我们在日常开发中，常常会对JSON进行序列化和反序列化。Golang提供了encoding/json包对JSON进行Marshal/Unmarshal操作。但是在大规模数据场景下，该包的性能和开销确实会有点不够看。在生产环境下，JSON 序列化和反序列化会被频繁的使用到。在测试中，CPU使用率接近 10%，其中极端情况下超过 40%。因此，JSON 库的性能是提高机器利用率的关键问题。
该项目是一个即时的按需原子 CSS 引擎，受到 Windi CSS、Tailwind CSS 和 Twind 的启发，解决了定制化、速度和体积的问题。
如果现代Python有一个标志性特性，那么简单说来便是Python对自身定义的越来越模糊。在过去的几年的许多项目都极大拓展了Python，并重建了“Python”本身的意义。 与此同时新技术的涌现侵占了Python的份额，并带来了新的优势： Go – ( Goroutines, Types, Interfaces ) Rust – ( Traits, Speed, Types ) Julia – ( Speed, Types, Multiple Dispatch ) Scala – ( Traits, Sp
作者是一个来自河源的大三在校生，以下笔记都是作者自学之路的一些浅薄经验，如有错误请指正，将来会不断的完善笔记，帮助更多的Java爱好者入门。
Z3是Microsoft Research开发的高性能定理证明器。Z3拥有者非常广泛的应用场景：软件/硬件验证和测试，约束求解，混合系统分析，安全性研究，生物学研究（计算机分析）以及几何问题。Z3Py是使用Python脚本来解决一些实际问题。
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设置完毕后，ssh localhost 不提示输入密码就表示已经设置好了公钥验证登陆
go写的服务端后台，android是客户端之一，需要用到密钥交换（ecdh）算法生成aes密钥加密数据。公私钥生成算法，ECC-P256，也即secp256r1.
关于BinAbsInspector BinAbsInspector是一款针对二进制文件的静态分析工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够以自动化的形式对二进制文件进行逆向工程分析，并尝试扫描和识别其中潜在的安全漏洞。该项目是Keenlab长期维护的一个研究项目，并基于Ghidra实现其功能。 当前版本的BinAbsInspector支持x86、x64、armv7和aarch64架构上的二进制文件。 已实现的检测器 当前版本的BinAbsInspector已经实现了下列检测器： CWE78（操作系统命
场景: JSON字符串转List集合与List集合转JSON字符串 使用的jar包是fastjson-1.2.41.jar 1.JSON字符串转List集合操作
其中，SQL Parser的功能是把SQL语句按照SQL语法规则进行解析，将文本转换成抽象语法树（AST），这部分功能需要些背景知识才能比较容易理解，我尝试做下相关知识的介绍，希望能对读懂这部分代码有点帮助。
https://www.cnblogs.com/fisherss/p/13905395.html
ABA问题是在多线程并发的情况下，发生的一种现象。上一次记录了有关CAS操作的一些知识，CAS通过比较内存中的一个数据是否是预期值，如果是就将它修改成新值，如果不是则进行自旋，重复比较的操作，直到某一刻内存值等于预期值再进行修改。而ABA问题则是在CAS操作中存在的一个经典问题，这个问题某些时候不会带来任何影响，某些时候却是影响很大的。
zookeeper有两种运行模式：独立模式和仲裁模式。独立模式就是只运行一个Zookeeper Server，这自然没法解决服务崩溃导致系统不可用的问题。仲裁模式就是以集群的方式运行Zookeeper Server，这样在Leader不可用时，集群内部会发起选举，而推选一个新的Leader。既然我们要使用zookeeper，肯定是有分布式协作需求，所以本文只讲述仲裁模式的部署。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
最近，使用工作表记录了员工日常的表现，表现是用分数来评估的。然而，记录并不连续，并且每位员工记录的次数又会有不同，如下图1所示。
