在开始学习muleESB之前，我们先看什么是mule和什么是ESB。可以帮助我们深入的学习和理解。
题目描述：你俩继续往前走，来到了前面的下一个关卡，这个铺面墙上写了好多奇奇怪怪的 英文字母，排列的的整整齐齐，店面前面还有一个大大的类似于土耳其旋转烤肉的架子，上面一圈圈的 也刻着很多英文字母，你是一个小历史迷，对于二战时候的历史刚好特别熟悉，一拍大腿：“嗨呀！我知道 是什么东西了！”。提示：托马斯·杰斐逊。 flag，是字符串，小写。
解决Wordpress 文章 ID连续问题，同时让Wordpress 文章 ID重新排列。在用以下方法前，先备份好网站文件和数据库文件，以免操作不当造成损失。哈哈哈
这是本菜鸡第一次参加leetcode周赛 一共4道题，时限是1小时30分钟 最后只做出了前2道，后面2道题，我根本看不懂。。。 不过唯一欣慰的是，这次做题没有参考任何东西，完全是靠自己想出来的，而且都是提交一次就通过了，不容易，值得记录下来
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。本篇会介绍几个目前比较常用且流行的容器监控工具，首先我们来看看Docker自带的几个监控子命令：ps、top以及stats，然后是一个功能更强的开源监控工具Weave Scope。
在使用Python进行数据分析和处理时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
mule 它是一个以Java为核心的轻量级的消息框架和整合平台，基于EIP（Enterprise Integeration Patterns,由Hohpe和Woolf编写的一本书）而实现的。Mule的核心组件是UMO(Universal Message Objects，从Mule2.0开始UMO这一概念已经被组件Componse所代替)，UMO实现整合逻辑。UMO可以是POJO,JavaBean 等等。它支持30多种传输协议(file,FTP,UDP,TCP,email,HTTP,SOAP,JMS等)，并整
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如果一个数列由至少两个元素组成，且每两个连续元素之间的差值都相同，那么这个序列就是 等差数列 。更正式地，数列 s 是等差数列，只需要满足：对于每个有效的 i ， s[i+1] - s[i] == s[1] - s[0] 都成立。
细节按钮，你首先必须选中列表中的一行，然后点击它的话，就会弹出一个窗口，显示选中行的细节内容。（另外：你双击你要选择的行，也可以显示细节） 按升序排列，首先选中一列，然后再点击它，就可以看到该列是按照升序重新排列。 按降序排列，首先选中一列，然后再点击它，就可以看到该列是按照降序重新排列。 设置过滤器，通过设置它可以达到筛选的目的，以列名称作为筛选的筛选标准，填入过滤器相应的标准值，然后就可以筛选出满足自己条件的记录。 打印预览，点击它之后，就可以预览一下将要打印内容的布局情况。 Microsoft Excel，调用MS的Excel到当前ALV的列表显示区域。（前提：必须安装了MS的Excel） 字处理，字处理的相关设置。 本地文件，将当前表单存储到本地机器上，有几种供选择的存储格式。 邮件收件人，给系统内用户发邮件 图形，点击它可以根据表单情况绘制相关图表。 更改布局，点击它可以对表单中的列项目排列次序的互换，删减等。 选择布局，从以及保存的布局中选择自己满意的布局。 保存布局，对于自己满意的布局，可以通过点击它来将布局保存起来
输入：[1,2,3,4,5] 输出：此列表中的节点 3思路分析:要找到链表的中间节点，可以定义两个指针，一个是慢指针slow，另一个是快指针fast。初始，慢指针slow和快指针fast都指向链表的头节点。然后，快指针fast每次向前移动两步，慢指针slow每次向前移动一步，当快指针fast不能继续向前移动时，慢指针slow所指的节点就是中间节点。对于节点个数为奇数的链表来说，其中间节点只有一个；而对于节点个数为偶数的链表来说，其中间节点有两个。接着，我们就通过动画来看下如何通过快慢指针找到链表的中间节点。1.当快指针fast向前移动的条件是：fast.next!=null && fast.next.next != null时：对于节点个数为奇数的链表来说，动画演示如下，此时链表的中间节点是节点3。对于节点个数为偶数的链表来说，动画演示如下，此时链表的中间节点是节点2，即在2和3这两个中间节点中，找到是第一个中间节点。2.当快指针fast向前移动的条件是：fast!=null && fast.next != null时：对于节点个数为奇数的链表来说，动画演示如下，此时链表的中间节点是节点3。对于节点个数为偶数的链表来说，动画演示如下，此时链表的中间节点是节点3，即在2和3这两个中间节点中，找到是第二个中间节点。 题目要求的是如果有两个中间节点，则返回第二个中间节点。因此，对于该题目而言，快指针fast向前移动的条件是：fast!=null && fast.next != null。