php中所有用户自定义的函数类和关键词（if else echo）不区分大小写但是变量大小写敏感
本文讲述了一位技术编辑人员，在处理社区技术文章时，所经历的一些思考和总结。通过具体的工作实践，作者从提高文章阅读体验、严谨对待文章内容审核、善用工具提高工作效率等方面，进行了总结和分享。
简单工具类 写作初衷:由于日常开发经常需要用到很多工具类,经常根据需求自己写也比较麻烦 网上好了一些工具类例如commom.lang3或者hutool或者Jodd这样的开源工具,但是 发现他们之中虽然设计不错,但是如果我想要使用,就必须要引入依赖并且去维护依赖,有些 甚至会有存在版本编译不通过问题,故此想要写作一个每个类都可以作为独立工具类使用 每个使用者只需要复制该类,到任何项目当中都可以使用,所以需要尊从以下两个原则才能 做到.在此诚邀各位大佬参与.可以把各自用过的工具,整合成只依赖JDK
1. 时间工具类 package cn.javabs.common.utils; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDate; import java.time.LocalDateTime; import java.time.LocalTime; import jav
jvm通过IO流(本地文件或网络文件)读入字节码，当遇到某些触发条件被加载时，会在内存中生成一个代表该类的class对象，作为这个这个类的各种数据的访问入口。
说到 Nginx 的内容替换功能，大部分人应该都听说过 Nginx 内置的的 subs_filter 替换模块，但是这个模块有个缺憾，就是只能替换一次，而且还不支持正则表达式，这就有些鸡肋了。 不过，
1.如果table数组为空，table数组初始化，调用inflateTable方法。
文章来自：https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io 作者：Leonardo Araujo dos Santos
要精确建模，数据是重中之重，但是模型的输入是受限的，如果数据有缺陷没做清洗，那模型就不可能精准，当你得到不准确结果的时候，第一要怀疑的不是用错模型，而是用错了数据。那么本文就从7个关键性的清理步骤入手，给大家阐明如何做数据清洗。
学习资料来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24998882
支持向量机的线性分类：是给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于他们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种用于微调 LLM（大语言模型）的流行技术，最初由来自微软的研究人员在论文《 LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 》中提出。不同于其他技术，LoRA 不是调整神经网络的所有参数，而是专注于更新一小部分低秩矩阵，从而大大减少了训练模型所需的计算量。
%SQLUPPER 将表达式转换为排序为（不区分大小写）大写字符串的格式。 %SQLUPPER 将所有字母字符转换为大写，从字符串中去除尾随空格（空格、制表符等），然后在字符串开头添加一个前导空格。这个附加的空格会导致 NULL 和数值被整理为字符串。
参数“--level 5”指需要执行的测试等级，一共有5个等级（1~5级），可不加“level”，默认是1级。可以在xml/payloads.xml中看到SQLMap使用的Payload，也可以根据相应的格式添加自己的Payload，其中5级包含的Payload最多，会自动破解Cookie、XFF等头部注入。当然，5级的运行速度也比较慢。
周末学习kotlin的时候顺便对Map做了总结，特此记录下来 科特林你好世界 映射，也称为?关联数组，是任何编程语言中的核心数据类型。列表和映射可能是最常见的数据类型。因此，熟悉它们是学习一门新语言的
图片在采集过程中经常面临着多重混合退化，例如低分辨率、模糊和噪声等。过去的深度学习模型因为模型设计时对忠实度的要求常常会给出过度平滑的结果。基于GAN的算法广泛应用于超分任务中，但是基于GAN的方法常常会产生伪影，无法生成丰富逼真的图像细节。DDPM在图像生成、图像转译领域取得了出色的成果，是GAN的有力替代品。基于DDPM/DDIM的文生图、文生视频先验被广泛应用于下游任务中。预训练的文生图稳定扩散模型能生成高分辨率高质量的自然图片，ControlNet使多类型的条件控制被应用到稳定扩散先验中。但是ControlNet不适用于像素感知的任务，直接使用会产生不一致的结果。也有一些基于Controlnet的超分辨率算法，但它们需要跳跃连接来提供像素级的信息，需要额外的训练。
