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Shell 脚本避坑指南（一）

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 #!

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浏览器 HTTP 协议缓存机制详解

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

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Redlock（redis分布式锁）原理分析

；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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Redlock（redis分布式锁）原理分析

；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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决策树原理与应用：C5.0

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。

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Go Testing By Example--Russ Cox在GopherCon Australia 2023的演讲

几年前，我在开发新的Go 网站 go.dev[2] 的程序时，我们当时是手动部署该网站，而且至少每周我会做出一个在我机器上运行良好但部署到生产环境后却完全无法提供任何页面的更改---这既烦人又尴尬---...没有，这引出了下一个建议 Tips3: 覆盖率不能替代思考 覆盖率对于指出你可能忘记测试的代码片段 非常有用，但机械工具无法替代 实际思考困难的输入是什么、代码中的微妙之处, 以及它可能如何崩溃。...这是二分查找的详尽测试，我们首先创建一个包含10个元素的切片，具体为奇数1,3,5一直到19，然后考虑该切片的所有可能的长度前缀，对于每个前缀，我们考虑该前缀所有可能的目标，从0（小于切片中所有值）到长度的两倍...此测试在MaxInt 空结构体切片上调用Find，寻找一个空结构体作为目标，但随后传入的比较函数始终返回-1，要求(claiming)切片元素小于目标。...测试数据是文件对：测试输出和JSON输出。这是最短的文件。测试输出位于顶部，这是test2json的输入，并且应该在底部生成JSON输出。 下面是实现，展示从文件中读取测试数据的习惯用法。

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Form 表单在数栈的应用(上): 校验篇

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

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Form 表单在数栈的应用(上): 校验篇

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

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SAP FICO里的校验和替代

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.

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【模型解读】resnet中的残差连接，你确定真的看懂了？

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。

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HTTP 返回状态值详解

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。

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看点信息流Go后台单元测试有效性提升

|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。

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论文阅读: RetinaNet

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。

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WAF原理及其使用说明

(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。

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为什么机器学习算法难以优化？一文详解算法优化内部机制

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。

95330

单元测试两三问

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。

1.1K61

TGAM脑电模块-实战应用（良好封装版）

举例: python a = [1, 3, 2, 5, 4] checkList(a, 3) # 返回2,因为a中有两个值大于3 b = [1, 2, 1, 2] checkList(b, 3)...三和四的代码太早了，还有一段串口重试。 1. 首先读取8个字节的数据a。 2. 计算a中的第6和第7字节(数据部分)的校验和sum。 3. 判断a的前3个字节是否是170,170,32。...如果校验和sum校验失败,会重新读取数据,直到获取一组正确的数据。 6. 如果读取到的a数据第1,2字节为170,第3字节为32,则认为这是28字节的数据帧c。...这个过程实现了: 1. 对读取的8字节数据a进行校验,如果通过则解析出原始脑电波采样数据rawdata并添加到列表。 2. 在校验失败的情况下,进行重试读取以尽量不丢失有效数据。 3....external调用此过程,即可从串口解析和获取脑电波的采样数据、放松值与专注值,并判断采集是否正常进行。通过定期调用,可实现对整个采集过程的监控。

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WAF原理及其使用说明

(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。

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iOS单元测试的那些事儿

越偏向底层服务的代码，越需要使用单元测试来对可靠性进行保障。一旦单元测试覆盖完成，则之后再进行代码优化和迭代的时候则会有引入新问题的几率会大为减小。..., expression2, ...) // 大于等于断言，表达式1的值小于表达式2时测试失败 XCTAssertGreaterThanOrEqual(expression1, expression2,......) // 小于断言，表达式1的值大于等于表达式2时测试失败 XCTAssertLessThan(expression1, expression2, ...) // 小于等于断言，表达式1的值大于表达式...可以设想，如果将逻辑方法都写在View或ViewController中，则执行测试用例时就不得不引入很多额外的页面UI组件。 2. 编写测试用例时，有3个核心要考虑的点，即输入，输出和结果判定。...我们通过输入来设置测试用例的初始状态，通过对输出的结果判定来决定测试用例是否通过。 3. 在开发中，编写的函数要尽量符合下面的特性：功能单一，有输入有输出。 4.

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分布式锁系列--04关于分布式锁的选型分析02

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。

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