曾经有段时间使用Blackduck扫描docker image，在扫描过程中发现一个奇怪的shell脚本，shell脚本中上半部份是一段shell脚本内容，下半部分是一大段的乱码，就很好奇，这段乱码是干啥用的呢...后面追加的就是hello经过编码后的hello二进制文件内容文本形式：uuencode hello hello >> test.sh 现在可以看下内容：[root@VM-12-8-centos ~]#...所以这些情况是为了在网络传输过程或者存储过程中做数据加密或者数据完整性保证，才出现一些不可读的内容存在于shell脚本中。...还有一些是有是，shell脚本需要处理一些数据块，这些数据块可能以二进制形式存在。脚本中可能会包含这些数据块的定义或拷贝操作，从而使其包含二进制内容。...总之，这些内容是不可读，就是达到不让别人知道的目的和保障数据传输可靠和完整。还有一些场景也能看到类似的情景，那就是挖矿脚本，有机会大家可以再深入挖下。
ECM是什么-企业内容管理 內容就是指多种类型文本文档中包括的数据，在其中并以结构化数据为主导（如文字、图象、声频、视頻等）。...、图象和声频/视頻、AutoCAD装配图文本文档信息内容等，占企业总数据量的80%。 ...、建筑工程设计协作内容管理及其与NLP自然语言理解解决，数据仓库有关的AI商品和运用。...2016年，Gartner调整了ECM（企业内容管理）的界定：ECM（企业内容管理）是一种综合服务平台，能够分成CCP（內容协同平台）、CSP（內容综合服务平台）和数据感受服务平台（DXP） 【关键技术...结构型D2R全自动建图、半结构型Wrapper全自动建图和非结构型NLP文字提取全自动建图等技术性组成Graph数据仓库，与此同时结合本身数据仓库、根据词义抽象性的主题风格图普和文件关联三大图普，并融合客户画像与个人行为日志
b_list.remove(2) # remove不存在的元素会抛异常报错 b_list.clear() print(b_list) """ list元素的排序 sort() 默认无参数是从小到大...random.randint(0, 200)) print(a_list) a_list.sort() print(a_list) a_list.sort(reverse=True) # 降序，从大到小...""" 字典数据类型dictionary表示方法： 花括号{} """ a_dict = {"name": "张三", "age": 20, "id": "007"} print(a_dict)...第二个参数默认是一个空格：xxx yyy print(str1, "--->", str2) # xxx ---> yyy """ enumerate(list / tuple等带有索引的数据结构
展开全部 常说的三大框架指：SSH，即：Spring、62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365653764Struts、Hibernate。...Spring提供了唯一的数据访问抽象，包括简单和有效率的JDBC框架，极大的改进了效率并且减少了可能的错误。Spring的数据访问架构还集成了Hibernate和其他O/R mapping解决方案。...Hibernate：强大的ORM工具，然后很方便将数据库记录转化为java的实体实例，将java的实体实例很容易的保存到数据库中，如果你不需要很复杂的数据库访问，利用它你根本就不用了解数据库的细节。...Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
带宽指的是单位时间内能够在线路上传送的数据量，带宽越大，支持在线传送的数据量就越大。大带宽一般指的是100Mbps的带宽都可以称之为大带宽，而使用这种带宽的服务器就是大家口中的大带宽服务器。...1、IDC机房和大带宽机房优势区分： IDC机房以机柜售卖为主，带宽量比较小； 大带宽机房一般是单线机房，带宽量需求比较大故名为“大带宽”，以带宽需求为主，适合带宽需求量比较大的客户。...2、大带宽适合使用客户：多以直播平台、音视频平台、游戏平台、及时社交平台、互联网企业等。因为此类平台对网络的及时性和稳定性要求较高，大带宽自身特点：传输速度快、抗干扰能力强、独享带宽。
