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Python3 与 C# 扩展之~装饰器专栏

") 装饰器开始装饰 2.2.多个装饰器 小明赶紧扯开话题,”咳咳,我们下来我们着讲装饰器" 小张问道,像上面那个第三方登录的例,想加多少加多少,Python怎办呢? 执行装饰器:拆快递,先拆外面的包装再拆里面的~简直妙可言啊 2.3.带参装饰器 小明继续讲述他哥哥的血泪历史: 需求时刻在,系统使用范围更广了,砸场子,抠门的老板决定每年多花5W在技术研发的硬件支持上 了以后和现在缓存代码得了,需要支持指定的缓存数据库:(如果是维护别人搞的老项目,你这玩保证被打死,开发的时候老老实实的工厂模式搞起) 带参数的装饰器一般都是用来记录logo日记比较多,自己开发知道 玩过逆向的人都知道,像你修改了apk文件,它看似一样,但签名就了,得再处理才可能绕过原来的一些自效验的验证措施 这边一样的道理,你写了一个装饰器作用在某个函数上,但是这个函数的重要的元信息比如名字、文字符串 上面这个例子就让一个类对象拥有了被调用的行。 装饰器函数其实是这样一个口约束,它必须一个 callable对象作参数,然后返回一个 callable对象。

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爬取1907条『课程学习』数据,分析哪类学习资源最大学生青睐

01 前言 上一篇文章以『B站』实战例!手把手教你掌握爬虫必备框架『Scrapy』利用了scrapy爬取B站数据。本文将在此基础上完善代码,爬起更多的内容并保存到csv。 总共爬取1907条『课程学习』数据,分析哪类学习资源最火热最大学生群体青睐。并通过可视化的方式将结果进行展示! 02 数据获取 程序是着以『B站』实战例! 手把手教你掌握爬虫必备框架『Scrapy』进行完善,所以清楚的可以先看一下这篇文章(详细讲述Scrapy入门,并以『B站』例进行实战编程) 1.各个scrapy文件 items文件 class 分析 【片片】《人间课堂》播放最高,播放:202万。 在B站从大学课程的内容学习吸引人远上一些课堂内容有趣的话题。 分析 在弹幕数排行中《数据结构与算法基础》最高,弹幕数:33000 通过弹幕的排行来看,可以看到大家都喜欢在样的课堂视频上留言。 与播放对比,大学生喜欢在课堂内容学习视频上进行发言!

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    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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    关于B+tree (附python 模

    b+tree设计的核心要点,是了弥补btree最大的缺陷。 btree最大的缺陷是?       假设度数1000,那叶子节点比他上一层内部节点的数至少要多1000倍,在上一层就更加可以忽略计了。可以说树种99.9%的节点都是叶子节点。 因管是用指向叶子节点的指针搜,还是用树的遍历搜,所搜索的节点的数都是几乎相同的。在相同大小的范围搜索的性能,只取决于访问顺序的连续性。 从树根向下遍历,那一次可以取得大的子节点的范围,并针对这些节点做访问排序,得到更好的访问连续性。 4.在删除数据的时候,b+tree的左右子节点借数据的方式比btree更加简单有效,只把子节点的子树直剪切过来,再把索引一下就行了,而且叶子节点的兄弟指针也用动。

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    金字塔Transformer,更适合稠密预测任务的Transformer骨干架构

    image-20210225170248387 类似于MHA,SRA同样从输入端收到了Q、K、V作输入,并输出精炼后特征。SRA与MHA的区别在于:SRA会降低K和V的空间尺度,见上图。 SRA的处理过程可以描述如下: 也就是说每个head的维度等于 , 空间尺度下采样操作,定义如下: 其他的就跟MHA没区别了,这里提供一下SRA的code实现,关键区别就是sr_ratio 延续ResNet的设计准则,我们在浅层采用较小的输出通道数;在中间阶段聚焦主要的计算更好的讨论与分析,我们设计了同大小的PVT模型,定义见下表。 ? 从中可以看到:在参数相当的情况下,PVT显著性的优于CNN方,这说明PVT是一个CNN之外的一个好的选择。类似的现象在Mask RCNN体系下仍可发现,见下表。 ? image-20210225172412158 其次,我们看一下所提方在语义分割中的性能对比,见上表。可以看到:同参数配置下,PVT均可取得优于ResNet与ResNeXt的性能。

