如果你看过秒杀系统的流量监控图的话，你会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。
原文：https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
命令行注入漏洞是指应用有时需要调用一些执行系统命令的函数， 如: system()、 exec()、 shell_ _exec()、eval()、passthru(), 代码未对用户可控参数做过滤，当用户能控制这些函数中的参数时，就可以将恶意系统命令拼接到正常命令中，从而造成命令执行攻击。
最nb的是可以使用URL编码进行绕过，因为服务器会自动解一层url编码，所以可以对过滤掉的字符进行一次url编码
原因：默认情况下 Zuul2 并不会缓存请求体（DirectByteBuffer），也就意味着它会先发送接收到的请求 Headers 到后端服务，之后接收到请求体再继续发送到后端服务，发送请求体的时候，也不是组装为一个完整数据之后才发，而是接收到一部分，就转发一部分。 如果需要缓存请求体： 需要 Override needsBodyBuffered 方法， com.netflix.zuul.netty.filter.BaseZuulFilterRunner#filter 针对大包请求时，网关性能降低，体现在：网关操作会将请求体 Buffer 到用户空间来实现提取请求体做 WAF 拦截
更新删除流程与写入流程类似，区别就是最后判断是否存在主键时候的操作，若存在才能更新，不存在才能插入新数据。
使用 Array.prototype.filter() 创建包含给定数组中所有下标是n的倍数的元素的新数组。
kube-scheduler 是 kubernetes 的调度器，它的主要作用就是根据特定的调度算法和调度策略将 Pod 调度到合适的 Node 节点上去，是一个独立的二进制程序，启动之后会一直监听 API Server，获取到 PodSpec.NodeName 为空的 Pod，对每个 Pod 都会创建一个 binding。
上一篇文章简要说明了映射的使用方法，这次介绍一下信号过滤。 信号过滤，在RAC中会对RACSignal信号发送的信息进行过滤，只有符合判断要求的信号才能被订阅到。 信号过滤有以下几种方法：filter、ignore、ignoreValue、distinctUntilChanged
数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据清洗尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。
本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法，可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语，并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”，得到新词列表。
今天有一个需求，有一些学生成绩的数据，里面包含一些重复信息，需要从数组对象中过滤掉重复的数据。
很多老程序员的常识性问题，往往是难倒新人的最后一根稻草。因为这类简单基础的问题，却往往连最起码的教程资料都查不到，因为老程序员懒得写也不敢写，怕被骂太水皮毛。
在今天的最后，我们再来学习一下，与 map 一样常用的算子：filter。filter，顾名思义，这个算子的作用，是对 RDD 进行过滤。就像是 map 算子依赖其映射函数一样，filter 算子也需要借助一个判定函数 f，才能实现对 RDD 的过滤转换。所谓判定函数，它指的是类型为（RDD 元素类型） => （Boolean）的函数。可以看到，判定函数 f 的形参类型，必须与 RDD 的元素类型保持一致，而 f 的返回结果，只能是 True 或者 False。在任何一个 RDD 之上调用 filter(f)，其作用是保留 RDD 中满足 f（也就是 f 返回 True）的数据元素，而过滤掉不满足 f（也就是 f 返回 False）的数据元素。老规矩，我们还是结合示例来讲解 filter 算子与判定函数 f。在上面 flatMap 例子的最后，我们得到了元素为相邻词汇对的 wordPairRDD，它包含的是像“Spark-is”、“is-cool”这样的字符串。为了仅保留有意义的词对元素，我们希望结合标点符号列表，对 wordPairRDD 进行过滤。例如，我们希望过滤掉像“Spark-&”、“|-data”这样的词对。掌握了 filter 算子的用法之后，要实现这样的过滤逻辑，我相信你很快就能写出如下的代码实现：
在介绍了集合的基本操作后Kotlin 集合 基本介绍 - Z同学 (zinyan.com)，本篇文章主要介绍集合的进阶操作：
然后，编译不过 —— 因为 Files.lines(Path) 会抛出 IOException，如果要编译通过，得这样写：
在前面的篇章中我们介绍了分布式文件系统HDFS 以及列式存储HBase，HDFS提供了可以横向扩展的存储引擎，适合离线分析场景，不适合于随机读写。HBase适合于随机读写，但由于Scan消耗性能，因此不适合于离线分析场景。因此既可以实现数据的快速插入与实时更新，又能实现对数据的快速分析的Kudu出现了。
随着互联网的越来越普及，用户越来越多，系统性能瓶颈成了越来越热门的话题。要解决性能问题的技术手段有很多，比如：缓存、CDN加速、页面静态化、集群、分布式、异步等。
我们在做日志处理时，往往会从多个源服务器收集日志，然后在一个（或一组）中心服务器做日志聚合分析。源服务器上的日志可能属于同一应用类型，也可能属于不同应用类型。
TypeScript 给 JavaScript 加了套静态类型系统。其中，JavaScript 中的数组、对象等聚合多个元素的类型在 TypeScript 中对应的是索引类型。
对于原始的芯片数据，在分析之前，我们首先要做的就是质量过滤，主要是探针水平的过滤，包含以下三个方面；
调度分为几个部分：首先是过滤掉不满足条件的节点，这个过程称为 predicate ；然后对通过的节点按照优先级排序，这个是 priority ；最后从中选择优先级最高的节点。如果中间任何一步骤有错误，就直接返回错误
