生活必備咖啡因程式碼-店長Yui大小事

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前端工程師 多一技傍身,多一項籌碼!不分前後端
對於前端工程師來說，MySQL 是後端工程師的技能。可是如果前端工程師也懂一些 MySQL ，不論是求職上會有莫大幫助。
因為在人力銀行網站搜尋前端工程師的職缺，會發現有些公司會把 MySQL 列為前端工程師的必備技能。通常 (非全部) 擁有 MySQL 技能的前端工程師獲得高薪的機會較大。多一項能力，調薪的籌碼就越大。

推薦閱讀：前端工程師的學習路線圖整理

我們就直接切入基礎的

ＭySQL教學 ！本篇先來簡介一下資料庫 4 大基要語句，他們分別是定義資料庫的 DDL (Data Definition Language)、操作資料庫的 DML (Data Manipulation Language)、控制資料庫的 DQL (Data Control Language) 與查詢資料用的 DCL (Data Query Language)。簡介如下：
資料庫定義語言 - DDL (Data Definition Language)
定義資料庫的結構，常見語句有 CREATE、DROP、ALTER。
DROP
丟棄或刪除資料庫。寫法如下：
刪除一個「已經確定存在」的資料庫：
DROP DATABASE 資料庫名稱;
範例：
DROP DATABASE xz;
刪除一個「不確定是否存在」的資料庫：
DROP DATABASE 資料庫名稱;
範例一. 在不確定名為「xz」的資料庫是否存在的狀況下，刪除 xz 資料庫：
DROP DATABASE IF EXISTS xz;

▲ 在命令提示字元使用 MySQL 的 DROP DATABASE 語法

CREATE
創建資料庫或表格。寫法為：
CREATE DATABASE 資料庫/表格名稱;
範例一、創建名為 "xz" 的資料庫：
CREATE DATABASE xz;
範例二、創建名為「FrontEndElements (網頁元素)」的表格，表格有兩個欄目，分別為「element(元素)」、「usage(用途)」；又令「element」的內容限制為 10 個字元、「usage(用途)」則為 32 字元，代碼如下所示：
CREATE TABLE FrontEndElements(`element` VARCHAR(10),`usage` VARCHAR(32));
註：MySQL 本身內建一些具有特定功能的保留字，這些保留字中包含「usage」，與我們欲建的欄目名稱同名，會令 MySQL 混淆導致無法建表 (如下圖)。

▲ 在命令提示字元使用 MySQL 創建的欄目名稱「usage」與保留字重複，而導致無法建表。

為了區分，因此加了反引號，為「`usage`」。
其實 MySQL 的保留字很多，前端工程師不可能每個都記熟。所以寧可在每次創建表格時，都在欄目名稱的左右側加上反引號。如下圖所示：

▲ 在命令提示字元使用 MySQL 創建名為「FrontEndElements (網頁元素)」的表格，表格有兩個欄目，分別為「element(元素)」、「usage(用途)」；又令「element」的內容限制為 10 個字元、「usage(用途)」則為 32 字元

資料庫操作語言 - DML (Data Manipulation Language)
INSERT
新增資料到資料表中。寫法如下：
INSERT INTO 資料表名稱 VALUE('值一','值二');
範例、今天要新增 4 個內容到上述的 "FrontEndElements" 表中，對應的欄目分別為'element'、'usage'：
INSERT INTO FrontEndElements VALUE('HTML','管理網頁的架構');
INSERT INTO FrontEndElements VALUE('CSS','管理網頁的外貌');
INSERT INTO FrontEndElements VALUE('JavaScript','管理網頁的內容以及使用者的操作行為、互動');
INSERT INTO FrontEndElements VALUE('MySQL','資料庫');

▲ 在命令提示字元使用 MySQL 創建 4 個內容，內容的值對應到兩個表格欄目「element(元素)」、「usage(用途)」。

下圖為從 MySQL 叫出表格「FrontEndElements」的所有內容。指令稍後在本文 DQL 段落會講解。

▲ 在命令提示字元使用 MySQL 觀看 FrontEndElements 表中所有內容

UPDATE
更改資料到資料表中。寫法如下：
UPDATE 資料表名稱 SET 欄位名稱='更新後的內容' WHERE 條件敘述;
範例、今天將上述的表格中，'JavaScript' 的 'usage' 修改為 '管理網頁的互動與動態內容'。如下所示：
UPDATE FrontEndElements SET `usage`='管理網頁的互動與動態內容' WHERE element='JavaScript';

▲ 在命令提示字元使用 MySQL 將「JavaScript」的 `usage`欄目中，內容改為 '管理網頁的互動與動態內容'。

DELETE
刪除資料表中的資料。寫法如下：
DELETE FROM 資料表名稱 WHERE 條件敘述;
範例、今天將上述的表格的 'SQL' 刪掉，寫法如下所示：
DELETE FROM FrontEndElements WHERE element='SQL';

