他表示，在向官方GitHub DMCA提交的可疑文件中，一个身份不明的人利用GitHub应用程序中的一个漏洞，冒充GitHub的CEO纳特·弗里德曼（Nat Friedman）上传了机密源代码。...但除非“搞出个病毒”，微软根本就不承认这些漏洞的存在。 而且，他早就说过，GitHub提交签名的部分存在严重的设计缺陷，然而如今这件事发生，他们才引起重视。 ? 所以，这位陌生用户是怎么做到的？...——除非提交的信息上有GitHub CEO弗里德曼的GPG签名，否则Git在提交信息时，根本不会确认这是不是CEO本人的提交。...Resynth也表示，由于有闭源软件的存在、以及Git的扩张，让GitHub看起来更像是一个试图“包含开源项目”的平台，而非开源本身。...对了，看完记得来个五连操作，感谢你的鼓励，这个对我真的很需要
如何准备数据、拿到正确格式的数据并导入后续的代码进行分析，是学习和应用过程中的第一个拦路虎。 为什么教程会习惯使用内置数据？...简单省事、便携可重复；这是内置数据的优势之一； 内置数据模式清晰，通常可以获得较好的结果；这是内置数据的优势之二； 别人用这个，我也用这个，这是一个偷懒的做法。 每个人常识不同。...我不太赞成教程里面用使用内置数据，原因是： 对不会读入数据的人不友好； 不利于探索这篇教程用于实际数据时可能会遇到的问题。示例数据无脑运行，自己的数据无显著差异。...示例数据中的整数代表什么意思？ 这个是比较难确定的部分，只有两个判断方法：1) 教程中作者能够提及（这是最准确的方法）；2）凭经验猜测。...这里涉及到另外一个经常会被问起的问题： 我这一步操作需要提供原始数据，还是标准化之后的数据？ 绝大多数情况下，我们需要提供的都是标准化之后的在不同样品之间可比的数据。
可能也有一大部分人知道递归，也能看的懂递归，但在实际做题过程中，却不知道怎么使用，有时候还容易被递归给搞晕。也有好几个人来问我有没有快速掌握递归的捷径啊。...这个等价关系式的寻找，可以说是最难的一步了，如果你不大懂也没关系，因为你不是天才，你还需要多接触几道题，我会在接下来的文章中，找 10 道递归题，让你慢慢熟悉起来。...也就是说，当我们在第二步找出了一个递归结束条件的时候，可以把结束条件写进代码，然后进行第三步，但是请注意，当我们第三步找出等价函数之后，还得再返回去第二步，根据第三步函数的调用关系，会不会出现一些漏掉的结束条件...但是我告诉你，它的等价条件中，一定是范围不断在缩小，对于链表来说，就是链表的节点个数不断在变小，所以，如果你实在找不出，你就先对 reverseList(head.next) 递归走一遍，看看结果是咋样的...不会像今天这样，比较简单，所以呢，初学者还得自己多去找题练练，相信我，掌握了递归，你的思维抽象能力会更强！ 接下来我讲讲有关递归的一些优化。 有关递归的一些优化思路 1.
有人问我我博客的图片是存在哪里的，为什么图片域名和博客域名不一样，是单独为了放图片弄的一个域名吗？ 答：是，也不是。 是 是因为这个域名指向的是七牛云存储，并没有指向我的服务器。...你只需要注册一个七牛的账号，一个域名。 为啥不把图片上传到服务器呢？数据可以写一个脚本定时备份嘛，图片呢？定时备份？数据不得老大了。所以将图片上传至第三方最后记录一个url地址就可以了。...注册完成后，你会看到七牛给了三个测试用的URL。这个也可以访问，但是域名太难记 ? 2、认证后，配置自定义域名，点开CNAME，到域名服务商哪里解析(我用的阿里的) ?...验证成功后，就可以使用域名+图片名称当做你的图片url了 ? 如果你需要添加证书的话，还需要加一个TXT的记录值，上面图片也贴出来要如何添加了。
统计图上，每一行的色带，表示的是一幅图像的预测结果，而横轴的延伸代表平移的过程。 纯色的色带，表示很稳。 混色的色带，表示不稳。...可是，人类需要的或许是正确率又高，判断又坚定的，那种AI。 为何平移就不好了 为什么现在的这些CNN无法兼顾这两项指标？...如果最终用来分类的特征，是表征经过全局池化得来的，那么图像平移应该不会影响到AI的判断。 所以，问题出在哪？ ?...耶路撒冷的团队，在这个概念的基础上，证明了只要满足了shiftablility，全局池化就可以保留平移不变性。 曲线救国可以么 即便在子采样的洪流中，CNN难免随波逐流。...当然，这也和ImageNet数据集里，物体在图像中的位置不够多样化，有关。 ? 于是，团队还用了一个位置更加随机的数据集来测试。发现人类的识别不会受到影响，而CNN还是时而疑惑。
