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图的抽象：如何从概念的定义中提取模型？

最近的业余时间里，一直在研究图相关的领域，顺便构建出 feakin 图形引擎。...诸如于，我们绘制的流程图，便是这里的图；而我们通常所见的曲线图等，可以划到图表里。...图的模型与概念 作为一个图领域的新手，在当前的版本里，我构建的模型来源于不同的图形库的实现。而正是这种参考了不同的图形库，使得我对于什么是正确的概念充满了迷惑性。...比如，什么是 Geometry（几何），如果从维基百科定义上来说，它主要研究形状（shape）、大小（size）、图形的相对位置（position）、距离（distance）等空间区域关系以及空间形式的度量...缩放 等 而从定义上，我们会发现颜色、材质等属性，似乎不应该放在 Shape 中。那么，我们是否需要一些额外的概念来放置它们呢？

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如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件？

本文将详细介绍如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件，并提供相应的示例。图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统中，可以使用 dpkg 命令来管理软件包。...该命令提供了 -x 选项，可以用于从 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...提取文件后，您可以对其进行任何所需的操作，如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件。...您可以选择提取整个 DEB 包的内容或仅提取特定的文件。通过提取文件，您可以查看其内容、进行修改或执行其他操作。

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如何使用GSAN从HTTPS网站的SSL证书中提取子域名

关于GSAN  GSAN这款工具能够帮助广大研究人员从HTTPS网站的SSL证书中直接提取主题别名，并向我们提供DNS名称（子域名）和虚拟服务器的相关信息。...该工具支持从HTTPS网站提取子域名，并返回一个列表文件或CSV/JSON格式的扫描结果输出。该工具并不是一个子域名爆破工具，而是一个自动化域名扫描发现工具。  ...功能介绍  1、从HTTPS网站的SSL证书中直接提取主题别名； 2、子域名提取/枚举； 3、支持使用文本文件或直接在终端窗口中以命令形式定义多个主机:端口； 4、CSV或JSON格式输出，...方便导入到其他工具中； 5、支持筛选出与正在分析的域名所不匹配的域名； 6、支持与CRT.SH集成，因此可以从同一实体的证书中提取更多子域名； 7、适用于自签名证书； 工具安装  由于该工具基于...Options: --version 显示工具版本信息 --help 显示工具帮助信息和退出 Commands: crtsh 从crt.sh获取域名信息 scan

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【数说】从知乎320万用户爬取的信息分析与数据可视化

从显示结果上来看，每个数据段的格式都是list，这些并不是我们想要的，对于有的数据段，我们需要的是int格式，有的数据段，我们需要的是字符串格式。...我们想知道知乎上的用户，在哪里工作。...用户拥有量前20个城市 从结果上看，北上深广占据前四名，同时也说明了这四个大城市对人才的吸引力，另外杭州表现的也很突出，我觉得可能的原因是杭州也非常好的创业文化和基因，难道是阿里带动的，这个需要进一步去发现...高校拥有用户数量排行版 非常出乎我的意料，竟然浙江大学的知乎用户最多，难道浙江大学招生已经那么多啦，还是我的样本数太少了（328w不算少啦）,但是令我欣慰的是大武大排名第二，华中柯基大学竟然也排名第四...我们想知道各个地区的用户的就业情况，准确来说，我们想知道各个城市的高素质人群最喜欢从事什么职业，这在城市之间有差别吗，我们取每个城市，用户从业最多的五个职业 上面的表述转化成程序语言就是：对数据框按城市分组

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从淘品牌到创品牌，电商如何抓住年轻用户的心？

淘宝之所以大力扶持“创”经济，核心目的在于抓住年轻用户的心。 一方面，年轻用户已成移动互联网的中坚人群，不论是互联网巨头如BAT，还是手机大鳄如华米OV，在产品、营销和运营上均在不约而同地贴近年轻人。...淘宝网数据则显示，淘宝买家中80、90后的买家占比七成，卖家中90后占比已近超过三分之一，淘宝年轻化趋势十分明显。 另一方面，年轻用户的自我意识早已觉醒。...不论是“自媒体”，还是“网红经济”，抑或“粉丝经济”均体现了一共共同点：用户追求平等的参与权，自媒体是表达权，网红是表演欲，粉丝经济则是参与感。...淘宝扶持创客经济，迎合长尾经济潮流，加强对C2B模式的支持，正是为了迎合已成主力的年轻用户。淘宝正在努力为这些用户提供个性化消费和创造性生产的环境。...创造却是反过来的，它让一个人，例如手工艺者，完成从设计到制作再到包装甚至销售的所有环节，理论上来说，效率不可能高。这种差异，跟云计算与本地计算、电厂与发电机之间的差异一样，工厂的本质是“云生产”。

