XML元数据: 流数据，包含了特定格式的XML文件，一些与文档信息字典相同的元数据，以及其他字段。 文件附件：允许像电子邮件附件那将将整个文件封装在文档中。...书签与定位（Destinations） 文档书签（也被称为文档大纲）是一棵由条目组成的树(条目通常是章节或段落的标题)，点击这些条目可以跳转到文档中相应的位置。...通过使用文档目录中的/Metadata条目将元数据流添加到文档中。...可以使用页面字典中的条目/Annots下的数组将一个或多个注释与页面相关联。 每个注释都是一个字典。字典中的条目在下表中描述，*为必选项。每种类型的注释都有额外的条目。...在“文件附件”中，我们使用文件附件注释为单个页面添加附件。 首先来看文本注释。此处/Subtype的值为/Text。我们将额外的注释字典条目/Open设置为true，表明在打开文档时注释将是可见的。
可以将这个条目数打印出来 print reCount conn.commit() cur.close() conn.close() 这段代码有点数据库基础的的就可以看懂，其实就是在cur.execute...，fetchall的运行结果是用一个大的元组包含了所有的数据条目，其中每一个数据条目都用一个小元组表示。...但是这种元组套元组的方式也很麻烦。比如我们要取用户名的字段值，那需要对元组的内容进行切片，先切大的再切小的。是不是很麻烦？这个我们也有办法解决。...这是没办法的事情了，但那也比最原始的模式要好操作的多。...SQL写的不行其他的都白瞎了
即使在最好的情况下，操作员也需要几分钟的时间来响应，在此期间，系统无法处理任何请求。 这就导致了一个问题：在旧的领导者不可用时，有没有办法把领导权从一个节点自动转移到另一个节点？...算法之间的细节有所不同；在本章中，我们将集中讨论Raft所采取的方法，但Raft的许多经验也同样适用于其他共识算法。...如果任期相同，并且候选人的日志至少包含与接收人的日志一样多的条目，那么该日志也是可以接受的。这个逻辑反映在变量logOk中。 votedFor变量记录了当前节点在currentTerm中的投票。...追随者要求其日志至少与prefixLen一样长（即不遗漏任何条目），并且追随者日志的prefixLen中的最后一个日志条目的任期与领导者的同一日志条目的任期相同。...我们选取领导者和追随者之间最后一个可比较的日志索引（要么是追随者日志中的最后一个条目，要么是suffix中的最后一个条目，以靠前者为准），并比较该日志索引的任期。
compareRawToRef (toRaw(list.value[0]) == deep.value): 我们是在将“rawed”原始对象与 Proxy 进行比较。...： compareToRef (list.value[0] == deep.value): 我们将列表返回的 Proxy 与根据同一来源创建的 ref 的.value 进行比较。...compareRawToRef (toRaw(list.value[0]) == deep.value): 我们再交将普通对象与 RefImpl 进行比较。...而更好的办法，应该是尝试添加唯一标识符、ID、UUID，或者使用可以安全比较的现有条目唯一原始值。...如果对象是数据库中的条目，则很可能拥有唯一的 ID 或者 UUID（如果足够重要，可能还包含修改日期）。 千万不要直接使用 Ref 作为其他 Ref 的初始值。
一、实验介绍 本实验中我们针对网站中的登录页面进行暴力破解，通过使用 Burpsuite 工具对网页进行暴力破解，体会学习暴力破解的基本过程，以及学习如何使用Burpsuite 工具。...，一个用来输入密码，在点击 login 之后会返回告诉账号与密码是否为正确的。...4.5将数据包发送到爆破模块 在 Burpsuite 中抓到的数据包的空白部分右键单击鼠标，在弹出的菜单中选择 send to intruder 将该数据包发送至爆破模块，也可以使用 Ctrl+I 将该数据包发送到...开始暴力破解之后将会弹出如下窗口，在当前窗口中，可以看到已经尝试的密码字典的条目，通过点击各个请求的条目，可在下方查看到发送的数据包信息。...通过以下的数据包的内容，我们可以看到暴力破解的原理，就是将我们指定位置的字符串按照字典条目进行替换，同时进行修改后数据包的发送。
