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nginxpost

1.使用log_format指令来更改日志格式,该指令只放在http{}段log_format 日志名 日志内容;server { access_log varlognginxdefault.access.log $request_body是nginx的内置变量,可以post的3.测试log_format my_test_log escape=json $request_filename $http_x_forwarded_for varlognginxdefault.access.log my_test_log;}4.其他nginx内置变量$time_local 格式化的时间$request 请求地址$status 响应码$body_bytes_sent 传送页面的字节$ http_referer 来源地址$http_user_agent 客户端UA$document_root 当前文件的目绝对地址,比如:varwwwhtml$fastcgi_script_name 当前

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通过Session

通过Session开发工具与关键技术:MVC作者:盘洪源撰写时间:2019年6月26日星期三在做到一个页面的时候,我需要做到的一个功就是通过点击子页面的表格行然后把赋给主页面的表格里, 所以,一开始的时候就不通过直接保存到库中,这个时候就可以需要用到session来一下了。 ,从而达不到一条一条添加的效果,可是session自带的效果吧。 因为要将第一条添加进来嘛,然后就是将session里的内容转回表格的格式,这个时候就可以在这个基础上添加了,然后再放进session里面就可以了还有的就是清空session,这个不忘了,在你需要清空 session的地方得把session清空掉,避免出现不必要的错误。

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    决策:人工+大

    决策=大+人工百分点Deep Matrix决策系统融合大与人工技术,基于动态知识图谱和行业业务模型,具备自适应和自优化的力,支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理,进而做出前瞻和实时决策的化产品系统 利用Deepmatrix AI决策系统的创新力,百分点将持续推动AI技术在大领域的落地,满足市场对海量异构分析与应用需求,使企业高效、便捷地进行资产管理和价值实现。 百分点Deep Matrix AI决策系统由大操作系统、认知引擎、应用系统三部分组成,其中:大操作系统:解决内外部多源、异构复杂的处理,构建生命周期管理为核心的资产管理平台; 五大核心力:海量汇聚融合力:借助百分点大系统,将海量的结构化与非结构化业务进行汇聚融合;快速感知和认知力:通过人工应用,从海量的中快速提取有价值的,感知业务与环境的变化;强大的分析和推理力 :对进行分析与推理,分析出业务的真实动向与未来趋势;自适应与自优化力:通过对人工配置与机器执行的融合,实现针对应用的预警、研判;行业决策力:通过大与人工的结合,最终生成业务指导决策

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    从“大”到“

    从3V到4V等着要发掘的“金子”,指的是用于、存储和分析大量的,以及以合适的形式显示该结果的“大”新技术。 现在最被人们广泛讨论的话题是用户购物、搜索或网购的,或利用全球金融和通信网络而产生的。还有银行、电信和保险业通过建立使用者信息与交易的分析模型,来增加利润和降低风险等等。 另外马桶周边的利用,他们也没放过,在进厕所解放前,总要先脱裤子吧,这个空档地上的地磅已经了你的体重,就坐后简单的套上臂带,臂带上的仪器就会开始血压,当然这也会下你“使”出来.....力气前后的血压变化 ,完毕后穿裤子又会在一次体重。 所有这些领域里,必须不仅收集,而且还理解。处理的,得出的结论用于将企业或城市变得更。适合于评估这些的算法还需要开发。

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    驱动产品——应用与用户

    所谓,可以把它归结为这么一种模式:首先要有,然后在上套用某种算法模型,最后再将结果反馈到产品中,这样的产品就具备了一种“学习”力。驱动产品模式如下图所示。 ? 具体到用户行为,它不仅可用作流量统计和在线的用户行为分析,还可以应用于各种用户。下图是挖掘用户行为价值的一系列应用。?目前常见的基于用户行为的用户应用,如下表所示。 ,抽取关键字及情绪化文字,如“大屏幕”、“超长待机”、“老人家喜欢”等流失用户预警提前预警用户潜在的流失倾向,提供优惠券、促销活动,延长用户生命周期导航行程时间预估根天气情况、实时路况信息、海量用户历史行程 应用1:个性化内容推荐下图是一个电商 APP 的首页,其中每一个商品,都是根用户以往的浏览与购买做出的具体的个性化推荐,不同的用户,打开App后看到的都是不同的内容,真正做到了“千人千面”。? 当然,除了上述表格中的这些应用之外,用户行为在用户方面,还会有很多其他的应用,这里不再赘述。

