偶尔也会有人把 Shell 和 Terminal（终端）混淆，但这和本文关系不大，暂且略过。 如果你能解释清楚上面两段代码输出结果的话， 那大概你可以跳过这篇文章后续的内容了。 我先来分解下这段代码中涉及到的主要知识点。 变量声明 变量声明有很多种办法， 但是其行为却各有不同。 (MoeLove)➜ ~ declare -i bar=1+1 (MoeLove)➜ ~ echo $bar 2 但要注意的是，增加整数属性后，如果将字符串赋值给它，则会出现解析失败的情况，即：将值设置为 expr 2 \< 1 0 bc 命令 按定义来说，bc 其实是一种支持任意精度和可交互执行的计算语言。 但这种方式不够高效。 这里介绍一种比较直观的，也比较方便的用来调试 shell 代码的办法。以下是一段示例 shell 代码。 (MoeLove)➜ ~ cat compare.sh #!
；并且在多节点中锁的设计，及多节点同时崩溃等各种意外情况有自己独特的设计方法； 此博客或者官方文档的相关概念： 1.TTL：Time To Live;只 redis key 的过期时间或有效生存时间 2 注意点（Safety arguments）: 1.先假设client获取所有实例，所有实例包含相同的key和过期时间(TTL) ,但每个实例set命令时间不同导致不能同时过期，第一个set命令之前是T1 ,最后一个set命令后为T2,则此client有效获取锁的最小时间为TTL-(T2-T1)-时钟漂移; 2.对于以N/2+ 1(也就是一半以 上)的方式判断获取锁成功，是因为如果小于一半判断为成功的话， ;否则无效 系统有活性的三个特征 1.能够自动释放锁 2.在获取锁失败（不到一半以上），或任务完成后 能够自动释放锁，不用等到其自动过期 3.在client重试获取哦锁前（第一次失败到第二次重试时间间隔 所以在锁完全有效性和性能方面要有所取舍; 3.有效解决既保证锁完全有效性及性能高效及即使断电情况的方法是redis同步到磁盘方式保持默认的每秒，在redis无论因为什么原因停掉后要等待TTL时间后再重启
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SAP校验是对在系统输入的数据按照规则设定检验是否正确，可以按抬头、行项目或完全凭证来判断,然后根据Validation设置的消息类型决定凭证是否允许保存（取消、错误、警告、信息）,通过事物码OB28和 校验步骤： 1、事务代码SE38，将程序 RGGBR000复制为ZRGGBR000 2、事务代码GCX2，维护应用区域GBLR退出程序ZRGGBR000 3、事务代码GGB0，维护有效性验证。 替代步骤： 1、事务代码SE38，将程序 RGGBR000复制为ZRGGBR000 2、事务代码GCX2，维护应用区域GBLS退出程序ZRGGBR000 3、事务代码GGB1，维护替代。 ，直接写入替换值，可写出口程序. 4)替代可以在用户输入数据时方便地使用 确认与替代的操作 最后记住激活替代GGB4/OBBH OKB9默认设置优先权大于替代 GGB1，替代优先权大于手工输入 ? 2. 尝试你需要替代的字段是否可以在调用点1 抬头或2 行项目实现。 3.
二、什么是 Form 相信大家在日常开发中已经对 Form 表单的使用已非常精通了，但非常值得一提的是，可能大家对“Form的定义是什么？什么时候我们会选择用 form ？”这个问题却往往回答不好。 if (value.length <= 2) { callback('长度至少大于2') } if (value ! API 回顾如下： 示例场景1: （标签引擎项目） 场景描述：表单在第一次自定义校验时失败报错，经排查为在校验的时刻账号权限不足，此时我们给予该用户应该具备的权限（此时弹窗未关闭），再次点击确定发现并无效果 问题分析：从 antd 的使用角度来讲，有域值错误时不应当再继续进行后续操作，但存在这种极限情况，问题是由于自定义校验结果产生，而此自定义校验是存在时效性的，所以此时我们应该让自定义校验具有准确性，使用 业务处理逻辑 ... **/ }) }) } 虽然问题是解决了，确实从上到下执行了 form 的校验，但仔细看代码其实是存在先后顺序的，相当于是先对 levelForm
