CWFF是一款专用于模糊测试的自定义字典工具，该工具可以帮助广大研究人员以高速并发的形式创建一个特定的高质量模糊测试/内容发现字典。
lxml 使用 Python 语言编写的库，主要用于解析和提取 HTML 或者 XML 格式的数据。
导读：本文要介绍的这些技法，会用Python读入各种格式的数据，并存入关系数据库或NoSQL数据库。
soup.find_all(…)等价于soup(…) .find_all(…)等价于(…)
B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思)，B-树是一种多路自平衡的搜索树。它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。
我的博客： https://www.luozhiyun.com/archives/273
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性，即时查询，运营分析和处理高并发方面。
MySQL索引（index）: 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,所以索引的本质就是数据结构!
索引按照物理实现方式，索引可以分为 2 种：聚簇（聚集）和非聚簇（非聚集）索引。我们也把非聚集 索引称为二级索引或者辅助索引。
B树（英语：B-tree）是一种自平衡的树，能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。B树，概括来说是一个一般化的二叉查找树（binary search tree）一个节点可以拥有2个以上的子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁盘。B树减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。B树这种数据结构可以用来描述外部存储。这种数据结构常被应用在数据库和文件系统的实现上。
前面的文章，我们已经学会正则表达式以及 BeautifulSoup库的用法。我们领教了正则表达式的便捷，感受 beautifulSoup 的高效。本文介绍也是内容提取的工具 —— Xpath，它一般和 lxml 库搭配使用。所以，我称这两者为“干将莫邪”。
在本篇博客中，我们将使用 Python 的 Selenium 和 BeautifulSoup 库来实现一个简单的网页爬虫，目的是爬取豆瓣电影TOP250的数据，并将结果保存到Excel文件中。
Linux内核从3.x开始引入设备树的概念，用于实现驱动代码与设备信息相分离。在设备树出现以前，所有关于设备的具体信息都要写在驱动里，一旦外围设备变化，驱动代码就要重写。引入了设备树之后，驱动代码只负责处理驱动的逻辑，而关于设备的具体信息存放到设备树文件中，这样，如果只是硬件接口信息的变化而没有驱动逻辑的变化，驱动开发者只需要修改设备树文件信息，不需要改写驱动代码。比如在ARM Linux内，一个.dts(device tree source)文件对应一个ARM的machine，一般放置在内核的"arch/arm/boot/dts/"目录内，比如exynos4412参考板的板级设备树文件就是"arch/arm/boot/dts/exynos4412-origen.dts"。这个文件可以通过$make dtbs命令编译成二进制的.dtb文件供内核驱动使用。
Linux内核从3.x开始引入设备树的概念，用于实现驱动代码与设备信息相分离。在设备树出现以前，所有关于设备的具体信息都要写在驱动里，一旦外围设备变化，驱动代码就要重写。
SQL Server 2005 引入了一种称为 XML 的本机数据类型。用户可以创建这样的表，它在关系列之外还有一个或多个 XML 类型的列；此外，还允许带有变量和参数。为了更好地支持 XML 模型特征（例如文档顺序和递归结构），XML 值以内部格式存储为大型二进制对象 (BLOB)。
大家好！本文给大家介绍来自阿斯利康的AI工程总监Eliseo Papa带领的研究团队发表在bioRxiv的一篇文章“Biological Insights Knowledge Graph: an integrated knowledge graph to support drug development”。文中提出了一个新的知识图谱——Biological Insights Knowledge Graph (BIKG)，它充分结合了来自公开数据源和阿斯利康企业内部数据源的相关数据，能够为一系列任务（从新靶点的识别，到现有药物的再利用）提供洞察力。本文描述了实现BIKG图的主要设计选择，并讨论了其从图的构建到开发的生命周期的各个方面。
它们是一个烹饪比赛的电视系列节目，享有盛名的厨师们撸起袖子，争相做出完美的菜肴。基于一个设定的主题，结合厨师们的经验，创造力和想象力，将可能有问题的食材转化为最终的菜肴。
一条 SQL 在数据库中是如何执行的呢 ？相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。但是，感兴趣归感兴趣，你得去追呀，还臆想着她主动到你怀里来 ？
针对Web开发人员，DBA，程序员，本文介绍了NoSQL数据库的基本概念，不同类型及其特性。
Netflix(Nasdaq NFLX)，也就是网飞公司，成立于1997年，是一家在线影片[租赁]提供商，主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送，总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。1999年开始订阅服务。2009年，该公司可提供多达10万部DVD电影，并有1千万的订户。2007年2月25日，Netflix宣布已经售出第10亿份DVD。
当我们把 MyCat + MySQL 的架构搭建完成之后，接下来面临的一个问题就是，数据库的分片规则：有那么多 MySQL ，一条记录通过 MyCat 到底要插入到哪个 MySQL 中？这就是我们今天要讨论的问题。
1分库分表的几种形式 把一个实例中的多个数据库拆分到不同的实例 一后有的节点还是无法负担写负载 把一个库中的表分离到不同的数据库中 终极大招水平拆分!即分片处理(通常所说的分库分表即此) 不同于MyS
在编写爬虫程序的过程中提取信息是非常重要的环节，但是有时使用正则表达式无法匹配到想要的信息，或者书写起来非常麻烦，此时就需要用另外一种数据解析方法，也就是本节要介绍的 Xpath 表达式。
之前有分享过一篇笔记：Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则，这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点（savepoint）中保存的 state？Apache Flink 1.9 引入了状态处理器（State Processor）API，它是基于 DataSet API 的强大扩展，允许读取，写入和修改 Flink 的保存点和检查点（checkpoint）中的状态。
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图：
总的来说，结合目前搜集到的一些资料，可以看到目前ClickHouse核心架构由下图构成，主要的抽象模块是Column、DataType、Block、Functions、Storage、Parser与Interpreter。
