一、Api 管理的难点在哪？相信无论是前端，还是后端的测试和开发人员，都遇到过这样的困难。不同工具之间数据一致性非常困难、低效。多个系统之间数据不一致，导致协作低效、频繁出问题，开发测试人员痛苦不堪。...前端根据 mockjs Mock 出来的数据开发完，后端根据 Swagger 定义的接口文档开发完，各自都试测试通过了，本以为可以马上上线，结果一对接发现各种问题：开发过程中接口变更了，只修改了 Swagger...后的参数），Query 参数在下方请求参数部分填写。 四、团队管理成员权限分成两个部分：团队权限和成员权限。团队权限指成员对团队操作的权限，项目权限指成员对项目操作的权限。...前端 使用系统根据接口文档自动生成的 Mock 数据进入开发，无需手写 mock 规则。后端 使用接口用例 调试开发中接口，只要所有接口用例调试通过，接口就开发完成了。...图片 9.3 全局脚本和分组脚本支持全局设置（在项目概览里设置）前置操作、后置操作，设置后项目里的所有接口运行时都会生效。支持分组里设置前置操作、后置操作，设置后分组里的所有接口运行时都会生效。
前端根据 mockjs Mock 出来的数据开发完，后端根据 Swagger 定义的接口文档开发完，各自都试测试通过了，本以为可以马上上线，结果一对接发现各种问题： 开发过程中接口变更了，只修改了 Swagger...接下来，我将从以下几个方面逐一演示介绍： API 文档设计 API 调试 API 自动化测试 API 数据 Mock CI 持续集成 数据库操作 自动生成代码 支持 HTTP、TCP、RPC 数据导入/...后的参数），Query 参数在下方请求参数部分填写。 四、团队管理 成员权限分成两个部分：团队权限和成员权限。团队权限指成员对团队操作的权限，项目权限指成员对项目操作的权限。...前端 使用系统根据接口文档自动生成的 Mock 数据进入开发，无需手写 mock 规则。 后端 使用接口用例 调试开发中接口，只要所有接口用例调试通过，接口就开发完成了。...支持分组里设置前置操作、后置操作，设置后分组里的所有接口运行时都会生效。
：在UltraGrid的Header中动态添加CheckBox，从而实现对所有数据行进行全选的功能。...[Source Code从这里下载] 一、我们的目标：在UltraGird的选择列的Header添加CheckBox实现对所有数据行的全选 ?...现在的新的要求是：在CheckBox列的列头添加一个总的CheckBox，用于选中所有数据行，即当勾选CheckBox时，下面所有数据行对应的均自动被勾选，反之，解除现有数据行对应的CheckBox的勾选状态...这个分组功能为我们要扩展的UltraGird又增加了一个新的特性：如果在分组状态，需要在每一个分组行中添加CheckBox，该CheckBox用于对当前组范围内所有数据行的全选。...我们通过该类型来设置分组行或者整个UltraGrid（没有在分组模式下）应有的状态，并最终对相应的数据行（在分组模式下为当前分组的所有行，而没有分组情况下为整个UltraGrid的所有行）的Check状态
自从在官网发布了python-office这个专门用来自动化办公的库，后台经常收到提问：晚枫，什么时候开发Excel功能呀？...今天Excel自动化办公的第一个功能上线了：自动生成带有模拟数据的Excel表格。视频说明，扫码直达 模拟任意数据，生成excel表格 1....import office office.excel.fake2excel(columns=['name', 'text'], rows=20) # 参数说明 # columns:list，每列的数据名称...user_agent信息 firefox()：随机生成FireFox的浏览器user_agent信息 internet_explorer()：随机生成IE的浏览器user_agent信息 opera()...：随机生成Opera的浏览器user_agent信息 safari()：随机生成Safari的浏览器user_agent信息 linux_platform_token()：随机Linux信息 user_agent
自从在官网发布了python-office这个专门用来自动化办公的库，后台经常收到提问：晚枫，什么时候开发Excel功能呀？...今天Excel自动化办公的第一个功能上线了：自动生成带有模拟数据的Excel表格。 模拟任意数据，生成excel表格 image.png 1....import office office.excel.fake2excel(columns=['name', 'text'], rows=20) # 参数说明 # columns:list，每列的数据名称...user_agent信息 firefox()：随机生成FireFox的浏览器user_agent信息 internet_explorer()：随机生成IE的浏览器user_agent信息 opera()...：随机生成Opera的浏览器user_agent信息 safari()：随机生成Safari的浏览器user_agent信息 linux_platform_token()：随机Linux信息 user_agent