分类预测指通过向现有数据的学习，使模型具备对未来新数据的预测能力。对于分类预测有这样几个重要，一是此模型使用的方法是归纳和提炼，而不是演绎。 这样，分枝准则涉及到两方面问题：1、如果从众多输入变量中选择最佳分组变量；2、如果从分组变量的众多取值中找到最佳分割点。 可见随着决策树的生长和样本数量的不断减少，越深层处的节点所体现的数据特征就越个性化，可能出现如上推理规则：“年收入大于50000元且年龄大于50岁且姓名叫张三的人购买了此产品”。 它认为： 1、信息传递由信源、信道和信宿组成； 2、传递系统存在于一个随机干扰环境中，因此传递系统对信息的传递是随机误差的。 你无法判定此样本分到哪个组中去，C5.0的处理是将其分到所有组中去。但其权重不再为1，而为此组样本数占总样本数的比例。
最近在准备优化日志请求时遇到了一些令人疑惑的问题，比如为什么响应头里出现了两个 cache control、为什么明明设置了 no cache 却还是发请求，为什么多次访问时有时请求里带了 etag，有时又没有带 1、缓存的分类 缓存分为服务端侧（server side，比如 Nginx、Apache）和客户端侧（client side，比如 web browser）。 Private指示对于单个用户的整个或部分响应消息，不能被共享缓存处理。这允许服务器仅仅描述当用户的部分响应消息，此响应消息对于其他用户的请求无效。 如果某些文件会被定期生成，当有时内容并没有任何变化，但Last-Modified却改变了，导致文件没法使用缓存 有可能存在服务器没有准确获取文件修改时间，或者与代理服务器时间不一致等情形 Etag是服务器自动生成或者由开发者生成的对应资源在服务器端的唯一标识符 3、用户行为与缓存 浏览器缓存行为还有用户的行为有关，如果大家对 强制刷新（Ctrl + F5） 还有印象的话应该能立刻明白我的意思~ 用户操作 Expires/Cache-Control Last-Modified
1xx：请求收到，继续处理 2xx：操作成功收到，分析、接受 3xx：完成此请求必须进一步处理 4xx：请求包含一个错误语法或不能完成 5xx：服务器执行一个完全有效请求失败 1xx：请求收到，继续处理 此代码与响应 GET 和 HEAD 请求的 301 代码类似，会自动将请求者转到不同的位置，但您不应使用此代码来告诉 Googlebot 某个网页或网站已经移动，因为 Googlebot 会继续抓取原有位置并编制索引 303(查看其他位置)请求者应当对不同的位置使用单独的 GET 请求来检索响应时，服务器返回此代码。对于除 HEAD 之外的所有请求，服务器会自动转到其他位置。 此代码与响应 GET 和 HEAD 请求的 301 代码类似，会自动将请求者转到不同的位置，但您不应使用此代码来告诉 Googlebot 某个页面或网站已经移动，因为 Googlebot 会继续抓取原有位置并编制索引 404(未找到)服务器找不到请求的网页。例如，对于服务器上不存在的网页经常会返回此代码。
关于LSTM相关的知识，大家可以去其他地方补。 在该文章中，研究者没有使用特殊的初始化方法等，也能够训练上千层的网络。但为什么这篇文章没有resnet火呢？ 总之，为我们所知道的就是下面的式子 y = H(x,WH) + X，此所谓残差连接，skip connection。 2为什么要skip connect 那为什么要这么做呢？ G的梯度 = (1.2-1.1)/1.1 而残差网络F的梯度 = (0.2-0.1)/0.1 因为两者各自是对G的参数和F的参数进行更新，可以看出这一点变化对F的影响远远大于G，说明引入残差后的映射对输出的变化更敏感 文【3】的研究直接表明训练深度神经网络失败的原因并不是梯度消失，而是权重矩阵的退化，所以这是直接从源头上挖了根？ ? 第2种(图b),输入对称的权重矩阵，那输出W一样不具备这两部分的鉴别能力，添加残差连接(蓝色部分)可打破对称性。第3种(图c)是图b的变种，不再说明。
|导语编写了大量的单元测试，覆盖率和稳定性提升的同时，却忽略了单测的目的性。我们无法衡量这些单测用例是否可以在问题发生的时候真正起到作用。 背景 为什么要评估测试用例的有效性？ 基于故障复盘的模式成本太高，单测被认为是一种形式，无法有效起到作用。我们希望能够主动创造问题来评估测试用例的有效性，并可以根据发现的问题改进我们的单测用例。 Case1: ? ? Case2: ? Case3: ? ? Case4: ? Case5: ? 7. 赋值语句 变异体出现在赋值语句中，但断言并未包含此部分。 解决方法：增加此部分断言 ? 9.边界值问题 变异体出现在边界值位置，但测试用例数值随意，未使用边界值设置。 截止目前，变异测试对信息流后台Go项目单测质量和有效性有明显的提升效果。