本文讲解了C# 2.0引入的泛型知识，主要包含泛型类、泛型接口、泛型委托，并且重点讲解了泛型方法，已经泛型的约束分类。最后给了一些利用泛型方法操作xml的方法。
深度神经网络（DNNs）在各种任务上取得了显著的进展，在工业应用中取得了显著的成功。在这些应用中，模型优化的追求突出地表现为一个普遍的需求，它提供了提高模型推理速度的潜力，同时最小化精度折衷。这一追求包括各种技术，尤其是模型削减、量化以及高效模型设计。高效模型设计包括神经架构搜索（NAS）和手工设计方法。模型削减已成为工业应用中优化模型的主要策略。作为主要加速方法，模型削减关注于有意去除冗余权重，同时保持准确性。
正则表达式是一种描述文本模式的语言，可以用来匹配、查找、替换和验证文本。在JavaScript中，RegExp对象是用来处理正则表达式的工具。RegExp对象提供了一系列方法和属性，可以帮助我们更加方便地使用正则表达式。
随着数据量越来越大，越来越频繁的遇到需要进行结构拆分的情况，每一次拆分都耗时很久，并且需要多方配合，非常的不想搞这个事情。于是在@zolker的提醒下想到了13年开源tokuDB，来解决我们迫在眉睫的容量问题。 坊间流传tokuDB有如下几个看着令人垂涎欲滴的特点，正好符合我们实际环境的需求，故针对每个特点进行了针对性测试： 1、高压缩比，官方宣称可以达到1：12。 2、高insert性能，官方称至少比innodb高9倍。 3、可以在线添加索引和字段，速度快。 ---- （前提：
SDXL可以合成分辨率高达 1024×1024 的图像，结合我们本身的放大算法最高可放大到4倍，而 DemoFusion 允许 SDXL 生成 4×、16× 甚至更高分辨率的图像，而无需任何调整和大量内存需求。所有生成的图像均使用单个 RTX 3090 GPU 生成
("1 AND '1'='1") '1 AND%EF%BC%871%EF%BC%87=%EF%BC%871'
如果你使用的是 C# 6.0 及其以上版本的话我建议你使用新增的 内插字符串 这个功能。这个功能可以更好的帮助开发人员设置字符串格式。下面我们就来看一下为什么要少用 string.Format 而要多用内插字符串，以及内插字符串的优缺点。 String.Format 在 C# 6.0 以前我们会经常用到这个，优点在这里我就不一一阐述了，这里我们主要说一下它的缺点。
Zabbix通过snmp监控交换机流量时，之前经常出现出图很不稳定的情况。我先对zabbix以及snmp是怎么来监控流量的做个简单的说明：
作者： CarterLi 原文：https://segmentfault.com/a/1190000012730162 上篇说了一些 JS 中数组操作的常见误区，这次来总结一下初学者常见的其他易错点。 写立即执行函数时前置 void 立即执行函数（IIFE）在 JS 非常常用，作用就是构造一个函数级的变量作用域。常见的写法如下： (function () { // code })(); 这样写可能会被 JS 理解成为一个函数调用 var a = 1 (function () { // Uncaught
作者： CarterLi 原文：https://segmentfault.com/a/1190000012730162 上篇说了一些 JS 中数组操作的常见误区，这次来总结一下初学者常见的其他易错点。 写立即执行函数时前置 void 立即执行函数（IIFE）在 JS 非常常用，作用就是构造一个函数级的变量作用域。常见的写法如下： 这样写可能会被 JS 理解成为一个函数调用 从今天改变习惯，这样写： 有些人喜欢以 打头，个人习惯问题。 在 standardjs 规范日益流行的今天，忽略行尾分号成为了主流（但
... 是 ES6 中的扩展运算符，相当于：push(1, 2, 3); push 方法返回的是该数组的新长度。因此是 3。Array 中的各个方法的返回值都是什么，可以往下看第五个问题。
当我们put的时候，首先计算Key的hash值，这里调用了hash方法，hash方法实际是让key.hashCode(）与key.hashCode()>>>16进行异或操作，高16bit补0，一个数和0异或不变，所以hash函数的一个作用是，高16位不变，低16位和高16位做一个异或，目的是减少碰撞，按照源码中的注释，因为bucket数据大小是2的幂，计算index=(table.length-1)&hash,如果不做hash处理，相当于散列生效的只有几个低bit位，为了减少散列的碰撞，所以使用高16bit和低16bit异或处理来减少碰撞。
作为2021年的重要里程碑，CLIP 一经问世便吸引了广大研究人员的关注。但是4亿的图片-文本对数据，数百张的GPU卡需求，让研究者望而生畏。
