{ width: 728px; height: 50px; } } (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 用了这么久HTTP...如果这个长度不正确, 会发生如下情况: Content-Length > 实际长度 如果Content-Length比实际的长度大, 服务端/客户端读取到消息结尾后, 会等待下一个字节, 自然会无响应直到超时...版权声明 本文发布于[朴瑞卿的博客](https://blog.piaoruiqing.com/), 允许非商业用途转载, 但转载必须保留原作者[朴瑞卿](https://blog.piaoruiqing.com...例如, 当需要用从数据库中查询获得的数据生成一个大的HTML表格、需要传输大量的图片等. 结语 Content-Length如果存在且生效, 必须是正确的, 否则会发生异常....版权声明 本文发布于[朴瑞卿的博客](https://blog.piaoruiqing.com/), 允许非商业用途转载, 但转载必须保留原作者[朴瑞卿](https://blog.piaoruiqing.com
工作了这么久才知道的 5 大 Python 生成器函数！还在为大数据处理发愁？每次处理个大文件、大序列，电脑就卡得要死，内存直接飙红？别担心，生成器来救场了！它能帮你用更少的内存处理更复杂的任务。...这种特性就让生成器实现了 “按需生成”，不会一下子把所有数据都生成出来存到内存里，而是用一个取一个，内存占用特别低，对于处理大数据、流式数据来说，简直是神器！二、5 大实用生成器函数实战1....我们通过send()方法发送数据，生成器会把数据赋给num，然后进行累加。适用场景实时统计、数据流处理等场景，比如实时统计网站的访问量、传感器数据的累计值等，用它能很方便地实现。4....三、5 大生成器函数对比表格生成器函数 功能 适用场景 核心特点 斐波那契数列生成器 按需生成无限斐波那契数列...生成器最大的优势是内存占用低，因为它是按需生成数据，不会一次性把所有数据都加载到内存里。另外，生成器代码简洁，能简化循环和迭代的逻辑，适合处理大数据、流式数据等场景。4. 生成器和迭代器有什么关系？
“京津冀征信链”是在中国人民银行的统筹指导下，由朴道征信牵头京津冀三地8家企业征信机构于2021年7月8日签署协议，共同发起建设。...朴道征信于 2020 年 12 月 28 日在北京朝阳自贸区注册成立，是经国务院征信监督管理部门行政许可批准设立的全国性个人征信机构和完成企业征信业务经营备案的“个人+企业”综合性征信服务机构。...此次上链发布的产品由百信银行作为首家接入金融机构，通过朴道征信节点首先实现上链调用；依托长安链底层区块链技术体系，相关信息记录在各征信节点之前加密传输、共识存证，调取信息数量已经超过8万笔。...微芯研究院科学家表示，“长安链”具有高性能、强隐私、广协作的技术特点，在96核区块链专用加速芯片的助力下，不仅可以从容应对海量数据的可信连接，还可以构建实现物理隔离的数据处理“安全屋”，具备强大的隐私保护能力...取名“长安链”，喻意“长治久安、再创辉煌、链接世界”。
难度大吗？这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。 数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。...当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。 本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来。 这些动态图表是用什么做的？...接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。它是一个基于 Python 的开源数据绘图包，仅需几行代码就可以帮助开发者生成直方图、功率谱、条形图、散点图等。...下一步要做的就是将数据图表参数化，从而转换为一个函数，然后将该函数时间序列中的点作为输入，设置完成后就可以正式开始了。 在开始之前依旧需要确认你是否对基本的数据可视化有所了解。...也就是说，我们先要将数据进行可视化处理，再进行动态处理。 按照以下代码进行基本调用。另外，这里将采用大型流行病的传播数据作为案例数据（包括每天的死亡人数）。
