它解决了 HTTP/0.9 没有解决的问题，例如： 引入了明确的版本号 定义了请求头、响应头，这让请求中能够附件传输很多的元数据，这些头都是基础，不再赘述 支持了多种数据类型，例如图片、音频、视频 引入了状态码...HTTP/1.1 1997年1月，HTTP/1.1 发布，这也是在 HTTP/2.0 出来之前最为主流的版本，我们来看看它解决了什么问题就知道 HTTP/1.0 存在的缺陷了。...而管线化技术则是发送一个请求不用等待其响应，继续发送下一个请求。没有管线化技术时，必须等待上一个请求响应回来之后才能发送下一个请求，而这种机制在网络较慢的情况下会引发一个问题——队头阻塞。...主要如下： 提出了多路复用，解决了 HTTP/1.1 中的队头阻塞问题 使用了二进制协议，而不是原来的文本协议 对头部进行压缩，减少每个 HTTP 请求的头部大小，减少了传输的数据大小 支持服务器推送，...这样一来，一旦攻击成功，后续的通信中间人都能够通过前面步骤拿到的随机密钥进行解密，然后篡改，再加密传给服务器。 那该如何解决这个问题呢？
在使用requests库发送POST数据和FILES数据时，遇到了问题。用户报告称，尝试同时发送POST数据和FILES数据时，请求失败了。经过调查，发现这是由于requests库的限制导致的。...解决方案要解决这个问题，我们需要在发送POST数据和FILES数据之前，正确设置请求参数，以确保请求成功。...以下是一份详细的解决方案：首先，导入requests库，如果还没有安装，可以使用pip安装：import requests接下来，创建一个字典来存储POST数据。POST数据应该包含您要发送的数据。...需要注意的是，如果POST数据和FILES数据的大小超过了请求的最大限制，请求将会失败。为了解决这个问题，您可以考虑使用分块上传的方式来上传大文件。...总结通过正确设置POST数据和FILES数据，以及注意请求的最大限制，您可以成功地同时发送POST数据和FILES数据。此外，还请确保使用最新版本的requests库，以确保问题得到修复。
大概有这样的需求。 在搜索资源，或者查找解决棘手bug的方法的时候，会经历很长时间来回不断地翻阅一些网站，有的问题甚至半年后还需要重新来过。...所以，我开始向ChatGPT提出我的需求 于是给出了以下这些对话 当我一步一步按照它给我的步骤来实现时。前面还是挺顺的。 首先是添加方式。直接在这里就能添加了 刚开始的时候。...看到有其他Chrome插件能直接导出导入数据，但是我在Chrome的extends里确实没看到文件。有大佬知道Chrome插件的数据保存在哪里的可以方便告知一下。...baidu.com 然后运行发现是能正常运行的 现在的问题就是如何利用快捷键来实现把Chrome的地址栏添加到文件夹里面了。...一些思考 待解决 目前是利用了alfred来解决写入文件的问题。后续需要摒弃到alfred这个软件。 解决完上面这条后，仍然需要利用快捷键来实现对地址栏的添加 如果解决完了上面这2个问题。
我们知道，电商的“人口红利”已经过去了，根据中国电子商务中心提供的公开数据： 商家获得新用户的成本是维护老用户的5～10倍； 一个满意的用户会带来8笔潜在生意，不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿...：0.5% 收入占比3% 这些数据表明，互联网公司要维持业绩的增长，新用户要抓，更要关注老用户的存留和复购，上一篇讲了存留相关的分析，本篇单独介绍下复购相关的分析。...分析方法： 1.综合指标展示，分析用户黏性，辅助发现复购率率问题，制定运营策略。 放下问题不谈，公司应该对复购率有一个常规的图表进行监控，通过该表来展示公司复购率的健康度。 ?...会员复购率低，是会员运营的不够好；新用户复购率低，是新用户运营的问题。通过这样的对比，可以实施有针对性的营销策落。 ?...前文中所做的分析，只是为复购数据提供一个可视化界面，为提升复购率提供数据参考价值。针对数据来制定精准的策略来提高复购率。 具体提高复购率的手段也很多，常规的精准营销、老用户权益设置、用户互动活动等等。
