大家对Emlog有一定了解的，就知道Emlog日志模板文件是echo_log.php，实现这个功能就是从这个模板文件修改开始！首先在echo_log.php最开始的部分前面，加入以下代码 其中$sortid==1，中的“1”为分类ID，sy_log为模板文件名；如果要实现多个分类使用该模板的话，只需要把上面的代码改为 其中的1，2为分类ID，当然，还可以结合模板设置插件来弄的，具体方法如下： 首先在模板文章options.php中加入代码
相信我们很多人做中文搜索的时候,在Github找了ik中分分词插件 然后建立mapping的时候,很自然的使用这样的参数(参照官方分词文档实例) { "properties": {..."_source": { "id": 1, "title": "打火车" } } ] } } 这时候我们惊奇的发现火车的分值是...0.21110919居然比打火车的0.160443还高 中间经过一路排查, 首先感谢https://github.com/mobz/elasticsearch-head插件, 让排查数据的时候减少很多操作..., 所以这之中肯定有问题了(当然对于搜索引擎是没有问题的)....打火车文档中的火车得到了分值,但打火会使搜索得分下降, 导致火车文档的排名靠前 所以我决定把两个分词器设置成一样 { "properties": { "title
如果大家想在 Python 中标记具有相同名称的条目，可以使用字典（Dictionary）或集合（Set）来实现。这取决于你们希望如何存储和使用这些条目。下面我将提供两种常见的方法来实现这个目标。...例如，在处理客户信息时，我们需要标识具有相同姓名和联系方式的重复条目。这对于数据清理和数据分析非常重要。在本文中，我们将介绍使用 Python 标记具有相同名称条目的方法。...2、解决方案为了解决这个问题，我们可以使用 Python 中的 csv 模块来读取和处理 CSV 文件。以下是详细的步骤：首先，我们需要导入 csv 模块。...ieca_first_col_fake_text.txt", "w")) as f: csv.writer(f,delimiter="\t").writerows(sheet)运行上述代码后，您就可以看到具有相同名称的条目已经被标记了...这几种方法可以根据你的具体需求选择。如果你需要知道每个条目的出现次数，使用字典；如果只需要找到唯一的条目，使用集合即可。
图片使用Redis的位数组实现布隆过滤器步骤在Redis中创建一个位数组，可以使用Redis的Bitmaps数据结构。确定使用的哈希函数的个数，可以选择多个哈希函数来减少误判率。...将待判断的元素通过各个哈希函数进行哈希计算，得到多个哈希值。分别将这些哈希值对应的位数组位置置为1，表示该元素存在于布隆过滤器中。...：布隆过滤器存在一定的误判率，即判断某个元素存在时可能产生误判，但判断某个元素不存在时是准确的。...存储空间：使用布隆过滤器需要占用较多的存储空间，因为需要创建一个较大的位数组。删除困难：布隆过滤器中的元素删除操作比较困难，因为多个元素可能共享同一个位，删除一个元素可能会影响其他元素的判断结果。...不支持动态扩容：布隆过滤器的位数组大小是固定的，不支持动态扩容操作。哈希函数选择：布隆过滤器的效果受到哈希函数的选择和质量的影响，需要选择合适的哈希函数来减少误判率。
图片在使用Redis中的位数组时，常见的一些坑有：1. 位索引溢出：Redis的位数组是由字符串实现的，每个位的索引是从0开始的。当使用较大的索引值时，可能会出现索引溢出的问题。...例如，当使用索引值为10的位时，实际上会修改字符串的第11个字节，而不是第11个位。这可能导致错误的结果。解决方案： 在使用位数组之前，需要确保位索引值不会溢出。...解决方案： 对于大规模的位数组，可以考虑使用分片技术将数据分散存储在多个Redis实例中，或使用其他分布式存储系统。4....解决方案： 尽量避免频繁的位操作，通过批量操作或者使用较小的位数组进行优化。另外，可以考虑使用Redis的BitField命令来对位数组进行批量操作，以提高性能。...通过注意以上常见的坑，并采取相应的解决方案，可以更好地使用Redis中的位数组功能。
/Users/xpp/Desktop/Lena.png',-1)#原始图像 o=cv2.cvtColor(imgo,cv2.COLOR_BGR2RGB) oshow=o.copy() img=cv2.medianBlur...off') plt.subplot(122) plt.imshow(o) plt.axis('off') (-0.5, 459.5, 459.5, -0.5) 算法：霍夫圆环变换是来检测图像中圆环，与使用霍夫直线变换检测直线原理类似...minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius) img表示输入图像 method表示检测方法 dp表示累计器分辨率，如果dp=1，表示输入图像和累加器具有相同分辨率...minDist表示圆环中心间最小间距 param1表示该参数缺省，默认值为100 param2表示圆环中心位置收到投票数 minRadius表示圆环半径最小值 maxRadius表示圆环半径最大值 注意，在使用函数...cv2.HoughLinesCircles()前，对原始图像进行平滑操作，以减少图像中的噪声，避免发生误判。
WiX是Windows Installer XML的简称，它是用于制作Windows安装包的工具集。它支持命令行环境，开发者可以及将它集成到他们的编译过程中创建MSI和MSM安装包。...更多信息可以参考：http://wix.sourceforge.net/ 最近研究了一下如何使用WiX制作具有时间限制的安装包，下图是demo的效果图。 ?...选择合适的脚本语言（VBScript or JScript）实现定制操作。 2. 选择合适的实际执行上面的脚本。 下面分享我的实现过程： 1....实现一段检查当前时间是否越界的脚本代码，并将它封装到CustomAction中。 使用VBScript比较当前日期和限定日期，小于0表示越界，这时调用WScript想注册表添加坏键。...选择合适的时机执行上述脚本，越早越好。 在本文的demo中，我在PrepareDlg之前执行脚本，对于大多数情况而言，这已经是最早的时机了。
