可以访问请求的原始数据的只读流。 POST 请求的情况下，最好使用 php://input 来代替 $HTTP_RAW_POST_DATA，因为它不依赖于特定的 php.ini 指令。
如图所示，在Unity Project窗口中我们可以筛选出不同类型的资源，但是Texture贴图资源有多种类型，例如Normal法线贴图、GUI贴图、Litghtmap贴图等等，当我们只想要选中整个工程中的某一类贴图资源时，往往需要手动去筛选过滤。
我们知道默认情况下，WordPress 后台文章列表，可以通过分类进行过滤，那么是否可以通过标签过滤呢？甚至自定义的分类呢？
filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
WPJAM「分类管理插件」是 WordPress 果酱出品的全能型分类管理插件，这个插件目前主要有七大功能：
steam():把一个源数据，可以是集合，数组，I/O channel， 产生器generator 等，转化成流。
PHP 提供了一些杂项输入/输出（IO）流，允许访问 PHP 的输入输出流、标准输入输出和错误描述符， 内存中、磁盘备份的临时文件流以及可以操作其他读取写入文件资源的过滤器。
稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段，并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时，先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引，然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历，直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。
随着大型短视频流量平台的不断盛行，网络内容的安全性以及原创内容的规范性，也成为了许多网络平台需要监管的问题。而且有关政策对于网络视频平台的管理非常严格，导致许多短视频平台把内容审核当成了首要任务。在现在的短视频内容审核当中，经常会使用到短视频ai智能审核，短视频ai智能审核的作用是什么呢？
之前有写过使用Python实现提醒iOS描述文件有效期，这篇文章介绍一下使用SwiftUI通过Mac APP实现提醒描述文件有效期。
因为Fiddler、charles采用是web代理的方式捕获数据包，无法完成如下这两个场景：
想项目有可能会遇到按照一定条件对某一个数组进行筛选。 直接遍历数组，取符合条件的对象放到一个新数组效率可能不高。
在职场中有一项共识是：数据驱动业务价值。业务在产品、运营、开发、技术支持、销售等环节都有着大量的数据需求， 市面上也出现了很多 BI 可视化工具，但如果能同时具备以下特性，则可以称为一款优秀的 BI 工具： 简易接入数据 拖拽式生成图表 快速计算数据 定期发送周报 支持移动端+PC 端 不用钱 结合以上特点，来介绍一款由腾讯 TEG 团队打造的轻量级数据可视化工具——小马 BI。 先简单介绍一下这款产品。 0 门槛，想得出来就做的出来 通过简单的拖拽 就可以使用已接入的数据，编辑你的数据看板，所见即所
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据的处理方式有两种：基于内存的流式处理和基于硬盘的存储处理。 流式处理就好象是在经过的数据面前建一道水闸。数据流过这里，经过闸门的时候，就进行筛选过滤，分析出有价值的内容，然后丢弃，以后也不再使用。 存储处理则是建一个储水池。数据先放进入储水池存起来，需要的时候，再进到储水池里，在里面筛选分析，找到那些有价值的内容。这个过程中，因为水还在储水池里，没放掉，所以可以供下次继续使用。 存储模式的数据处理是可以重复的，用完再用，反复使用。但是因为硬盘本身的机械特性问题，导致它处理速度慢，速率不高。不过现在也还是有一些针对硬盘的优化措施。 流式处理因为数据的处理过程在内存里进行，内存的处理性能是硬盘的数个量级，所以它的处理速率比存储模式高很多。但是也因为数据驻留在内存里，内存的特性是掉电即失的，只能一次性使用。所以流式处理通常是用完即弃，象卫生巾。 大数据产品里，Spark是流式处理，Laxcus、Hadoop是存储处理。
这个的含义是：我们之前看到了那张图，发现 PID 在第七列，所以我们指定选择只打印第七列的数据。