使用Velocity模板发送邮件的问题 最近做一个监控项目，需要发送邮件预警，选择了使用Spring整合velocity 模板发送邮件，遇到了2个问题： 问题1：中文乱码变成了????...问题2：除了警告文本之外，想加上一张图片但是使用项目中的图片时一直显示不出来，后来发现，接收方邮件回去邮箱服务器中取相对路径的图片资源，导致显示不了，于是指向了互联网中的图片资源，才得以显示。...下面分享解决这两个问题的方案： 1.spring中整合Velocity的配置文件需要指定UTF-8： <!...public void prepare(MimeMessage mimeMessage) throws Exception { //true-可以指定发送附件等...color=gray size=2>每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经 //显示图片，制定互联网中的某张图片 <img src="https://img-blog.csdn.net
这又涉及第三个问题：如何在各种庞杂数据里，真正识别出客户投诉/非投诉。如果按客户领导的说法，得把所有客户来电都转文字记录+关键词过滤一遍才能识别情况。可显然这么干太费时费力，得找个简单的处理办法。...肯定是你能力不行”……是不是你也想打爆他的狗头了。 凸(艹皿艹 ) 部门利益有冲突 指标含义不清楚 原始数据内容乱 相关流程要改动 这些才是老鸟眼中真正难解决的问题。...PART 02 如何建立分析思路 总结下本次的问题。表面上看，是：客服反馈物流问题多，客户满意度低。可往深入看，客服与物流对客户满意度口径不统一，导致无法解决问题。...实际上，解决问题导向的分析逻辑都很复杂，并且依赖于数据分析师的业务处理能力。 ?...“请业务自己想清楚”“我就是个跑数据的，我啥也不懂”——到头来经常被人骂“没有用”“你分析了啥”。 一般老板们解决问题的时候，会用问题解决型思路，可丢给数据分析师的，是三份独立的取数表。
该部分知识的关键在于「明确业务分析需求→选择合适的联结方式」数据更新 ★★☆业务场景即题主所说的“增删改”该场景之所以仅两星的原因，是实际工作中，数据库运维部门给到我们数据分析师的数据库账号多半是只读权限...(因为见过都设成字符类型的表，所以就简单提一下)分析数据 ★★★业务场景该部分可谓是数据分析师的核心工作面对复杂的业务问题，重点在于将其拆解、转译成简单的SQL问题「案例」例如教育行业中某领导要求你“分析某课程的效果如何...而这个过程，其中一个重要的部分就是数据库的设计：如何设计表格以提高计算效率。必备知识数据库设计与「SQL三范式」SQL三范式的目的在于解决数据冗余、计算效率低等问题，另一方面对数据增加、修改更友好。...---这部分从业务场景出发，讨论业务问题的解决方案与SQL知识点的关系，帮助答主解决学习了SQL之后可以做什么的问题。实战如何分析用户？——用SQL做一份数据分析报告涉及什么哪些知识点？...此外，在业务分析中，更重要的是如何结合业务场景来给出可落地的业务建议。愿无知者有力，愿有力者前行。 我是@饼干哥哥，持续为您打造数字化时代的分析能力。
在这篇文章中，我们将深入探讨Redis支持的数据类型以及如何解决大Key问题。通过了解Redis的数据类型以及相应的使用场景，我们可以更好地利用Redis的特性来满足各种数据存储需求。...同时，对于大Key问题的解决策略，将帮助我们在处理大规模数据时提高性能和效率。让我们一起进入Redis的世界，探索其数据类型和大Key问题的解决方案。...如果有很多用户存储到Redis中，就会产生很多长键名，从而导致Big Key问题的出现。 因此，我们应该尽量避免使用过长的键名，或者将数据拆分成多个小的键值对，以预防Big Key问题的产生。...2.2 Big Key产生的场景？ redis数据结构使用不恰当 未及时清理垃圾数据 对业务预估不准确 明星、网红的粉丝列表、某条热点新闻的评论列表 2.3 如何识别Big Key？...2.4 Big Key的危害？ 阻塞请求 内存增大 阻塞网络 影响主从同步、主从切换 2.5 如何解决Big Key问题？
本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 1.1....2、使用 K-fold 交叉验证 值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。...3、转化为一分类问题 对于二分类问题，如果正负样本分布比例极不平衡，我们可以换一个完全不同的角度来看待问题：把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty Detection...一个类别获得的权重依赖于使用的模型。 ? 6、多模型 Bagging 方法 5 虽然能够选出最好的样本数据比例。但是它的鲁棒性不能够保证：它的鲁棒性取决于测试集样本的选取。...为了解决上述方法的缺陷，增加模型鲁棒性。为此，我本人在 随机森林算法 思想的启发下，想出了在上述方法的基础上，将不同比例下训练出来的模型进行 多模型 Bagging 操作，具体的步骤如下： 1.