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    Sql Or NoSql,看完这一篇你就懂了

    但是限于关系型数据库本身,这套架构方依然有着明显的足,下面对利用关系型数据库方式做存储的方的优点先进行一下分析,后一部分再分析一下缺点,对某个技术的优缺点的充分理解是技术选型的前提。 要专门提一下内存呢,因内存这个东西是很值钱的,相同的配置多一倍内存,一个月差多就要多花几百块钱,至于ElasticSearch内存用在地方,大概有如下这些: Indexing Buffer 至于把它放在KV型NoSql后面作第二个写呢,因通常搜索型NoSql也会作一层前置缓存,来对关系型数据库进行保护。 是文型NoSql呢,文型NoSql指的是将半结构化数据存储的一种NoSql,文型NoSql通常以JSON或者XML格式存储数据,因此文型NoSql是没有Schema的,由于没有Schema 着是第二个问题,如果我们使用非关系型数据库作存储引擎,那如何选型?

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    Sql Or NoSql,看完这一篇你就都懂了

    但是限于关系型数据库本身,这套架构方依然有着明显的足,下面对利用关系型数据库方式做存储的方的优点先进行一下分析,后一部分再分析一下缺点,对某个技术的优缺点的充分理解是技术选型的前提。 要专门提一下内存呢,因内存这个东西是很值钱的,相同的配置多一倍内存,一个月差多就要多花几百块钱,至于ElasticSearch内存用在地方,大概有如下这些: Indexing Buffer 至于把它放在KV型NoSql后面作第二个写呢,因通常搜索型NoSql也会作一层前置缓存,来对关系型数据库进行保护。 是文型NoSql呢,文型NoSql指的是将半结构化数据存储的一种NoSql,文型NoSql通常以JSON或者XML格式存储数据,因此文型NoSql是没有Schema的,由于没有Schema 着是第二个问题,如果我们使用非关系型数据库作存储引擎,那如何选型?

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    Sql Or NoSql,看完这一篇你就都懂了

    但是限于关系型数据库本身,这套架构方依然有着明显的足,下面对利用关系型数据库方式做存储的方的优点先进行一下分析,后一部分再分析一下缺点,对某个技术的优缺点的充分理解是技术选型的前提。 要专门提一下内存呢,因内存这个东西是很值钱的,相同的配置多一倍内存,一个月差多就要多花几百块钱,至于ElasticSearch内存用在地方,大概有如下这些: Indexing Buffer 至于把它放在KV型NoSql后面作第二个写呢,因通常搜索型NoSql也会作一层前置缓存,来对关系型数据库进行保护。 是文型NoSql呢,文型NoSql指的是将半结构化数据存储的一种NoSql,文型NoSql通常以JSON或者XML格式存储数据,因此文型NoSql是没有Schema的,由于没有Schema 着是第二个问题,如果我们使用非关系型数据库作存储引擎,那如何选型?

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    透过 rust 探索系统的本原:并发篇

    一旦忘记释放锁,或者使用多把锁的过程中造成了死锁,那程序就无法响应或者崩溃。rust 的内存安全模型能够避免忘记释放锁,这让开发得非常轻松,并且最大程度上解决了(同函数间)死锁问题。 对于我们的 KV db 而言,我们可以创建 N 个 hashmap(模拟多个数据库),然后把 Key 分散到这 N 个 hashmap 中,这样,管使用锁,其粒度都成之前的 1/N 了。 ? KvDb 的客户端是生产者,它们提交请求(update / get),而 KvDb 的服务器是消费者,它请求,返回处理的结果。连两端的是一个消息通道(channel)。 对于我们的 kv server,因协程处理的流程图和线程处理类似(内部机制大一样),所以这里我就附图了。 遗憾的是,很多以协程卖点的语言,如 erlang 和 golang,你所面临的环境是控的(某种意义上说,这也是优势 - don't make me think),只能创建协程,而能创建线程。

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    敖丙我写了一个新手都写出的低级bug,被骂惨了。

