近期在收集处理大量的数据，通常是把 XML/文本格式的数据转为关系型，结构化的的数据，能够方便导出直接进行分析，尤其是导出能直接被 pandas 分析的格式（csv/json）。因此需要使用一个在 Python 下的 mysql 处理库，既然找了处理库，也干脆一步到位，直接选一个支持 ORM 的库。于是，就选择了 SQLAlchemy。用了一段时间后，写个记录来记下这段时间用到的常用的东西。
SQLAlchemy 是 Python 编程语言下的一款开源软件。提供了 SQL 工具包及对象关系映射（ORM）工具，主要能满足一下的需求：
在国庆前夕，保研的事情尘埃落定，最终被南大计科录取，将进入软件质量研究所，内心的失学焦虑才得以缓解大部分。在国家推免系统接受拟录取的时候，我与绝大多数保研党一样，内心异常兴奋，而到了第二天之后，这种兴奋已经变成了平静以及后续事情的焦虑。为了以后不至于忘却这一件重大的事，遂打算写下一篇流水账来回顾一下这段保研的历程，抒发一下相关的情感，另外也可作为后来人的一点经验和参考。大家可以当作故事来看看（主要是给自己看看），不想看的可以跳到最后看看经验。
……想找点云计算的网课来看看，无意中发现了这个不错的mooc：CS169.1X 云计算与软件工程。内容涵盖云计算概念，软件工程的相关理念，以及如何通过云计算满足软件工程的需求。遂打算深入学习一下，并做了如下笔记（持续更新）。
……一般的异常检测问题为：对于给定的一系列样本，给出一个新的测试样本，判断该测试样本是否属于这系列已知样本/该样本是否异常样本。
例如：对于一批正常的引擎，监测带有一系列的数据（散热，震动强度），对于一个新的引擎，测得相关的数据，判断其是否异常引擎。
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