z3指令有一套自己的结构，一般称为三地址码，其遵循的标准在引言中有链接。 基本的构成为 操作符 操作数1 操作数2
PingCAP 发布了 TiDB 的源码阅读系列文章，让我们可以比较系统的去学习了解TiDB的内部实现。最近的一篇《SQL 的一生》，从整体上讲解了一条 SQL 语句的处理流程，从网络上接收数据，MySQL 协议解析和转换，SQL 语法解析，查询计划的制定和优化，查询计划执行，到最后返回结果。
编译器的前端和后端。前端指的是编译器对程序代码的分析和理解。前端阶段只与语言的语法有关，而和目标机器无关。后端则是生成目标机器的目标代码有关。第一节说说编译器的前端技术。
前几天在萌新粉丝群看到机器人分享了z3求解约束器，正好在寒假的时候仔细研究过这个模块，今天就和大家分享下z3的简易使用方法和在ctf中该模块对于求解逆向题的帮助
本文是《打破国外垄断，开发中国人自己的编程语言》系列文章的第1篇。本系列文章的主要目的是教大家学会如何从零开始设计一种编程语言（marvel语言），并使用marvel语言开发一些真实的项目，如移动App、Web应用等。marvel语言可以通过下面3种方式运行：
马尔科夫链表示state的链式关系，下一个state只跟上一个state有关。 吉布斯采样通过采样条件概率分布得到的样本点，近似估计概率分布P(z)P(z)。PageRank通过节点间的连接，估计
各位小伙伴大家好，今天我将给大家演示一个非常高级的工具，SMT求解器。应用领域非常广，解各类方程，解各类编程问题（例如解数独），解逻辑题等都不在话下。
总结：如果对一个listz=[z1,z2,z3]求微分，其结果将自动求和，而不是返回z1、z2和z3各自对[w1,w2]的微分。
通过实现编译器来支持简单的表达式转换，把Lisp风格的函数调用转换成C风格的，例如：
它的功能是判断内存某一个位置的值是否为预期，如果是则更改这个值，这个过程就是原子的。
本文主要记述了我如何通过编写工具自动生成代码的方式，提高代码重构的效率。原本计划需要共计60人日的工作量，实际一个人只用了不到三周的时间便完成了任务。另外，本文还对注解解析，JavaSymbolResolver及JavaParser的基础知识进行了讲解。
什么是AST AST是指抽象语法树（abstract syntax tree缩写即AST） 模板转化为AST（简易版） index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, ini
关于ADRC的优点本人不会赘述，毕竟作为一个ADRC算法都推导不出来的应用工程师，最希望看到的就是有手就行的操作方法。ARC的缺点就显而易见，就是参数多，一环ADRC大概就有11个参数，但一个粗略的效果很快就出来。本文所有的言论仅以我最近的一次速度闭环控制经验之谈，并没有经过大量的实验验证其绝对正确性，慎用（注：文中公式来自于csdn用户：遥远的乌托邦，有稍作修改）。 ADRC说白了就是PID的升级版，保留了PID的优点，改良了PID的缺点，其结构和PID一样，ADRC可以被看作三个作用效果的结合，分别是TD（跟踪微分器）、ESO（扩张状态观测器）、NLSEF（非线性控制律）。TD是为了防止目标值突变而安排的过渡过程；ADRC的灵魂就在于ESO，其作用下文给客官细细道来；NLSEF是为了改良PID直接线性加权（输出=比例+积分+微分）的缺点而引进的非线性控制律，其更符合非线性系统。
numpy 用来解方程的话有点复杂，需要用到矩阵的思维！我矩阵没学好再加上 numpy 不能解非线性方程组，所以...我也不会这玩意儿！
本文章属于爬虫入门到精通系统教程第七讲 直接开始案例吧。 本次我们实现如何模拟登陆知乎。 1.抓包 1. 首先打开知乎登录页 知乎 - 与世界分享你的知识、经验和见解（https://www.zhih
zookeeper 相信大家都不陌生，很多分布式中间件都利用 zk 来提供分布式一致性协调的特性。
注意这个的child[1],并不是表示是一个节点，类似于zval_string里面的val[1]，节点地址连续分配在zend_ast结构末尾。根据 kind 类型转换为其他类型节点，具体的类型和对应的结构在/Zend/zend_ast.h里面定义。常用的下面两个节点类型
