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如何使用 Apache 构建 URL 缩短服务

140 个字符的限制意味着 URL 可能消耗一条推文的大部分(或全部),因此人们使用 URL 缩短服务。最终,Twitter 加入了一个内置的 URL 缩短服务(t.co)。...在本文中,我们将展示如何使用 Apache HTTP 服务器的 mod_rewrite 功能来设置自己的 URL 缩短服务。...第二在文本文件构建短链接的映射。上面的路径只是一个例子。你需要使用系统上使用有效路径(确保它可由运行 HTTPD 的用户帐户读取)。最后一重写 URL。...你可能希望重写时使用特定的字符串。例如,如果你希望所有缩短的链接都是 “slX”(其中 X 是数字),则将上面的 (.+) 替换为 (sl\d+)。 我在这里使用了临时重定向(HTTP 302)。...如果希望短链接始终指向同一目标,则可以使用永久重定向(HTTP 301)。用 permanent 替换第三的 temp。 构建你的映射 编辑配置文件 RewriteMap 中的指定文件。

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我们如何使用 Next.js 将 React 加载时间缩短 70%

它具有与 CRA 相同的功能,但也包括对 CRA 所缺少的关键功能的内置支持:页面路由、基于页面内容的智能加载,以及混合静态和服务器端渲染。...而在没有对高级服务器端渲染做出任何努力的情况下(使用例如 getServerSideProps),这些仪表盘的加载时间减少了 32%(2.6 秒 → 1.5 秒)! 简单的页面有更显著的速度提升。...我们的页面加载速度明显更快,我们的本地构建只需几秒钟而不是几分钟就可以开始,我们需要维护的 Webpack 配置量是几十而不是几百。...我们计划很快实现更多的服务器端渲染,首先是嵌入式图表和表格,这些通常是由匿名访客查看的。我们希望看到这些用户的体验能因更快地加载时间而得到明显改善。...在未来的博客文章中,我们将分享更多关于如何解决这些性能问题的内容。 原文链接: https://www.causal.app/blog/next-js 声明:本文为InfoQ翻译,未经许可禁止转载。

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如何使用MySQL,这些操作你得明白?

MySQL数据库是基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表来保存的,所以它的储存方式就是行列组成的表,每一列是一个字段,每一是一条记录。...今天我们主要介绍Python3下使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。...4.插入数据 例如,这里爬取了一个学生信息,学号为20120001,名字为Bob,年龄20,那么如何将该条数据插入数据库呢?...6.删除数据 删除操作先对简单,直接使用DELETE语句即可,只是需要指定要删除的目标表名和删除条件,而且仍然需要使用db的commit()方法才能生效。...总结 今天我们介绍了如何使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法,主要包括:插入、更新、删除、查询数据,后面我会给大家找一些经典的实战案例,让大家在实战中熟悉运用这些操作来储存数据。 ?

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如何使用多类型数据训练多模态模型?

比如经典的CLIP模型,使用了大规模的网络图文匹配数据进行训练,在图文匹配等任务上取得非常好的效果。...在此之后对CLIP多模态模型的优化中,一个很重要的分支是如何使用更多其他类型的数据(例如图像分类数据、看图说话数据等),特别是CVPR 2022、谷歌等近期发表的工作,都集中在这个方面。...在训练过程中,首先使用单模态任务(MIM、MLM)进行单模态模型的训练,然后再同时使用单模态和多模态任务继续训练。...下表对比了FLAVA和其他多模态模型在训练数据、训练任务和可解决的模态上的差异。FLAVA使用了多种单模态数据,让模型能够同时处理单模态和多模态任务。...在训练阶段就引入prefix prompt,让模型在训练过程中就能区分两种类型的数据。

