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Hessian验与【面+工作】

官网地址:http:hessian.caucho.comindex.xtp下面主要针对Hessian入门级使,以及进行部门源码。 简单使提供三个模拟块,别模拟client,server以及被依赖的jar;对应的模块名称别是:hessianClient,hessianServer以及hessianJar代码结构如下图所示:? 2.hessianSever介绍hessianServer主要来对外提供服务的,因为hessian本身是基于http协议的,所以可以直接部署到web容器中比如tomcat,http协议解可以直接交给 hessianClient流程1.代理类HessianProxy很多开源的RPC框架,来实现远程方法调,其实核心思想都是动态代理,代理类封装了对消息的序列化,远程的连接以及消息的接受,Hessian 回复消息也指定了对应的格式,消息头+消息+消息结束标识,具内容可以自行去查看。

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HarvestText自动识别实物别名,于实链接

HarvestText自动识别实物别名,于实链接可以在这里找到本文对应的Jupyter Notebook.要运行这个例子,需要更新HarvestText到V0.7及以上版本pip install 如果要针对实进行,必须要进行规整。 这场看了20钟就走了。还好是免费的!心疼我的筱婷卡佩罗牛逼,敢上三个U23球员!为你****?恭喜特谢拉加入“我奶奶都能进”系列视频裁判这么好居然还有喷,减少很多争议。 并且与原文不同的是,原文的实发现需要基于知识库的entity linking,而这里我则使NER来完成这一步,因而彻底摆脱了一切外部数据需求。我这一算法来实现基于语义的物别名挖掘。 ht.entity_discover的方法实现实别名挖掘,设置参数method=NFL就会使上述语义与模式结合的实发现与别名挖掘,而使method=NERP则单纯使NER+Pattern匹配。

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    都会点数据 | 了解数据的整流程

    一般目的为两种:1、针对现有情况 - 描述性2、基于现状,预测未来情况 - 预测性“例如:对于一只股票,他的走势,涨跌。 ,但是这样的数据我们还没办法直接使,需要做进一步的处理,这就是数据清洗数据清洗主要是针对空白值、无效值、重复值等异常值。 2)布:不同层次上的表现,例如地域布、男女布、布3)对比:数据项之间的比较4)预测:根据现有的增减幅度,预测未来的变化洞察结论这个部是结合你自己数据的功底,结合你对于手上所负责的业务的了解程度 ,这部是数据报告的核心,也同样现了你的数据能力撰写报告经过一通,你需要将你得出来的内容汇总成数据报告数据报告主要包含下面的内容1、报告背景:主要描述你要解决的业务现状2、报告目的:主要描述你要解决什么问题 3、数据基本情况:主要现数据的可信度,你的数据来源是否可靠,数据维度、数据完整性等等4、可视化图表:数据的可理解程度,增强看报表的的理解5、策略选择:提出解决方案,阐述你的结论,提供解决策略等以上就是数据的全流程了

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    员代码5步法

    理论篇实际工作中,我们经常面临版本迭代节奏快、需求多、测时间短、代码量大等现象,当我们决定深入理解代码实现的时候,经常会遇到以下两个问题:如何进行代码?优先哪些代码? 代码的关键词:5步法+风险控制+类关系5步法操作如下:1、选取对象2、明确模块名3、理清模块间的关系4、确定模块间的接口5、从接口着手去梳理代码结构关系第一步 选取对象测周期短、代码量大, 具接口的形式、类和使方法依赖于平台和代码开发语言,确定接口的准则会有所不同,这里不赘述,大家可根据自己实际的代码确定接口。 接口类一般都是抽象类,抽象类里的方法一般没有具实现;②找接口类的实现类,即搜索public 接口类名,找到该接口的实现类,从实现类的各个方法定义中开始各个方法的具实现逻辑,这些实现过程可能包含对其他模块的调 第一步 选择对象例如的项目包含C++代码和Lua代码,从风险控制的角度出发,优先选择C++代码进行。这时将会遇到另一个问题:模块关系是怎么样的?具实现逻辑是怎么样的?