所以它可以是一个非常好的工具来帮助进行一些动态代码分析。您可以运行具有不同目标架构的代码并立即观察结果。 演示应用 这是我为这个演示制作的一个非常基本的应用程序。...我将使用它即时反汇编和记录指令。 这是一个完全工作的模拟器代码。让我们部分地回顾它。 #!...在这里，我设置了我们将在仿真中使用的基本内存段的地址。BASE_ADDR- 我们的二进制文件将被加载的地址。BASE_SIZE- 应该足以容纳整个二进制文件。...HEAP_ADDR和STACK_ADDR- 具有任意大小的堆和堆栈地址0x21000。如果我们在仿真期间耗尽了堆或堆栈内存（并且可能崩溃），我们总是可以增加这些值并重新启动仿真。...创建我们的三个内存段：主二进制文件、堆和具有相应大小的堆栈。 读取我们编译的 arm64demo二进制文件并将其写入映射内存BASE_ADDR。 设置挂钩。
最开始我们也用了 Gmail 的 SMTP 服务。...这里有个问题是 Gmail 的日发送邮件限制，很多人可能认为 Gmail 是没有日常发送邮件限制的，通常不是这样的，因为如果你是手工回复和发送邮件的话，这个限制还是很难达到的。...如果是计算机或者网站使用 Gmail 的 SMTP 的话，简单几个执行就会超过这个限制，测试下 SMTP 没有什么问题，但是真正运营的话，很快邮件就发不出去了。...一般来说比较大的邮件发送，可能会考虑用 Gmail 的 API，但 Gmail 的 API 实在不是那么好用：Sending Email | Gmail API | Google Developers...为了图省事，并且还有邮件发送分析功能，个人感觉使用 MailGun 或者其他第三方的服务要稳定不少。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python数据提取的问题，一起来看看吧。...大佬们请问下 指定列提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母等等)，连续数字超过6位、小于6位的数据不要，这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...下图是提取成功的： 下图是提取失败的： 二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路，使用C老师帮忙助力： 不过误报数据有点高 提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母、符号等等...)，连续数字超过6位、小于6位的数据不要。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
不选择使用Lucene的6大原因 Lucene是开放源代码的全文搜索引擎工具包，凭借着其强劲的搜索功能和简单易用的实现，在国内已经很普及，甚至一度出现了言搜索必称Lucene的盛景...； 第三类是以中文分词为中心的介绍； 任何一个软件，包括所有伟大的软件都有这样或者那样的“缺点”和各自适用的领域，Lucene也不例外。...并不是想象的那么棒 的文章：Champeau 开门见山指出了Lucene的6大不足之处，鉴于 Lingway 公司使用Lucene已有好几年的历史，我相信Cedric Champeau的对Lucene的评论还是值得一读...不选择使用Lucene的6大原因： 6、Lucene 的内建不支持群集。 Lucene是作为嵌入式的工具包的形式出现的，在核心代码上没有提供对群集的支持。...实现对Lucene的群集有三种方式：1、继承实现一个 Directory；2、使用Solr 3、使用 Nutch+Hadoop；使用Solr你不得不用他的Index Server ，而使用Nutch你又不得不集成抓取的模块
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python数据提取的问题，一起来看看吧。...大佬们请问下 指定列提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母等等)，连续数字超过6位、小于6位的数据不要，这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...上一篇文章大家激烈探讨，但是暂时还没有找到更好的思路，这一篇文章我们继续沿着上篇文章的讨论，来看看吧！...二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路，使用C老师帮忙助力，每次只提取一种模式，然后update合并。 相当于把每行所有可能列出来，之后再合并。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
目标 模糊/平滑图片来消除图片噪声 OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() 教程...图像是2维的，所以我们需要使用2维的高斯函数，比如OpenCV中默认的3×3的高斯卷积核（具体原理和卷积核生成方式请参考文末的番外小篇）： image.png OpenCV中对应函数为cv2.GaussianBlur...均值滤波与高斯滤波的对比结果如下（均值滤波丢失的细节更多）： 中值滤波 中值又叫中位数，是所有数排序后取中间的值。...： image.png 二维X/Y相互独立的高斯函数： image.png 由上可知，二维高斯函数具有可分离性，所以OpenCV分两步计算二维高斯卷积，先水平再垂直，每个方向上都是一维的卷积。...斑点和椒盐噪声优先使用中值滤波cv2.medianBlur()。 要去除噪点的同时尽可能保留更多的边缘信息，使用双边滤波cv2.bilateralFilter()。
使用 CSS，我们可以轻松创建导航栏，即菜单。此外，链接可以左对齐或右对齐。我们将使用 flex 来实现相同的目的。让我们看看如何。使用 创建导航栏 元素用于在网页上创建导航栏。...使用position属性的固定值固定位置：nav { display: flex; position: fixed; top:0; width: 100%; background-color...: rgb(251, 255, 196); overflow: auto; height: auto;}设置 Left Links 的 div以下菜单链接位于网页的左侧：More Info链接与 Flex 向左对齐使用 flex 属性，将 Home、Login 和 Register 链接设置在左侧。...左侧柔性项的初始长度设置为 200px：.left-links{ flex:1 1 200px;}以下是创建具有左对齐和右对齐链接的导航栏的代码： <!
