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SORT命令在Redis中的实现以及多个选项时的执行顺序

图片SORT命令在Redis中实现了对存储在列表、集合、有序集合数据类型的元素进行排序的功能。SORT命令基本原理如下：首先，SORT命令需要指定一个key来表示待排序的数据。...这个key可以是一个列表、集合或有序集合的key。接着，可以选择性地指定一些选项来控制排序的行为。常用的选项包括BY、LIMIT、GET等，用于指定排序的依据、截取排序结果的数量以及获取额外的信息。...比如可以使用BY选项来指定按某个key的值进行排序，使用LIMIT选项来指定只返回排序结果的一部分等。最后，可以选择性地指定升序或降序排序。如果不指定，默认是升序排序。...Redis中的SORT命令可以使用多个选项，这些选项的执行顺序如下：ALPHA选项先于BY选项执行。...STORE选项在执行完以上选项之后执行。这个选项用于将排序结果保存到一个新的列表中。

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如何快速判断某 URL 是否在 20 亿的网址 URL 集合中？

它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...比如：某个URL（X）的哈希是2，那么落到这个byte数组在第二位上就是1，这个byte数组将是：000….00000010，重复的，将这20亿个数全部哈希并落到byte数组中。...但是如果这个byte数组上的第二位是0，那么这个URL（X）就一定不存在集合中。...多次哈希： 为了减少因哈希碰撞导致的误判概率，可以对这个URL（X）用不同的哈希算法进行N次哈希，得出N个哈希值，落到这个byte数组上，如果这N个位置没有都为1，那么这个URL（X）就一定不存在集合中...数组维护在类：BitArray中。

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python爬虫小知识，中文在url中的编码解码

有时候我们做爬虫经常会遇到这种编码格式，大概的样式为 %xx%xx%xx，对于这部分编码，python提供了一个quote的方法来编码，对应的解码为unquote方法。...因为我的pycharm很旧了，版本没有更新，所以，用f-string会提示错误，但实际上能运行的。 通过上图可以看到，很简单的方式就可以编码和解码了！...需要注意的就是它们的格式必须一致，否则会出现乱码的！ ?...关于爬虫 今天给大家分享的就是这些，有的网站的参数或者url里，是需要把中文转换为特殊格式才可以的，那么就会用到今天的这个方法，而且它本身还有其他的很多功能，比如部分转换等等功能。...最近迷上了GUI做程序，在做一个爬虫下载+列表播放的小项目，做完后在分享出来，大家加油！

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python爬虫小知识，中文在url中的编码解码

有时候我们做爬虫经常会遇到这种编码格式，大概的样式为 %xx%xx%xx，对于这部分编码，python提供了一个quote的方法来编码，对应的解码为unquote方法。...因为我的pycharm很旧了，版本没有更新，所以，用f-string会提示错误，但实际上能运行的。 通过上图可以看到，很简单的方式就可以编码和解码了！...需要注意的就是它们的格式必须一致，否则会出现乱码的！...关于爬虫 今天给大家分享的就是这些，有的网站的参数或者url里，是需要把中文转换为特殊格式才可以的，那么就会用到今天的这个方法，而且它本身还有其他的很多功能，比如部分转换等等功能。...最近迷上了GUI做程序，在做一个爬虫下载+列表播放的小项目，做完后在分享出来，大家加油！

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48%的Kubernetes用户在工具选择中挣扎

在 Spectro Cloud 的一份 新报告 中接受调查的近一半 Kubernetes 用户表示，他们在选择和验证要在生产环境中使用的基础设施组件时遇到了问题。...主要原因：Kubernetes 的成熟度。 根据调查参与者的回答，对于组织来说，选择实在太多了。在新报告中，48% 的人表示，他们发现很难从 广泛的云原生生态系统 中决定使用哪些堆栈组件。...除了调查参与者报告的难以选择所需的工具之外，配置漂移（45% 的人将其列为挑战，高于 2023 年 Spectro Cloud 报告中的 33%）以及难以防止安全漏洞（43%，高于 26%）是其他主要痛点...采用平台工程的用户遇到的问题较少 平台工程 已成为在 Kubernetes 上运行分布式系统时解决复杂性过高和工具选择过多的问题的解决方案。...在采用平台工程的 70% 的组织中，不到一半的人强烈认为它已被完全采用。

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requests库中解决字典值中列表在URL编码时的问题

本文将探讨 issue #80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...这是因为在 URL 编码中，列表值会被视为字符串，并被编码为 “%5B%5D”。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。一种可能的解决方案是使用 doseq 参数。...在 Python 的 urllib.parse 中，urlencode 方法有一个 doseq 参数，如果设置为 True，则会对字典的值进行序列化，而不是将其作为一个整体编码。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。