在这篇文章中，我们将告诉大家如何使用EvtMute来对Windows事件日志进行筛选过滤。EvtMute这款工具允许我们使用YARA来进行攻击性操作，并对已经报告给Windows事件日志的事件进行过滤和筛选。
Mozilla Firefox（简称Firefox，火狐）是由非营利组织 Mozilla开发的免费开源的Web浏览器，在 21 世纪初问世，是一款速度更快、设计更好的网页浏览器，目前用于Windows，macOS，Linux等主流操作系统。
构造样本数据一般有两个方法，一个是本地上传矢量的训练数据；另外一个是在GEE里面自己选点制作。我主要介绍第二种方法。
安妮 编译整理 量子位出品 | 公众号 QbitAI 求职这件事好像从今天开始变容易了。 不用在众多求职平台上浏览重复或不相干的职位信息，直接在移动或桌面端的谷歌搜索上输入关键字，它就会为你过滤出各大
[Web安全]PHP伪协议 最近php伪协议的各种神奇妙用好像突然又常常提到了，php中支持的伪协议有下面这么多 复制代码 file:// — 访问本地文件系统 http:// — 访问 HTTP(s) 网址 ftp:// — 访问 FTP(s) URLs php:// — 访问各个输入/输出流（I/O streams） zlib:// — 压缩流 data:// — 数据（RFC 2397） glob:// — 查找匹配的文件路径模式 phar:// — PHP 归档 ssh2:// — Secure
现在各种的音频视频软件非常的流行，许多用户都喜欢在互联网上分享自己的短视频或者自己的声音，有些声音是原创歌曲，还有些声音是录制的听书内容，还有一些是自制的音频节目。正是由于现在的音频上传自由化非常大，因此有关部门对于音频内容的安全和环保性有很高的要求。各个主流平台上每天上传的音频数量那么多，有哪些好的音频安全审核解决方案呢？
您好，我是一名后端开发工程师，由于工作需要，现在系统的从0开始学习前端js框架之angular，每天把学习的一些心得分享出来，如果有什么说的不对的地方，请多多指正，多多包涵我这个前端菜鸟，欢迎大家的点评与赐教。谢谢！
Earth Engine 提供了多种方便的方法来过滤图像集合。具体来说，许多常见用例由imageCollection.filterDate()、 和处理imageCollection.filterBounds()。对于一般目的的过滤，使用 imageCollection.filter()具有ee.Filter作为参数。以下示例演示了两种便捷方法以及filter() 从 中识别和删除配准不良的图像ImageCollection：
表格是B端产品尤其是数据产品中，最常用的信息展现形态，比如商品列表、订单列表、用户列表，用户行为分析系统的事件列表、指标列表，DMP平台的标签列表、场景列表等，可以说B端产品40%以上的页面是由表格构成。
php://协议 首先,我们来说一下一个php提供的协议:"php://" 或许有人看到这个会懵逼,这是什么东东?这有啥用?这咋用?我是谁?我在哪?我要去往何处? 恩,大家可以翻开php手册,搜索一下
毋庸置疑，Pandas是使用最广泛的 Python 库之一，它提供了许多功能和方法来执行有效的数据处理和数据分析。
近日，第29届国际计算机学会信息与知识管理大会（CIKM 2020）在线上召开,CIKM是CCF推荐的B类国际学术会议，是信息检索和数据挖掘领域顶级学术会议之一。
Kubernetes Scheduler在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能， “承上”是指它负责接收Controller Manager创建的新Pod， 为其安排一个落脚的“家”———目标Node； “启下”是指安置工作完成后， 目标Node上的kubelet服务进程接管后继工作， 负责Pod生命周期中的“下半生”。
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.42.0
自从小黄书有幸被拉登老师选为其训练营的教材，也让我有机会接触到更多营里小伙伴们的实际工作案例。
冒烟测试 活动时间：2017年7月18日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第二十四期分享 本次分享的主题是：冒烟测试 共有204位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 36人！ 想知道活动分享了啥吗， 请往下看吧！ 活动嘉宾 嘉宾简介 蒋雪峰，腾讯手机管家助理测试工程师，目前主要负责手机管家业务测试，测试工具开发等。在web页面开发以及web安全测试方面也有些经验。 分享主题 1、手机管家的冒烟测试 2、冒烟测试的优势和特别之处 3、冒烟流程以及冒烟bug的有效处理 问答环节 1、b