当然了，bad case分析这块我也聊了很多，多分析能发现其中的端倪，知道模型需要什么，该怎么处理，我再放一遍在这里，希望能好好阅读。...在实验室中BERT的效果确实会比常规的textcnn、biltm-crf、ESIM等小模型效果好，但是在很多现实场景优势没那么明显，甚至会不如，大家可以持乐观态度，但请别成为信仰。...增强本质不是增多，不是所有缺数据的问题都是因为数量不足，模型要泛化能力，他的泛化能力来源于数据的泛化，很多时候数据提供的不足那就不会有这么强的泛化，得到的反而是过拟合。...这里背后的逻辑可以参考我这篇文章： 心法利器[45] | 模型需要的信息提供够了吗 训练问题 针对训练问题，其实也就是一个经验的问题了，多弄其实问题就会小很多，大家可以多去看各个论文使用的超参，一般调的差不多基本都不会有的...而文章本身的输出并非是按照这个思路走，而是从一些大家经常问的点深入来讨论，希望能从我的角度和风格来思考和回答问题。
我进来花了好几百快钱了就是搞不懂这个云计算是不是是不是万物想连的意思， 用科技去创新，用互联网去创新的意思。好迷茫哦 我只是一个高中毕业的5年通讯的小破孩， 现在就是干业务，策划。...这个好深奥哦， 有大神带我飞吗 物联网就是把实物和网络想连接的意思，需要搭载物联网需要网络通讯设施强大 有线是基础，无线是拓展。做到随时随地高效办公是不是？ 哦 我玩的太杂了，不纯洁了。
专注于一个小型可重复的工作流将让您隔离问题。 接下来的问题当然是为什么要花10秒钟？缩小问题的第一个也是最简单的方法是将应用程序尽可能靠近SQL Server，在同一台机器上或在同一个LAN上运行。...为此，您还需要运行靠近数据库的应用程序，捕获Wireshark中的数据包，并检查应用程序使用的带宽。同样，请确保您没有运行任何其他本地SQL应用程序，而不是您尝试捕获的其他本地SQL应用程序。...使用的带宽显示为“字节A - > B”和“字节B - > A” 在高延迟网络上运行应用程序时重复捕获，并再次查看使用的带宽。如果两者之间存在较大的差异，那么您可能带宽受限。...，难以配置以获得高性能，而不会在应用程序中引入错误 我们对这些问题进行了大量的研究，同时开发了数据加速器工具，并采用了一种使用机器学习来预测应用程序要做什么的方法，并预取所需的数据，因此它准备就绪因为应用程序请求它...相反，我们已经看到，企业将越来越多的内存或CPU放入SQL服务器，这样做永远不会弥补网络延迟的额外时间。 如果您可以确定工作流程处理时间的真正用途，您可以以正确的方式指导您的时间和精力。
曾几何时，我觉得很兴奋，在如此短的时间内就可以做到这样的高度，让我十分的开心。开发出的内容也完全符合校内应用的需求。我变成了一个别人眼中的“大师”。 但事情并没有往想象的地方发展。...框架用的时间久了之后就发现了一个问题：我真的有学习过吗？我学的内容真的有用嘛，这些框架内的东西能对我今后有帮助吗，当然，这种想法不是一天形成的，还有一个小的故事。...但当有一天在讲授开发经验的时候，当我当着大家的面真的静下心来写我需要展示的一个类的时候，以前用了这么多的框架，我发现在这么多人面前的我已经几乎写不出来一个正确的类了！！...我很兴奋，因为我终于开始创造点东西出来了，虽然他很基本，连接了数据库，封装了几个方法，但是我觉得这距离大师又近了那么一丢丢，每天都是一丢丢，那我还得了哈哈！...于是我又开始新的一轮学习，看大量的书籍，有一天我重新打开Yii框架在我当时看起来很难理解的代码的时候我发现：我居然有点明白它的工作原理，知道整体的架构了！
那么有没有什么办法可以扫描现在 Redis 中是否存在大 Key 的数据吗？...此时就会出现，业务访问延时增大的问题，最大延迟为 25 毫秒。 而且这个访问延迟的情况，不会记录在慢日志里。慢日志中只记录真正执行某个命令的耗时，Redis 主动过期策略执行在操作命令之前。...如果操作命令耗时达不到慢日志阈值，它是不会计算在慢日志统计中的，但我们的业务却感到了延迟增大。...尤其是针对 Redis 这种高性能的内存数据库来说，如果 Redis 中的内存被换到磁盘上，对于 Redis 这种性能极其敏感的数据库，这个操作时间是无法接受的。...总结 以上就是我在使用 Redis 和开发 Redis 相关中间件时，总结出来 Redis 推荐的实践方法，以上提出的这些方面，都或多或少在实际使用中遇到过。
比较AsyncTask、Volley、Retrofit三者的请求时间 使用 单次请求 7个请求 25个请求 AsyncTask 941ms 4539ms 13957ms Volley 560ms 2202ms...Retrofit2.0 完胜 使用 添加依赖 build.gradle compile ‘com.squareup.retrofit2:retrofit:2.0.0-beta4’ 请求范例 以淘宝的ip...，这里表示需要查询的字段为ip //ResponseBody是Retrofit自带的返回类， @GET("http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php...ip") String ip); } ---- 调用接口 //创建Retrofit实例 Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder() //当我们的@...map，注解用@QueryMap @GET("url") Call getInfo(@QueryMap Map params); //post的请求参数是放在请求体中的