一、早期我们怎么进行数据库操作 ?...1、原理 一般来说，Java应用程序访问数据库的过程是： ①装载数据库驱动程序； ②通过jdbc建立数据库连接； ③访问数据库，执行sql语句； ④断开数据库连接。...其次，对于每一次数据库连接，使用完后都得断开。否则，如果程序出现异常而未能关闭，将会导致数据库系统中的内存泄漏，最终将不得不重启数据库。...其实我们查询完数据库后，如果不关闭连接，而是暂时存放起来，当别人使用时，把这个连接给他们使用。就避免了一次建立数据库连接和断开的操作时间消耗。原理如下： ?...为解决上述问题，可以采用数据库连接池技术。数据库连接池的基本思想就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。
一、早期我们怎么进行数据库操作 1、原理 一般来说，Java应用程序访问数据库的过程是： ①装载数据库驱动程序； ②通过jdbc建立数据库连接； ③访问数据库，执行sql语句； ④断开数据库连接。...其次，对于每一次数据库连接，使用完后都得断开。否则，如果程序出现异常而未能关闭，将会导致数据库系统中的内存泄漏，最终将不得不重启数据库。...其实我们查询完数据库后，如果不关闭连接，而是暂时存放起来，当别人使用时，把这个连接给他们使用。就避免了一次建立数据库连接和断开的操作时间消耗。...为解决上述问题，可以采用数据库连接池技术。数据库连接池的基本思想就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。...预先在缓冲池中放入一定数量的连接，当需要建立数据库连接时，只需从“缓冲池”中取出一个，使用完毕之后再放回去。我们可以通过设定连接池最大连接数来防止系统无尽的与数据库连接。
一、早期我们怎么进行数据库操作 ?...1、原理 一般来说，Java应用程序访问数据库的过程是： ①装载数据库驱动程序； ②通过jdbc建立数据库连接； ③访问数据库，执行sql语句； ④断开数据库连接。...其次，对于每一次数据库连接，使用完后都得断开。否则，如果程序出现异常而未能关闭，将会导致数据库系统中的内存泄漏，最终将不得不重启数据库。...为解决上述问题，可以采用数据库连接池技术。数据库连接池的基本思想就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。...这就是数据库连接池的原理，它大大提供了数据库连接的利用率，减小了内存吞吐的开销。
朋友让我用这组数据随便做点啥。 这组数据如此牛逼，可以做的东西太多啦。但是，吸取了前两次文章被下架的教训，我决定做一个不那么敏感的话题。就做 “东半球第二有趣的中国姓氏排行榜”吧！...除了老王，老张、老李也表现不俗，分获宇宙第二、第三大姓的荣誉。这三大姓加起来，占据中国总人口的22%（由于我们掌握的数据不是完全的随机抽样，各个姓氏的排名与比例可能与其它统计结果略有不同）。...朴的本意为树皮，也是一个小姓，但大多数读者都能正确地读出piao（第二声）而不是pu，这应该归功于“宇宙第一大国”的韩国吧。...事实上，从空间分布来看，朴也是典型的北方姓氏，也主要分布在宇宙第一大国的辐射地：东北三省。 如果说小姓比较容易呈现出明显的聚集趋势，那么人数众多的大姓是否都是雨露均沾、均匀分布的呢？...在喜欢奔波的姓氏中，首屈一指的就是——朴，人均迁徙距离达到900km。嗯，怎么又是朴？ 总的来说，作为北方民族的朴姓非常喜欢南迁。对朴姓而言，最受欢迎的目的地有两个：山东和广东。
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
针对风险IP进行不同时长的封禁 分析 从日志中简单总结几个特征: 序号 特征 描述 备注 1 访问频繁 每秒数次甚至数十次 正常的流量行为也存在突发流量, 但不会持续很久 2 持续请求 持续时间久...部署成功后查看redis数据: ?...[版权声明] 本文发布于朴瑞卿的博客, 允许非商业用途转载, 但转载必须保留原作者朴瑞卿 及链接:https://blog.piaoruiqing.com....ASN数据也有免费的数据库, 但是依旧没有其用途及类型等. 此时笔者通过其它的方法曲线救国....[版权声明] 本文发布于朴瑞卿的博客, 允许非商业用途转载, 但转载必须保留原作者朴瑞卿 及链接:https://blog.piaoruiqing.com.