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    借助 AOP 为 Java Web 应用

    然而无论自建 APM 还是使用 Saas 服务,其底层模型无非就是海量日志的实时处理,来源就是应用产生的性日志了。If we have data, let’s look at data. If all we have are opinions, let’s go with mine.Jim Barksdale这是一个为王的时代,夸张一点说,可以指导一切! 一种推荐的做法,是在一次调用中,给每个要剖析的代码块一个唯一的标,这个标够体现代码块之间的嵌套、顺序等关系。举个栗子,我们有如下调用关系。? 为了体现调用之间的嵌套和顺序,我们给 func1 标 0,给 func2 标 0.1,给 func3 标 0.1.1,给 func4 标 0.1.2,给 func5 标 0.2。 如此一来,我们便够轻易地根重建出调用树。我们可以把调用树的抓取和每个代码块的时间开销的功以线程安全的手法封装起来,给这个封装起一个类似于 Profiler 的名字。

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    SpringBoot库(URL)参

    库连接字符串示例:jdbc:mysql:localhost:3306mydb? mydblocalhost是本机的IP地址也就是127.0.0.13306是对应本地的端口号,一般是mysql库的连接端口mydb就是对应要连接的库库名autoReconnect=true当库连接异常中断时 比如可设置为gb2312或gbk解决乱码问题系统编码类型为UTF-8,当库编码格式为GBA,也不会出现乱码useSSL=false这个参可以使JDBC兼容更高版本的库serverTimezone =true是否使用针对库连接池的重连策略failOverReadOnly=true自动重连成功后,连接是否设置为只读? :秒connectTimeout=100和库服务器建立socket连接时的超时,单位:毫秒。

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    《基因大生产及分析》笔

    二是融合基础设施:主要指深度应用互联网、大、人工等技术,支撑传统基础设施转型升级,进而形成的融合基础设施,例如,交通基础设施、源基础设施等。 基因大易形成“信息孤岛”基因大是生命健康大的组成部分,除了自身发挥分子生物标、遗传资源等作用之外,与其他生命组学更多维信息整合时,将发挥更大的价值。 HapMap——时间:2002-2007,完成人类常见遗传多态位点(SNP)目1000 Genome(千人基因组计划)——时间:2008-2015,完成详尽的人类基因组遗传变异目gnomAD(基因组聚合库 2)化主要体现在基因分析环节,通过整合各种生物信息分析流程所需的基础设施、分析软件和库,同时引进人工技术,实现自动化分析和决策系统。 化生产,打造平台、、服务的一体化管理体系所谓化,还是概念居多。3.

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    ——无不科学

    没有基础设施的发展与分布式并行计算以及云计算的发展,就不会有深度学习,更不会见证AlphaGo的神奇之处。大、云计算与人工(AI)融合后的新商业革命已经到来。 与科技目前在金融领域得到全方位应用,全球进入虚拟信用卡时代,引领未来,无卡支付成为未来。同时也对制卡企业带来伤痛,相对于实体卡生态的周围业务都会慢慢萎缩,直到消失,跨界改变,而不是内部把你淘汰。 未来没有一劳永逸,只有不断创新,与时俱进,才真正不被淘汰。解决了人类的信誉问题,信誉提供了交流的质量,交易的质量。人与人最难的就是信用界定。 最近政府出台的便民服务是从今年4月1日起出入境证件可全国通办,这也是让多跑路,信息化、科技化的体现,节省了人力与财力。 教育不在忆,芯片植入人类,协助人类服务。教育发生了根本性改变,人类再也不需要死硬背了,教育缩短为几周的移植教育。所有学校有可消失。以后“上学”,带上传感器就行了。

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    日知

    简单快速的看了张俊林老师的《大日知架构与算法》,对大的技术架构有了点点了解,简单的做了些小结:?