近期发现，开发功能的时候发现了一个 mq 消费顺序错乱（历史遗留问题），导致业务异常的问题，看看我是如何解决的 问题抛出 首先，简单介绍一下情况： 线上 k8s 有多个 pod 会去消费 mq 中的消息...，可是生产者发送的消息是期望一定要有序去消费，此时要表达的是，例如 生产者如果发送了 3 个通知消息，分别是 1 系统已经在 / 组下面添加 a 组，你记得绑定策略 （例如 / 组绑定的是策略是：允许看视频类型的网站...思考解决 对于这个问题如何解决呢？...，然后按照顺序处理消息即可，但是这个方式弊端比较明显 当发送了多个批量大包消息的时候，B 服务如果自身处理不过来，也会导致类似的问题，无法根治 需要 B 服务新增和修改的代码较多，肯定谈不下来 而且对于绑定策略的服务来说...谁先抢到锁，那么就谁消费 mq 中的消息，没有抢到锁的 pod ，那就过一会再抢 当然，对于其他类型的业务是没有影响的 如何去实现这个想法呢，我们可以模拟一下 1 首先，我们设置一个 redis 的
为了解决这个情况，在ORDER BY后面使用了两个排序条件来解决这个问题，如下： SELECT `post_title`,`post_date` FROM post WHERE `post_status...2 解决方法 （1）索引排序字段 如果在字段添加上索引，就直接按照索引的有序性进行读取并分页，从而可以规避遇到的这个问题。 （2）正确理解分页 分页是建立在排序的基础上，进行了数量范围分割。...还有重要的一点，虽然上面的解决方法可以缓解用户的这个问题，但按照用户的理解，依然还有问题 比如，这个表插入比较频繁，用户查询的时候，在read-committed的隔离级别下，第一页和第二页仍然会有重合...所以，分页一直都有这个问题，不同场景对数据分页都没有非常高的准确性要求。...分页问题 分页重复的问题 如前面所描述的，分页是在数据库提供的排序功能的基础上，衍生出来的应用需求，数据库并不保证分页的重复问题。
那么如何持久化呢，这里顺便说一下吧，其实也很容易，就下面两步①、将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列②、发送消息的时候将deliveryMode=2这样设置以后，...* 第三个参数：exclusive：排他队列，如果一个队列被声明为排他队列，该队列仅对首次申明它的连接可见，并在连接断开时自动删除。这里需要注意三点： 1....启用手动确认模式可以解决这个问题①自动确认模式，消费者挂掉，待ack的消息回归到队列中。...对于消息回滚到消息队列，我们希望比较理想的方式时出现异常的消息到 达消息队列尾部，这样既保证消息不会丢失，又保证了正常业务的进行，因此我们采取的解决方案是，将消息进行应答，这时消息队列会删除该消息，同时我们再次发送该消息...解决这个问题可以采取两种方案： 1.一种是对于日常细致处理，分清哪些是可以恢复的异常，哪些是不可以恢复的异常。
本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 1.1....2、使用K-fold交叉验证 值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。...3、转化为一分类问题 对于二分类问题，如果正负样本分布比例极不平衡，我们可以换一个完全不同的角度来看待问题：把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty Detection...一个类别获得的权重依赖于使用的模型。 ? 6、多模型Bagging 方法5 虽然能够选出最好的样本数据比例。但是它的鲁棒性不能够保证：它的鲁棒性取决于测试集样本的选取。...为了解决上述方法的缺陷，增加模型鲁棒性。为此，我本人在 随机森林算法 思想的启发下，想出了在上述方法的基础上，将不同比例下训练出来的模型进行 多模型Bagging 操作，具体的步骤如下： 1.
为了解决这个情况，在ORDER BY后面使用了两个排序条件来解决这个问题，如下： SELECT `post_title`,`post_date` FROM post WHERE `post_status...还有重要的一点，虽然上面的解决方法可以缓解用户的这个问题，但按照用户的理解，依然还有问题 比如，这个表插入比较频繁，用户查询的时候，在read-committed的隔离级别下，第一页和第二页仍然会有重合...所以，分页一直都有这个问题，不同场景对数据分页都没有非常高的准确性要求。...分页问题 分页重复的问题 如前面所描述的，分页是在数据库提供的排序功能的基础上，衍生出来的应用需求，数据库并不保证分页的重复问题。...我说：没 2020 年腾讯新增 20 亿行代码，鹅厂第一编程语言还是它 通俗讲解分布式锁，看完不懂算我输 写博客能月入10K？