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react hook的初步研究前言renderWithHooks的整个过程为什么要顺序调用hook从renderWithHooks开始currentupdateWorkInProgressHook如何

renderWithHooks的整个过程 在源码里面，renderWithHooks函数是渲染一个组件会调用的，跟hook相关的操作都在这里之后。...man)}>change ) } 复制代码 第一次挂载组件的时候，会给对应的state留下一个dispatch接口，这个接口是操作对应的state...后面的更新，每次点击都会让整个组件函数重新执行，3次useState，源码内部的实现是维护一个队列，setter和对应的state是一一对应的： 编号 state dispatch函数 1 _n setn_function...但是事实上，后面如果少了hook会报错 从renderWithHooks开始 来到react-dom源码里面，crtl+f找到renderWithHooks： function renderWithHooks...; return [hook.memoizedState, _dispatch]; } 复制代码 updateWorkInProgressHook如何进行 一个hook对象是这样的： ?

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从数据库底层说起，探究用户画像系统的储存该如何选型

本质： 推荐系统就是对用户的浏览行为进行记录分析，并基于这些行为对用户将要购买的商品进行预测。老王购买了用户画像的书籍，那么老王便与这本书之间产生一个连接。...19991201 女 化妆品 给用户画像下定义： 用户画像是对用户的一种标注，通过给用户打上标签的形式来描述用户 这个标签可以是一个人的年龄，性别，收入情况，也可以是一个人的购物倾向或者是常居住地..., 时间复杂度和折半查找一样, 只有 Log2N B+树 的叶子节点构成了一个类似链表的结构, 所以进行范围查找的时候, 不需要回到父节点, 可以直接在子节点中进行, 所以在进行一些复杂查询的时候比较方便范围取数据...所以 HBase 适合存储比较稀疏的表 MySQL VS Hbase 从存储形式上来看, 选 HBase, HBase 是 KV 型数据库, 是不需要提前预设 Schema 的, 添加新的标签时候比较方便...从使用方式上来看, 选 MySQL 似乎更好, 但是 HBase 也可以, 因为并没有太多复杂查询 从写入方式上来看, 选 HBase, 因为画像的数据一般量也不小, HBase 可以存储海量数据,

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AD域不靠谱了吗；LDAP验证如何保证应用安全 | FB甲方群话题讨论

当上述企业业务应用的登录均使用LDAP进行认证，常因域账号泄露导致业务失陷，有没有什么方法保证应用安全？ 3. 针对部分生产服务器需要与终端进行域用户文件共享，应该如何提高安全性？ 4....A28： 取一个中间方案，AD还是用，但是只管理用户终端，比如账号管理，密码策略，统一壁纸，屏幕锁定策略这种。系统登录用其他SSO方案。...A29： AD也好，SSO也罢，对于多系统、多环境、多平台对接，还是各项协议的兼容性。 Q：针对部分生产服务器需要与终端进行域用户文件共享，应该如何提高安全性？ A30： 禁用SMB，用其他方式替代。...从文件使用上理想状态要分级别，按照权限下载文件，严格控制权限。比如OSS对象存储这种就是要用中间层做权限验证和拉取对应的文件，数据层是最不好做的； 4....在信创趋势下，针对AD域整改国产化的可能性，讨论中提到未来可能会有国产替代方案出现，如政府开源的身份管理平台或国产OS厂商推出的身份认证平台。

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从零到千万用户，我是如何一步步优化MySQL数据库的？

本文记录了我之前初到一家创业公司，从零开始到用户超千万，系统压力暴增的情况下是如何一步步优化MySQL数据库的，以及数据库架构升级的演变过程。升级的过程极具技术挑战性，也从中收获不少。...这极大的影响了用户体验。 那如何监控主从同步状态？...操作路由到不同的分片数据源上 ID生成器 ID生成器是整个水平分库的核心，它决定了如何拆分数据，以及查询存储-检索数据。...水平分库是一个极具挑战的项目，我们整个团队也在不断的迎接挑战中快速成长。...关于如何搭建大数据实时分析统计平台，对用户的行为进行实时分析，我们后面再详细介绍。