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    商业》04 商业双螺旋之一:

    这三件事融会贯通、相互包含,在反馈闭环中共同演化,这就是未来商业的样貌所谓化,不仅包括客户的经营,还有更多维度的、分析和融入,构成了对客户全方位的描摹。 “三位一体”的、算法、产品在反馈闭环中“三位一体”,唯有如此,商业才完成对传统商业的降维打击,DT时代的商业跃升才有发力点活:让反馈成为闭环想要让与现实生活无缝衔接,就需要在线,实时而不是主动采集 活”的三大重要特征全本,而非样本抽查虽然按照统计学的方法,一个随机样本也可以在相当程度上推导出全局的特征,但商业的环境是动态的,始终处于不断变化的过程之中,一个间隔很长时间才收集到的样本,充其量只将静态的一部分描述出来 在越来越多的人口中,可以听到这样的说法:“我们重视的是相关性,而不是因果性”由于存储和计算成本足够低,我们可以把所有相关下来,在业务的发展过程中去看哪些的使用够让我们更好地进行洞察, 利用它,“流利说”将用户的每一条语音进行,以使其逐渐演变成一个世界上最大的“中国人说英语”的口语库业务环节自动化对于“流利说”而言,也就是将学口语变成一个非常简单的自动化过程。

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    大会回顾|“连接、运营驱动,无限增长!

    大会现场,国际知名市场研究机构沙利文发布了《2021年中国客服市场报告》:腾讯企点无论是在协作力、服务场景多元化、全渠道服务、研发潜力、以及知识建设力上均占明显的竞争优势,位列中国客服市场领导者象限第一 点击填写问卷,获取沙利文报告 点击回看大会 驱动慧客户服务 体验引领业务持续增长 腾讯云副总裁、腾讯企点总经理张晔在会上发表了“驱动慧客户服务,体验引领业务持续增长”主题演讲,张晔指出: 向左滑动查看更多“金句” 新一代慧客户服务 连接、运营 张晔在会上指出,企点通过“连接、运营”去帮助企业打造极致客户体验,从而引领业务加速增长,而腾讯企点的新一代慧客户服务产品正是秉持着一理念进行的打造 连接:通过新技术建立企业和客户及上下游伙伴,甚至产品设备的连接,实现全渠道触达、化接待、公私域打通。 :连接之上,通过业务、行为、企业画像融合及建模实现。 运营:将通过业务自动化引擎转化为运营,反哺运营策略优化,提升业务自动化水平。 向左滑动查看更多产品观点 大会干货满满,为未来企业的增长空间指明了方向。

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    解密聊天

    解密聊天库----微信6.2.5使用sqlcipher进行AES加密,因此我们要得到密钥,根编译的信息,可以得知微信使用 key=md5(IMEI+uin) | cut -c -7 , 即取md5 解密微信聊天库就是简单的一行代码,(注意sqlcipher新版本(3.x)默认不向下兼容,需要使用,cipher_use_hmac 是兼容1.1.x,kdf_iter 是兼容2.1.x的)。 理论上是在system_config_prefs.xml文件中的default_uin,注意有可是负的,之前我没有意识到这个问题,导致一直解码不成功,直到看了这个博客。ps. 负是因为溢出int32(2639833126) = -1655134170 。这方面已经很人做了,比如github上的wechat-dump,效果还是可以的,稍微有点问题,日后再改。 经测试,可以得知用户头像以avatar.index中的值为起始位置,找到avatar.block.0000x相应连续的96×96×3×4个连续字节就算用户头像的bitmap(png.bm)。

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    Python SDK入门(4)——

    Python SDK入门(4)—— 对于NAO来说,下它众多传感器的是很容易的。 让我们来看一个简单的例子吧:# -*- UTF-8 -*-下一些传感器的,并将它们写入到一个文本中 # MEMORY_VALUE_NAMES 是我们想要存储的ALMemory的值的列表ALMEMORY_KEY_NAMES NAO_IP = nao.local import osimport sysimport time from naoqi import ALProxy def recordData(nao_ip): ALMemory中的,并返回一个值的矩阵 print Recording data... memory = ALProxy(ALMemory, nao_ip, 9559) data = list() 但是不要尝试更高的频率去获取,这会给NAO的CPU带来很大的负担!