概要 输入帮助是在画面上为用户提供查询输入值的SAP标准功能。创建及查询输入字段的方法有三种 1、利用ABAP数据字典的输入帮助 在T-CODE：SE11中创建检索帮助后分配给表字段。...下面语句利用了表数据限制可输入的值 FIELD SELECT * FROM 3、Dialog程序中的输入帮助 用户在画面字段中按键时，在POV事件中调用Dialog模块将输入帮助显示到画面上...此时使用的数据库对象称为选择方法。其中，ABAP数据字典表与视图可作为选择方法来使用。但是，维护视图则不能。值列表中显示的是可能输入的值。当需要的数据在一个表中存在时，在选择方法中选择相应的表即可。...如果其他属性存储在所选选择方法的其他列中，那么通过输入这些其他属性，建议搜索可以为输入字段提供各个值。...搜索帮助出口 一个搜索帮助出口是一个函数模块，用来使搜索帮助描述的输入帮助处理与可能的标准版本的处理比较起来更为灵活。
一定要配置的两个参数是：maximumSize和expireAfterAccess： 第一个是最大的条目数。 第二个是缓存最后一次访问之后多久过期，单位可以是：毫秒，秒，分钟，小时，天。...其余常见配置: maximumSize: 设置缓存的最大条目数。 expireAfterAccess: 设置缓存项在最后一次访问后过期的时间。...除了这个名字之外，可以通过缓存key来定位唯一数据(示例这里是一组数据，类似字典)。多个值以逗号分隔。...Service中使用 定义一下缓存名称（与application.yaml中定义的一致）, private static final String ORG_DATA_CACHE_NAME = "org-data...如果想测试缓存有没有生效，有个很简单的办法： 在写了缓存的方法中，打印一行日志，之后进行多次调用。如果缓存生效，日志只会显示一次，未生效则每次调用都会输出日志。 学会了吗？
这允许对对象进行随机访问，不必对未使用的对象进行解析。 PDF文件中的每个对象都有一个对象编号和一个世代编号。 当交叉引用表中的条目被重用时，世代号将不再为0，此处我们不考虑这种情况。...(译者注：比如代表0xAB, 0xC0） 十六进制字符串的作用是使得二进制数据对用户可读，功能上与常规的描述字串相同。 名称 名称的使用遍布整个PDF，作为字典的key以及定义各种多值对象。...endstream endobj 可以使用多个过滤器，其方法是为流的字典中的/Filter条目指定数组而不是一个名称。...这种机制允许将多个对象放入单个对象流，然后再对整个流进行压缩。同时引入了一种引用流中对象的机制–交叉引用流。 文件通常使用几组对象流，同时被需要的对象会组合在一起。...例如第一页上的所有对象，第二页上的所有对象，等等。 这种方式保留了文档的随机访问特性，如果将文件中的所有对象放入 单个对象流中，文档将不具备这种特性。对象流不能包含其他流。
在3处，我们获取与该主题相关联的条目， 并将它们按date_added排序：date_added前面的减号指定按降序排列，即先显示最近的条目。...我们将主题和条目都存储在字典context中（见4），再将这个字典发送给模板topic.html（见5）。 注意 2处和3处的代码被称为查询，因为它们向数据库查询特定的信息。...接下来，我们显示当前的主题（见1）， 它存储在模板变量{{ topic }}中。为什么可以使用变量topic呢？因为它包含在字典context中。...还有一些其他类型的请求，但这个项目没有使用。 函数new_topic()将请求对象作为参数。用户初次请求该网页时，其浏览器将发送GET请求； 用户填写并提交表单时，其浏览器将发送POST请求。...我们创建一个TopicForm实例（见2），将其存储在变量form中，再通过上下文字典将这个表单发 送给模板（见7）。
一、什么是倒排索引 首先，我们需要了解传统的正向索引。在正向索引中，文档是按照它们在磁盘上的顺序进行存储的，每个文档都有一个与之关联的文档ID。...这样，当我们要查找某个词在哪些文档中出现时，只需要查找该词的条目，然后获取与之关联的文档列表即可。...词项字典（Term Dictionary） 词项字典是一个包含文档集合中所有唯一单词的列表。每个单词在词项字典中都有一个唯一的条目，这个条目指向倒排表中与该单词对应的条目。...，指向倒排表中相应的条目。...Trie树是一种树形数据结构，用于高效地存储和查找字符串（或其他类型的数据）。在Trie树中，从根到任何一个节点，按照路径上的标签字符顺序连接起来，就是一个相应的字符串。