常说的三大框架指：SSH 即：Spring、Struts、Hibernate Spring：采用了控制反转的技术，管理Bean,降低了各层之间的耦合，功能强大的组件粘合济，能够将你的所有的java功能模块用配置文件的方式组合起来...Hibernate：做持久化的，对JDBC轻量级的封装,使得我们能过面向对象的操作数据库，强大的ORM工具，然后很方便将数据库记录转化为java的实体实例，将java的实体实例很容易的保存到数据库中，如果你不需要很复杂的数据库访问...，利用它你根本就不用了解数据库的细节 这里，提到一点：新出来的Jfinal框架相比以上框架其实更使用，下面简单说说特点： 1、JFinal采用ActiveRecord实现数据库操作支持，较Hibernaet...3、JFinal零配置，对数据库支持五个无特点：无xml、无annotation、无getter、无setter、无attribute，极大降低了代码量，统计证实代码量节省70%到95%。...4、JFinal数据库操作完全采用原生sql，相对Hibernate采用的HQL学习成本低，功能更强大，性能更高，稳定性好。
java三大特性：1、封装，是指隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式；2、继承，从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力；3、多态，一个方法可以有多种实现版本...Java 三大特性，算是Java独特的表现，提到Java 的三大特性， 我们都会想到封装， 继承和多态 这是我们Java 最重要的特性。...封装原则： 将不需要对外提供的内容都隐藏起来。 把属性都隐藏，提供公共方法对其访问 。 private关键字：是一个权限修饰符。 用于修饰成员(成员变量和成员函数) 被私有化的成员只在本类中有效。...提高对数据访问的安全性。...继承是从已有的类中派生出新的类， 新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。
[pexels-meijii-2014864.jpg] 范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小...人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 而通常我们用的最多的就是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF），也就是本文要讲的“三大范式”。...一次修改，需要修改多个表，很难保证数据一致性。 范式的缺点 范式的缺点是获取数据时，需要通过Join拼接出最后的数据。...,你在关系型数据库管理系统（RDBMS），例如SQL Server，Oracle，MySQL中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作一定是不能成功的。...具体做法是： 在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。
区块链技术对于媒体行业的优势主要有三处：让消费者更频繁地为内容买单、跟踪版权、提高效率。 提高支付意愿，让消费者更频繁的为内容买单成了一个可以落地实施的目标。...现在的年轻的数字原生代，他们更愿意为喜欢的优质的内容支付一定的费用。付费内容可以从新的、基于微支付的付费内容中获得提升。互联网让知识付费成为可能，而区块链能做的就是普及知识付费，增大版权意识。...这在很大程度上保障了媒体内容产生者的利益。 媒体最主要的收入来源便是广告，区块链可以让广告预算的分配变得更准确并且具有针对性，媒体可以直接链接到相应的内容。...这和现在的大数据分析比较相像，但区块链没分析的是你个人通过媒体信息的记录，分析的是你的需求和喜好，投放你所感兴趣的广告和媒体内容。这样不但让广告主的广告投放更加有效率，也让用户的注意力不被随意浪费。...1(1).png 区块链技术可能形成一种新的媒体市场，称为“无边界的付费内容”。目前付费内容订阅的区域限制和数字版权管理的复杂性是霸道的，这导致了用户想要的信息可能因为平台的关系而丢失。
