如下面的代码所示，执行Success代码条件有两处，在上面的写法里，这两处分开书写，代码没有复用 利用promise的resolve就可以复用了，如第二个例子所示
基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中，都会用到 LSTM层，主要参数如下：
在一个长度为 n 的数组里的所有数字都在 0 到 n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的，也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。
哈喽大咖好，我是跑手，本次给大家继续探讨vue-router@4.x源码中有关导航守卫部分。
【注意】XMLHttpRequest对象的设计目的是为了处理由普通文本或XML组成的响应；但是，一个响应也可能是另外一种类型，如果用户代理(UA)支持这种内容类型的话。
我们发现validate_card函数做了两件事：验证数字和有效、验证时间有效。 我们把验证数字和拆分出来一个函数luhn_checksum， 并在validate_card中调用。 修改后：
数据验证确保只有有效的数据才能存入数据库，在模型中做验证是最有保障的，只有通过验证的数据才能存入数据库。数据验证和使用的数据库种类无关，终端用户也无法跳过，而且容易测试和维护。
这个东西应该属于PHP中的高级内容，看上去很复杂，但是非常有用，所以我做了长篇笔记。不然记不住，以后要用的时候，还是要从头学起。
FileDescriptor 顾名思义是文件描述符，FileDescriptor 可以被用来表示开放文件、开放套接字等。比如用 FileDescriptor 表示文件来说: 当 FileDescriptor 表示文件时，我们可以通俗的将 FileDescriptor 看成是该文件。但是，我们不能直接通过 FileDescriptor 对该文件进行操作。
我一直遇到Scanner＃nextLine的问题。 根据我的理解，nextLine()应该返回当前输入流的其余部分，然后继续进行下一行。
数据是深度学习的立足之本，本文主要介绍Fastai框架如何进行数据加载与数据预处理。
想到这个的思路是因为解的过程中，发现如果遇到左边的，需要存起来，后面可能有用（类似入栈），遇到右边的，需要比对前一个值，并且比完如果匹配就没用了（这类似出栈）。这整个就是栈的工作模式，突然就恍然大悟，用栈就好了。
在Spring Boot集成Druid项目中，发现错误日志中频繁的出现如下错误信息：
句子仅由小写字母（'a' 到 'z'）、数字（'0' 到 '9'）、连字符（'-'）、标点符号（'!'、'.' 和 ','）以及空格（' '）组成。 每个句子可以根据空格分解成 一个或者多个 token ，这些 token 之间由一个或者多个空格 ’ ’ 分隔。
首先引用《跨平台PHP调试器设计及使用方法——探索和设计》中的结构图（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
作为一名程序员，一定要对自己编写的程序的健壮性负责，因此数据的校验无论在商业逻辑还是系统实现都是必不可少的部分。
在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。 数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 例如，如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3}，那么对应的输出是第一个重复的数字2。
很简单，因为根证书是自签名的，x509Root.Verify()会返回true。
在数据分析和机器学习的一些任务里面,对于数据集的某些列或者行丢弃，以及数据集之间的合并操作是非常常见的. 1、合并操作 pandas.merge pandas.merge(left, right, how=’inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False) 作用:通过执
本文主要研究一下dubbo的DubboApplicationContextInitializer
本文主要介绍 std::future，std::shared_future 以及 std::future_error，另外还会介绍 <future> 头文件中的 std::async，std::future_category 函数以及相关枚举类型。
Optuna 是一个最先进的自动超参数调整框架，完全用 Python 编写。在过去的 2 年里，Kaggle社区一直在广泛使用它，具有巨大的竞争力。在本文中，我们将有一个实际操作的方法，并了解它的工作原理。
在使用druid的时候难免会有一些问题，之前就发现了这个问题。但是作者发现其对业务没有影响，所以打算拖一拖。主要是不影响业务，就会会频繁的报错。今天组内其他同学的业务的报错，然后也没定位到问题，最后反馈了druid连接池报错的问题，也就是上述作者说的对业务影响不大的那个报错，至于同事反映的真正的问题是什么，现在还没有复现。现在还是主要将druid的问题解决了再说吧，druid报错如下。