正如您所指出的，攻击者可以访问散列密码和盐，因此在运行字典攻击时，她可以在尝试破解密码时简单地使用已知的盐。 公共盐可以做两件事：破解大量密码会更加耗时，并且使用彩虹表是不可行的。...如果存在盐，那么我必须计算“md5（salt [a] .Try [0]）”，与条目A进行比较，然后“md5（salt [b] .Try [0]）”，与条目B进行比较 等等。...现在我有n倍的工作量，其中n是文件中包含的用户名和密码数。 要理解第二个，你必须了解彩虹表是什么。 彩虹表是常用密码的预先计算的散列的大列表。 想象一下没有盐的密码文件。...因此，盐将攻击者减少到每次尝试一次计算，当与足够长，足够随机的密码相结合时，（通常来说）是不可破解的。 按理解就是破解加盐后的密码首先是要加大很多工作量的，彩虹表需要存储更多的条目，从而降低破解速度。...其次是由于盐是随机足够长的，因此彩虹表预先计算中可能不会包含到这种包含随机盐的密码，从而大大降低被破解的概率。
字典中的重要条目如下表所示，*表示必选条目。...键 值类型 值 /Size* 整数 交叉引用表中的条目总数（通常等于文件中的对象个数加1） /Root* 间接引用字典 文档目录 /Info 间接引用字典 文档信息字典 /ID 两个字符串的数组 文件在工作流中唯一标识...文档信息字典 文档信息字典包含文件的创建日期和修改日期，以及一些简单的元数据。 文档信息中的条目如下表所示，表中提到的“文本字串”和日期字串将在后文中详述。...下表列出了文档目录中的条目，*为必选条目。...下表列出了页面字典中的条目，*为必选条目。
这是两个相对正交但勾连的两个概念： 分片（Partition）：解决数据集尺度与单机容量、负载不匹配的问题，分片之后可以利用多机容量和负载。...但在实践中，可以细分为两个步骤： 对数据集进行逻辑划分 将逻辑分片调度到物理节点 因此，在分片时，有一些基本要求： 分片过程中，要保证每个分片的数据量多少尽量均匀，否则会有数据偏斜（skew），甚而形成数据热点...则，将该连续的定义域进行切分，保存每个切分的上下界，在给出某个 Key 时，就能通过比较，定位其所在分区。...其特点是，会考虑逻辑分片和物理拓扑，将数据和物理节点按同样的哈希函数进行哈希，来决定如何将哈希分片路由到不同机器上。它可以避免在内存中维护逻辑分片到物理节点的映射，而是每次计算出来。...一种折中方式，和上小节一样，使用组合的方式，先散列，再顺序。如使用主键进行散列得到分区，在每个分区内使用其他列顺序存储。
如果大家想在 Python 中标记具有相同名称的条目，可以使用字典（Dictionary）或集合（Set）来实现。这取决于你们希望如何存储和使用这些条目。下面我将提供两种常见的方法来实现这个目标。...在本文中，我们将介绍使用 Python 标记具有相同名称条目的方法。2、解决方案为了解决这个问题，我们可以使用 Python 中的 csv 模块来读取和处理 CSV 文件。...sheet.fieldnames.append('flag')接下来，我们需要遍历 CSV 文件中的每一行。for row in sheet:对于每一行，我们需要检查该行的名称与下一行的名称是否相同。...来找到列表中的唯一条目。...如果你需要知道每个条目的出现次数，使用字典；如果只需要找到唯一的条目，使用集合即可。
其实，字典是一个很好的工具，运行快速，可以执行一些很好的计算。 字典的工作原理与普通字典相同，一个单词不会以相同的拼写输入两次。在字典中，键(key)是唯一的标识符，用于标记字典中的条目。...Remove方法 从Dictionary对象中移除指定的键/项目对。 RemoveAll方法 从Dictionary对象中移除所有的键/项目对。 放入数据到字典 以下是将项目放入字典的方法。...基本字典条目分为两部分： 键（Key）——为Dictionary对象中的现有键值设置新键值。 项目（Item）——设置或返回Dictionary对象中项目的值。...因此，字典中的一个典型条目如下所示： “Key 1”,”Item 1” Key 1为唯一键，Item 1为其关联项。...如果不想这样，使用比较模式可以使大写的名称与小写文本相同。
redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。...移除有序集合中的一个或多个成员 ZREMRANGEBYLEX key min max 移除有序集合中给定的字典区间的所有成员 ZREMRANGEBYRANK key start stop 移除有序集合中给定的排名区间的所有成员...将指定的流条目追加到指定key的流中 XACK key group ID [ID ...] XACK命令用于从流的消费者组的待处理条目列表（简称PEL）中删除一条或多条消息。...XRANGE key start end [COUNT count] 返回流中满足给定ID范围的条目 XREVRANGE key end start [COUNT count] 此命令与XRANGE...类似xread，只是从组中读取数据 XTRIM key MAXLEN [~] count XTRIM将流裁剪为指定数量的项目。
数据集划分的方式有多种，比如随机划分、按照时间序列划分等。 * 在线评估：在线评估比离线评估更接近于真实的使用场景，是在系统运行时根据实际的用户行为与推荐列表进行比较，判断算法性能指标的好坏。...因为在冷启动场景中，我们没有用户或条目的任何评分，因此只能依赖其他信息，如基于流行度的推荐、基于各类附加信息的推荐或主动学习等办法来进行推荐。在利用附加信息方面，前文已经有过介绍。...在相关研究中，主要采用三种方式来引入上下文信息：1）预过滤[17]，在推荐计算之前将数据进行过滤，去除不符合上下文的条目；2）后过滤[18]，在推荐产生之后，根据上下文信息将推荐结果进行过滤；3）对上下文进行建模...由于采用了同态加密，用户可以将评分加密后与其他用户共同求解一个矩阵分解模型，得到模型后可以通过一个分布式密钥管理的办法进行分布式解密，保证只要超过一半的用户不与服务器合谋的前提下用户的隐私就不会被泄漏。...但是在实际系统中，用户的兴趣可能会随着时间发生变化或者用户当前的兴趣与过去的某些行为有相关性，因此需要对用户的行为序列进行建模。
数据流图是软考当中比较重要的一部分考点，不仅上午的选择题会考，而且下午要考一个大题。所以对数据流图的学习不容忽视。...（图1，不符合父图与子图的平衡原则） （图2，符合父图与子图的平衡原则） 在图1中，我们可以看到父图中有输出流：提货单，但是子图中没有与之对应的输出流。...数据流经过加工之后，数据流的关系，如图： ? 数据字典 数据流图描述了系统的分解。但没有对图中各成分进行说明。...数据字典是对数据流图中出现的所有被命名的图形元素在数据字典中作为一个词条加以定义，使每个图形元素的名称都有一个确切的解释。 ?...在数据字典中有4种类型的条目： 1、数据项条目：通常为数据项的值类型，允许的取值范围等 2、数据流条目：给出某个数据流的定义，列出该数据流的各组成数据项。
这也是如今我常常被他人询问的问题，在本篇文章中，我将从内部人员的视角就技术雷达的产生机制、准备方式和决策方式给予一些介绍。文章从一次为期四天的会议开始。...候选条目按雷达象限（技术、工具、平台、语言与框架）归类，再分为几个环（暂缓、评估、试验和采用）。这便于提醒我们每个环所表示的意思，有助于决定条目的归属范畴。 暂缓。...为了保持程序正常进行，Rebecca拟制了发表意见的名单并提示我们：“乔尼发言后开始表决。” 表决票数经常比较接近，所以要一直举着牌直至统计完所有绿/红牌。当有黄牌出现时，讨论继续。...之前，每一次表决都将决定是否将某个新条目纳入雷达。现在，我们得回顾上一期雷达的条目，加起来通常会有100个左右。他们是否仍然关系重大？哪些应当去掉？哪些条目需要重写？...我们的雷达讨论也不例外。 接下来，我们检查所有人一致同意理应纳入雷达但不如其他条目价值高的条目。这种剔除过程非常艰难，好几次我们不得不停下来问自己：团队有没有什么建议？
名为Teambition的条目是任务开始的标记，这个条目下面的一级条目会作为任务被添加到Teambition中。如果任务下面还有二级条目，这些二级条目会作为子任务被添加到任务中。...由于Teambition是按照项目-Stage-任务-子任务的形式组织一个工程（其中Stage对应了Teambition中工程下面的面板，例如：“待处理”，“进行中”，“完成”。）...所有的条目层层嵌套在列表-字典结构中，其基本的形态如下： { "ch": [子条目], "lm": 308496, "id": "957996b9-67ce-51c7...如果一个条目有子条目，那么ch列表中就会有很多个字典，每个字典的都是这个结构，如果一个条目没有子条目，那么就没有ch这个key。...[2017-10-04-16-55-34.png] 将代码组合起来并进行完善，让代码更容易使用，完整的代码可以查看https://github.com/kingname/TeamFlowy。
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