分类，指的是根据事物特征，推测类别的过程。 特征是我们观察到的现象，或者是已知的数据。 类别是我们根据特征，将事物做分类的结果。
Dockerfile 是软件的原材料，Docker 镜像是软件的交付品，而 Docker 容器则可以认为是软件的运行态。从应用软件的角度来看，Dockerfile、Docker 镜像与 Docker 容器分别代表软件的三个不同阶段，Dockerfile 面向开发，Docker 镜像成为交付标准，Docker 容器则涉及部署与运维，三者缺一不可，合力充当 Docker 体系的基石。
迭代开发中，经常出现服务端接口还没开发完成的情况，所以经常需要移动端自己在本地造一些假数据。
加菲猫的VFP|狐友会社群的蓝天纺织发来求助，说我有一个XML不知道如何转换为表。
在技术面试的时候肯定都会问到使用了哪些第三方框架，为什么使用它而不用其他的。身边朋友就有这样的亲身经历： 面试官：你们项目中加载图片都是用的什么框架？ 面试者：Glide 啊（内心窃喜） 面试官：为什
在金融风控领域，我们经常会使用到json格式的数据，例如运营商数据、第三方数据等。而这些数据往往不能直接作为结构化数据进行分析和建模。本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。
原始结构的RNN还不够处理较为复杂的序列建模问题，它存在较为严重的梯度消失问题，最直观的现象就是随着网络层数增加，网络会逐渐变得无法训练。长短期记忆网络（Long Short Time Memory，LSTM）正是为了解决梯度消失问题而设计的一种特殊的RNN结构。
在大数据 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中，经常需要从不同的数据源来提取数据进行加工处理，比较常见的是从 Mysql 数据库来提取数据，而 Mysql 数据库中数据存储的比较常见方式是使用 json 串进行存储。
第一，对于神经网络来说，网络的每一层相当于f(wx+b)=f(w'x)，对于线性函数，其实相当于f(x)=x，那么在线性激活函数下，每一层相当于用一个矩阵去乘以x，那么多层就是反复的用矩阵去乘以输入。根据矩阵的乘法法则，多个矩阵相乘得到一个大矩阵。所以线性激励函数下，多层网络与一层网络相当。比如，两层的网络f(W1*f(W2x))=W1W2x=Wx。
在热衷于开发爬虫的日子，我一般都是使用Python。但是我第一个自学的语言是Java，工作也是和Java紧密联系。难道是Java不能写爬虫吗，相反我第一个爬虫程序就是使用Java开发的。
这里需要补充的是，客户端不仅仅是一些简单的操作，它也是会处理一些运算，业务逻辑的处理等。也就是说，客户端也做着一些本该由服务器来做的一些事情，如图所示：
本文是我在中生代技术群分享的话题《创业一年经历的技术风雨》中的第一部分《产品架构与技术选型》的第一部分。 整体架构 我们的产品代号为Mort（这个代号来自电影《马达加斯加》那只萌萌的大眼猴），是基于
刷过Leetcode的都知道，每道题的解法可能不止一种，其中不乏让我们望尘莫及的。不过，这些解法花些时间，我们也能看懂，但是我们常常感叹，我们当初怎么就想不到呢！
OpenSOC是思科在BroCON大会上亮相了的一个安全大数据分析架构，它是一个针对网络包和流的大数据分析框架，是大数据分析与安全分析技术的结合, 能够实时的检测网络异常情况并且可以扩展很多节点，它的存储使用开源项目Hadoop，实时索引使用开源项目ElasticSearch，在线流分析使用著名的开源项目Storm。
有时候，我们可能需要使用嵌套列表解析，这相当于Python中的嵌套循环。这种列表解析有时会令人困惑，这里将用几个简单的例子来帮助理解。
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对于浅拷贝来说，比如一个数组（数组是一种对象），只要我们修改了一个拷贝数组，那么原数组也会改变！
1：开始没想分享的，后来看到有大佬分享如何使用Chrom的工具进行调试，哈哈哈哼，我就借着他的博客写一下我摸索的如何进行前后台数据交互吧（注：反正是自己瞎 捣鼓出来的，也许适合我，and我脑补一下吧，日后忘记了还可以看看，如果不适合看到的各位的话，请绕行，勿喷，谢谢）：那位大佬的博客链接（拉到最下面可以看到他的系列链接，哈哈哈哼）：http://www.cnblogs.com/st-leslie/p/8196493.html 2：当数据传到你的控制层，然后传到了前台，这个时候是个人就想着进行解析数据，但是
Thrift运行时的网络堆栈包括Transport、Protocol、Processor、Server四个部分。如下图所示：
上面是一个 json字符串，有两层， 一层是最外面的，一层是returnObj