主键索引（PRIMARY） 数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键 唯一索引（UNIQUE） 数据列不允许重复，允许为NULL值，一个表允许多个列创建唯一索引。 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column); 创建唯一索引 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column1,column2); 创建唯一组合索引 普通索引（INDEX） 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column); 创建普通索引 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1, column2, column3); 创建组合索引 全文索引（FULLTEXT） 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);https://www.alwdzr.com 创建全文索引 索引并非是越多越好，创建索引也需要耗费资源，一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和删除时要花费较多的时间维护索引
由于后续更新「面试专场」的好几篇文章都涉及到 图 这种数据结构，因此打算先普及一下 图 的相关理论支持，如果后面的相关内容有些点不太容易理解，可以查阅此篇文章。本文不建议一口气阅读完毕，可以先浏览一遍，在后续有需要的时候进行查阅即可。
随着我们的系统用户不断增加，产出的内容和数据量将不断增长，单台数据库数据量因为过大，将会导致查询速率降低，严重影响用户体验。
今天的这篇推文，是对前六天MySQL学习的一个进阶学习和小总结，前两天是端午节，大家过得如何？休息之余，不要忘记坚持学习，加油！
从根本上讲，ClickHouse，Druid和Pinot都是相似的，因为它们在同一节点上存储数据并进行查询处理，这与去耦BigQuery体系结构不同。最近，我以Druid为例描述了一些固有的问题与耦合结构1，2）。目前没有与BigQuery等效的开源软件（也许是Drill吗？），我已经在本博文中探讨了构建此类开源系统的方法。
后置处理器是在发出“取样器请求”之后执行一些操作。取样器用来模拟用户请求，有时候服务器的响应数据在后续请求中需要用到，我们的势必要对这些响应数据进行处理，后置处理器就是来完成这项工作的。例如系统登录成功以后我们需要获取SessionId，在后面的业务操作中服务器会验证这个SessionId，获取SessionId这个功能过程就可以用后置处理器中的正则表达式提取器来完成。
从HTML文件中提取数据，除了使用XPath，另一种比较常用的解析数据模块。Beautiful Soup模块中查找提取功能非常强大、方便，且提供一些简单的函数来导航、搜索、修改分析树等功能。Beautiful Soup模块是Python的一个HTML解析库，借助网页的结构和属性来解析网页（比正则表达式简单、有效）。Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。
1. 索引是什么 2. 索引的类型 3. BTree索引 概念 举例：以5阶数为列 4. B+Tree索引 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树索引的查询类型 B+Tree索引的限制
来源：https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
正确的创建合适的索引，是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前，对后面举例中使用的表结构先简单看一下：
在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下，SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
索引一直是数据库中非常重要的概念，所以了解索引相关的知识是转入后端开发中必不可少的一环。这篇文章是我从开始做后端开发之后至今学习关于索引知识的一个总结，从原先很多概念的模糊和不理解到现在大致有一个比较清楚的认知，尽量会把关于索引的一些点以及为什么需要这么做给解释明白，包括使用 InnoDB 引擎的 MySQL 索引的相关概念，以及如何针对 InnoDB 进行索引的设计和使用，以及三星索引的概念，会从我所了解到的知识去解释为什么需要这样，如果有错误的地方还请指出。
通常大家都会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引，不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询，而不单单是WHERE条件部分。索引确实是一种查找数据的高效方式，但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据，这样就不再需要读取数据行。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据，那么还有什么必要再回到表中查询呢？如果一个索引覆盖所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。
在上一篇《索引基础知识回顾》中提到索引按照存储结构划分有B-Tree索引、Hash索引、B+Tree索引类型，接下来就学习一下这几种索引结构以及在实际存储引擎中的使用情况
论文链接：https://www.researchgate.net/profile/Sven-Behnke-2/publication/221104985_Efficient_Multi-resolution_Plane_Segmentation_of_3D_Point_Clouds/links/0912f5012c7339e394000000/Efficient-Multi-resolution-Plane-Segmentation-of-3D-Point-Clouds.pdf
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
🧑个人简介：大家好，我是 shark-Gao，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中，索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构，它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序，例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引，可以在数据集中快速定位特定的数据，避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。
数据是数据科学中任何分析的关键，大多数分析中最常用的数据集类型是存储在逗号分隔值(csv)表中的干净数据。然而，由于可移植文档格式(pdf)文件是最常用的文件格式之一，因此每个数据科学家都应该了解如何从pdf文件中提取数据，并将数据转换为诸如“csv”之类的格式，以便用于分析或构建模型。
要想学好爬虫，必须把基础打扎实，之前发布了两篇文章，分别是使用XPATH和requests爬取网页，今天的文章是学习Beautiful Soup并通过一个例子来实现如何使用Beautiful Soup爬取网页。
MySQL索引详解 一. 索引简介 索引：帮助MySQL高效查询数据的一种有序的数据结构。 如果没有索引，查询某行数据，只能进行全表扫描。这时，需要频繁地进行磁盘I/O，性能很差。索引的基本思想，就
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