在本章和下一章里，我们将研究两种文件类型实例：Excel 文件和 PDF，并给出几条一般性说明，在遇到其他文件类型时可以参考。
本篇讲讲数据结构里面常用的几个查找算法，数据结构理论篇系列差不多接近尾声了，接下来会分享一些比较特殊的概念，比如KMP、郝夫曼树等等，讲完概念以后会进入刷题阶段。刷题会用Python来，请持续关注。
最近学习thinkphp，做了一个博客系统，其中感觉实现一个类似于qq空间的评论和回复功能比较复杂，所以把这次的经历记录下来，与大家共勉，具体的方法就不说了，在这里分享一下思路。
在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善，加之物体运动、噪声污染等原因，不可避免地带来某些图像失真和降质，这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。
基于PG 的原理表膨胀的问题估计现在就算是PG的边缘人士都知道了,这实际上也不是什么缺点, 只是集中和分散的设计理念的不同而已. 但监控表的bloating 那倒是一项必须的工作. 在PG内部通过SQL语句脚本来查看表的bloating 是一种方法. 今天要说的不是这样的方法,而是一个来查看PG表的bloating的工具 pg_bloating_check
一般当程序发生异常时，用户代码停止执行，并将CPU的控制权转交给操作系统，操作系统接到控制权后，将当前线程的环境保存到结构体CONTEXT中，然后查找针对此异常的处理函数。系统利用结构EXCEPTION_RECORD保存了异常描述信息，它与CONTEXT一同构成了结构体EXCEPTION_POINTERS，一般在异常处理中经常使用这个结构体。 异常信息EXCEPTION_RECORD的定义如下：
到目前为止，R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕，换句话说，大家应该已经能将数据导入R中，并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式，然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后，我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
先按部就班吧，我们先找注入点，输入 ' 后报错，根据报错信息确定了可能存在字符型注入
大家有没有遇见过这样的情况，假如有一个下拉框，现在让你在下拉框里面添加一个新的选项如“请选择”,而数据库里面又不存在这一选项》要怎么做，下面为大家推荐两种写法：
好的，那么我今天的内容是关于金融行业数字营销的数据破局。前面两位老师给我们很多从大数据、机器学习、人工智能、区块链上非常好的建议，来讲我们是怎么样玩营销的。那么我来从具体执行的角度上，来看金融行业的营销应该怎么玩。 那么谈到金融营销，我必须要讲，金融营销的难度是我个人认为不能说是最大也是相当的大。原因在三点，第一点，金融本身是受到监管的，但是金融本身受到监管的问题还不大，更重要的在于营销的渠道也会监管。如果大家想知道自己的广告是否能够通过这些监管的话，可以进入一个网站叫“禁用词”来查看。金融行业其实受到监管
很多小伙伴在学习Java的时候，总是感觉Java多线程在实际的业务中很少使用，以至于不会花太多的时间去学习，技术债不断累积！等到了一定程度的时候对于与Java多线程相关的东西就很难理解，今天需要探讨的东西也是一样的和Java多线程相关的！
MySQL 分表3种方法 摘要： 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会卡在那儿了，那么分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 一，先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 根据个人经验，mysql执行一个sql的过程如下： 1、接收到sql； 2、把sql放到排队队列中 ； 3、执行sql； 4、返回执行结果。
合适合理的人可以看相应的报告数据，如果不具备地区（店铺）的权限，数据计算会自动适应。这个功能在PowerBI中又叫做：动态权限控制。这需要根据登陆的用户的不同来决定它的计算。但本文的讨论将远远超过这个基本需求，将现实中几种复杂需求进行讨论并给出解决方法。
“判断图中是否有环”是一道经常出现在面试中经典的算法题，我们今天就来讲讲这道题的含义和解法，包含Python编码全过程。
重点：软件需求分为 业务需求、用户需求和系统需求，三大类。（重点：业务需求、用户需求和系统需求）