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如何使用处理器 Pipy 来创建网络代理

本文将首先描述它的模块化设计,然后介绍如何快速构建一个高性能的网络代理来满足特定的需求。Pipy 经过了实战检验,已经被多个商业客户所使用。...Pipy 是一个 开源、轻量级、高性能、模块化、可编程的云原生网络流处理器。...流处理器 Pipy 使用一个事件驱动的管道来操作网络流,它消耗输入流,执行用户提供的转换,并输出流。...Pipy 已经在以下这些平台上进行了全面测试: CentOS 7 Ubuntu 18/20 FreeBSD 12/13 macOS Big Sur 在生产环境中,建议使用 CentOS7/REHL7 或...另外,如果你在本地安装了 Pipy,就可以使用 Pipy 提供的 Web 端管理 UI,它提供了语法高亮、自动完成、提示等特性,你甚至可以运行脚本,所有这些都在同一个控制台上。

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教你如何使用21代码开发桌面应用

“ 教你如何快速开发桌面应用” 首先,我们来想像一下喜欢某个网站,或者我们自己有一个网站,在某个时间我们不知道怎么的突然想把某个网站做成我们自己桌面应用(不要问为什么,之前没有,现在得有 ),那我们来想办法达到我们的目的...3、喜欢使用pip安装模块。 我们先来想一下,tk好想可以制作窗口,有没有办法将网站加入到tk中呢!但我们没有搜索到有关资料,那我们来说一下另一个模块吧。...那我们的目标变成了:如何将网站镶嵌到qt开发的桌面应用中去。...这时就使用打包命令 pyinstall -w -F + 名称.py 然后我们就可以看见dist下就有我们所需要的桌面程序。

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如何使用prerender-spa-plugin插件对页面进行渲染

文主要是介绍使用prerender-spa-plugin插件在针对前端代码进行渲染。 渲染(SSG)和服务端 渲染有一定的区别。...我们需要实现渲染,那么我们需要完成以下几件事情: 插件引入和配置。 本地验证。 改造打包构建流程。 线上验证。 下面,我们一个一个来说下,我们如何做这个事情的。...- renderAfterDocumentEvent:这个的意思是在哪个事件触发后,进行渲染的抓取。这个事件是需要在代码中自己使用dispatchEvent来触发的,这样自己可以控制渲染的时机。...【推荐】调整打包的策略,将非HTML资源也上传至同一个CDN域名下,这样的话,我们就可以使用相对路径来访问这些资源,不需要传递新域名给publicPath,这样我们在本地构建的时候就可以访问到这些值。...(如果上面那个方法实在无法实现,那么可以考虑这个方案)在渲染之前,资源是在本地可以通过相对路径访问到的,这个时候使用替换的方式把HTML中的资源文件地址替换掉,然后渲染完成后再替换回来。

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CVPR2020之多码先验GAN:训练模型如何使用

具体而言,给定需要做逆映射的GAN模型,使用多个潜码Z利用该GAN模型生成多个特征图(映射到生成器的某个中间层),然后计算它们的重要性系数最终组合并生成目标图像。...本文引进的所谓多码(multiple latent codes),如何将它们结合在一起优化是一个关键问题。 ?...重建损失使用的是MSE和VGG的感知损失距离: ? 4、图像处理任务的应用 对于图像上色 ? ? 对于图像超分 ? ? 对于图像修复 ? ?...5、GAN里的知识表征 分别使用face、church、conference room、bedroom四个数据集训练PGGAN,并以此作为先验。...基于训练的无监督GAN,使用多码(multiple latent codes)去重建目标图像的方法。实验表明该方法可以有效利用训练好的GAN进行多种图像处理任务。

