真播种，辛勤耕作，他期盼着自己也像父亲收获麦子那样拥有自己的劳动成果。

是呀，其实并没有什么可怕的，只要有大地和蓝天，生命里就有了一半的保证。

四 : 只要一天就可以搭建测年龄网站How-Old.net？内容详解

　　近日微软推出了一个神奇的页面——How-old.net，通过传照片猜年龄迅速刷爆朋友圈。上线几个小时，已经测试了超21万张图片，由于推测存在不小误差，不少名人都被“玩坏了”，微软认为同年的林志颖和郭德纲年龄差了一个吴奇隆。那么当科技大佬们遇到“How-old” 会如何呢?

　　参考 Fun with ML, Stream Analytics and PowerBI，内有详细说明。

　　这个 demo 是我们 IMML 部门(Information Management and Machine Learning)做的，主要组件是：

　　1. Azure Machine Learning 平台以及其 gallery 中的 face api。Microsoft Azure Machine Learning Gallery

　　2. 实时统计用的是 Azure Event Hub 和 Azure Stream Analytics，后者可以在前者的事件流上使用类 SQL 的语句来执行一个 Near Realtime 的统计，比如每 10 秒内的访问次数和结果分布。

　　其实本 demo 主要目的是展现 ASA 以及 PowerBI 的实时统计展现能力，其中 ASA 刚刚 GA(general availability)，Machine Learning 和 face detection api 是之前就已经有的东西了，没想到大家都关注人脸识别去了。

　　程序员们，你们只需要 1 天时间就可以建立类似的网站。利用微软发布的 face detection api，只要几下 rest api 调用就可以得到结果了。这里有很详细的 how to 来教你如何调用这些 api：Microsoft Project Oxford How-to detect faces from an image。而且，识别年龄和性别只是一个小功能，这套 api 还包括识别两张照片是不是同一个人，以及识别出某个具体的人等高级功能。

　　Age estimation via face.

　　1. Face detect，检测图片中人脸的位置，cascade adaboost 是最常用的方法。

　　2. Face alignment，图像对准，确定一些关键的点的位置，比如眉毛，眼睛，鼻子，嘴角等，确定这些点之后可以确定人脸区域，倾斜的也可以。

　　3. Feature extract，有了 face region 之后，开始提取 feature，形状 shape，纹理 texture，几何 geometry 信息是最关键的 feature 了。

　　4. Train，有了大量 feature 数据以及对应的年龄数据，建立一个 model 开始训练。SVM， linear regression 等等。

　　5. Age estimation，新来一张图片，获取 feature，根据 4 获取的训练参数，估计年龄。

　　目前看到一些 paper 给出的 MAE(Mean absolute error)可以到 4-5 岁，但都是基于实验室数据，微软的也试了一下，variance 有点大。

　　微软本来是为了宣传云计算，估计年龄应该只是一个噱头。

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