    也有好几个号主发来问候,直实名羡慕哈哈,丙丙以后也是被微信推荐过的男人了,你们也是有牌面的读者了。 ? 前言 你们是是以丙丙这忙了,肯定会写技术文章给你们看了? 当时一个劲给自己加油打气,一个劲的妙啊,知道自己写了多蠢的代码。 这样写看似没问题,但是我这个值是可以修改的这就有问题了,而且我有几个地方还是取的是一直取的KV。 我改了页面的值,之后我也改了这个静态KV的值,但是我在线上发现我刷新页面一会是修改之后的,一会是修改之前的值. 这就奇怪了呀,主要是在预发还能复现,这就很坑爹了,难呀歪歪。 而且这个地方的问题还有一个就是,应该是修改KV之后,修改,我有的地方取的是,因我想每次反正都改了,取也没事。 其实正确的做法是我每次去都读KV就好了,只有KV空的时候才去读静态,作一种兜底方应该去改的值。 而且大家要知道,我修改KV成功万一修改常的时候出错了呢?你取常的值就对了。

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    锦囊篇|一文摸懂SharedPreferences和MMKV(二)

    说呢? 其实你能够从一个判断的名能够看出会对数据的写回方式有一个选择,也就是部分写回和全部写回的策略之选,那这就是第一个原因MMKV的综合性能能够强过SharedPreferences。 Java这一层中进行的操作只是一个数据类型long的handle进行赋值操作,而这个handle中在后期可以被解析转化已经初始化完成的MMKV对象。 1 : 0)); }但是通过官方的文中能够知道,关于这个文件格式下的数据是存在问题的,那就是他并支持增更新 ,这也就意味着复杂的操作会更加多了,那腾讯的解决方呢? 考虑到主要使用场景是频繁地进行写入更新,我们需要有增更新的能力:将增 kv 对象序列化后,直 append 到内存末尾;这样同一个 key 会有新旧若干份数据,最新的数据在最后;那只需在程序启动第一次打开

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    锦囊篇|一文摸懂SharedPreferences和MMKV

    另外下来的一句话仅代表了我的个人意见,也是我只写SharedPreferences和MMKV两者比较的原因,因我个人认SQLite和他们太属于同一类产品,所以比较的意义上来说就趋于普通。 // 这里是否存在疑问,网上会说这个方法是一个进程安全的方呢? 当然向速度妥协的一个方,想来你也已经看到了,那就是异步提交,通过子线程的在用户无感知的情况下把数据写到文件中。 多线程安全,而多进程安全的操作? 其实你能够从一个判断的名能够看出会对数据的写回方式有一个选择,也就是部分写回和全部写回的策略之选,那这就是第一个原因MMKV的综合性能能够强过SharedPreferences。 1 : 0)); } 但是通过官方的文中能够知道,关于这个文件格式下的数据是存在问题的,那就是他并支持增更新 ,这也就意味着复杂的操作会更加多了,那腾讯的解决方呢?

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    MapReduce快速入门系列(9) | Shuffle之Combiner合并

    首先先对是合并进行解释,然后通过例进行证明。 一. Combiner合并的简单介绍 ? 但在MapReduce中,combiner是默认开启的。呢?是因数据合并并适用所有的业务需求,如果是计算个数,求和combiner还能发挥它的优势! 但如果是求平均数,combiner必可免的会影响到最终的结果,使结果可靠!所以当我们需要到combiner时,需要手动开启。 3. 代码实现 注:用于对比的程序源代码《MapReduce系列(2) | 统计输出给定的文本文每一个单词出现的总次数》中的源代码,有想进行对比的同学,可以自行复制创建对比(其实本源码就比源代码多一行)。 本次的分享就到这里了,大家有疑惑或者好的建议可以在评论区积极留言。益的小伙伴们要忘了点赞关注我呀!!!

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    如何用关系数据库实现 watchable mvcc:Kine 学习笔记

    既然要部署到边缘环境,那 k8s 的核心存储 etcd 也必须要有轻级的替代方,比如 sqlite,Kine 就是这个目的而生。 比如:我们只要实现 kv 就行了,使用 mysql 的一个索引作 key,value 存在另一个字段,这个实现并复杂。实际上 kine 的实现并是这样,比这个要复杂很多,会这样呢。 要理解这点,我们必须先要理解 etcd 是个样的 kv(和 redis、memcache 等 kv同),已经这些能力对于 k8s 来说很重要。 Etcd 官方在 这篇文:etcd versus other key-value stores | etcd 里面对比了 etcd 和 zookeeper, consul, newsql 有同, 使用 poll 呢,实际上 kine 里面有所有的事件动作,直把 事件发送进 chan 行吗?这种操作的问题是:如果 kine 重启,或者多实例部署,那事件就会有问题。