(1)利用正则表达式匹配的回溯之正则表达式匹配原理：NFA 正则表达式：(a|b)*abb对应的NFA,匹配算法需要尝试每一条路径，直到找到一条匹配路径。尝试所有路径失败则匹配失败。 *from ：正则只关注‘Select id,namefrom’， 忽略了上下文的信息。在做注入判断时，对输入进行片面的理解，导致误报 Improved ： 整个输入作为一个整体，尝试理解意图。 基于语义检测的WAF(抽象攻击语义): 输入是否有效代码 执行了什么动作 动作是否有危害 基于语义检测的WAF—实现: 用户输入->词法分析->语法分析->攻击语义检测->攻击语义抽象 基于语义检测的WAF —优缺点 优点: 运营成本低,高准确率,低漏报 缺点: 应急响应慢,语义抽象依赖人,开发成本很高算法优化; 基于统计的机器学习WAF—异常模型 思路: 1.正常的请求总是相似;2.异常却各有各的不同 优点 攻击语义的深度学习网络 用户输入 -> 深度学习的攻击语义检测模型 攻击语义的深度学习网络? 为什么深度学习、RNN： • 深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现攻击语义的逼近。
众所周知，detector主要分为以下两大门派： - one stage系 two stage系 代表性算法 YOLOv1、SSD、YOLOv2、YOLOv3 R-CNN、SPPNet、Fast R-CNN 那为什么one-stage系无法避免该问题呢？ 因为one stage系的detector直接在首波生成的“类别极不平衡”的bbox中就进行难度极大的细分类，意图直接输出bbox和标签（分类结果）。 而原有交叉熵损失(CE)作为分类任务的损失函数，无法抗衡“类别极不平衡”，容易导致分类器训练失败。因此，one-stage detector虽然保住了检测速度，却丧失了检测精度。 文章也对于 γγ\gamma 的取值做了一番实验： ? 在实验中，发现 γ=2，α=0.25γ=2，α=0.25\gamma = 2，\alpha = 0.25 的取值组合效果最好。 虽然看起来只是一个公式（冰山一角），但其实是来源于FAIR对于类别不平衡根本原因的深刻洞察和分析（海平面下的部分）。 指出问题的意义远大于解决问题。
而纯粹的方法级别单元测试，在我们看来性价比并不高（以笔者实践案例来看，测试开发代码比约为3 : 1），如果我们将单元测试的概念更加泛化，我们可以做到更加有效的测试，这里的有效包含两部分：一是有效率，二是有效果 单测意识缺失 那么，为什么开发同学不做单元测试呢？是和上文提及的一样，因为对自己的代码已经有足够的信心么？又或者，是因为并没有做单元测试的自驱力呢？ 确实对已有项目的改造并非朝夕的事情，建议可以从四方面逐步来实现：1）与历史功能相比，优先增量代码进行单元测试编写，保证新加入的代码都能得到验证；2）对于新需求实现过程修改旧模块代码部分，进行单元测试编写 没有任何断言验证的用例永远不会失败，但也没有任何意义，每一个单元测试，必定带有明确的验证目的，其输入与断言都应该是明确可预期的。 这部分代码实现自动化的成本会远大于发现问题的收益，建议不进行覆盖。
，但这里为什么只需要前序遍历结果就可以得到后序遍历结果？ 思路分析 你可以选择用给出的输入构造出一棵二叉搜索树，然后再对这棵树进行前序遍历，判断得到的结果是否和输入一致，如果不一致，那就输出 NO，如果一致就输出这这棵树的后序遍历结果。 ，扫描前序序列，遇到比根小的就i++，会停在9的位置； j从右往左，扫描前序序列，遇到比根大于或等于的就j--，最后会停在7的位置 这样一次扫描后，应该满足 j + 1 == i，对于每一个二叉搜索树的前序遍历都应该满足这个特点 上面的过程是针对于 把输入序列当作二叉搜索树的前序遍历进行的，如果要把输入序列当作镜像树的前序遍历序列呢？ = j + 1) return; // 对左子树执行此操作 GetPost(root + 1, j); // 对右子树执行此操作 GetPost(i, tail);
Jax 中的代码如下： def loss(θ): return loss_1(θ) + loss_2(θ) loss_derivative = grad(loss) for gradient_step α，并运行了以下代码： def loss(θ, α): return loss_1(θ) + α*loss_2(θ) loss_derivative = grad(loss) for gradient_step 为什么这种方法有时有效，有时却无法提供可调参数？为此，我们需要更深入地研究一下以下两个动图之间的差异。它们都是针对相同的问题，使用相同的损失函数生成的，并且正在使用相同的优化方法来优化这些损失。 但是，当帕累托前沿为凹形时，该方法似乎不再有效。 为什么凹帕累托前沿面的梯度下降优化会失败？ 通过查看第三个维度中的总体损失，可以发现实际上是用梯度下降优化了损失。 研究中往往是运行一个完整的优化过程，然后确定是否满意，再对超参数进行微调。重复此优化循环，直到对性能满意为止。