设值主键是为了确定唯一性，当一个字段无法确定唯一性的时候，就需要采用联合主键的方式。（多个字段来定义一个主键）
背景和价值 在实际业务中常常遇到需要从数据库中获取关键业务的数据变化信息，并将这些信息同步到下游业务进行订阅、获取和消费的场景。 如何快速搭建该实时处理链路，往往有一定的开发成本，同时由于业务要求，不同的下游也依赖不同处理逻辑，难以有一套通用的可复制方案。 目前，事件总线 EventBridge 已正式支持 DTS 数据订阅功能，腾讯云的 DTS 数据传输服务不仅解决上游数据库数据流出的问题，并且支持 MySQL、MariaDB、TDSQL 等多种关系型数据库数据订阅，方便用户搭建云数据库、完成异构系统之间
实际查询中，通常不会检索所有行，需要对数据进行筛选过滤，选出符合我们需要条件的数据。
Hi 朋友，你是否经历过这样的场景？ 自家产品使用TAPD已经将近5年，历经数十次的版本迭代，眼看着上面沉淀的需求/缺陷单已经好几万条了。某天你突然需要验证一个远古需求，想找到当时的需求和缺陷单看看。面对海量的条目，你陷入了沉思，那么请问~ 以下哪种做法能帮助你快速找到目标信息？ A、我懂技术，不怕麻烦，马上查看代码还原设计需求 B、尝试甩锅给别人，直接找PM或测试要链接 C、凭借优秀的视力和记忆力，在项目中肉眼搜寻 D、认真看完下文，掌握快速筛选过滤标准姿势！ 答案当然是D，往下看吧！
_source 输出结果，等同于mysql : select name, age from user;
作为一名热爱古典文化的数据算法行业从业者， 我建立了“数读中外经典名著“圈子，旨在用数据和算法解读唐诗宋词、四大名著、《论语》、《诗经》、金庸作品、莎士比亚作品等中外经典名家名著，并且把分析结果通过生动、记忆性非常强的图表呈现在圈子里，最后制作成可以反复使用的工具可以随时查询使用，目前构思的工具有如下七款，之后还会不断制作更多的学习工具：
空字段筛选过程演示： select image_src, pk_group from sm_appmenuitem where image_src is null;
查看网页源代码发现body标签里提示：source.php，那我们就进去看看，但是发现访问失败，那直接就想到了文件包含。 构造payload：
从以上例子中，我们可以思考并归纳。能提升效率的核心是：在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。
选择性偏差指的是在研究过程中因样本选择的非随机性而导致得到的结论存在偏差,是由于人为主观的选择而导致的数据偏差。
这是我碰到最多的需求了，博客首页的文章如何使用分类进行过滤，有些用户只想某几个分类的文章，而有些用户则不想显示某几个分类的文章。
生活中我们已经离不开互联网，而互联网也离不开一门技术，这种技术在早期的互联网中发挥着决定性的作用，它连接着人与人，人与网。它，就是我们的搜索引擎。
一、 jq jq 是一款命令行下处理 JSON 数据的工具。其可以接收标准输入，命令管道或者文件中的 JSON 数据，经过一系列的过滤器(filters)和表达式的转后形成我们需要的数据结构并将结果输出到标准输出中。jq 的这种特性使我们可以很容易地在 Shell 脚本中调用它。 二、安装 yum install -y epel-release yum install -y jq 三、jq命令参数 jq [options] <jq filter> [file...] options: -c 使输出紧
最近在做着一些日志分析的活，刚好看到LogonTracer这款工具，于是就参考着网上仅有的文章去搭建了，搭建过程中会多少遇到一些问题，也就顺手将其记录到这篇文章中了，希望这篇文章能帮助到第一次搭建这款工具的小伙伴。
Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数，复杂度是O(n)，因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。
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