上次《【自然框架】之通用权限：用PowerDesigner重新设计了一下数据库，有ER图和表关系图 》里说了一大堆的表，好多人说太复杂了，做到权限到模块就可以了。 这个嘛，我也没有说所有的表都要一起使用呀。用哪些表那是根据情况来定的。也就是客户需求、项目需求和经验来决定了。 如果项目很简单，客户的需求也不复杂，那么做到权限到模块就可以了，大家都方便。那么这个时候“资源表组”里面就只需要用一个表就ok了，其他的表就不用了。 如果客户的需求很挑剔，客户的使用项目的
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open(‘文件路径’,mode=‘打开文件的模式‘,encoding='文件编码方式')
一，什么负载均衡 一个新网站是不要做负载均衡的，因为访问量不大，流量也不大，所以没有必要搞这些东西。但是随着网站访问量和流量的快速增长，单台服务器受自身硬件条件的限制，很难承受这么大的访问量。在这种情况下，有二种方案可以选择： 1，对单台服务器的硬件进行更新，由双核的变成四核的，内存加大等。 2，增加服务器的台数，来分担服务器的负担。以实现增加网络带宽，增加服务器的处理能力的目的。 第一种方法可以理解为纵向发展，这种方法总是有限。第二种方法才是解决问题的正确选择 实现负载均衡的方法，大至分为二个方向，一种是用软件来实现负载均衡，另一种是硬件实现负载均衡（包括结合硬件和软件） 用软件来实现负载均衡，实现负载均衡的过程，自身也要消耗一些系统资源，响应时间增加。例如：LVS,nginx,haproxy,apache等这些基于应用层 的负载均衡软件，适合那些访问量不是特别大的网站。如果像sina,163这样大访量的网站，用硬件来实现负载均衡是最明志的选择。 负载均衡的算法很多，有根据请求数来进行负载均衡的，有根IP来负载均衡的，有根据流量的等等。我经常会用的二种算法。 一个是根据请求数 a，可以实现各台服务器都能比较平均分担客户的请求，其中一台服务器down掉的话也不会造成不好的影响。 b，服务器间的状态要同步，如session，需要其他手段来同步这些状态。 一个是根据IP a，ip_hash算法可以把一个ip映射到一台服务器上，这样可以解决session同步的问题 b，ip_hash也有不好的地方就是，假如其中的一台服务器down掉的话，映射到这台的服务器的用户就郁闷了。 c，ip_hash容易导致负载不均衡的情况，现在河蟹政府对google的搜索关键词进行过滤，你会经常发现google打不开，但是过一会就好了。这让那些google的爱好者们郁闷不已，很多用户都到国外找代理去了，狗急跳墙，人急帆樯。如果这样的话，这些代理会被分到同一个服务器，会导致负载不均衡 ，甚至失效。 二，什么是会话保持，有什么作用 会话保持是指在负载均衡器上有一种机制，在作负载均衡的同时，还保证同一用户相关连的访问请求会被分配到同一台服务器上。 会话保持有什么作用呢，举例说明一下 如果有一个用户访问请求被分配到服务器A，并且在服务器A登录了，并且在很短的时间，这个用户又发出了一个请求，如果没有会话保持功能的话，这个用户的请求很有可能会被分配到服务器B去，这个时候在服务器B上是没有登录的，所以你要重新登录，但是用户并不知道自己的请求被分配到了哪里，用户的感觉就是登录了，怎么又要登录，用户体验很不好。 还有你在淘宝上面买东西，从登录＝》拍得东西＝》添加地址＝》付款，这是一个一系列的过程，也可以理解成一次操作过程，所有这一系列的操作过程都应当由一台服务器完成，而不能被负载均衡器分配到不同的服务器上。 会话保持都会有时间的限制（映射到固定某一台的服务器除外，如：ip_hash）,各种负载均衡工具都会提供这种会话保持时间的设置，LVS，apache等。连php语言都提供了会话保持时间的设定session.gc_maxlifetime 会话保持时间的设定要大于session生存时间的设定，这样可以减少需要同步session的情况，但是不能杜绝。所以同步session还是要做的。 三，session同步 为什么要进行session同步，说会话保持的时候已经提到了。具体方法请参考web集群时session同步的3种方法 web集群时session同步的3种方法 在做了web集群后，你肯定会首先考虑session同步问题，因为通过负载均衡后，同一个IP访问同一个页面会被分配到不同的服务器上，如果session不同步的话，一个登录用户，一会是登录状态，一会又不是登录状态。所以本文就根据这种情况给出三种不同的方法来解决这个问题： 一，利用数据库同步session 在做多服务器session同步时我没有用这种方法，如果非要用这种方法的话，我想过二种方法： 1，用一个低端电脑建个数据库专门存放web服务器的session，或者，把这个专门的数据库建在文件服务器上，用户访问web服务器时，会去这个专门的数据库check一下session的情况，以达到session同步的目的。 2，这种方法是把存放session的表和其他数据库表放在一起，如果mysql也做了集群了话，每个mysql节点都要有这张表，并且这张session表的数据表要实时同步。 说明：用数据库来同步session，会加大数据库的负担，数据库本来就是容易产生瓶