代码实现： 02LeetCode #206反转链表题目描述：反转一个单链表。示例:输入: 1->2->3->4->5->NULL 输出: 5->4->3->2->1->NULL思路分析:对于题目给出的链表，简化如下：由于只知道链表的头节点head，因此需要从头节点head开始反转。头节点head在反转之后，就成为了链表的尾节点，而尾节点的后继指针是指向null的。因此，需要定义一个空节点，在这里我们用prev表示。同时，对于当前考察的节点，我们用cur表示。接着要做的就是，将cur所指节点的后继指针指向prev指向的节点。但是，这么做之后，cur所指节点的原本的后继节点就从链表中丢失了。因此，在将cur所指节点的后继指针指向prev指向的节点前，需要先用变量nextNode指向cur所指节点的原本的后继节点。 在完成cur所指节点的反转之后，就要继续反转下一个节点了。因此，先prev指向cur所指向的节点，作为下一个待反转节点反转之后的后继节点。然后，cur指向nextNode指向的节点，表示其是下一个待反转的节点。动画演示：代码实现： 03LeetCode #143重排链表题目描述：给定一个单链表 L：L0→L1→…→Ln-1→Ln ， 将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。示例1:给定链表 1->2->3->4->5, 重新排列为 1->5->2->4->3.示例2：给定链表 1->2->3->4, 重新排列为 1->4->2->3.思路分析:通过观察给到的示例，其结果是将原链表的前半部分和原链表的后半部分反转之后的链表进行合并得到的。因此，整体思路就是：首先，找到链表的中间节点，方法如上述的#86题；接着，将链表的后半部分反转，放入如上述的#206题；然后，将链表的前半部分和链表的后半部分反转后的结果进行合并。 示例1给出的链表结构如下：中间节点是节点3，链表的前半部分和后半部分如下：链表合并的动画演示如下：整个题目的完整代码实现如下：
给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 pairs ，其中 pairs[i] = [starti, endi] 。如果 pairs 的一个重新排列，满足对每一个下标 i （ 1 <= i < pairs.length ）都有 endi-1 == starti ，那么我们就认为这个重新排列是 pairs 的一个 合法重新排列 。
人类已经证明，大脑中的神经系统拥有为不断适应外界环境的变化而改变自身结构的能力。大脑内部的突触、神经元之间的连接可以由于学习和经验的影响建立新的连接。
如果一个数列由至少两个元素组成，且每两个连续元素之间的差值都相同，那么这个序列就是 等差数列 。更正式地，数列 s 是等差数列，只需要满足：对于每个有效的 i ， si+1 - si == s1 - s0 都成立。
使用正则表达式的组捕获重新排列字符串。\1，\2，\3分别为正则的组捕获内容。
前面说到了Flannel的部署，今天这里说下Docker跨主机容器间网络通信的另一个工具Weave的使用。当容器分布在多个不同的主机上时，这些容器之间的相互通信变得复杂起来。容器在不同主机之间都使用的是自己的私有IP地址，不同主机的容器之间进行通讯需要将主机的端口映射到容器的端口上，而且IP地址需要使用主机的IP地址。Weave正是为了解决这个问题而出现的，它把不同主机上容器互相连接的网络虚拟成一个类似于本地网络的网络。 如果了解SDN技术或者部署过OpenStack的网络模块（Neutron）的话，这里通
现在你已经在Studio中构建了一个基本的应用程序，下面我们需要配置每个单独的元素。
对于新手来说，可能最需要的是先了解mule的基础知识和语法，这时，可以先看《MULE_3.2_节点详解.pdf》，了解mule的结构、常用参数获取方法、一些基础控件。 好了，现在已经对mule有了初步的了解了，然后练习几个例子，可以参考《mule-esb-examples.pdf》文档。里边有很多的例子，对于一般使用就够用了。 下面，要深入的了解了，这个时候就需要看用户手册了，可以查看《Mule ESB 3 User Guide.pdf》文档。 以上的文档都是比较早的版本，mule从3.5开始、3.6、
在机器学习中，有时候我们可能会遇到 ValueError: feature_names mismatch training data did not have the following fields 的错误。这个错误通常是由于训练数据和测试数据在特征列上不匹配导致的。本文将介绍如何解决这个错误，并提供一些可能的解决方案。
在没有用pytorch之前，读取数据一般时写一个load_data的函数，在里面导入数据，做一些数据预处理，这一部分就显得很烦索。对于深度学习来说，还得考虑batch的读取、GPU的使用、数据增强、数据乱序读取等等，所以需要有一个模块来集中解决这些事情，所以就有了data_loader的机制。
通常在做内容网站的时候，需要在每一篇文章中出现与该文章相关的文章列表。对于大多数人来说，使用的方法通常是：建立一个关键词列表，判断每篇文章包含有那些关键词，最后根据关键词找出与某篇文章最相关的文章。对于内容比较复杂的网站，确定关键列表词显然会比较麻烦。