查询请求 常用注解 @RestController 标明此Controller提供RestAPI @RequestMapping 映射http请求url到java方法 @RequestParam 映射请求参数到java方法到参数 @PageableDefault 指定分页参数默认值 编写一个简单的UserController类 @RestController @RequestMapping(value = "/user") public class UserController { @Req
Cacti是一套基于PHP,MySQL,SNMP及RRDTool开发的网络流量监测图形分析工具。Cacti通过 snmpget来获取数据，使用 RRDtool绘画图形，而且你完全可以不需要了解RRDtool复杂的参数。它提供了非常强大的数据和用户管理功能，可以指定每一个用户能查看树状结构、host以及任何一张图，还可以与LDAP结合进行用户验证，同时也能自己增加模板，功能非常强大完善。界面友好。软件 Cacti 的发展是基于让 RRDTool 使用者更方便使用该软件，除了基本的 Snmp 流量跟系统资讯监控外，Cacti 也可外挂 Scripts 及加上 Templates 来作出各式各样的监控图。
目录: - 1._validate - 2.explain - 3.rewrite
简单工具类 写作初衷:由于日常开发经常需要用到很多工具类,经常根据需求自己写也比较麻烦 网上好了一些工具类例如commom.lang3或者hutool或者Jodd这样的开源工具,但是 发现他们之中虽然设计不错,但是如果我想要使用,就必须要引入依赖并且去维护依赖,有些 甚至会有存在版本编译不通过问题,故此想要写作一个每个类都可以作为独立工具类使用 每个使用者只需要复制该类,到任何项目当中都可以使用,所以需要尊从以下两个原则才能 做到.在此诚邀各位大佬参与.可以把各自用过的工具,整合成只依赖JDK
因为在Spring Boot中默认已经包含了Hibernate Validator，所以不需要再引入额外的Jar包
最近在使用ASP.NET Core的时候出现了一个奇怪的问题。在一个Controller上使用了一个ActionFilter之后经常出现EF报错。
对于登录功能来说，为了防止暴力破解密码，一般会对登录失败次数进行限定，在一定时间窗口超过一定次数，则锁定账户，来确保系统安全。本文主要讲述一下spring security的账户锁定。
本文记录 mmdetection 对 RetinaNet 训练的流程，包括标签获取，anchor 生成，前向训练，以及各步骤中 tensor 的形状，仅供复习用处。mmdetection 版本为 2.11.0
一直想做机器学习的东东，最近由于工作的调整，终于有开始接触的机会了，哈哈。本文主要代码是来源于“就是这个七昂”的博文，传送门在此：https://blog.csdn.net/qq_42633819/article/details/81191308。”就是这个七昂”大大在他的博文中已经将人脸识别的过程讲的很清楚了。说来忏愧，在算法上我没有改变（我自己还没搞清楚，打算好好看看keras)，因为在大大博文评论区看到好多人问怎么实现多个用户的人脸识别。刚开始我也在纳闷，怎么做呢？于是我就大胆尝试了一把，
JSON类型的加入模糊了关系型数据库与NoSQL之间的界限，给日常开发也带来了很大的便利。
先来建立测试文件的目录结构。首先在 comments 应用的目录下建立一个名为 tests 的 Python 包，然后删除 comments 应用下 django 自动生成的 tests.py 文件，防止和 tests 包冲突，再根据需要测试的内容，创建相应的 Python 模块。最终 tests 目录结构如下：
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
这些系统下的 XGBoost 安装，大家只要基于 pip 就可以轻松完成了，在命令行端输入命令如下命令即可等待安装完成。
https://leetcode.com/problems/valid-parentheses/description
第10章 探针监控 探针监控可以在应用程序的外部进行探测。你可以查询应用程序的外部特征：它是否响应开放端口上的轮询请求并返回正确的数据或响应码。探针监控的一个示例是执行ICMP ping或echo检查并确认你已收到响应。这种类型的探针监控也称为黑盒监控，因为我们将内部应用程序视为黑盒 ---- 10.1 探针架构 Prometheus通过运行Blackbox exporter来进行探测，该exporter会探测远程目标并暴露在本地端点上收集的任何时间序列，然后Prometheus作业将从这些端点中抓取指标