这是学习笔记的第 1987 篇文章 GTID是一种很不错的复制解决方案，但是在使用中还是碰到一些问题，经过整理我梳理了如下的一些不规范的GTID使用场景 l 从库可写 如果在从库端写入了数据，GTID_Set...就包含两个源，在使用中可能会混淆，比较规范的方式是对从库开启只读模式，如果碰到数据修复的场景，我们可以使用sql_log)bin=0来临时修复。...l 复制模式为MASTER_AUTO_POSITION =0 如果我们开启了GTID,还是建议使用GTID协议的数据复制方式，如果依旧使用偏移量的复制方式，在主从切换的时候很容易出问题。...同时，在一些特殊的数据修复场景中，我们使用change master to xxx,master_auto_position=0; 配置复制关系时，语句不带relay_log_file和relay_log_pos...但是不建议在线做这样的操作，一来是维稳，因为这种操作的频率是很低的，不排除有一些复杂的bug,二来是对于配置GTID应该是统一的规划，反复变化说明管理是混乱的，一般建议在参数文件中配置后启动数据库。
最近，遇见了使用ElementUI的Message不起效果，这本来是个很简单的问题，但是控制台一直在报错scope没有定义。...我的解答思路： 1.首先是确定Meaage有没有全局引用，于是就去main.js添加引用Message; （但是其他的页面message都能正常弹出，因此肯定全局已经引入） 2.看子页面的代码，...看它的点击确定按钮的方法，传入的参数是否正确； 看插槽使用是否正确，还使用了匿名函数，将scope传了进去，但是没有作用； 3.但是不是插槽写错，也不是没有传入参数的原因，而是message少写了一个...为此还专门请教了以前的同事，还专门去看了一下插槽的知识；因此好好学习知识有多重要，并且一定不要粘贴复制，而是要很熟悉！ 源代码 下面才是正确的书写方式，非常的简单！
我为什么不建议使用框架默认的 DefaultMeterObservationHandler 背景知识 最近，我们升级了 SpringBoot 3.x，并且，升级后，我们全面改造了原来的 Sleuth 以及...全面使用 Observation 遇到了内存溢出以及 CPU 飙高（非不断 GC 导致） 但是，我们在全面使用 Observation 的时候，发现了一个问题，就是内存溢出以及 CPU 飙高（非不断 GC...为何会出现内存溢出 我们通过增加如下启动参数启动并且在退出的时候 dump JFR： -XX:StartFlightRecording=disk=true,dumponexit=true 或者使用下面的参数在内存溢出的时候...，根据你的项目中是否添加了链路追踪，或者指标监控的依赖，来初始化不同的 ObservationHandler，如果你的项目中只有指标监控，那么就会初始化 DefaultMeterObservationHandler...解决方案 我们可以替换掉 DefaultMeterObservationHandler，自己实现一个 MeterObservationHandler，在 start 的时候，不创建 LongTaskTimer.Sample
封面图片：《Python程序设计实验指导书》，董付国编著，清华大学出版社 ================= 第一步：确定要爬取的目标页面，以http://jwc.sdtbu.edu.cn/info/2002.../5418.htm为例，使用浏览器打开，如下： ?...第二步：分析网页源代码，得到要下载的文件链接地址，如图： ? 第三步：编写代码，尝试直接获取文件地址并下载，出错，因为该网站有反爬设置，如图： ?...第四步：参考Python使用标准库urllib模拟浏览器爬取网页内容文中的描述，修改代码，模拟浏览器，如图： ? 运行代码下载到的文件： ? 打开下载后的文件，内容如下，这说明网站有防盗链功能： ?...第五步：继续修改代码，假装是使用浏览器从页面正常下载，完整代码如下： ? 下载的文件可以正常打开： ?
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