题外话: Files.walk(Path) 在 JDK1.8 时添加，深度优先遍历一个 Path （目录），返回这个目录下所有的Path（目录和文件），通过 Stream<Path> 返回； Files.lines(Path) 也是在 JDK1.8 时添加，功能是返回指定Path（文件）中所有的行，通过 Stream<String> 返回
fastp是最近新出的一款NGS数据质量过滤工具，相比传统的QC工具，有两个主要特点，第一个就是运行速度快，第二个就是提供了质控前后数据详细统计结果。github地址如下
我今天高高兴兴，想写个简单的统计一个项目下有多少行代码的小程序，于是咔咔的写下：
在当前智能对话模型的发展中，强大的底层模型起着至关重要的作用。这些先进模型的预训练往往依赖于高质量且多样化的语料库，而如何构建这样的语料库，已成为行业中的一大挑战。
前一篇 Identity Server 4 - Hybrid Flow - MVC客户端身份验证: https://www.cnblogs.com/cgzl/p/9253667.html
当前主流测序平台的数据存储格式无外乎两种，FASTQ（Illumina, MGI），BAM（Life Ion Torrent，PacBio），对于 BAM 文件，通常也需要先转换成 FASTQ 文件后再进行质控处理。
框架使用summernote富文本控件提交数据后，数据库存储数据(源码中的字体样式被过滤掉了，
场景描述：Flink在处理实时数据时，假如其中一条数据是脏数据，例如格式错误，字段缺少等会报错，这时候该怎么处理呢？
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 概述： 本篇主要是对集合运算中并集、交集、差集运
前一节（Kotlin 学习笔记（六）—— Flow 数据流学习实践指北（二）StateFlow 与 SharedFlow）介绍完了两种热流的构造方法以及它们的特点，那有没有方法可以将冷流转化为热流呢？当然是有的。那为什么需要将冷流转化为热流呢？
对web\ftp\dns\mail在1分钟内的请求做判断，超过一定次数后，就drop
影响基因型填充准确率的因素有很多，比如分型结果的质量，填充软件的选择，reference panel的选择，样本量的大小， SNP的密度等等。
Echarts 项目中使用折线图 type: line ，在设置了 dataZoom 区域缩放时，会出现以下问题。
GWT是什么 如今，编写网络应用程序是一个单调乏味且易于出错的过程。开发人员可能要花费 90% 的时间来处理浏览器行话。此外，构建、重复使用以及维护大量 JavaScript 代码库和 AJAX 组件可能困难且不可靠。Google Web Toolkit (GWT) 允许开发人员使用 Java 编程语言快速构建和维护复杂而又高性能的 JavaScript 前端应用程序，从而降低了开发难度，尤其是与 Eclipse Google 插件结合使用时，优势更明显。 google的官方说的很详细 http://c
ChAMP 提供了完整的分析甲基化芯片的pipieline, 从数据导入到差异分析和下游的基因功能分析。首先来看下数据导入部分 通过champ.load 函数导入数据， 用法如下
Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：
一脸懵逼，真的是。这两个英文单词都是什么鬼（原谅我英文词汇量太烂），后来看了下，原来是防抖和节流的意思啊。
首先感谢 spark君 细心的整理，下文是早些时候在群里关于一个SparkSQL条件下推问题的实录，由于刚刚发表了一篇文章（Flink SQL vs Spark SQL），正好对这块理解还是热乎的，所以我作为D君，我也混水摸了一下鱼。
Spring Cloud很火，很多文章都有介绍如何使用，但对于我这种初学者，我需要从创建项目开始学起，所以这些文章对于我的启蒙，帮助不大，所以只好自己写一篇文章，用于备忘。
Spring Cloud LoadBalancer 还提供了服务实例过滤器的高级特性，可以通过服务实例过滤器过滤掉不符合条件的服务实例，从而达到更加精细化的负载均衡控制。
因为项目的需要，设计了一个满足特定需要的代码自动生成工具。在开发过程中需要根据方法名和方法参数类型数组在指定的类中根据java编译器的规则找到与之最匹配的泛型方法。 例如,对下面这个类 ,调用test(1,new URL(“http://www.sohu.com“),new Date())会最终调用到哪个方法？ 当然java器肯定知道，但它是用什么规则进行匹配的呢？
web拦截器作用有权限控制，日志记录等等。SpringBoot 提供 HandlerInterceptor 方便我们开发；
https://leetcode-cn.com/problems/length-of-last-word/
最近一段时间，我在Google Analytics（以下简称GA）中查看网站数据时，发现一个非常可疑的信息：
你是否有过破坏了某个文件，想要重新开始？ 或者需要的文件在另一个分支中？ 下面的命令让你直接从某个分支取到那个文件。
在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法，例如：双边滤波，高斯滤波，条件滤波，直通滤波，基于随机采样一致性滤波， PCL中点云滤波的方案 PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理情况，这几种情况分别如下： （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 对应的方案如下： （1）按照给定的规则限制过滤去除点 （2） 通过常用滤波算法修改点的部分属性 （3）对数据进行下采样 双边滤波算法是通过取临近采样点和加权平均来修正当前采样点的位置，从而达到滤波效果，同时也会有选择剔除与当前采样点“差异”太大的相邻采样点，从而保持原特征的目的
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