卧剿，6万字！30个方向130篇！CVPR 2023 最全 AIGC 论文！一口气读完。
所有的方法皆为同步方法，实现线程安全。底层为Object数组，初始容量为10，每次递增为原来的2倍
语言结构不是函数，你可以把它理解为和 if、while等价。由于少了一层解析，所以速度更快！
private const string _extraClause = ” AND C_INTERNSHIPORG_INTERNSHIPID = {0}”;
在Power Query里，如果遇到空值（null），就要注意对其进行操作（对比判断、筛选、计算等）时可能出现的特殊情形。
JavaScript中有5种简单数据类型（也称为基本数据类型）：Undefined、Null、Boolean、Number和String。还有1种复杂数据类型——Object，Object本质上是由一组无序的名值对组成的。
在这份CKAD考试实操指南中，我将为你详细介绍如何利用CKAD-exercises项目和知十平台进行CKAD考试的准备和复习。通过CKAD-exercises提供的练习题，你可以在知十平台的云原生环境中进行实践和模拟。在这个过程中，你将熟悉Kubernetes的各种操作和场景，并在实践中加深对知识的理解。这种结合实践和理论的学习方式将为你在考试中取得优异成绩提供强有力的支持。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-danger-command.html
在本文中，我们将学习一个 python 程序，从以字符串形式给出的数字中删除前导零。
rm -rf 命令 该命令可能导致不可恢复的系统崩坏。 > rm -rf / #强制删除根目录下所有东西。 > rm -rf * #强制删除当前目录的所有文件。 > rm -rf . #强制删除当前文件夹及其子文件夹。 执行rm -rf 一定要想半天,搞明白自己在干什么. fork 炸弹 :() { :|:& };: 不太好理解可以转换成 bomb() { bomb|bomb& }; bomb 一旦执行起来,-bash: fork: Cannot allocate memory,会把系统
目前在深度学习领域，一方面需要追求更高的性能，采用强大、复杂的模型网络和实验方法；另一方面又需要关注如何将算法更稳定、高效地在硬件平台上落地。复杂的模型固然展现更好的性能，但过高的存储空间需求和计算资源消耗，是影响在各硬件平台上的落地的重要原因之一。尤其在NLP领域，以BERT、GPT为代表的预训练模型规模越来越大。
HashMap 也是比较常用的 Java 集合框架类，该类涉及到的知识比较多，包括数组、链表、红黑树等等，还有一些高效巧妙的计算，并且这个类经过几个版本的改进，不同版本之间是有些差异的，这里都是基于 JDK8 源码。照常的源码翻译，看看你能否回答下面的几个问题？（一些地方真的很难翻译，大家看看就好）
将source字符串中匹配pattern的子串替换成指定字符串后返回，当输入source, pattern, occurrence参数为NULL时返回NULL，若replace_string为NULL且pattern有匹配，返回NULL，replace_string为NULL但pattern不匹配，则返回原串。
Null、NaN 和 undefined 是程序员在使用 JavaScript 时遇到的常见值。
分页 方式1： select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为，查询m+n条记录，去掉前m条，返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大，查询的性能会越低（越后面的页数，查询性能越低），因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2： select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录，却无需像方式1扫描过m条记录，在大数据
学习SQL，有很多时候需要使用到系统函数，比如一些统计函数（聚合函数），日期函数，字符串函数等。今天给大家整理了一份SQL Server的常用函数，希望对你有所帮助。
这篇文章分享基于成本优化器CBO可插拔式优化规则ProjectFilterPullUpConstantsRule，从此Rule命名来看，从Project投影（Select 从句）和Filter谓词（Where条件）这种SQL语句写法中上拉常量。
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