可以看出不论是权限还是拥有者或组名都不一致，于是通过命令将新移动的文件权限和拥有者进行修改与其他文件一致，这时候再进行测试就可以验证通过了。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
今天给大家带来一篇剑桥大学有关增量学习的文章。从非平稳的数据流中渐进地学习新信息，被称为“持续学习”，是自然智能的一个关键特征，但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏共同的框架，很难比较它们的性能。为了解决这个问题，我们描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量式学习、领域增量式学习和类增量式学习。每一种情况都有自己的挑战。为了说明这一点，作者通过根据每个场景执行Split MNIST和Split CIFAR-100协议，对目前使用的持续学习策略进行了全面的实证比较。作者证明了这三种情况在难度和不同策略的有效性方面存在实质性差异。提出的分类旨在通过形成清晰定义基准问题的关键基础来构建持续学习领域。
预测癌症患者对癌症药物的反应是精准医疗的重要问题。由于花大量的时间与金钱完成大批量癌症患者与药物之间反应的实验验证是不切实际的，业界非常期待一种基于癌细胞株的大规模药物基因组学临床前预测模型的出现，然而，大多数现有研究主要基于癌细胞的基因组相似性，忽略了基因之间的关系，导致不能很好的预测细胞株的药物反应。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的课程，可添加微信号siyingyxf或19962074063进行咨询。(文末点击浏览）
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我们在开发应用时，如果需要对一个共享变量进行多线程同步访问的时候，我们可以使用Java多线程的各个技能点来处理，保证完美运行无BUG。 但是这里的都只是单机应用，即在同一个JVM中；然后随着业务发展、微服务化，一个应用需要部署到多台服务器上然后做负载均衡，大概的架构图如下：
大家好，我是ABC_123。前不久遇到一个Oracle注入漏洞，是搜索型的盲注漏洞，只能用折半法一个字符一个字符的猜解数据，使用sqlmap可以直接跑出来，经过判断是DBA权限。接下来就是想办法通过这个注入点获取操作系统的权限，但是遇到了很多问题，于是搭建环境研究了一天，最后终于获取系统权限，本期ABC_123就把这个案例分享给大家。
人们很容易就能在反直觉视频（幽默的、创意的、充满视觉效果的视频）中获得愉悦感，这吸引力不仅来自于视频对人类的视觉感官刺激，更来自于人类与生俱来的理解和发现快乐的能力，即能够理解并在出乎意料和反直觉的时刻找到乐趣。
-许多NoSQL数据库的批评者老说NoSQL数据库不支持事务。 事务是一个有用的工具，他可以帮助编程者解决一致性的问题。然而，NoSQL的推崇者并不担心这个问题，原因就是面向聚合的NoSQL数据库是支
在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
客座文章作者：Alexey Igrychevm，Flant的软件工程师。最初在Flant博客发表。
在做了web集群后，你肯定会首先考虑session同步问题，因为通过负载均衡后，同一个IP访问同一个页面会被分配到不同的服务器上，如果session不同步的话，一个登录用户，一会是登录状态，一会又不是登录状态。所以本文就根据这种情况给出三种不同的方法来解决这个问题：