范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。...人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 而通常我们用的最多的就是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF），也就是本文要讲的“三大范式”。...一次修改，需要修改多个表，很难保证数据一致性。 范式的缺点 范式的缺点是获取数据时，需要通过Join拼接出最后的数据。...,你在关系型数据库管理系统（RDBMS），例如SQL Server，Oracle，MySQL中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作一定是不能成功的。...具体做法是： 在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。
java的三大特性 Java语言的三大特性即是：封装、继承、多态 首先先简单的说一下其3大特性的定义： 封装： 在面向对象程式设计方法中，封装(英语：Encapsulation)是指一种将抽象性函式接口的实现细节部分包装...封装可以被认为是一个保护屏障，防止该类的代码和数据被外部类定义的代码随机访问。 隐藏对象的属性和实现细节，仅对外公开接口,控制在程序中属性的读和修改的访问级别。...将抽象得到的数据和行为(或功能)相结合，形成一个有机的整体，也就是将数据与操作数据的源代码进行有机的结合，形成“类”，其中数据和函数都是类的成员。...以上就是java三大特性的基本含义，大家理解一下就行了，千万别背啊！接下来我们通过一个例子来完美的解释一下java的3大特性。
它的营销推广方式和内容诉求是什么呢？ 为了研究这个问题，首先是抓取了百度上1月15日-2月14日关键词为“旅行青蛙”新闻文章，总共8500多篇，并且对这些文章做了如图1的处理。...根据不同的时间变化和声量走势，将传播分为3个阶段，接着对照每个阶段时间百度指数的变化，将第一步得到的渠道以及对应的文章数据做对比，看看文章对百度指数的影响，并且对这些文章的内容做了分词处理，得到这阶段推广的主题内容
近日，亚历山大·塞缪尔（Alexandra Samuel）在刊登于《哈佛商业评论》的文章《数据是内容营销的下一大热门话题》中提到，数据新闻（Data Journalism）已成为了媒体行业最热门的趋势之一...对企业来讲，即便各大企业已经接受了内容创作者这一角色，他们却在很大程度上忽视了利用内部数据来讲故事。 什么是数据新闻呢？利用数据讲故事，并以可视化方式来展示。...一些企业在数据新闻方面颇有建树，这些品牌发现了几乎每个品牌都应该做的事情：打开数据宝库，将其中部分财富以原创内容的形式提供给消费者和公众。...，但又要寻找自己内容生产的渠道，而数据新闻便提供了这样一种可供选择的渠道。...大数据时代，“数据新闻”已经从“配角”变为“主角”，从“噱头”变“看头”，企业公关必须适应新的信息生产和传播方式，既能生产数据，也能对数据进行解读分析，以此为受众提供个性化的内容！
# 数据结构内容介绍 学习视频地址 (opens new window) 数据结构与算法内容介绍 先看几个经典的算法面试题 数据结构和算法的重要性 数据结构与算法的关系 一个五子棋程序 约瑟夫(Josephu...)问题(丢手帕问题) 其它常见算法问题 线性结构和非线性结构 线性结构 非线性结构 # 数据结构与算法内容介绍 # 先看几个经典的算法面试题 字符串匹配问题： 有一个字符串 strl=""硅硅谷尚硅谷你尚硅尚硅谷你尚硅谷你尚硅你好...""，和一个子串 str2="尚硅谷你尚硅你" 现在要判断str1是否含有str2，如果存在，就返回第一次出现的位置,如果没有，则返回-1 要求用最快的速度来完成匹配 你的思路是什么?...目前程序员面试的门槛越来越高，很多一线IT公司(大厂)，都会有数据结构和算法面试题(负责的告诉你，肯定有的) 如果你不想永远都是代码工人,那就花时间来研究下数据结构和算法 # 数据结构与算法的关系 数据...要学习好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题,用程序去实现解决. 程序=数据结构+算法 数据结构是算法的基础,换言之，想要学好算法，需要把数据结构学到位。
在服务的全过程中，数据提供者被明确要求采取有效措施，以确保尊重知识产权、他人合法权益，并提高生成内容的准确性与可靠性。...情感、认知的问题主要集中在模型生成内容中涉及宗教、偏见、脏话等不符合道德上的内容； 违法教唆问题是针对模型的输出内容中会涉及违法犯罪的方案、数据等不符合法律规定的内容。...越狱场景 leakreplay 用于检测目标LLM是否存在回放训练数据的情况。在《检测与防护：大模型信息泄露的安全「紧箍」》[8]已经做过介绍。...更进一步，它还可以检测LLM是否存在导致XSS漏洞，例如私有数据泄露。...其结果如下： 大模型输出安全性检测结果（自然语言类） 大模型输出安全性检测结果（中文探针） 大模型输出安全性检测结果（机器语言类） LSAS使用探针中测试用例的通过率作为模型的分数指标，分数在0到1的区间内