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    runC源码——主

    本文将简单的对runC的源码调逻辑进行梳理,为跟系统的阅读runC源码。 ##runC总逻辑 下图中,runC源码逻辑跳转流程总为三步: main入口 ——> runC处理 ——> libcontainer处理。 具runC的各个Command的调链见如下:##runC处理###checkpointcheckpointCommand(main.go) —> checkpointCommand(checkpoint.go

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    GWAS中使PCA校正群

    Population stratification,称之为群层,是最常见的差异来源,指的是casecontrol组的样本来自于不同的祖先群,其型结果自然是有差异的。 GWAS的目的是寻找由于疾病导致的差异,其他的差异都属于系统误差,在进行时,需要进行校正。 对于群层的校正,通常采主成的方法,即PCA, 对应的文章发表在nature genetics上,链接如下https:www.nature.comarticlesng1847? 上图中每个点代表一个样本,绘图使的信息就是这些样本在PC1和PC2两个轴上的位置。这样的散点图可以直观展示样本的层情况,对于显著偏离总的部样本,可以去除之后在重新进行。 在后续进行GWAS时,这些PC轴上的位置信息可以作为回归中的协变量,进行校正。

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    案例|简腾讯户成长系的搭建

    成长系的形式有很多,无论是最常见的积、成长值、虚拟币、会员等级,还是成就、勋章,甚至隐藏的条件和限制,目的都是实现网站的商业利益和满足户的核心需求。 c.过去几年,移动互联网通过强大的信息发能力,成功地改造了餐饮、电影、出行等行业。因此基于相似的经验,育也可以在移动互联网的助力下,放大赛事影响力,从而辐射更多群。 成长系的形式有很多,无论是最常见的积、成长值、虚拟币、会员等级,还是成就、勋章,甚至隐藏的条件和限制,目的都是实现网站的商业利益和满足户的核心需求:1、对网站运营者:成长系可以确保优质资源或增值服务被核心目标户所使 二、腾讯育会员会员制形式一般在社交型产品中较为常见,比如网的VIP会员:直接购买VIP会员,享受强化或拓展功能,同时在虚拟标识上有所现。 其实上面的就已经间接的回答了这两个问题:户来到app观看比赛,如果想获得更高质量的观赛质量可以通过赚取K币或者购买会员来获取,而网站运营者通过获得更高质量的观赛质量这一诉求促使户产出ugc或者付费购买会员

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    (二)结构

    继上次的redis源码(一)之后,本开始订制着一份非常伟大的计划-啃完redis源代码,也对他进行了切块划,鉴于本目前对他的整个运行流畅还不特别清楚的情况下,所以决定第一个要解决的就是与逻辑无关的代码 结构模块我划了差不多10个文件的样子,今天看的主要是adlist.c的文件,收获有如下1.真心的帮我把数据结构的链表操作复习了一遍2.还有给感觉最深的就是函数编程的思想无处不在,并没有明确的数据类型 ,结构里的各种函数指针的调,函数作为参数存在的频率非常高3.让我见识到了C语言中迭代器还能这么写,像过高级语言的java,C#语言的同学肯定感觉迭代器Iterator嘛,不很简单嘛,一句话的事呗, 但是C语言中没有现成的方法,怎么实现,adlist.c给我们提供了一种很简洁的写法.下面给出我的2个文件,一个是.h头文件,一个是.c的具文件(我上面提到的3点可以着重看看出现的地方):* adlist.h ,每个阅读带给自己的感受是不一样的,只有自己亲手验过才叫真的会过,阅读代码的确会给很多启发,非常严谨吧,每行代码,抱着一种学习,欣赏的心态看待代码。

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    AgentTesla新变

    技术恶意软件变.net开发的,可嵌入图像之中,在运行后释放执行:?该可执行文件(ReZer0V2)含有加密资源。在反调,反沙箱和反虚拟操作后,可执行文件解密并注入:? 然后正则表达式“All User Profile : (?.)”提取可的WiFi名称:? 字符串加密恶意软件使的所有字符串通过Rijndae均已加密,加密解密过程如下:? 除了WiFi配置文件外,恶意软件还收集其他系统信息,包括FTP客户端,浏览器,PC信息(户名,计算机名,操作系统名称,CPU系结构,RAM)。?收集的信息以html格式写在SMTP邮件正文:? 总结AgentTesla变添加了WiFi窃取功能,攻击者可能正在考虑将WiFi作为新的传播机制,或是使WiFi配置文件为下一步攻击做准备。

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    PowerShell SharePoint WebApplication 系结构

    之前一篇文章《两张图看清SharePoint 2013 Farm 逻辑系结构》谈到Web Application,Content Database,Site Collection的关系。 有了这个逻辑结构图之后,这篇文章将使PowerShell,来更加直观的展现SharePoint WebApplication的系结构。 从上图可以看出,一个WebApplication可以包含多个Content Database,可以使PowerShell查看WebApplication包含的Content Databases。