这项工作为社区提供了高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据集，这些数据集是在无任务和任务相关范式下收集的。它包括43名健康的参与者执行视觉命名和拼写任务，视觉和听觉命名任务和视觉工作记忆任务，以及静息状态。HD-EEG数据以脑成像数据结构(bid)格式提供。这些数据集可以用来(i)追踪大脑网络动力学和在不同条件下(命名/拼写/其他)的次秒级时间尺度,和模态(听觉、视觉)的快速重新配置和相互比较,(ii)验证几个方法中包含的参数，这些方法是用来通过头皮脑电图估计大脑皮层网络,例如最优通道数量和感兴趣区域数量的问题，以及(iii)允许到目前为止使用HD-EEG获得的结果的再现性。我们希望，这些数据集的发布将推动新方法的发展，可以用来评估大脑皮层网络，并更好地了解大脑在休息和工作时的一般功能。 数据可从https://openneuro.org免费获取。 1.1.背景和概要 新的证据表明，来自于空间上遥远的大脑区域之间的通信导致大脑功能（失能）。尽管在过去的几十年里，功能性磁共振成像已经给神经科学带来了革命性的变化，但其固有的时间分辨率较差，这是限制其用于跟踪快速大脑网络动态的主要缺陷，而这种网络动态是多个大脑(认知和感知运动)过程执行的基础。脑电图/脑磁图(EEG/MEG)是一种独特的非侵入性技术，能够在毫秒的时间尺度上跟踪大脑动态。 在无任务范式和任务相关范式下，已经有一些研究使用脑电图/脑磁图源连通性方法来跟踪大脑皮层网络。然而，尽管人类连接组项目(HCP)和几个脑电图数据集的MEG数据集模型得到了人们的称赞，但只有很少的数据可以同时用于休息和任务，并且在不同任务中开放获取的高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据仍然缺失。 HD-EEG与复杂的信号处理算法相结合，正日益将EEG转变为一种潜在的神经成像模式。最近的脑电图研究揭示了在休息和认知任务期间跟踪快速功能连接动态的可能性。此外，一些研究报告了HD-EEG数据(与低脑电通道密度相比)在某些病理条件下的潜在应用，如癫痫网络的定位和神经退行性疾病中认知功能下降的检测。此外，新出现的证据表明，在一定程度上，使用HD-EEG可以捕获皮层下的结构。在这种背景下,无任务和任务相关的可用性开放HD-EEG数据库正在快速成为强制性的(i)解读(次秒级)重组的脑功能网络在认知,(ii)开发新的信号处理方法,充分估计大脑皮层网络和(iii)允许使用HD-EEG到目前为止结果的再现性。 在此，我们提供了第一个开放获取的HD-EEG(256通道)数据集，在休息状态和4种不同的任务(视觉命名、听觉命名、视觉拼写和工作记忆)下记录。部分数据已经被用于开发和分析各种信号处理方法。 特别地，我们的努力集中在对休息和图片命名期间的脑功能网络的估计上。然而，这些研究都没有描述数据集的细节，而且到目前为止的工作只用了小部分数据。在这项工作中，我们提供了所有必要的细节和一个开放的数据库，以便国际科学界能够在无任务和与任务相关的范式中自由地产生对大脑功能的更好的理解。这也将有助于新方法的开发，以提高目前使用的HD-EEG评估皮质脑网络的技术的准确性，并通过比较结果和未来的meta分析来使得这些技术互相面对。我们希望这个数据集将有助于使脑电图源空间网络分析成为一种成熟的技术，以解决认知和临床神经科学中的一些问题。 1.2 方法 1.2.1 数据采集 数据是2012年至2017年在法国雷恩进行的两项不同实验中收集的。第一数据集包括视觉对象名字的命名和拼写(图1)。第二个数据集包括静息状态、视觉/听觉命名和视觉工作记忆任务(图2)。同样的设备中使用的数据集和录音都在同一个地方(雷恩大学医院中心)。采用HD-EEG系统(EGI,256个电极)以1 KHz采样率记录脑活动，电极阻抗保持在50 k ω以下。两项研究的参与者是不同的。他们提供了参与的书面知情同意，并完成了一些纳入/排除标准问卷(总结见表1)。参与者坐在法拉第结构房间的扶手椅上。房间由百叶窗减弱的自然光照亮。我们的参与者的头大约位于屏幕前1米。图像以白色背景上的黑色图画的形式集中呈现，没有任何尺寸修改(10厘米x 10厘米)。这种设置对应于从注视点的最大靠近度2.86度的视角，从而使整个图像处于参与者的中心凹视野内。声音通过50瓦的罗技扬声器显示，没有任何音频隔离的可能性。
城通网盘：https://url95.ctfile.com/d/22064395-39422032-21b658（访问密码：YPOJIE）
相关分析是很基础的一种分析方法，接触spss的同学很快就会学习到想相关分析。虽然他很基础，但是在做很多高级分析之前，都要进行相关分析。这篇问文章就系统的和大家分享一下spss里如何做相关分析。 在spss中相关分析主要分为三大类，分别是双变量相关分析，偏相关分析和距离相关分析。 1、双变量相关分析主要研究两个变量数量之间的相关性。它又分为pearson相关分析，kendall相关分析，kendall等级相关分析，还有spearmen等级相关分析这四种。 Pearson相关分
计算机如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。常用的为UCS-16编码。我们来捋一捋ASCII和Unicode编码的区别：ASCII编码是一个字节，而Unicode编码通常是2个字节。