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    十道大厂面试题(含答)总结

    这里总结了一些被问到可能会懵逼的面试真题,有需要的可以看下~ PS:点击阅读原文即可进入前端Q题库,每周N题,来刷题吧~ 1.借助,交换两个数 1. 但是,有个缺点就是数据溢出。因JavaScript能存储数字的精度范围是 -2^53 到 2^53。所以,加法运算,会存在溢出的问题。 2. 发布订阅者模式的概念 发布-订阅模式,消息的发送方,叫做发布者(publishers),消息会直发送给特定的收者,叫做订阅者。意思就是发布者和订阅者知道对方的存在。 更多:https://zhuanlan.zhihu.com/p/40273861 6.求代码输出,并说出 var obj = { '2':3, '3':4, 'length 这是因setTimeout的第二个参数默认0。但是实际上,Node 做到0毫秒,最少也需要1毫秒,根据官方文,第二个参数的取值范围在1毫秒到2147483647毫秒之间。

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    Python 的 GUI 开发工具 原

    你可以用 Flexx 来创建桌面应用,同时也可以导出一个应用到独立的 HTML 文。因使用纯 Python 开发,所以 Flexx 是跨平台的。只需要有 Python 和浏览器就可以运行。 但是,我觉得足以说明kivy的本质,充其表明kivy可以生成一个app,app里面有一个按钮而已。 : text: "I was created by kv codes" ''') class TestApp(App): def build(self): return kv TestApp().run() 要说代表性,我觉得这个代码最能体现kivy的与众同。 因kv数据可以用来描述app,而python代码可以用来运行app逻辑,两者配合巧妙,用来做app实在是太适合了。

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    golang etcd简明教程

    我们需要使用功能,就去client里获取对应的成员即可。 withPrefix()实际上会转化范围查询,它根据前缀 /test/生成了一个前闭后开的key range:[“/test/”,“/test0”),呢? KV对象有一个Do方法一个Op: // Do applies a single Op on KV without a transaction. // Do is useful when creating KV.Put,KV.GET没区别。 在单独的goroutine中收WatchChan发送过来的数据,并将更新应用到系统设置的配置中,比如像下面这样在goroutine中更新appConfig,这样系统就实现了配置的热加载。

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    redis

    数据模型简介 Kv键值 Bson 列簇 图形 Nosql数据库的四大分类 Kv键值 新浪:Berkeley+redis 美团:redis+tair 阿里,百度:memcache+redis 文数据库 :同服务模块 集群:同服务器:相同服务模块 Redis入门介绍 是 Remote dictionary server(远程字典服务) c语言编写,遵守BSD协议 Kv分布式存储数据库 ,基于内存运行,数据结构服务器 特点 支持持久化 仅支持kv,还提供list,set,zset,hash等 支持数据备份,即master-slave模式数据备份 做 没有隔离级别 保证原子性:冤头债主:全体连坐 Redis的发布订阅(了解) 是:进程间的一种消息通信模式,发送者pub发送,订阅者sub 命令 ? slaver同样可以其他slaves的链和同步请求,和减少主库的压力 中途更转向:会清除之前数据.

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    有赞搜索中台的探索与实践

    需求支持起来耗时久,且做了各种方妥协。 可扩展性预留问题,比如数据级,到达多少需要拆分,按维度拆分,拆分后代码还要改,每来个搜索需求是否都需要 DDL 一下。 还有很多,赘述。 索引选型设计 MYSQL HBASE KV ES TIDB MYSQL 实时性要求高 联合索引可以 cover 的场景 HBASE 正排查询,大批in查询 KV 统计口,实时性要求高的,优先从 KV 中取 ES 模糊搜索,多条件查询进 ES TIDB 联合索引查询,海数据归自动拆分进 TIDB 其他索引存储选型 索引拆分设计 增是多少,是否需要拆索引? 2.4 索引读 配置化路由 索引需要配置化路由? 如果手里只有一把锤子,那都像钉子。 再比如数据归搜索,当数据级大到一定程度,势必要进行归,归的选型,随着各个业务级和对归数据搜索的诉求,痛点,集成后,中台产出通用解决方,做到无感知数据归,搜索集成,配置化路由到对应索引中

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