作者 | 朴朴科技平台组 背 景 在当今数字化时代，伴随着朴朴业务的快速增长，朴朴全面拥抱微服务、云原生和容器技术，同时，在云原生可观测性方面，朴朴几乎所有的微服务都接入了朴朴 APM 来帮助开发者快速定位...目前，朴朴 APM 后端存储数据库使用 ClickHouse，每天上报的数据量在 1000 亿行左右，压缩后存储空间占 20TB 左右。...为了降低存储成本以及提升数据信噪比，朴朴平台技术团队对 APM 链路引入了自定义采样。 用户关心的采样数据 我们仔细思考下，用户真的需要这么大的数据量吗？...朴朴 APM 最初按上文【2. 用户关心什么样的 Span】规则整体采样保留率为 8%，观察图 7 会发现有很多服务保留率过高，因此要具体情况具体分析，进一步优化采样的策略。...总结与展望 朴朴 APM 链路采样的成功实践，不仅降低了存储成本，还提高了历史数据的查询效率。
数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。...上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ?...我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。...追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。...在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
不少技术人员都开始在这方面做出探索，但要想真正让成果实现市场化，我们至少需要搞定两大竞争对手——AMD以及英伟达，也许再加上英特尔。...大数据痛点三号：NoSQL部署更令人头痛 为什么我已经能够利用ssh与sudo将镜像导入Linux设备、为其指定Ambari并安装像Hadoop这样复杂度极高的项目，但却仍然需要在MongoDB以及大部分其它数据库的部署工作中浪费时间与精力...有些朋友甚至不必参考其它数据（例如行数）就能发现我们没办法实现负载分布。...我们可以将其视为一种面向大数据的设计模式，只不过其更多是在强调业务方面的内容。 大数据痛点八号：安全性 首先，为什么我们只能通过Kerberos实现单点登录？...大数据痛点九号：提取、转换与加载 提取、转换与加载（简称ETL）可以说是每个大数据项目当中悄无声息的预算杀手。
得益于朴槿惠上台后提出的“创造经济”理念，三星、LG等一众科技企业曾经迎来很大增长。但如今朴槿惠被弹劾，三星、LG们恐怕也难免会有所波及。...今天，韩国宪法法院通过了对总统朴槿惠的弹劾动议，8名宪法法官一致同意支持弹劾案，朴槿惠立即被解除职务，成为了韩国历史上第一位被弹劾下台的总统。...在违反法律方面，弹劾案将三星、乐天、SK等集团为两大涉腐基金会捐款视为贿赂行为，认定朴槿惠有受贿嫌疑。...但现如今朴槿惠被弹劾，三星掌门人李在镕被捕，LG恐怕也难免会有所波及。...不过，最近在上海举办的全球三大消费电子展之一AWE上，LG和三星依旧十分抢眼，纷纷展示出自家的硬实力。所以，朴槿惠的下台，对于韩国科技企业究竟会带来哪些影响，恐怕还需要一些时间才能显现。
理论突破1994年，彼得·朴朴提出了著名的朴朴算法，这一算法展示了量子计算机在分解大整数方面的巨大优势。这一突破引发了人们对量子计算的广泛兴趣，推动了量子计算的进一步研究。...2001年，IBM和斯坦福大学的研究团队成功实现了第一个7量子比特的量子计算机，执行了朴朴算法。此后，各大科技公司和研究机构纷纷投入量子计算的研发，推动了量子计算机的发展。...量子计算算法的进展除了朴朴算法，量子计算领域还涌现了许多其他重要算法，如格罗夫搜索算法（Grover's algorithm）和量子傅里叶变换（Quantum Fourier Transform）。
但现在，XLNet 刚屠榜一个月，剧情再次发生反转：Facebook 的研究人员表示，如果训练得更久一点、数据再大一点，BERT 就能重返 SOTA。...数据与算力才是 GLUE 基准的王道 几小时前，Facebook AI 发推特表示只要数据足够大、算力足够多，那么 BERT 还有很大的提升空间。...首先对于数据，XLNet 除了采用原版 BERT 使用的 BooksCorpus、Wikipedia 两大标准数据集（两个共 13GB），它还额外使用了 Giga5、ClueWeb 2012-B、Common...Crawl 三大文本数据集（三个共 113GB），本身数据量就已经极其庞大了。...但是按照 XLNet 大模型在 128 个 Cloud TPU v3 下训练 2 天半来算，这基本已经是学术研究机构无法承担的成本。也就 Facebook 这种科技巨头能拿得出「更大」的算力。
大数据：大价值大机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT，字体比较大，留白比较多，大量图片，全彩印刷。...概括起来有下面这些要点： 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点：存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。...制造业应用：给挖掘机安装GPS和数据上传系统，统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据，来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用：反诈骗系统。...数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。...相对稳定：数据一旦进入数据仓库以后，一般很少进行修改，更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化：不只是反映企业当前的状态，而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。
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