先将你想到的写下来，然后再完善，确保考虑到了 corner case 和 edge case）。 优化代码，用案例来测试代码，然后找出所有的 bug。...你需要知道 API，面向对象的设计和编程，如何测试代码，以及 corner case 和 edge case。注意，我们关注的是你对概念的理解而不是记忆。...Google 里常用的包括排序算法（加上搜索和二分法检索）、分治算法、动态编程/记忆、贪心算法、递归算法、链接到特定数据结构的算法。...排序：熟悉常用的排序函数以及了解它们对哪些输入数据有效。从运行时（runtime）和内存占用的角度思考效率问题。...你需要彻底了解数据结构，以及不同算法对不同数据结构的偏好。 数学：有些面试官会问一些基本的离散数学问题，因为我们经常碰到各种计算问题、概率问题、以及其他的 Discrete Math 101 问题。
不要嵌套资源 您可能已经注意到，REST API处理的是资源。检索资源列表或单个实例非常简单，但是，当处理相关资源时会发生什么呢？例如，假设我们想要检索特定作者（名为Cagan）的书籍列表。...author=Cagan 这显然意味着：“获取所有名为Cagan 的作者所写的书”，对吧。 9....利用查询字符串进行筛选和分页 大多数情况下，一个简单的端点无法满足各种复杂的业务场景。您的用户可能希望检索满足特定条件的项目，或者一次只检索少量数据以提高性能，这正是过滤和分页功能所设计的目标。...首先，你可能会想做类似以下操作以仅检索已发布书籍列表： GET: /books/published/ 设计问题：published 不是资源！相反，它是您要检索数据所具备特征。...了解401未授权和403禁止之间的区别 如果我每看到一次开发人员甚至有经验的架构师搞砸这个问题就能得到一个25美分硬币……在处理REST API中的安全错误时，很容易弄混错误是与身份验证还是授权（又称权限
这意味着区块链网络先对交易进行排序，使用共识协议对交易进行排序，然后按照相同的顺序在所有节点执行它们。...这在分类帐中显示为指定矿工为所有者的硬币状态。任何硬币都可以花费在硬币通过一个交易分配给新所有者的意义上，该交易原子地破坏指定前一个所有者的当前硬币状态并创建代表新所有者的另一个硬币状态。...还有一个策略确定如何创建价值（例如，比特币中的硬币群交易或其他系统中的特定薄荷操作）或销毁（即，作为执行所消耗的费用）。 Fabcoin实现。...这里，VSCC通过从分类帐中检索它们的当前值来获得为输入硬币创建Fabcoin请求请求=(输入，输出，sigs的金额。 2在Fabric主分支中使用提交ID 9e770062进行分配。...与Fabric相比，两个系统都使用主动复制，无法处理灵活的信任模型，并且依赖于副本的确定性操作。但是，他们的数据库API比Fabric的KVS模型更丰富。
例如，如果您创建一个自定义类来打开文件并向其写入一些数据，您可能需要在类实例被释放之前关闭文件。 类定义每个类最多可以有一个去初始化器。...由于实例在调用其非初始化器后才会被释放，因此非初始化器可以访问其调用的实例的所有属性，并可以根据这些属性修改其行为（例如查找需要关闭的文件的名称）。...Player类定义了一个win(coins:)方法，该方法从银行检索一定数量的硬币并将其添加到玩家的钱包中。Player类还实现了去初始化器，该去初始化器是在Player实例被释放之前调用的。...在这里，去初始化器只需将玩家的所有硬币退还给银行： var playerOne: Player?...这通过将可选的playerOne变量设置为nil来指示，这意味着“没有Player实例”。发生这种情况时，playerOne变量对Player实例的引用被破坏。