这两天在弄Salesforce的报表数据到企业内部数据库的集成需求，这还是第一个Salesforce报表数据集成场景，以前做的都是Transaction的数据，用Salesforce的Public API或者Cast Iron的Salesforce Adapter都能实现，最开始我们找到了Salesforce的Analytic API，是Salesforce的报表数据API，试用了下，用的是REST+JSON，但发现JSON数据很丑，不好解析，看来这个Report API还比较初级；然后又试了Cast Iron的Salesforce SQL Adapter，可以通过SQL语句快速获得数据，而且Cast Iron Handle了Salesforce的Limit，直接配置就OK，但发现嵌套了两层以上的SQL就不Work。无奈之下试了下SOAP API，惊喜发现可以随便组合SQL来取数据，Salesforce就像一个数据库一样可以用SQL查询，而且是基于互联网的HTTP，而不是基于内网的JDBC。
ACL2017 年中，腾讯 AI-lab 提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization(DPCNN)。
首先，并没有完全通用适用于所有公司的封装平衡点，所以平衡点要靠业务的实践来不断优化，这个过程中，建立一条完善的反馈通道是很重要的。
SSL(Secure Socket Layer 安全套接层)是基于HTTPS下的一个协议加密层，最初是由网景公司（Netscape）研发，后被IETF（The Internet Engineering Task Force - 互联网工程任务组）标准化后写入（RFCRequest For Comments 请求注释），RFC里包含了很多互联网技术的规范！
Spring MVC 是Spring Framework 提供的 web 组件 它的实现基于 MVC 的设计模式：Model（模型层）、View（视图层）、Controller（控制层）。
递归是指函数直接或间接调用自身的一种编程方法。调用的过程就是“递”，返回的过程就是归。基本上， 所有的递归问题都可以用递推公式来表示。
该文讲述了如何删除字符串中的公共字符，通过创建一个hash表来存储字符串中每个字符的出现次数，然后遍历字符串，将不需要删除的字符保留，需要删除的字符则用另一个数组存储，最后将修改后的字符串全部替换回来。这种方法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(256)
本文介绍了如何通过shell命令行进行两个文件之间的对比，包括使用cat命令、while循环、for循环以及grep命令等方法。通过这些方法，可以方便地求出两个文件中每行对比的相同内容，并输出结果。
首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
1.ssl协议：通过认证、数字签名确保完整性；使用加密确保私密性；确保客户端和服务器之间的通讯安全 2.tls协议：在SSL的基础上新增了诸多的功能，它们之间协议工作方式一样 3.https协议：https over tls，tls协议是https协议的核心 4.CA：Certificate Authority，也称为电子商务认证中心，是负责发放和管理数字证书的权威机构 对称加密：加密和解密使用相同密钥的加密算法。它的速度快，通常在加密大量数据时使用 非对称加密：需要两个密钥来进行加密和解密，公钥与私钥。公钥加密的只能用私钥解密，反之私钥加密的也只能用公钥解密。通常用于重要信息的安全传输，缺点是速度比对称加密慢很多
在本文中，Facebook人工智能研究院研究员、卡耐基梅隆大学机器人系博士田渊栋以ReLU网络为例，分享了深度学习理论和可解释性方面的研究进展。田渊栋博士提到，在学生-教师设置下的ReLU神经网络中，存在学生网络和教师网络的节点对应关系，通过对这种关系的分析，可以帮助我们理解神经网络的学习机制，以及剪枝、优化、数据增强等技术的理论基础。
学习了mysql的连接层之后，要来看一下mysql的server层了。这一层聚集了mysql的最多的逻辑，包括了请求解析、查询缓存、语义分析、查询优化、各种计算函数、扫描记录、binlog、缓存、锁、内存管理等等。
MySQL的buffer一页的大小是16K，文件系统一页的大小是4K，也就是说，MySQL将buffer中一页数据刷入磁盘，要写4个文件系统里的页。
22年11月14日，Deno发布了v1.28，距离他第一个稳定版本v1.0.0发布（2020年5月13日）已过去2年。
之前的工作中，一直是使用json格式的数据进行数据传输。很少会接触到xml格式的数据。不过因为工作需求，在对接其他产品的接口时，偶尔会遇到需要使用xml格式数据的情况，所以，也得学学如何解析xml。不过个人感觉，还是Json比较容易些啊，第一次解析xml时，我是一脸懵逼的，不过难者不会，会者不难，知道其中的原理和使用方法，其实发现xml也是很简单而且很强大的。