作用域链 作用域就是程序执行到某一个特定部分时，可以访问这一部分的变量或者函数，这些变量或者函数就组成了一个特定的域，称为作用域。 程序执行会有一个环境栈，从全局环境开始，生成一个全局执行环境的关联对象，该对象拥有全局作用域的所有变量和方法。然后程序继续执行，遇到函数，也会生成该函数的一个关联的环境对象，并且将它压入栈中，此时会根据环境栈生成一个作用链，栈顶（作用域链顶端）也就是当时的函数执行环境对象，查找变量时就可以从作用域链顶端开始一直往后。 每一个执行环境都有一个作用域链，他可以访问作用
Spring 框架，广泛应用于 JAVA 企业级开发中，包含了一套实用的字段校验机制： Spring Validation。这个机制融合了 JSR380 规范，即 Bean Validation 2.0。本文将介绍 Spring Validation 的使用方法，包括基础注解的应用以及进阶使用技巧。
当我们想提供可靠的 API 接口，对参数的校验，以保证最终数据入库的正确性，是必不可少的活。例如说，用户注册时，会校验手机格式的正确性，密码非弱密码。
推荐导读：本文来源于知识星球中一位星友的投稿，主要分享前不久刚结束的一个Kaggle竞赛 “Home Credit Default Risk” 房屋借贷的违约预测分析。
Leaving behind an invalid object is asking for trouble.
1、首先读取ControlFile->checkPoint指向的checkpoint 2、如果读取失败，slave直接abort退出，master再次读取ControlFile->prevCheckPoint指向的checkpoint StartupXLOG-> |--checkPointLoc = ControlFile->checkPoint; |--record = ReadCheckpointRecord(xlogreader, checkPointLoc, 1, true): |-- if (record != NULL){ ... }else if (StandbyMode){ ereport(PANIC,(errmsg("could not locate a valid checkpoint record"))); }else{ checkPointLoc = ControlFile->prevCheckPoint; record = ReadCheckpointRecord(xlogreader, checkPointLoc, 2, true); if (record != NULL){ InRecovery = true;//标记下面进入recovery }else{ ereport(PANIC,(errmsg("could not locate a valid checkpoint record"))); } }
前面两篇已经分别介绍了基于docker的JMeter和rancher的一些安装步骤和用法，我们只要按照写的步骤去完成安装是没有问题的，这篇我来继续去说docker的基础知识，现在再看这些命令会更容易记住，也会知道应用场景。
1、python manage.py inspectdb 根据DB生成model 默认中已经存在DB如下： CREATE TABLE alarm_group ( group_name varchar(250) NOT NULL, group_des blob, members blob, timestamp datetime NOT NULL, on_duty blob, leader blob, PRIMARY KEY (group_name) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 运行：python manage.py inspectdb 将生成： class AlarmGroup(models.Model): group_name = models.CharField(primary_key=True, max_length=250) group_des = models.TextField(blank=True, null=True) members = models.TextField(blank=True, null=True) timestamp = models.DateTimeField()
1. Introduction 按照教程给的7个特征，给定5种参数下的随机森林模型，选出mae误差最小的，进行提交 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # Read the data X_full = pd.read_csv('../input/train.csv', index_col='Id') X_test_full = pd.read_csv('../input/test.csv', in
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