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Buzz库网络爬虫实例：快速爬取百度搜索实时热点

本文将介绍如何利用PHP编写一个简单而高效的网络爬虫，实现快速爬取百度搜索的实时热点内容，以满足实时获取信息的需求。...需求场景假设我们正在开发一个新闻聚合网站，需要实时获取百度搜索的热点内容，以便为用户提供最新最热的资讯。...目标分析我们的目标是编写一个PHP脚本，能够模拟用户访问百度搜索热点页面，并从中提取出标题和链接等相关信息。为了实现这一目标，我们需要对百度搜索页面的结构进行分析，并设计相应的爬取方案。...完整的爬取过程下面是我们实现爬取百度搜索实时热点的完整过程：1发送HTTP请求：我们使用PHP的file_get_contents()函数或cURL库发送HTTP请求，模拟用户访问百度搜索热点页面。...3提取信息：从解析后的HTML中提取出标题、链接等相关信息，并存储到数组或数据库中。4处理反爬虫机制：如果遇到反爬虫机制，我们可以采取一些策略，如使用代理IP、设置用户代理头、处理验证码等。

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DeepMind提出「算法蒸馏」：可探索的预训练强化学习Transformer

算法蒸馏 2021年，有研究人员首先发现Transformer可以通过模仿学习从离线RL数据中学习单任务策略，随后又被扩展为可以在同域和跨域设置中提取多任务策略。...这些工作为提取通用的多任务策略提出了一个很有前景的范式：首先收集大量不同的环境互动数据集，然后通过序列建模从数据中提取一个策略。...由于策略在源RL算法的整个训练过程中不断改进，AD必须得学习如何改进算子，才能准确模拟训练历史中任何给定点的行动。...尽管目前已经有很多成功的模型展示了Transformer如何在上下文中学习，但Transformer还没有被证明可以在上下文中强化学习。...用户还可以输入prompt和次优的demo，模型会自动进行策略提升，直到获得最优解！ 而专家蒸馏ED只能维持次优的demo表现。

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从零到上亿用户，我是如何一步步优化MySQL数据库的？（建议收藏）

本文记录了我之前初到一家创业公司，从零开始到用户超千万，系统压力暴增的情况下是如何一步步优化MySQL数据库的，以及数据库架构升级的演变过程。升级的过程极具技术挑战性，也从中收获不少。...这极大的影响了用户体验。 那如何监控主从同步状态？...操作路由到不同的分片数据源上 ID生成器 ID生成器是整个水平分库的核心，它决定了如何拆分数据，以及查询存储-检索数据。...水平分库是一个极具挑战的项目，我们整个团队也在不断的迎接挑战中快速成长。...关于如何搭建大数据实时分析统计平台，对用户的行为进行实时分析，我们后面再详细介绍。

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Docker 入门——镜像

上一篇讲解了docker的安装部署，在这篇中，我们将介绍 Docker 镜像的特性、基本概念和操作方法，包括如何创建、查看、拉取、推送和删除镜像。...2、docker镜像的操作方法 创建镜像 有两种主要的方法可以创建 Docker 镜像：使用Dockerfile或者从现有的容器中提交。...从现有的容器中提交镜像 另一种创建镜像的方法是从一个已经运行或者停止的容器中提交（commit）出一个新的镜像。这种方法可以用来保存容器的当前状态，或者对现有的镜像进行修改。...除了本地创建镜像，我们还可以从远程的镜像仓库（registry）中拉取（pull）或者推送（push）镜像。...，包括如何创建、查看、拉取、推送和删除镜像。

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爬虫课堂（十六）|Scrapy框架结构及工作原理

是用户最关心的部份，也是由用户自己实现。用户定制自己的爬虫，用于从特定的网页中提取自己需要的信息，即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接，让Scrapy继续抓取下一个页面。...1.6、Scrapy引擎(Scrapy Engine) Scrapy引擎是整个框架的核心。它用来控制调试器、下载器、爬虫。实际上，引擎相当于计算机的CPU，它控制着整个流程。...三、Spiders 在所有的组件中，爬虫（Spider）组件对于用户来说是最核心的组件，完全由用户自己开发。Spider类定义了如何爬取某个（或某些）网站。...包括了爬取的动作（例如：是否跟进链接）以及如何从网页的内容中提取结构化数据（爬取Item）。 换句话说，Spider就是我们定义爬取的动作及分析某个网页（或者是有些网页）的地方。...从Spider的角度来看，爬取的运行流程如下循环： 1）以初始的URL初始化Request，并设置回调函数。 当该Request下载完毕并返回时，将生成Response，并作为参数传给该回调函数。

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通过深度多任务多通道学习的联合分类和回归用于阿尔茨海默病的诊断