机器或者说计算机只理解数字，我们所有的而计算，计算机都会将这些转换成某种方式数字表示进行处理，使这些机器能够通过从数据中学习而不是像编程那样的预定义指令来解决问题。...因此，简而言之，机器学习是编程以优化最佳可能的解决方案，我们需要数学来理解该问题是如何解决的。 学习机器学习中数学的第一步是学习线性代数。...线性代数是解决在机器学习模型中表示数据和计算问题的数学基础。 它是数组的数学——技术上称为向量、矩阵和张量。...理解我们如何完成这项任务的一个非常快速的方法是理解称为矩阵分解的东西，它允许我们将一个大矩阵分解成更小的矩阵。 现在先忽略数字和颜色，试着理解我们是如何将一个大矩阵分解成两个小矩阵的。...如果没有，这里是一个列表，仅举几例： 数据统计 化学物理 基因组学 词嵌入——神经网络/深度学习 机器人 图像处理 量子物理学 我们应该知道多少才能开始使用 ML / DL 现在，重要的问题是如何学习对这些线性代数概念进行编程
前言 给大家推荐个好用RecyclerView适配器，也就是在百篮应用里用到的适配器。为了大家学习方便，这里简单的写下如何使用这个适配器，不做代码具体的分析，有兴趣的可以自己看下源码。...这样会减少应用的体积与负担。 里面注释比较详细，同时也因为类如果想学习的话，更容易学习与理解。 当然功能自然也比BRAVH少了很多但是它更偏向于适配器本省的职责。废话少说。看看如何使用吧！...单条目适配器使用首先addDataAll()数据。...然后单条目适配器要继承CommonAdapter泛型传入数据的类型，我们加入的数据是String所以泛型为String，上面我们给所有item加入监听，当然也可以给每个item中的任意控件添加监听，如下...有什么问题大家给我留言，对你有帮助的话留个言，价格关注。我会更有动力的。
小伙伴们大家好，小咪请大家帮忙点个关注哇~ 漫画大数据：如何解决 NameNode 内存持续增长的问题（二） ---- 想了解更多
NameNode 的内存占用与 HDFS 中的目录数量、文件数量以及块数量有关，随着目录和文件数量的增多，可以通过调大 NameNode 堆内存的方式来解决内存不足的问题，但毕竟物理内存是有上限的，不可能无限增大...假设 Hadoop 集群资源足够支撑 50 个任务并发，每次处理数据前，需要花 1 分钟时间来创建任务，每个任务需要 5 分钟时间来完成 128MB 的数据分析工作。...当需要分析的数据量为 1.28GB 时，如果 Block 大小设置为 128MB，那么就会存在 10 个 Block，可以同时起 10 个任务并发运行，总的数据分析时长就是 5 分钟，再加上 1 分钟的创建任务时间...如果 Block 大小设置为 256MB，那么就会存在 5 个 Block，只能同时起 5 个任务并发运行（Block 一般作为文件读写的最小单元），总的数据分析时长就是 10 分钟，再加上 1 分钟的创建任务时间...当需要分析的数据量为 128GB 时，如果 Block 大小设置为 128MB，那么就会存在 1000 个 Block，最多同时起 50 个任务并发运行，需要跑 20 轮并发才行，总的花费时长就是 20
首先没有查出被盗的证据，这个要看如何盗取的了，如果数据库所在服务器网络端口对外泄漏了，拿到了数据库的源文件，不把你的服务器数据删除烧高香了。...密码用单向加密存储，就没有见过密码用明文存储的，（除了最大的程序员中文平台 CSDN）说一句，我已经加密了，至于密码太简单，被别人映射出来了，跟我没什么关系，作为一个这么多用户的应用平台，你就没有考虑加个盐吗...说到点子上了，重要信息也要加密处理，人家都已经把库搞到手了，管你用什么密码，反正我已经拿到数据了，这就要求我们对敏感信息进行加密了。...如果上面满足不了查询要求，那么对密文数据进行分词组合，将分词组合的结果集分别进行加密，然后存储到扩展列，查询时通过key like '%partial%'，这是一个比较经济的实现方案，先来说下它的实现思路...listId=345） 数据存储加密高端做法 这里有兴趣的可以参考， 安全的云存储方案：https://www.cnblogs.com/arthurqin/p/6307153.html 支持快速查询的数据库如何加密
从架构设计上看，元数据大致分成两个层次： Namespace 管理层，负责管理文件系统中的树状目录结构以及文件与数据块的映射关系； 块管理层，负责管理文件系统中文件的物理块与实际存储位置的映射关系 BlocksMap...图 2 Namespace：维护整个文件系统的目录树结构及目录树上的状态变化； BlockManager：维护整个文件系统中与数据块相关的信息及数据块的状态变化； NetworkTopology：维护机架拓扑及...新特性，用于数据备份、回滚，以防止因用户误操作导致集群出现数据问题； DelegationTokenSecretManager：管理 HDFS 的安全访问； 另外还有临时数据信息、统计信息 metrics...BlocksMap 内部数据结构如图 5 所示。 图 5 BlocksMap 经过多次优化形成当前结构，最初版本直接使用 HashMap 解决从 Block 到 BlockInfo 的映射。...由于在内存使用、碰撞冲突解决和性能等方面存在问题，之后使用重新实现的 LightWeightGSet 代替 HashMap，该数据结构本质上也是利用链表解决碰撞冲突的 HashTable，但是在易用性、
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