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    系,该如何搭建

    是很多挂在嘴边的东西。然而一做起来,经常被做得七零八落。很多新手一听””,就跟条件反射一样开始:“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。 如何将做的更系化?今天系统讲解一下。一、系的最大难点搭建系的最大难点是啥?当然是:缺数据! 三、小结这一套系搭建,是紧密结合数据采集过程的,充考虑了:万一没有数据怎么办。由浅入深的推动(如下图)。 这一套系搭建思路,其思路,是站在业务视角,思考如何运营户:1、高价值户是谁?值得我投入多少?2、我能在哪些渠道,找到这些高价值户?3、存量高价值户,谁还在活跃,谁已经流失? 并且在推动业务的过程中,也能结合运营手段,补充数据,后续也越做越顺,同学们可以尝下哦。

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    实战|腾讯互娱-游戏增长系商业面经

    官为:IN;主公为:CA。 (具回答内容有些不记得了,一面的时候面官有问到为什么会根据类目,这个可能是导致后续二面面官问到这个的原因,感觉一来是在百度_SEM的上确实会有些问题,二来是没有及时复盘自己的简历导致新写上去的业务熟悉度还是不够 所以我们可以根据机器学习算法,选择可能会对影响户流失的特征去究竟什么类型的户更容易流失,当有足够大的精确度可以定位流失户群时,我们自然可以针对流失户实行一定的运营策略来挽回他们。 IN:一般我们是不能告诉候选评价的,整来看的有好的点,也有一些瑕疵,你问不足和缺陷的话那我就说一下两个瑕疵,一个是简历中一定是有些亮点是符合我们要求的,但在面时描述过往项目的时候应该是结合起来的而不是割裂开的 这对个成长是极有帮助的。(3)不够自信,面过程中多次现负面情绪。不管实际生活中如何,一定要在面时候表现出足够的自信,当然这种自信也得建立在前两个点完善的基础上。要尽力避免传递一种负能量。

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    Tello talent无机扩展模块库(整篇)

    官方已集成 RMTT_Libs 版本步骤1.更新库文件使 RMTT_Libs 文件夹替换 arduino-1.8.12librariesRMTT_Libs步骤2.更新例程文件使 RMTT_Libsexamples 非集成版但已安装旧版RMTT_Libs使 RMTT_Libs 文件夹替换 C:UsersXXXXDocumentsArduinolibrariesRMTT_Libs,XXXX为电脑户名? 可以去选择展现什么支线?先看一眼example文件夹?我们先看一个默认的例子,更加具的.下次解说?? 下面有这个库 调的头文件 可以看到有ardunio的库串口使库,还有标准的C库总线库SPI接口的简单文件管理器还有三个TT的私有库libs远程控制库手柄库一个输出日志的shell库 ?

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    SQL案例-货-场指标系建设

    户指标系()基础指标系 + RFM模型1.1 基础指标(uvpv留存率)?表结构1.1.1 搭建数据表,读取数据并进行预处理:? 1.1.2 根据数据,计算uv、pv以及流量深度拆解问题步骤如下:第一步:behavior=1(户行为为1记录为户浏览行为),按照日期进行组统计,计算pv值;第一步:统计user_id的数量,按照日期进行组统计 结果显示1.1.3 留存率统计之前,先计算出当日活跃户数以及1-7日,15日和30日留存数,问题拆解步骤如下:第一步:将户表作自连接,右表日期>=左表;第二步:计算当日活跃户数,注意去重;第三步: 此处使cast转换函数,decimal精确数字长度(使round函数也可)? ,给出相应的评第一步:获取每个户的最近购买时间,建立视图;第二步:计算每个户最近购买时间距离2019-12-18相差几天,根据相差天数给予一定的评

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    图解面题:均付费如何

    2.表一中各地市ARPU(0,30),[30,50),[50-80),[80以上)户数别是多少? 3.表二中户有重复的记录,找出重复的户【解题思路】ARPU在业务指标中讲过是指“均付费”1.各地市户数、总费(ARPU之和)是多少? 当有“每个”出现的时候,要想到《猴子 从零学会SQL》中讲过的组汇总来实现该业务问题。 (1)各城市(每个城市),也就是按城市组 (group by)select 城市from 各城市户ARPU值group by 城市;(2)对户的ARPU值进行类,case when 语句选出ARPU 2.查找重复数据,可以在组汇总后,使having对组结果指定条件,如果汇总数据的值>=2就是重复数据。