基于 MRI 的 AD/MCI 诊断 用于 AD/MCI 诊断的基于 MRI 的计算机辅助系统的一个关键组件是确定如何从 MRI 中提取信息特征。...具体来说，为了从 MRI 中提取信息丰富的图像块，首先通过数据驱动的界标检测算法从 MRI 中识别出多个解剖界标。...对于模板中的每个体素（3维叫体素，二维叫像素），形态特征是从所有线性对齐训练图像中的相应体素中提取的，这些训练图像包括 ADNI-1 中的 AD 和 NC 对象。...基于标志的补丁提取（点外取块） 缺点：基于这些识别的地标，我们从每个 MR 图像中提取多个补丁用于特征学习和分类器/回归器构建。...对比其他提取MRI特征的方法 从MRI中提取特征，根据MRI对AD/MCI的现有表现形式可分为三类：1-基于voxel（体素）的特征；2-基于ROI（感兴趣区域）的特征；3-基于whole-image（

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scrapy0700:深度爬虫scrapy深度爬虫

scrapy提供封装的各项深度爬虫的功能 scrapy.CrawlSpider是从scrapy.Spider继承并进行功能扩展的类型，在该类中，通过定义Url地址的提取规则，跟踪连接地址，从已经采集得到的响应数据中继续提取符合规则的地址进行跟踪爬取数据...(self, response, results): return results # 从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接，并构造成Resquest对象返回...yield rule.process_request(r) # 采集数据链接处理，从符合规则的rule中提取链接并返回item和request def _response_downloaded...=('7624f24&p=\d+')) 接下来，从响应数据中提取符合规则的超链接，执行extract_links()函数如下： next_urls = links.extract_links(response...follow = None, # 从LinkExtractor中提取的连接，会自动调用该选项指定的函数，用来进行超链接的筛选 process_links

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让机器搞懂100万种隐含语义，腾讯Peacock大规模主题模型首次全揭秘

取V=1，000,000且K=1,000,000，N_wt需要消耗3000G以上内存（假设int型密集存储，因为模型随机初始化并不稀疏），显然单机内存是无法满足需求的，必须对模型进行切分。...AD-LDA算法的整个过程和MapReduce的执行过程非常一致，所以早期有非常多的团队使用MapReduce来实现AD-LDA算法[5]： MapReduce的一个Job进行AD-LDA算法的一个迭代...因为MapReduce使用磁盘进行数据交换，同时整个训练任务需要调度几百个Jobs，所以基于MapReduce的AD-LDA实现是非常低效的。 ?...在使用相同的标注数据集和机器学习算法情况下，如何找到有区分力的特征无疑是最为关键的。...选取有效的特征对得到一个精准的点击率预估模型起着至关重要的作用。 Peacock 是我们理解广告语义的关键技术，被引入到广告点击率预估模型中提升效果。

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A Nice Paper About Mobile Data Offloading

同样，这篇paper也是这样，它的出发点是改进原有的利用ad hoc网络来进行offloading中耗能和延迟高的缺陷。...由于这种自发的通信需要节点scan周围的信道来确定是否会有与之通信的节点，这样势必会消耗大量的电量，另外，在有很多节点的情况下，节点间存在着很大的干扰，会导致整个网络的吞吐量降低。...鉴于此，如何来改进这种方式，这篇paper提出了一个好的idea，即引入了运营商的参与，运营商在中间充当着一个“仲裁者”的角色，它可以通过一些方式跟踪用户，知道用户的数据需求，然后将用户数据请求转移到周围的某一个拥有该数据的用户上...总的来说，这个想法还是比较新颖的，但是文中没有提到如何组簇，比如说如果想要更智能一些的话，通过某种激励机制，运营商引导用户到某个数据量大的地方，从而用户之间自发地形成簇。...文中提到的一些专业名字，ad hoc、P2P、D2D、以前我觉得自己了解了，但是看了这篇paper后，我发现作者好像在混用这三个概念，但是这又是一篇质量相当高的paper，我也不好怀疑作者，所以，需要找个时间好好梳理一下

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爬虫实战：从HTTP请求获取数据解析社区

考虑到大多数常见服务商的数据都是通过HTTP接口封装的，因此我们今天的讨论主题是如何通过调用接口来获取所需数据。...而这个工具则帮助我们省去了这些繁琐的步骤，使得整个过程变得更加高效。 首先，我们在后台查找到目标请求，然后通过右键点击复制该请求。...确保我已经登录的标识是通过 cookie 实现的。Cookie 在这里的作用是保持用户登录状态，使用户在不同页面之间保持登录状态。...详见下图： 总结 在过去的实践中，我们常常通过爬取HTML网页来解析和提取数据，因此今天我们讨论了如何通过调用接口来获取所需数据。...本文通过示例代码展示了如何爬取社区首页的文章和活动数据，以及如何爬取自己的文章列表。通过这些实践，我们可以更好地理解和运用接口爬取技术。

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