大模型定义： 大模型指的是 大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM）， 大语言模型（LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。...这里面有两个关键描述，大量数据预训练 和 超大型深度学习模型，两方面都在体现着 “大” 的特性。 大模型对数据量的要求很高，通常会包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。...比如2020年5月的GPT-3，参数量达到了1750亿，预训练的数据量就达到 45TB 。...参数多，数据量大，模型深度也复杂，自然对算力要求很高，没有个千把张英伟达的 H100 就无从谈起训练自己的大模型，而一张 H100 的价格将近 4 万刀，约合28万元人民币。...照这个速度卷下去，大模型都要变成大白菜了，数据量太少的模型都不能上榜的。 大模型的移动端部署 目前大模型都还是部署在服务器上，移动端应用通过网络请求来调用相关的服务。
什么是数据解析？ 数据解析是一种广泛使用的数据结构化方法；因此，当您试图弄清它到底是什么时，您可能会发现许多不同的描述。为了更容易理解这个概念，我们可以简单定义一下。...数据解析的定义 数据解析是一种将一串数据转换为不同类型数据的方法。因此，假设您以原始HTML格式接收数据，解析器将获取HTML并将其转换为可读性更强的数据格式。 解析器能做什么？...如何选择也取决于您是否在一家拥有大量时间和资源来构建和维护解析器的大企业。或者您是一家规模较小的企业，需要先用解析器完成工作才能在市场中发展。...我们在之前文章中详细介绍了实时爬虫程序是什么以及它的工作原理。 但是我们为什么要提出这个工具呢？...总结 希望现在您对什么是数据解析有了很好的理解。可以通过文章里所讲的内容判断一下您是否正在构建一个复杂的解析器。如果您要解析大量数据，您的团队中就需要有优秀的开发人员来开发和维护解析器。
大数据处理流程 一般的大数据处理流程都有以下几个过程：数据采集、数据存储、数据处理、数据展现。如下图所示。...在大数据时代，由于数据种类多，数据大，从结构化的数据到非结构化的数据，数据采集的形式也变得更加复杂而多样。...目前绝大部分传统数据计算和数据分析服务均是基于批量数据处理模型：使用ETL系统或OLTP系统进行构造数据存储，在线的数据服务通过构造SQL语言访问上述数据存储并取得分析结果。...同时，由于数据累计的不可及时性，上述计算过程的数据一定是历史数据，无法保证数据的实时性。 3．...但是这几年数据规模的增加远远大于人的想象，而这些产生的数据，必然会存在冷热数据的区分。无论冷热，数据对于一个公司都是核心资产，谁都不想数据丢失。
数据质量是对数据在特定应用场景下服务商业目的适应性的评估/评价。...数据质量包括这些方面： 准确性 完整性 时效性（更新状态） 关联性 一致性 可靠性 合理表示 可以访问 在一个公司或者组织内，可接受的数据质量对于运营或者事务处理或者商业分析/商业智能报告的可靠性至关重要...数据质量受数据产生/存储/管理的影响。数据质量保证是验证数据可靠性和有效性的过程。 要保证数据质量，需要定期查看和清理数据，通常这包括数据更新/标准化/删除重复记录以创建单个数据视图。...想加入数据人圈子，请加微信luqin360。 文章推荐： 人工智能系列文章 1 人工智能三大应用场景 2 人工智能政策 3 人工智能研究的中国力量 图片赏析： 数据质量管理
继承是使用已存在的类的定义作为基础建立新类的技术，新类的定义可以增加新的数据或新的功能，也可以用父类的功能，但不能选择性地继承父类。
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