3.计算整个获取锁的过程总共消耗了多长时间，计算方法是用当前时间：t2，减去第1步记录的时间:t1（即：t = t2 - t1）。 即：T = T - t. 5.如果最终获取锁失败了（可能由于获取到锁的Redis节点个数少于N/2+1，或者整个获取锁的过程消耗的时间超过了锁的最初有效时间），那么客户端应该立即向所有Redis节点发起释放锁的操作 设想发生了如下的事件序列： 1.客户端1成功锁住了A, B, C，获取锁成功（但D和E没有锁住）。 2.节点C崩溃重启了，但客户端1在C上加的锁没有持久化下来，丢失了。 3.节点C重启后，客户端2锁住了C, D, E，获取锁成功。 这样，客户端1和客户端2同时获得了锁（针对同一资源）。这个问题，和redsi的持久化有关。 这在客户端看来，获取锁的请求由于超时而失败了，但在Redis这边看来，加锁已经成功了。因此，释放锁的时候，客户端也应该对当时获取锁失败的那些Redis节点同样发起请求。
比如我曾经看过有人在写计算器kata程序的时候，将其中的一个测试命名为“return 3 when add 1 and 2”，这样的命名其实掩盖了测试用例背后的真实意图——传入两个整型参数，调用add方法之后得到的结果应该是两者之和 整个分析和构造的过程中，都没有涉及具体的数据，这样会强制我们揣摩输入数据可能的模样，而且也能避免测试意图被掩盖掉——正如前面所说，return 3 when add 1 and 2并不代表什么，return 举个例子，假如我们有一个接收自然数并直接返回这个参数的方法identity-nat，那么对于输入参数而言，全体自然数都互为等价类，其中的一个有效等价类可以是自然数1；假定入参被限定在整数范围，我们很容易找到一个无效等价类 这个测试尝试对100组生成的自然数（nat-int?）进行测试，但首次运行就发现代码发生过变动。失败的数据是0，而且还给出了最小失败集[0]。 我们常常会发现，在写完上组测试用例的实现之后，无需任何改动，下组测试照常能运行通过。换句话说，实现代码可能做了多余的事情而我们却浑然不知。
3.计算整个获取锁的过程总共消耗了多长时间，计算方法是用当前时间：t2，减去第1步记录的时间:t1（即：t = t2 - t1）。 即：T = T1 - t. 5.如果最终获取锁失败了（可能由于获取到锁的Redis节点个数少于N/2+1，或者整个获取锁的过程消耗的时间超过了锁的最初有效时间），那么客户端应该立即向所有Redis节点发起释放锁的操作 设想发生了如下的事件序列： 1.客户端1成功锁住了A, B, C，获取锁成功（但D和E没有锁住）。 2.节点C崩溃重启了，但客户端1在C上加的锁没有持久化下来，丢失了。 3.节点C重启后，客户端2锁住了C, D, E，获取锁成功。 这样，客户端1和客户端2同时获得了锁（针对同一资源）。这个问题，和redsi的持久化有关。 这在客户端看来，获取锁的请求由于超时而失败了，但在Redis这边看来，加锁已经成功了。因此，释放锁的时候，客户端也应该对当时获取锁失败的那些Redis节点同样发起请求。
译文出自：登链翻译计划[1] 译者：Johnathan[2] 校对: Tiny熊[3] 本文是 Solidity 中进行数学运算系列文章中的第三篇，这篇文章的主题是: 百分数和比例运算. ? 使用 SafeMath 也并啥用，因为它可能导致即使最终计算结果在 256 位以内，交易却失败。在上一篇文章中，我们称这种情况为“假溢出”（phantom overflow）。 对于较小的 和 ，当 时，这没有区别，但是对于较大的 和 会产生错误的结果。所以第一个问题是： 我们该如何避免溢出? 思路：不让它溢出。 在此实现中，假溢出仍可能存在，但仅在最后一项b * d / z中。但是，只要保证 ，此代码就没问题，因为 和 都小于 ，这保证了 可以容纳 256 位。 以下代码基于Remco Bloemen[5]提出的惊人数学发现，如果您喜欢此代码，请为他的“数学”文章鼓掌 ?。
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