思考：我们技术栈hippy-react，其他业务也有同构小程序的需求，是否可以支持项目一键转小程序，减少重复开发；
Camel 是大众点评开发的软负载一体解决方案，承担了F5四层硬负载后的软负载工作。Camel已成为大众点评网络流量中必不可缺的一层。
我们最常见的http错误恐怕就是404 not found错误了，这回碰到的是400 bad request错误。这个400错误又称语法请求错误。就是说我们的请求语法是不被服务器所正确解析的。那么问题来了，看官可能要说，这么简单的一个ajax请求为什么不被spring mvc解析呢？
梯度消失和梯度爆炸的问题阻止了刚开始的收敛，这一问题通过初始化归一化和中间层归一化得到了解决。解决了收敛的问题后又出现了退化的现象：随着层数加深，准确率升高然后急剧下降。且这种退化不是由过拟合造成，且向网络中添加适当多层导致了更大的训练误差。随着网络深度的增加，模型精度并不总是提升，并且这个问题并不是由过拟合（overfitting）造成的，因为网络加深后不仅测试误差变高了，它的训练误差竟然也变高了。作者提出，这可能是因为更深的网络会伴随梯度消失/爆炸问题，从而阻碍网络的收敛。这种加深网络深度但网络性能却下降的现象被称为退化问题。也就是说，随着深度的增加出现了明显的退化，网络的训练误差和测试误差均出现了明显的增长，ResNet就是为了解决这种退化问题而诞生的。
作为最流行的服务端语言 PHP（PHP: Hypertext Preprocessor），在开发 API 方面，是很简单且极具优势的。API（Application Programming Interface，应用程序接口）架构，已经成为目前互联网产品开发中常见的软件架构模式，并且诞生很多专门 API 服务的公司，如：聚合数据、百度 APIStore 先了解下 API ： 1、API 比开发 WEB 更简洁，但可能逻辑更复杂，API 只返回结果，也就是只完成数据输出，不呈现页面， 2、WEB 开发，更多
计算机网络是个非常复杂的系统。早在最初的ARPANET设计时就提出了分层的设计理念。
2007 年前后，随着 Facebook 的业务发展，流量激增，服务之间的关系变得越来越复杂，他们的工程师开始尝试使用多种编程语言，来提升服务组合的性能、开发的简易性和速度，以及现有库的可用性，他们试图寻找一种透明的、高效的，并且能够沟通不同编程语言的协议框架。不过最后，Facebook 并没有找到适合自己口味的开源软件，同时期的 Protobuf 还处于闭源状态，所以工程师们就开发了 Thrift 这个项目。
引言：随着深度学习的发展，网络模型的深度也随之越来越深，但随着网络模型深度的加深，往往会曾在这随着模型深度的加大，模型准确率反而下降的问题，而深度残差模型的提出就是为了解决这个问题。
astjson曝出代码执行漏洞，恶意用户可利用此漏洞进行远程代码执行，入侵服务器，漏洞评级为“高危”。 风险：高风险 方式：黑客通过利用漏洞可以实现远程代码执行 影响：1.2.24及之前版本 安全版本：>=1.2.28 集团强制要求更新jar包版本，然后各个系统出现各种错误 参考：https://www.cnblogs.com/shoren/p/fastjson.html 参考：https://www.v2ex.com/t/348227 参考：https://blog.csdn.net/weixin_340
MySQL采用buffer机制，避免每次读写进行磁盘IO，提升效率： 《缓冲池(buffer pool)》 《写缓冲(change buffer)》 《日志缓冲(log buffer)》 MySQL的buffer一页的大小是16K，文件系统一页的大小是4K，也就是说，MySQL将buffer中一页数据刷入磁盘，要写4个文件系统里的页。 如上图所示，MySQL里page=1的页，物理上对应磁盘上的1+2+3+4四个格。 那么，问题来了，这个操作并非原子，如果执行到一半断电，会不会出现问题呢？ 会，这就是所谓
在前面的章节，我们讨论了各种JavaScript概念和运行在浏览器上的各种深度学习框架。在本章中，我们将所有的知识付诸于实践，证明该技术的潜力。
在开发Android应用时，相信很多同学遇到和我一样的情况，虽然项目刚开始构架时自认为MVC层级分的特别明确，但最终往往是一个Activity有好几百行代码，而且逻辑和UI显示完全混杂在一起，导致后续项目的维护成本巨大。一个偶然的机会看到有种MVP模式（Mode-View-Presenter）可以比MVC更好的解耦和，然后好奇的研究了下这个模式并尝试在现在项目中进行推广。下面就把自己目前学习到知识总结出来。 MVP模式将分为两篇博客进行总结： （一）Android开发MVP模式解析 （二）Andro
A.n(n+2)/2 B.(n-1)(n+2)/2 C.n(n+1)/2 D.(n-1)(n+2)
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