环境变量(environment variables)一般是指在操作系统中用来指定操作系统运行环境的一些参数，是操作系统为了满足不同的应用场景预先在系统内预先设置的一大批全局变量
在构建大语言模型应用程序时通常有两种常见的方法来整合专有和特定领域的数据：检索增强生成和微调。检索增强生成通过外部数据增强提示，而微调将额外的知识整合到模型本身中。不过，对这两种方法的优缺点了解的却不够充分。
Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion
本来以为这是一个小应用，试用完后给我的感受是这是一个基因组的应用商店，它涵盖了无数的研究结果，一个大大的赞！
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙已圆满结束，本期带来邢家树分享的《CDB Tune：腾讯云数据库的AI技术实践》直播视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0530邢家树”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是邢家树，今天和大家分享的主题是CDBTune，腾讯云数据库的AI技术实践。主要内容分为四个部分，第一部分是智能调参的背景；第二部分会介绍一下我们采用的强化学习的方法；第三部分是CDBTune的技术架构；第四部分对性能做一个评估。 1 Part 01 智能调参背景 我们首先来
它在上线四小时内用户数激增60倍，获得新华社力荐，开发过程中仅投入2个前端开发+1个美术+1个策划，这款小游戏里，单机玩法、邀请好友对战、在线匹配对战、排行榜、背景音乐音效等功能一应俱全。
今天给大家介绍密歇根州立大学数学系Guowei Wei教授团队2020年2月14日发表在Nature Machine Intelligence上的文章：A topology-based network tree for the prediction of protein–protein binding affinity changes following mutation. 这篇文章将拓扑表示法与深度学习算法相结合，构建了一个基于拓扑的网络树，用于预测突变后蛋白-蛋白相互作用结合亲和力的变化。
如果性能问题是出在程序上，那么就要根据业务对程序中的函数进行调整，可能是函数中的写法有问题，算法有问题，这种调整如果不能解决问题的话，那么就要从架构上进行考虑，我们是不是应该使用这种技术，有没有替代的方案来实现同样的业务功能？举个简单的例子，假设经过跟踪发现，一个负责生成图表的函数存在性能问题，尤其是在压力测试情况下性能问题尤为严重。原来的图表生成是完全基于GDI+在Web服务器上根据数据进行复杂的绘图，然后将绘出的图片保存在磁盘上，然后在HTML中添加Img标签来引用图片的地址。现在使用GDI+会消耗大量内存和CPU，而算法上也没有太大的问题，那么这种情况下我们就需要考虑修改架构，不使用GDI+ 绘图的方式，或者是使用异步绘图的方式。既然绘图会消耗大量的服务器资源，那么一种解决办法就是将绘图的操作从服务器转移到客户端。使用SilverLight技术，在用户打开网页是只是下载了一个SilverLight文件，该文件负责调用Web服务器的Web服务，将绘图所需的数据获取下来，然后在客户端绘图展现出来。这样服务器只提供WebService的数据访问接口，不需要做绘图操作。
0.引子 有人的地方就有江湖，有测试的地方就有建模。 每个产品都是一片江湖，每一次迭代就是一场武林大会，而一个个的需求，就是一封封战书。 测试同学在面对复杂的需求时候，往往不得其力，导致测试时间过长，测试的结果也不尽如人意，这往往是对需求理解不到位所导致的。如同武林大会中对战双方使用的兵器，测试在接受到战书之后一样可以选择一样趁手的武器，而对于我们测试来说，我们在这场战斗中使用的武器，就是建模。 然而软剑不敌巨斧，短匕难撼长枪。建模方法种类繁多，功能各样： 从结构上来说，有类图，E-R图，组件图； 从功能
前文我们对HEVC的HDR编码优化技术做了介绍，侧重编码性能的提升。本章主要阐述HEVC中HDR/WCG相关的整体编码方案，包括不同应用场景下的HEVC扩展编码技术。
问题描述 百度面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
这些天遇到一个列表数据吸底需求，如果不满一屏就全部展示，如果超过一屏就让底部悬浮在屏幕底部。
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