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@afterMapper注解使用如何把几十代码优化成一

当一个对象有很多字段时,user1里的几十个字段,全部赋值到user2里的时候,需要写几十个get,set方法,代码量冗余繁杂,相信到大家都遇到过这种业务场景,这种千变一律的copy相信大家都厌烦了,如何把这几十代码变成...1一代码呢?...2、使用教程 前面一篇文章已经介绍过mapstruct的使用教程,引入mavan包,简单的转换,及其进阶使用如何转换枚举,以及两个list转换不生效,如何解决,都全部写过实例,想学习的同学可以点进去看看...《Mapper(compomentModel=”spring”)实例详解》几十代码如何优化成一 这篇文章主要介绍主要介绍mapstruct的注解@afterMapper的使用,比如每次都需要吧用户姓名来回转换...注意重点:本人实验的时候转换一个对象一直不生效,使用@after注解一定,一定,一定要转换两个以上对象。(重要的事要说三遍)

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我是如何使用Spring Retry减少1000 代码

当客户发送请求时,我们使用他们的用户 ID 从第三方服务获取他们的帐户信息,保存交易并更新缓存中的详细信息。尽管整个流程看起来足够简单,但这些下游系统中的每一个都是不可靠的。...作为本文的一部分,我们将了解如何使用 Spring Retry 重写现有代码,以及它如何帮助我将代码库减少 1000 。在展示新代码时,我将解释每个代码的注解和用例。...使用 @Retryable 注解,我们通过 retryFor 属性指定要重试的异常数组,使用 maxAttempts 属性,可以指定要重试的次数。...当所有重试都用尽时调用该方法 open — 重试开始时调用该方法 连接 MySql 数据库时,发出指标 连接 MySql 数据库失败时,发出指标 当用尽所有重试次数时,发出指标 总结 在本文中,我们了解了如何使用...通过 Spring Retry,相信你也能够消除超过 1000 代码。 ·END·

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如何使用 Python 只删除 csv 中的一

在本教程中,我们将学习使用 python 只删除 csv 中的一。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析的开源库;它是调查数据和见解的最流行的 Python 库之一。...它可以与NumPy等其他库结合使用,以对数据执行特定功能。 我们将使用 drop() 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中,我们将说明三个示例,使用相同的方法从 csv 文件中删除。...示例 1:从 csv 文件中删除最后一 下面是一个示例,我们使用 drop 方法删除了最后一。...首先,我们使用 read_csv() 将 CSV 文件读取为数据框,然后使用 drop() 方法删除索引 -1 处的。然后,我们使用 index 参数指定要删除的索引。...在此示例中,我们使用 read_csv() 读取 CSV 文件,但这次我们使用 index_m 参数将“id”列设置为索引。然后,我们使用 drop() 方法删除索引标签为“row”的

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如何实现高速卷积?深度学习库使用这些「黑魔法」

来源:公众号 机器之心 授权转载 使用深度学习库可以大幅加速CNN模型运行,那么这些库中的哪些具体的做法实现了这种高速度和高性能呢?...但是这些使用了哪些人类不具备的「黑魔法」呢?它们如何将性能提升100倍?当它们「优化」或加速神经网络运算时,它们在做什么?当谈及高性能/高效DNN时,我常常问(或被问及)这些问题。...存储顺序和优先 逻辑上我们将矩阵/图像/张量看作是多维度的,但实际上它们存储在线性、一维的计算机内存中。我们必须定义一个惯例,来规定如何将多个维度展开到线性一维存储空间中,反之亦然。...大部分现代深度学习库使用主序作为存储顺序。这意味着同一的连续元素被存储在相邻位置。对于多维度而言,主序通常意味着:在线性扫描内存时第一个维度的变化速度最慢。 那么维度本身的存储顺序呢?...接下来我们来看这些库是如何实现此类加速的。本文还介绍了在系统级别进行优化时的一些通用方法。 加速GEMM 朴素 本文剩余部分将假设GEMM按照该公式执行: ?