从本地文件系统加载数据一般使用/开头的绝对路径，快速得到某个文件的绝对路径可以使用readlink -f或者locate命令
我觉得很多人连float是啥意识都不知道，要知道很多特性的原理是和其命名的单词或者字母有密切关联的，不是随便命名的。从名字中可以看到一些当初设计的初衷。
今天要跟大家分享的专题是水晶易表选择器的高级用法——向下钻取与动态可见性。 本案例紧接系列6——熟练统计图中的钻取功能一篇，不同的是这里通过开启标签菜单的动态可见性控制四个图表的可见性，每个图表又通过
Spock 框架是一个基于groovy语法的测试框架，由于使用groovy，所以使用起来比 junit 更加灵活，测试用例的写法更加简单易懂，一目了然。
简单地说，Babel 能够转译 ECMAScript 2015+ 的代码，使它在旧的浏览器或者环境中也能够运行。
如果朴素分块肯定是不能过的 O(N\sqrt{N})，但是这题并没有修改操作，所以考虑先预处理出第 l 个块到第 r 个块的最大值、第 i 个块的前缀最大值、第 i 个块的后缀最大值。
X_train_orig, Y_train_orig, X_test_orig, Y_test_orig, classes = load_dataset()
作者： 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript http://blog.fens.me 前言 用R全面解析Mahout的基于用户推荐协同过滤算法(UserCF),改进的采用欧氏距离，并用R语言实现，与Mahout的结果进行对比。 Mahout是Hahoop家族用于机器学习的一个框架，包括三个主要部分，推荐，聚类，分类！ 我在这里做的是推荐部分。推荐系统在现在的互联网应用中很常见，比如，亚马逊会推荐你买书，豆瓣会给你一个书评，影评。 目录 Mahout的模型介绍 R语言模型实
在前面的练习中，我们使用简单的逻辑门和多个逻辑门的组合。这些电路是组合电路的例子。组合意味着电路的输出只是其输入的函数（在数学意义上）。这意味着对于任何给定的输入值，只有一个可能的输出值。因此，描述组合函数行为的一种方法是显式地列出输入的每个可能值的输出应该是什么。这是一张真值表。
题目地址：https://www.mozhe.cn/bug/detail/NDU3RnFGTitFdUlaOXNlNFp6QzUydz09bW96aGUmozhe
该文介绍了在深度学习模型训练中，如何通过自定义训练、推理、评估、迭代等流程，达到优化模型的目的。同时，也介绍了TensorFlow在模型训练、部署、量化、性能优化等方面的应用。
作者简介 本文作者magiccao、littleorca，来自携程消息队列团队。目前主要从事消息中间件的开发与弹性架构演进工作，同时对网络/性能优化、应用监控与云原生等领域保持关注。 一、背景 QMQ延迟消息是以服务形式独立存在的一套不局限于消息厂商实现的解决方案，其架构如下图所示。 QMQ延迟消息服务架构 延迟消息从生产者投递至延迟服务后，堆积在服务器本地磁盘中。当延迟消息调度时间过期后，延迟服务转发至实时Broker供消费方消费。延迟服务采用主从架构，其中，Zone表示一个可用区（一般可以理解成一个
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
抽象语法树（Abstract Syntax Tree），简称 AST，初识 AST 是在一门网页逆向的课程，该课程讲述了 js 代码中混淆与还原的对抗，而所使用的技术便是 AST，通过 AST 能很轻松的将 js 源代码混淆成难以辨别的代码。同样的，也可以通过 AST 将其混淆的代码 还原成执行逻辑相对正常的代码。
在上一篇文章中使用Antlr和Visitor实现了一个可以计算表达式的程序MarvelCalc。这个程序非常简单，相当于Antlr的HelloWorld。不过Antlr除了Visitor方式外，还支持Listener方式，也就是监听器方式。不管是哪种方式，其目的都是遍历AST（抽象语法树），只是Visitor方式需要显式访问子节点（通过visit方法访问），例如，下面的代码访问了MulDiv的两个子节点，也就是MulDiv的左右操作数（ctx.expr(0)和ctx.expr(1)）。
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