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    Dubbo剖-整架构

    一、前言工欲善其事,必先利其器,前面通过几篇文章简单的介绍了如何使Dubbo搭建一个简单的布式系统,在接下来的的一段时间就来研究Dubbo原理设计,本文作为原理设计的开篇先整介绍下dubbo的架构 可以直接初始化配置类,也可以通过 spring 解配置生成配置类。其它各层均为 SPI,SPI意味着下面各层都是组件化可以被替换的,这也是dubbo比较好的一点,主要功能组件都可以插件化替换。 ;并且不会一次性实例化扩展点的所有实现类,这避免了有扩展实现初始化很耗时,但如果没上也加载,会很浪费资源的情况,增强的SPI是在具某一个实现类时候才进行实例化。 Dubbo 处理服务暴露的关键就在 Invoker 转换到 Exporter 的过程,上图中的红色部。 image.png首先 ReferenceConfig 类的 init 方法调 Protocol 的 refer 方法生 成 Invoker 实例(如上图中的红色部),这是服务消费的关键。

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    MyBatis源码之——构建源码

    在随后的MyBatis源码过程中,笔者将会按照https:github.comsunshinelyzmybatis 中的代码进行详细,并将一些测例和代码注释以及流程图提交到https:github.comsunshinelyzmybatis 2.添加依赖环境编辑MyBatis的pom.xml文件,添加一些测例需要使的Jar文件,首先在properties节点中添加一些依赖的环境的版本属性,如下所示。 (1)创建实类User在io.binghe.mybatis.entity包下创建测类User,User类总上比较简单,只包含id、username和age三个属性,如下所示。 在后续的源码中,会详细阐述MyBatis中为何需要这样设置。 ,一个是于测以xml文件方式配置MyBatis的testXml()方法,一个是于测以注解方式配置MyBatis的testAnnotation()方法。

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    Mirai新变Mukashi

    Mirai新变Mukashi暴力使不同组合的默认凭据强制登录,将登录成功结果发送到命令和控制(C2)服务器。Zyxel NAS产品固件版本低于5.21容易受到此预身份验证命令注入漏洞的攻击。 本文包括整个攻击图文和IoC。漏洞可执行文件weblogin.cgi在验证过程中未正确清除username参数。攻击者可以使单引号号实现命令注入。 在野利第一次事件发生在2020年3月12日19:07,如下图1和2所示,攻击者图将Shell脚本下载到tmp目录,执行脚本并删除设备上的攻击痕迹。? 新Mirai变:MukashiMukashi是一个自动化程序,它扫描随机主机的TCP端口23,使不同的默认凭据组合强行强登录,并向其C2服务器报告成功的登录。 图3显示了Mukashi扫描随机主机时捕获的流量,图4显示了恶意软件暴力身份验证尝。??成功登录后,Mukashi将有效凭据报告给C2服务器45.84.196.75。该消息具有以下格式:23 :。

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    circRNA利器KNIFE笔记

    根据circRNA软件benchmark文献推荐,KNIFE准确度最高,circRNA优先推荐使KNIFE工具。 创建索引文件夹创建以下两个文件夹,于存放bowtie和bowtie2索引文件。 作者同时打包了所有的转录组、基因组和核糖RNA索引、fasta文件和gtf文件。 complete homejshibiosoftKNIFEnew testData 8 phred64 circReads 40 1 2>&1可以将输出文件和github中给出的结果进行比较,看是否完成了环状RNA 值得注意的是,全部流程都被包装到了一个shell脚本里。?

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    软件测户的

    大部程序员都由于不能使自己进入必要的精神状态,因而不能有效地测自己的程序。 除了这个心理学问题之外,还有一个重要的问题:程序中可能包含由于程序员对问题的叙述或说明的误解而产生的错误。 在许多意义上来说,一项工程或一程序设计机构是个有生命的有机,它同样有心理学问题。本文着重讨论一下在测过程中的一些心理学的现和如何将心理学运到测工作中。 一下这个户行为其实很好理解,使这个功能的员可能不是专业的美工员,他对于文件的了解仅仅停留在表面,可能是为了工作方便就简单的将文件改成他认为的正确文件传了上去。 开发是为了实现客户的需求,测是为了保证软件的质量。两者应该是合作共赢的关系,不是零和博弈,不是此消彼长,不是你胜我败。开发和测之间是既对立又统一的。是矛和盾的共同。 不过需要注意的是,软件测工程师主要是提出错误报告,但不能主动提出改进软件过程的具改进措施,更不要直接干涉程序员的工作方式,以免出力不讨好,影响今后的愉快合作。

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