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如何使用DAVIS 2019数据集编写一个图像数据处理器

如果我们只有独立的图片文件,那么只需要一个这些图片名的列表,可以用os库来生成特定文件夹下所有文件的列表。...有很多现成的代码可以用(在StackOverflow, GitHub或者Kaggle的讨论板块,你可以很容易的找到这些代码),但是我觉得这块值得你亲自动手写一写。...通常的for循环会创建一个数据列表,并在首次使用时就加载所有的数据,然后再具体的使用每一个元素。...但是生成器的循环不会如此粗暴,它会在请求数据的时候加载下一个元素,在任何时候,只有很少量的数据会存在内存中。 以上就是我们的目标,那么实际操作中怎样实现一个生成器呢?...但是,还是有很多事情本文并没有覆盖到,这些都需要你自己去把它完善,比如说: 对于每一个实例实现一个存储和访问输出的类(可以考虑实例编号); 还可以增加一些其他需要的预处理方法(归一化,独热编码,尺度/扩展

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如何使用 Go 语言实现查找重复的功能?

本文将介绍如何使用 Go 语言实现查找重复的功能,并提供几种常用的算法和技巧。图片一、读取文件内容首先,我们需要读取包含文本行的文件。Go 语言提供了 bufio 包来方便地读取文件内容。...以下是几种常用的查找重复的方法:1. 使用 Map 存储和出现次数一个简单、有效的方法是使用 Map 数据结构来存储每行文本以及其出现的次数。...通过遍历输入的每行文本,使用 Map 统计每个文本行的出现次数。2. 使用排序后的切片进行比较另一种方法是将文件内容排序,并比较相邻的文本行。如果两行文本相同,则表示存在重复。...然后,遍历排序后的切片,比较相邻的文本行,如果相同则将其添加到重复的字符串切片中。三、使用示例接下来,我们可以在 main 函数中调用上述的查找重复的方法,并输出结果。...四、总结本文介绍了使用 Go 语言查找重复的方法,包括读取文件内容、使用 Map 存储和出现次数以及使用排序后的切片进行比较。通过这些方法,我们可以方便地查找重复并进行进一步的处理。

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看看谷歌如何在目标检测任务使用训练权值 | CVPR 2022

大多数卷积核的动态剪枝通过zero masking(常规卷积后再通过mask取对应的输出)或path indexing(直接通过$:,:$获取对应的新卷积再计算)来实现,如表1所示,这些方法的计算效率都不高...将结构路由器禁用时,超网等同于常见可精简网络,可用类似的方法进行训练。...接着,参考MealV2使用一组teacher网络来生成更多样的输出向量供student网络学习的做法,在进行in-place distillation时使用不同的子网构成一组teacher网络,主要提供目标向量给最小子网学习...$n$个随机维度的子网使用目标网络的最大子网的向量输出作为训练目标。...基于这些生成的门控GT,SGS损失定义为: 图片  $\mathbb{T}{sim}(\mathcal{X})\in{0,1}$代表$\mathcal{X}$是否应该被最小子网预测,$\mathcal{

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性能VS安全?CPU芯片漏洞攻击实战(1) - 破解macOS KASLR篇

当分支指令发出之后,传统处理器在未收到正确的反馈信息之前,是不会做任何工作的,而具有预测执行能力的新型处理器,可以估计即将执行的指令,采用预先计算的方法来加快整个处理过程。...这些指令作用是提示CPU,告诉他一个特定的内存位置可能很快被访问。然而,Intel的手册中却提到,取“未映射到物理页面的地址”会导致不确定的性能损失。...但是内核肯定是被映射到物理页面上的,因此我们可以使用取指令去遍历内核可能的起始地址,如果执行取指令的时间突然变短,就说明我们猜中了内核的起始地址。...可以看到在0x15c00000这一,指令执行的时间明显缩短了。因此,我们可以猜出Kernel Side为0x15c00000。...0x03 修复 根据某内部漏洞修复人员在twitter上的回复,苹果已经在macOS 10.13.2上对此类芯片漏洞进行了修复,采用了牺牲性能的针对用户态使用两次映射的方式来解决该问题。

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