摘要 Python已经有将近30年的历史，在过去30年中，Python在运维工程师和数据科学家群体中受到广泛欢迎，然而却极少有企业将Python作为生产环境的首选语言。在最近几年，这一情况有所改变。...随着云计算、大数据以及人工智能技术的快速发展，Python及其开发生态环境正在受到越来越多的关注，技术雷达上和Python相关的技术也越来越多。为什么Python成为了“被选中的语言”？...在Spark刚刚发布的时候，也带了PySpark这样一个接口。虽然底层实践不一定是以Python为主，但是上层接口一定会有Python的存在。 除了主要的数据分析工具以外，还有流程编排。...包括我们在做图像识别的时候，即使用的是OpenCV，但实际上大家用的都是Python的OpenCV库。 早期的自然语言处理都是基于斯坦福的NLTK，而在最新一期的《技术雷达》中我们发现了SpaCy。...对于开发人员来说学习每一项的成本都是非常高的，而对于决策层来说也无法接受让开发团队一切从零开始。 人生苦短，我用Python 幸好我们有Python。
问： 我有一个调用自己的函数: def get_input(): my_var = input('Enter "a" or "b": ') if my_var !...: Type "a" or "b": a got input: a 但是，如果我输入别的东西，然后输入 "a" 或 "b"，我会得到这样的结果: Type "a" or "b": purple You...Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...我该如何修复我的函数呢？ 答： 它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...Python3 documentation 因此，除了在 if 语句中调用 get_input() 之外，还需要返回递归调用返回的内容。
所以，为了更合理更高效的利用物理内存资源，linux内核允许虚拟内存的overcommit，即，例如在上面执行mmap分配虚拟内存时，linux内核并不会严格检查，所有运行中的进程分配的虚拟内存加起来，...那为什么不kill掉第二个进程，而是kill掉第一个呢？ 这个和linux内核中oom killer的选择策略有关，我们直接看源码： ?...我们假设以下场景： 假如，我们有一台机器，上面跑着一个非常重要的服务，比如数据库，或者某个应用进程等。 它非常耗内存，但是正常情况下，它使用的物理内存肯定不会高于实际总物理内存大小。...又因为在不调整oom_score_adj值的情况下，linux内核中的oom killer默认kill掉的，就是占用物理内存最多的那个进程，一般来说，就是我们数据库进程，或其他应用进程，假设这个进程又是线上的一个重要服务...另外也欢迎关注我公众号，主要是结合实际，讲一些linux内核相关的知识。
前言 很早之前，就打算写这一篇文章了(其实有很多源码分析的文章打算写，但是自己太拖延了导致很多文章搁浅了)。我为什么要写这一文章呢？...事情的缘由是同事在SpringBoot项目中有一个A类继承HibernateDaoSupport，但是程序运行总是抛出没有成功注入SessionFactory的错误，后来我debug Spring源码解决了这个问题...这个错误的原因是A类的RootBeanDefinition中的autowireMode的值为0，在AbstractAutowireCapableBeanFactory类中的populateBean方法中没有执行到...image.png 3.此时MyBaseDao的RootBeanDefinition中的autowireMode属性为0，所以不会调用autowireByName和autowireByType中注入MySessionFactory...自己业务中继承HibernateDaoSupport的BaseDao就不会再抛出错误了。
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