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    操作表中的

    插入  语法:INSERT {VALUE|VALUE} ({expr|DEFAULT},...),(...),...  例子:          给所有的列都插入            INSERT student VALUES(1,Tom,123)          给某几个列插入          INSERT student(sname) VALUES(Tom);更新(单表更新)  语法:UPDATE table_reference SET            col_name1={expr1|DEFAULT                 UPDATE student SET age = 25;           2.将sid=1的年龄改为30岁                UPDATE student SET age=30;删除 (单表删除)  语法:DELETE FROM tbl_name   例子:DELETE FROM tbl_name WHERE sid=1;查询    基本语法:         SELECT select_expr

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    :Reindex操作线上

    背景索引73522618,本次改动需要给索引添加一个新字段scope,并设置一个默认值为LXF。在本次上线之后,新入的将会通过代码默认赋值LXF。 }设置副本分片设置副本分片为0,减少在索引过程中平衡分片性损耗PUT regroupmembers-21.02.22-010000_settings{ number_of_replicas: 0} settings{ refresh_interval: 1s}切换别名POST _aliases{ actions: }执行Reindex由于10点开始执行Reindex到切换别名之前操作,正常写入的还是会走老索引 ,所以需要再次执行Reindex,将这期间的入到新索引中,并下这次执行完之后的时间结点。 ,这期间入的增量,在scope字段上是没有任何默认值的,所以需要手动修复这期间产生的增量

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    DataTable中的统计

    DataTable中的统计我们在使用SqlServer这些库时,可以轻松的通过SumC# 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码DataTable中的统计 我们在使用Sql Server这些库时,可以轻松的通过Sum、Aver、Count等统计出相关结果,那么,在已经把检索出来的DataSet(DataTable 事件来对进行累加,同我们手动写代码统计没有什么区别。 本文介绍一个简单的方法,不需要逐条进行计算就可以轻松的获得DataTable中的统计结果。这个简单的方法就是调用功强大的DataTable的函Compute。 ,基本上类似于Sql Server中的统计表达式strFilter:统计的过滤字符串,只有满足这个过滤条件的才会被统计二、调用举例:以下示例,假设一个产品销售表table,描述某商场中各促销员销售的实际

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    人工与大

    人工与大这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做的交流。内容是近期对大和人工领域的一些观察、体会和总结。主要有以下几点:1. Big Data,Alphago Zero和Alpha Zero的例子告诉我们,大的大 应 修正为格局大。而格局大 = 有效+完备。5. 大人工未来生活让我们一起面向未来迎接未来活在未来

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    为桥迈向,渤海财险架构化演进

    简单来讲,一方面由于业务的发展企业的系统变得越来越庞大和复杂给运维带来了巨大的压力,通过工具代替人力是必经之路;另一方面,则需要通过新技术与算法的导入创造价值,助力业务决策,重塑企业价值。 作为企业的载体,IT系统的变革无疑是化的前提。拿保险行业来说,互联网创造了新的营销模式和机遇,如电商退运保险、航班延误险等使得传统的保险行业逐渐迈向互联网领域。 为公司各级决策者提供了实时高效的支持,也在运维的方向上迈出了重要的一步。? ,渤海财险的系统处处长卢彬彬分享了企业架构的化演进之路。? 随着技术的进一步发展,未来以为本,重塑企业价值,运维将成为不可逆转的趋势。?

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    项目中影响性的缓慢库查询

    如果程序性随着时间推移不断降低,那很有可是因为库查询变慢了,随着库规模的增长,这一情况还会变得更糟。优化库有时很简单,需要在程序和库之间加入缓存。 大多库查询语言都提供了explain语句,用来显示库执行查询时采取的步骤。从这些步骤中,我们经常发现库或索引设计的不足之处。 在一次典型请求中,可要执行多条库查询,所以经常很难分辨哪一条查询较慢。 @app.after_requestdef after_request(response): #影响性的缓慢库查询 for query in get_debug_queries(): if query.duration # 启用缓慢查询# app.config=Trueapp.config=0.00000000001db.init_app(app) class User(db.Model): __tablename

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