如果两个人对相同的数据工作，并有不同的制动意向，他们可能会得到两种不同的p- values。 2. 置信区间（CI）和p-value一样，在很大程度上取决于样本的大小。...如果我们知道硬币是公平的，这就是观测到的头朝上的概率。 P(D)就是证据，这是因为通过在θ的所有可能的值，是θ的那些特定值加权求和（或积分）确定的数据的概率。...如果我们的硬币的公正性是多个视图（但不知道是肯定的），那么这告诉我们看到翻转的一定顺序为我们在硬币的公平信念所有可能性的概率。 P(θ|D) 是观察，即头在上数目之后我们的参数。...所以，我们得知： 它是观察翻转为硬币的一个给定的公平的特定数目的磁头的特定数目的概率。这意味着我们的观察头概率/万尾取决于硬币（θ）的公平性。 P(y=1|θ)= ?...零假设在贝叶斯框架：仅在一个参数的特定值（例如θ= 0.5）和其他地方零概率假定∞概率分布。（M1） 另一种假设是θ的所有值都是可能的，因此代表分布曲线是平坦的。
调查后得到几个有用的 JSON API: 得到本视频投稿的标签信息 得到当前的硬币、收藏、播放等反映热度的信息 得到投稿中所有分页 （一个投稿可以对应多个视频内容）的基本信息 ......（为了不给 B 站添更多麻烦此处不给出具体的 API 构造) 遍历每个视频投稿 av 号 ， 使用获取标签信息的 API 判定是否为目标视频， 如果是则利用其他 API 获取数据，即为这一阶段爬虫的基本思路...从投稿视频元数据信息中，得到总共 39525 个不同的标签。 其中有超过一半的标签在全站被使用不超过 5 次。 标签的本意是方便检索，可 B 站里很多标签仅仅是评论或者吐槽。...于是我对所有硬币数多于 100 播放量多于 4000 的动画区和音乐区的投稿进行调查， 并将硬币－收藏比超过 16% 的查询结果导入了一个公开的 Google 表格里（考古清单） ，欢迎查询。...左右邻字熵体现的是一个候选词与上下文环境接合的自由程度。对所有字符串建立前缀和后缀字典树，可完成所有计算。
查找算法 查找的定义 查找:又称检索或查询，是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。...查找操作及分类 操作： 查找某个“特定的”数据元素是否成存在在查找表里。 某个“特定的”数据元素的各种属性。 在查找表中插入一个数据元素。 从查找表中删除某个数据元素。...而 8、2、10、 0 是另一个可能的方案，显然方案并不是 唯一的，请编写程序求出类似这样的不同的方案一共有多少种？ （1）编程思路。 直接对四种类型的硬币的个数进行穷举。...:列出所有的可能情况，逐个判断有哪些是符合问题所要求 的条件，从而得到问题的全部解答。...它利用计算机运算速度快、精确度高的特点，对要解决问题的所有可能情况，一个不漏地进行检查，从中找出符合要求的答案。
EM算法是常用的估计参数隐变量的利器，它是一种迭代式的方法，其基本思想是：若参数θ已知，则可根据训练数据推断出最优隐变量Z的值(E步)；反之，若Z的值已知，则可以方便地对参数θ做极大似然估计(M步)。...这很容易，因为计算未知参数所需的所有信息都是可获得的。但是，如果硬币上的标签(A和B)被隐藏起来,不知道每次投掷哪个硬币。鉴于A和B硬币同样可能被选中，那我们如何估计未知参数'p'和'q'?...“E”步骤（期望）： 首先初始化p和q的值(初始猜测)。 我们不是说掷硬币来自特定的硬币，而是说它以概率为'x'来自硬币A，来自硬币B概率'1-x'。 计算每枚硬币的正反期望数量。...对其他四个实验重复相同的期望（E）步骤，我们得到硬币A = 21.3和尾部= 8.6的预期头部总数，类似于硬币B，预期头部总数= 11.7，尾部= 8.4 ?...它用于表明给定具有缺失数据的参数估计问题，EM算法可以通过生成对丢失数据的可能猜测来迭代地解决该问题，然后通过使用这些猜测来最大化观察的可能性。
在每一步选择后，更新问题的状态，准备进行下一轮选择。贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用，但需要注意的是，并非所有问题都适合贪心算法。。...霍夫曼编码（Huffman Coding）： 在数据压缩中，使用贪心算法构建最优的二进制前缀树，以实现对不同字符的高效编码。...背包问题的一些变种： 在某些情况下，贪心算法可以用于解决背包问题的一些特定变种，例如分数背包问题。应用场景一：找零钱问题假设有以下硬币面值：{25, 10, 5, 1}，需要凑出目标金额 63。...贪心算法的优缺点任何算法都有它的局限性，贪心算法也如此。尽管有这些局限性，贪心算法仍然是解决一些特定问题的有效工具。在某些情况下，贪心算法的简单性和高效性使其成为首选算法。...贪心算法的优点在于简单、高效，适用于一些特定类型的问题，尤其是那些具有贪心选择性质的问题。例如，分数背包问题、活动选择问题和一些最小生成树问题等。