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
有一堆杂乱的数据,你想按某些规则把它们分门别类、汇总统计?这时候就需要数据"整理达人" Pandas.pivot_table 出马了,这是 Pandas 快速上手系列的第 8 篇。
给定一个单链表 L：L0→L1→…→Ln-1→Ln ， 将其重新排列后变为： L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→… 你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。 示例 1: 给定链表 1->2->3->4, 重新排列为 1->4->2->3. 示例 2: 给定链表 1->2->3->4->5, 重新排列为 1->5->2->4->3. class Solution { public void reorderList(ListNode head) {
这里使用双指针，两个指针都从0开始，一个每次加2，一个每次加1，每次遍历给i及i+1赋值。
原文地址：https://dzone.com/articles/how-automatic-streaming-in-mule-4-beta-works
heatmap()的输入应该是一个矩阵（或者一个将被转换为单列矩阵的向量）。如果矩阵被分割成组，必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量，它将被转换为字符。
RED方法：监控服务的请求数（Rate）、错误数（Errors）、响应时间（Duration）。Weave Cloud在监控微服务性能时提出的思路。
给定一个单链表 L：L0→L1→…→Ln-1→Ln ， 将其重新排列后变为： L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…
https://leetcode-cn.com/problems/reorder-list/
长度的数组用于存放最终结果，同时用一个整数来作为当前结果的位置即可，然后就是讲数组进行重排列即可，此时主要操作就是进行遍历，时间复杂度为
在很多应用中，数据可能分布在多个文件或数据库中，或者以一些不易分析的格式进行排列，因此本章介绍数据规整。
待完成功能 使用Ajax请求向后端发送请求 把网页的数据转换成请求的处理流 使用XSL and Mule Transformers转换成Google API可以理解的格式 创建一个Google API
请求地址：GET https://api.bimface.com/data/v2/files/{fileId}/views
Node Schedule 是一个Node.js的灵活的类似cron又不类似的任务调度库.它允许你调度任务（任意函数）在特殊的日期执行，并循环执行。他只在在任何给定的时间里使用一个定时器（而不是每隔一秒/一分钟来重新判断将要执行的任务）
使用卷积神经网络（CNN）架构的深度学习（DL）现在是解决图像分类任务的标准解决方法。但是将此用于处理3D数据时，问题变得更加复杂。首先，可以使用各种结构来表示3D数据，所述结构包括：
给定一个单链表 L：L0→L1→…→Ln-1→Ln ， 将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…
近期某使用mule的项目在与N公司联调时发现对方的请求存在严重延迟. 请求是基于TCP协议的.
在数据分析和处理过程中，经常需要对数据进行索引的重置或重新排序。Pandas是一种功能强大的数据处理工具，其中的reindex方法可以帮助我们实现索引的重置操作。本文将介绍Pandas的reindex方法以及其在数据处理中的应用。
全国排名： 757 / 5231，14.5%；全球排名： 0 / 1，00.0%
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会使用view()函数来改变张量的形状。然而，有时候在使用view()函数时可能会遇到如下错误：
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
在真实世界的校园里有学生和老师，学生有学号、姓名、所在班级等属性（数据），还有学习、提问、吃饭和走路等动作（方法）。如果我们要开发一个校园管理系统，那么在构建软件系统时，也会有学生和老师等“类”，张同学、李同学是学生类的个体，被称为“对象”，“对象”也被称为“实例”。
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类，并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数，是常见的数据分析的工作。
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