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如何使用meg尽可能多地发现目标主机中的多个URL地址

关于meg  meg是一款功能强大的URL信息收集工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够在不影响目标主机和服务器的情况下，尽可能多地收集与目标主机相关的大量URL地址。...该工具能够同时从多台主机中获取多条URL路径，而且在转移到下一个路径并重复之前，该工具还能够在所有主机中寻找同一条路径。.../rawhttp/request.go:102: u.Hostname undefined ( type *url.URL has no field or method Hostname) /root/...（向右滑动，查看更多） 工具会将所有的数据输出结果存储在一个名为./out的目录中： ▶ head -n 20 ..../paths文件中读取路径，并从名为./hosts的文件中读取目标主机，而且不会提供任何输出： ▶ meg 但结果会存储在名为./out/index的索引文件中： ▶ head -n 2 .

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jQuery中，$.和$().有什么区别以及多个选择器的执行

$代表jQuery对象，同时也是一个函数对象 $()和jQuery()是jQuery的核心函数，执行这两个元素返回的是一个DOM元素 $()是一个函数，等同于jQuery()，可在括号内传参数，传参后可获取元素...$(“.one”)表示获取class=“one”的元素，返回一个jQuery对象 $(”.one”).onclick表示class=”one”的点击事件 $.post() $.get() $.ajax...() 都是jQuery对象的方法 jQuery中，多个选择器是依次执行的，不是同时执行的 ，是在上一个选择器执行完的基础上，才开始执行下一个。...例如：$(“li:gt(0):lt(2)”) // 选择第二个和第三个li,gt(0)表示下标大于0的，lt(2)表示下标小于2的。...下标大于0为黑色区域，此时，下标为1的蓝色区域下标变为0，下标为3的粉色区域下标变为1，执行过滤选择下标为2后，即为红色框内，也就是最初的下标为1和2的元素，即第二个和第三个li元素(假设所有的颜色框均为

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encodeURIComponent()函数在url传参中的作用和使用方法

为什么使用 encodeURIComponent() 在使用 URL 传参的时候，如果参数中有空格等特殊字符，浏览器可能只会读取到空格面前的内容，导部分致数据丢失。...一个字符串，含有 URI 组件或其他要编码的文本。 返回值： URIstring 的副本，其中的某些字符将被十六进制的转义序列进行替换。...:@&=+$,# 这些用于分隔 URI 组件的标点符号），都是由一个或多个十六进制的转义序列替换的。...应用： 如果我们要将一个对象通过 URL 进行传输，可以将对象转成字符串，再用 encodeURIComponent() 函数进行转义： encodeURIComponent(JSON.stringify...未经允许不得转载：w3h5 » encodeURIComponent()函数在url传参中的作用和使用方法

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在 Php 中把 Allow_url_fopen 打開的風險

也在 apache 的 error_log 中發現一些訊息如下: sh: -c: line 1: syntax error near unexpected token `;' sh: -c: line...到 Google 找了一下, 發現在 PHP Bugs 的這篇文章, 裡頭提到了, 應該是 allow_url_fopen 打開的時候, 如果有人傳入一個參數為 xxx=http://xxx/xxx 之類的東西...所以… 如果你沒有用到 URL file-access 的功能的話, 請在 php.ini 中: ; Whether to allow the treatment of URLs (like http...在 php 4.3 之前, allow_url_fopen 似乎不會讓 include(), require() 之類的函式, 可以讀取遠端的程式碼進來, 不過, 在 4.3 之後, 就可以讓這類的函式有了遠端讀取的能力...在 php 的官方網站上頭, 看到 php 6 有另一個 allow_url_include 的選項, 應該就是為了解決這個問題, 讓我們可以在一般的情形下使用 fopen 去打開遠端的檔案, 而不會用在

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Vivado中jobs和threads的区别？选择多个jobs能加快实现速度么？

很多工程师都会选择多个jobs进行编译，以为这样会更快一些，而且这个jobs的数量跟本地CPU的线程数是一致的，这就更加让工程师们认为这个选项就是多线程编译了。   ...使用多个jobs能加快编译速度么？   我们首先来看jobs的定义，在UG904中这样写道： ?...因此，这个jobs是我们在同时有多个runs在跑的时候才起效的，如果只有一个Design run，那这个参数是不起效的。 ?   对于多线程，在UG904中是这样说的： ?...Test6也是6个Implementation的Design runs，8线程，但jobs设置为1，此时可以看出，只有一个design run在跑，其他都在等待中，要等这个前一个跑完后，后面的才会开始。...用了8线程后，编译时间为50分钟； 在多个design runs时，jobs的数量是当前可以同时运行的design run的个数。