现在我们将创建我们自己的加密对象，我们将其称为my_cryptory。 你需要定义要检索数据的开始日期，同时还有一些可选的参数。...事实上，所有的加密方法都会返回一个pandas dataframe。这很方便，因为它允许你使用常见的pandas技术来处理输出。...，它从public poloniex API（https://poloniex.com/support/api/）中提取数据。...你可以从Quandl api（https://www.quandl.com/tools/python）中获得类似的数据（我打算将quandl API调用集成到cryptory中）。...cryptory包括一个get_exchange_rates方法，用于检索特定货币对之间的历史每日汇率。
零钱兑换本篇文章题解之前已经发过，但是对完全背包的解法只是模棱解释一番，今天再写一篇文章来详细探讨一下本题套用完全背包公式的解法 完全背包套路题目: leetcode 279....这本质上其实是一个组合问题：被选物品之间不需要满足特定关系，只需要选择物品，以达到「全局最优」或者「特定状态」即可。 再根据物品的「选择次数限制」来判断是何种背包问题。...对于第 i 个硬币我们有两种决策方案： 不使用该硬币：dp[i][j]=dp[i-1][j] 使用该硬币，由于每种硬币可以被选择多次（容量允许的情况下），因此最优解应当是所有方案中的最小值。...拿我们本题的状态转移方程来分析，本题的朴素状态转移方程为： 我们将硬币的面值抽象为「成本」，硬币的数量抽象「价值」，再对物品维度进行消除，即可得： 如果还不理解，可以将上述四个状态转移方程...val,比当前硬币面值val小的所需硬币总和，也不会去选，因此属于当前硬币不选择状态，那么数据维持上一次就可以，不用更新 for (int j = val; j < amount + 1; j++
概率质量函数（PMF）告诉我们，在给定一组固定的模型参数的情况下，特定随机过程的实现有多大可能性。 在这种情况下，我们假设模型参数是固定的，而数据是可以变化的。...似然函数告诉我们，在我们知道 等于某个观察值的情况下，任何特定值的 有多大可能性。 就像上面所述，如果我们将 代入上面的方程中，并让 取所有可能的值，我们会得到类似于上图1b的结果。...简而言之，当我们有一个固定参数集的模型并且我们对可能生成的数据类型感兴趣时，通常会考虑概率。相反，当我们已经观察到数据并且我们想要检查某些模型参数的可能性时，就会使用似然。...更一般地说，它是一个模型函数，描述了在给定特定参数设置的情况下数据的分布方式。 2.2 给似然函数加上对数 现在，让我们将这些想法与上面描述的硬币抛掷数据联系起来。...上面的方程说明的是，如果我们成功找到了最大化目标函数的参数，那么对数似然的导数应该为零。 我们将对数似然的导数设置为零，就可以解出未知参数。 让我们试试对我们的硬币抛掷数据这么做。
可互相替代性（Fungibility）是一个具有相对性的并且依赖于使用情景的词，这意味着一些事物有没有可互相替代性取决于这些事物在当前对你而言的意义。 例如，英镑的硬币一般是可互相替代的。...我并没有对某个或某组特定硬币有所偏好。除非其中一种或一组是犯罪所得，那时我会倾向于不去拿那些硬币。或者如果有块口香糖粘在了一个硬币上，我也会更倾向于另外找个闪耀的新硬币放进我的口袋里。...API（应用程序接口）在这里会是一个关键部分（一个在区块链上的没 API 钩子（API hook）的系统就跟既不在区块链上也没有 API 钩子的系统一样不可互操作）。...通过将数据保存在一个横跨多个数据中心的区块链里面，就真的能防止黑客通过特定类型的攻击来让他们或他们的熟人拿到忠诚点数吗？...鉴于公司都能够而且确实会滥用消费者对 “点数的价值” 的信任，比如英国航空公司的例子，区块链并不能解决所有的信任问题。
币安交易所的 API 申请后会生成 API key 和 Secret key，如下图： ? API 接口有限定用户开放 IP 限制和开放提现功能。...来自 https://github.com/binance-exchange/python-binance 成都链安分析认为是用户的 API key 和 Secret key 信息泄露导致的此次攻击。...用户的信息泄露途径可能有： 1、普通用户一般不会使用 api key，一般是高级用户用于代码中实现自动化交易，可能是用户源码泄露导致 api Secret key 泄露 2、用户被钓鱼攻击，输入了 API...3、用户的 API key 和 Secret key 保存的电脑被攻击窃取。...相信这次币安7000多BTC被盗事件的发生，必将引起监管的涉入、用户个人对隐私保护的重视以及交易所风控机制的完善等等，区块链大本营将持续跟踪此次事件并作进一步深入报道，老铁们，要持续关注哟！
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