▲ 在命令提示字元使用 MySQL 將名稱為「MySQL」的 整欄刪除。

資料庫查詢語言 - DQL (Data Query Language)
查詢資料使用，不會對資料產生任何更動的語句。指令只有一種：
SELECT
撈出表中的資料，例如我們要撈出上述表格的所有內容，寫法如下：
SELECT * FROM FrontEndElements;

▲ 在命令提示字元使用 MySQL 觀看 FrontEndElements 表中所有內容

資料庫控制語言 - DCL (Data Control Language)
控制用戶權限，例如把某個電商網站的管理權、上架權等不同層級的權限，分派給不同的員工。
GRANT
授予權限
REVOKE
收回權限
上述的

ＭySQL教學 語句種類，前端工程師只須看得懂 DDL、DML 與 DQL 就好。下一篇文章會講述 MySQL 中文亂碼的解決方式。請想提升技能的前端工程師多多關注我們的知識庫！
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目錄

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3. Ruby


4. Perl


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人工智慧也在音樂圈闖出了一些名堂!!讓我們看看到底帶來了什麼影響!!

前衛金屬樂團Dream Theater在今年的新歌「Paralyzed」的MV中，預言以AI人工智慧主導的未來
在 AI人工智慧主導我們未來的產業之前，現在已有許多電影、小說、音樂等藝術作品都有以 AI人工智慧為創作主題。來自美國、由柏克萊 (Berklee) 音樂學院高材生主導、也是當今重金屬音樂界中最具有影響力、最具有開創性的前衛金屬樂團 Dream Theater 在今年 2019 發行的第 14 張錄音室專輯 「Distance Over Time」 也是以即將成為主流的 AI人工智慧機器人為主題、未來為時空背景，創作音樂與影像。

Dream Theater 以 AI人工智慧為主題，貫穿 2019 年發行的第 14 張錄音室的專輯 「Distance Over Time」
專輯裡的主打曲目之一「Paralyzed」被拍成音樂錄影帶，以拿著人類骨骸的 AI 機器人為開場，影片中敘述在不久的未來， 人工智慧機器人將會在沒有人類的情況下，持續進化並且透過Python持續生產出更多的機器人。搭配著吉他手 John Petrucci 與鍵盤手 Jordan Rudess 流暢又有淡淡哀傷的小調音色此起彼落、2011 年新加入的鼓手 Mike Mangini 沉重的雙大鼓交錯、還有主唱 James LaBrie 的渾厚歌聲，完美呈現了人工智慧為主流產業的未來。
當代最具影響力的前衛金屬樂團 Dream Theater 目前的 line-up 包含主唱 James LaBrie (中)、吉他手 John Petrucci (右一)、貝斯手 John Myung (左二)、鍵盤手 Jordan Rudess (左一) 與鼓手 Mike Mangini (右二)。(圖片網址：https://metalheadzone.com/wp-content/uploads/2019/03/dream-theater-2019.jpg)
這張專輯推出後也在音樂圈子中獲得許多好評：AllMusic 4顆星、Metacritic 也給予 82 的高分評價，在 2019 年 2 月 22 日發行的當天，iTunes 就把這張專輯列入百大最佳專輯榜中。 而該專輯的封面，是 AI 人工智慧機器人的手握著人類頭骨的畫面，符合著專輯主題 「Distance Over Time」 。沒想到這樣的創意被美國的紐約時報抄襲，該報社發行的雜誌，其中一期封面也是機器人的手握著人類頭骨。可見人工智慧成為產業的趨勢已是不爭的事實，將會主導著各行各業的未來。若你也想在未來卡位 AI 產業，先熟悉 Python程式語言吧！  

Imitation is the highest form of flattery, @nytimes 😄 pic.twitter.com/U5HIzsM441

— Dream Theater (@dreamtheaternet) November 26, 2018
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人工智慧無所不能,現在連電影的票房都能輕鬆預估?