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特征选择算法在微博应用中的演进历程

特征选择在微博经历了从最原始的人工选择，到半自动特征选择，到全自动特征选择的过程，如图1所示。我们将详细介绍微博在各个阶段的实践与心得。...图1 特征选择在微博的演进 人工选择 在互联网领域，点击率预估（Click Through Rate）被广泛地应用于各个业务场景，在微博，CTR预估被应用在各个业务的互动率预估中。...在该类方法中，比较典型且应用广泛的有：皮尔森系数、卡方检验、互信息。方法的原理大同小异，考虑到卡方检验能够同时支持连续和离散特征，在微博我们采取了卡方检验对特征进行初步筛选。...深度学习能够在多个层次对特征进行抽象，最后一层隐层代表了特征的最高层次抽象，因此区分度最好。...本文首先介绍了不同特征选择算法的各自特点及其在微博业务应用中的演进历程，最后通过对比试验，给出了不同方法对于模型预测性能效果的提升，希望能够对读者有参考价值。

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在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个？

知乎上有人提问： 在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个？...，这个公司没有搞定他的户口，于是他在大城市的生活（买房和生孩子）就成了问题，但是小伙子有能力，没有本地户口，被逼只能选择出来，去面了国外的公司，拿到了 Google 和 Facebook 美国的 offer...（他的答案不重要，重要的是选择有时候就是一个说不清楚的事） 3）这是一个女孩子，在 2013 年阿里校招的时候，我认识了她，我是她的终面官，这个女孩子的技术能力也很不错，我从一个简单的技术问题开始，不断地增加难度...在职场上，最佳审视自己的方式，就是隔三差五的就出去面试一把，看看自己在市场上能够到什么样的级别。如果你超过了身边的大多数人，你不妨选择的激进一些冒险一些，否则，还是按部就班的来吧。...…… 老实说，我们都应该多想想怎么提高自己的领导力，可以参看：技术人员的发展之路 4）在选择时，尽量的关注自己会得到的东西，而不是自己会失去的东西。因为无论你怎么选，你都有得有失的。

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一道腾讯面试题：如何快速判断某 URL 是否在 20 亿的网址 URL 集合中？

它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...比如：某个URL（X）的哈希是2，那么落到这个byte数组在第二位上就是1，这个byte数组将是：000….00000010，重复的，将这20亿个数全部哈希并落到byte数组中。...但是如果这个byte数组上的第二位是0，那么这个URL（X）就一定不存在集合中。...多次哈希： 为了减少因哈希碰撞导致的误判概率，可以对这个URL（X）用不同的哈希算法进行N次哈希，得出N个哈希值，落到这个byte数组上，如果这N个位置没有都为1，那么这个URL（X）就一定不存在集合中...数组维护在类：BitArray中。

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委托与线程在C#编程中的应用及选择

图片委托是一种表示对具有特定参数列表和返回类型的方法的引用的类型。可以使用委托将方法作为参数传递给其他方法，或者异步地调用方法。线程是一个执行单元，它可以与进程中的其他线程并发运行。...可以使用线程来同时执行多个任务，或者并行化计算密集型的工作。委托和线程之间的区别在于，委托是一种引用方法的方式，而线程是一种执行方法的方式。...可以使用委托在不同的线程上调用方法，要么使用委托的 BeginInvoke 和 EndInvoke 方法，要么使用 ThreadPool 或 Task 类。...在爬虫程序中，哪一种更合适取决于具体的设计和需求。一般来说，使用委托与 ThreadPool 或 Task 比创建和管理自己的线程更高效和方便。...但是，如果想要更多地控制线程的优先级、身份或生命周期，可能需要使用线程。也可能想要考虑使用 C# 5 或更高版本中的 async/await 关键字，它们使异步编程变得更容易和清晰。

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在不同的任务中，我应该选择哪种机器学习算法？

当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...在MSE的例子中有一个从最小二乘法中得到的数学方程: ? 在实践中，用梯度下降法来优化它更容易，它在计算上更有效率。...决策树的图形可以帮助你了解你在想什么，它们的引擎需要一个系统的、有记录的思维过程。 这个算法的想法很简单。在每个节点中，我们选择了所有特征和所有可能的分割点之间的最佳分割。...每一个分割都被选择，以最大化某些泛函。在分类树中，我们使用交叉熵和Gini指数。在回归树中，我们最小化了下降区域的点的目标值的预测变量和我们分配给它的值之间的平方误差的总和。 ?...如果你在处理图像，卷积神经网络会显示出很棒的结果。非线性是由卷积和池化层来表示的，能够捕捉图像的性能特点。 ? 为了处理文本和序列，你最好选择重复的神经网络。

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