同樣是蝙蝠俠的主題，2005 年開拍的 《黑暗騎士三部曲》 的質感、票房、影評成績遠遠高於 1997 年充斥著大卡司的 《蝙蝠俠4：極凍人》
隨著影視特效、技術的進步，拍片的門檻降低，也大幅增加了影片的產量。同時，雷片的數量也隨之變多。同一系列的電影、劇本，會因為導演、選角、取景的差異而有著截然不同的結果。例如蝙蝠俠系列電影，2005 年開拍的 《黑暗騎士三部曲》 ，高端的質感與磅礡的氣勢與 1994 年大卡司卻粗製濫造的 《蝙蝠俠4：極凍人》 形成極端對比；而票房與風評俱佳的 1984 年經典科幻片 《銀翼殺手》 獲獎連連，2017 年重拍的續集卻票房失利，並沒有因更高成本、名導與高科技的加持而青出於藍。但是在影片開拍前，又有誰能準確預測如何選角才能拍出最好的效果? 因此有一些新創公司，如洛杉磯的 Cinelytic，就研發為電影片商提供分析服務的 人工智慧系統。
同部電影，換角結果如何？AI幫你預測

票房分析AI人工智慧系統 Cinelytic (圖片出處：翻攝自 Cinelytic 官網畫面)
洛杉磯的新創公司 Cinelytic 研發的 人工智慧會藉由機器學習Python來研究往年的電影歷史數據庫，再依據這些電影的主題、特色等資料，交叉分析出這些數據背後隱藏的模式(Pattern)。使用者用這套 AI系統的Python分析時，就像是玩球隊經營模擬遊戲一樣有趣：可以指定角色將 A 演員換成 B 演員，例如把女主角從艾瑪華森換成「黑寡婦」史嘉蕾喬韓森等，再看看會產生什麼樣的變化、預測的票房等。Cinelytic 的 CEO 兼共同創辦人 Tobias Queisser 就舉了一個例子，假設拍攝一部以艾瑪華森為主角的電影，可以用 Cinelytic 的 AI 軟體看看若主角換成珍妮佛勞倫斯會如何。 其實除了 Cinelytic 之外，做出此類電影票房預測系統的還有創立於以色列的 Vault 以及比利時的 ScriptBook 等等。 前者能藉著追蹤電影預告片的線上回饋，預測出哪些族群將會去電影院看這部電影；後者能藉由演算法來分析劇本，預測電影票房是否會獲利。不過根據外媒報導：這些 AI 公司在接受採訪時都拒絕為即將上映的電影進行預測，也許是這些 AI 預測的準確度，其實仍然有不少進步空間。
低估黑馬電影票房 AI仍無法神準預測
票房成績被AI低估的2017年驚悚電影《逃出絕命鎮》
對此，有研究人員指出：這樣的 AI 演算法，只能根據過去的數據分析判斷，但是觀眾的口味與流行文化是不斷改變的，所以對於票房的預測也不見得符合時下潮流。例如 ScriptBook 的演算法曾針對分析 2017 年的驚悚片 《逃出絕命鎮》，雖然成功預測這部電影會獲利，但卻遠遠低估了它的票房 ── ScriptBook 預測該電影有 5600 美元的票房，實際上該片最終票房達到了 1.76 億美元。它也曾低估了 2003 年的獨立電影 《房間》，預測它票房只有一千萬美元，但最後這部電影卻有 2100 萬美元。
20世紀福斯影業和Google 合作的大數據系統「Merlin」分析電影《羅根》最合適的標籤，令人汗顏。 (圖片出處：the Verge)
除了專注於 AI人工智慧的新創公司之外，去年 20 世紀福斯影業也和 Google 合作開發了一套電影預測和推薦系統「Merlin」，也是根據電影的預告片來分析觀眾會喜歡看甚麼樣的電影。他們使用 2017 年的「金鋼狼」電影 《羅根》 作案例分析。大家都知道 《羅根》 是非典型的英雄電影，但是晦澀黯淡的題材，吸引也不會是傳統的漫威粉絲。「Merlin」能分析到這些族群嗎? 很遺憾地，「Merlin」掃描過它的預告片後，只分析到了「樹」、「臉孔_頭髮」、「車」、「男人」、「森林」等。而 Merlin 預測看過 《羅根》 的觀眾還感興趣的 20 部電影除了 X 戰警系列的電影外，還有 《瘋狂麥斯：憤怒道》、 《飢餓遊戲》 等。
Netflix：AI預測為我們省下10億美元
儘管 AI 分析票房的技術仍未成熟，Netflix 當年一戰成名的 《紙牌屋》，就是採取了以大數據來主導電視劇製作的模式，Netflix 曾表示：這套基於用戶習慣的推薦系統，有效提高了收視率，每年能為 Netflix 省下 10 億美元。 不過電影本身，還是一門藝術。究竟用了哪些編劇、演員，會產生哪些化學反應，也是其有趣之處。若當年威爾史密斯同意演出了 《駭客任務》 的 Neo 一角， 《駭客任務》 是否還是電影史上的科幻經典呢? 若當時 《樂來越愛你》 的女主角沒從艾瑪華森換成艾瑪史東，是否還會得到奧斯卡最佳女主角獎? 這種陰差陽錯造就的經典，也是電影的魅力之一。而 AI 人工智慧所能發揮的最大功用，應該就是當作參考、也消除一些不必要的風險吧！
 
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