关于message消息分片消息分片的发送消息分片允许将多个消息封装成一条消息。在发送自定义协议数据时，我们经常需要在消息前“填充”一个包头。...这样 zeromq 会将 ZMQ_SNDMORE 的消息和最后一段消息拼装成一条完整的消息发送。...) { .... }return 0;}消息分片的接收需要注意的是，如果发送使用了 ZMQ_SNDMORE 分片，那么在接收时也需要分多次 recv 接收数据（这点比较麻烦）。...开始的时候以为 recv 接收的是一个完成的包，后面才知道 recv 接收的其实是“帧”数据，多个“帧”拼装成一个消息。...个人觉得如果改成一次接收会更好，因为这样更符合使用的“直觉”。后面会不断更新这部分，有新的问题会加进来。
第一步添加SSL代理配置 📷 添加代理主机 📷 第二步 添加根证书 📷 📷 📷 📷 📷 📷 最后重启Charles即可抓包
前几天回国了，正在广州酒店隔离中，趁空把最近吸收到的知识整理一下。后面也慢慢地开始适应新阶段的生活。...双耳节拍 双耳节拍是 1983 年德国的一位科学家发现的一个效应 — 当人的双耳同时听到不同频率的声音的时候，会感觉声音是直接从大脑深处产生的。 ?...双耳节拍 粉红噪音 粉红噪声在较低频率下具有较高的能量，较高频率下具有较低的能量。由于粉红噪声类似在频谱图中偏红的粉红光谱，因此被称为粉红噪声。...粉红噪声的能量主要分布在中低频，听起来像是“瀑布声”，对人耳来说是一种较悦耳的噪声，因为人耳聆听声音是非线性的，对高频声音会更敏感，粉红噪声能量分布在中低频使得整个声音很和谐。
命令行下 R 画图无法弹出图形界面结果 正常情况下，capabilities()如果现实 X11 为 TRUE，执行plot(1:10)时会在 windows 下弹出一个绘图的结果图形界面。 ?...如果你的capabilities()结果显示 X11 为FALSE，使用 CentOS 的童鞋们可以参考下面的一些操作。 ?...首先，使用 root 安装下面一些 X11 依赖： yum install xorg-x11-* libX11-* libXt-* 其次，在你的 XShell 中配置 X11 转发功能。...如果你用的是 MobaXterm，则跳过这一步设置。 ? 最后，用你的 XShell 重新登录服务器，打开 R 执行plot(1:10)即可出现你想要的绘图结果界面。
命令行下 R 画图无法弹出图形界面结果 正常情况下，capabilities()如果现实 X11 为 TRUE，执行plot(1:10)时会在 windows 下弹出一个绘图的结果图形界面。...如果你的capabilities()结果显示 X11 为FALSE，使用 CentOS 的童鞋们可以参考下面的一些操作。...首先，使用 root 安装下面一些 X11 依赖： yum install xorg-x11-* libX11-* libXt-* 其次，在你的 XShell 中配置 X11 转发功能。...如果你用的是 MobaXterm，则跳过这一步设置。 最后，用你的 XShell 重新登录服务器，打开 R 执行plot(1:10)即可出现你想要的绘图结果界面。 猜您喜欢
https://github.com/cheeriojs/cheerio nodejs有个request模块，专门处理这些网络请求方面的。...就像.NET也有request，webclient，httpclient啥的。。。...nodejs的request使用方法在这，自己查一下： https://github.com/request/request 而我喜欢用async和await的写法，因此我还引入了request-promise-native...我用类似的方法 从自己百度文章抓取文章，然后调用 cnblogs.save(); 进行导入： ?...抓取文章也是很简单的，为了方便从response查找dom，我们可以用这个模块 cheerio ： https://github.com/cheeriojs/cheerio ， 就类似于我们做.NET的时候会用
p=8508 在本节中，我们将首先讨论相关性分析，它用于量化两个连续变量之间的关联（例如，独立变量与因变量之间或两个独立变量之间）。回归分析是评估结果变量与一个或多个风险因素或变量之间关系的相关技术。...相关分析 在相关分析中，我们估计了样本相关系数，更具体地说是Pearson乘积矩相关系数。样本相关系数，表示为r， 介于-1和+1之间，并量化两个变量之间的线性关联的方向和强度。...两个变量之间的相关性可能是正的（即一个变量的较高水平与另一个变量的较高水平相关）或负的（即一个变量的较高水平与另一个变量的较低水平相关）。 相关系数的符号表示关联的方向。...示例 - 妊娠期和出生体重的相关性 一项小型研究涉及17名婴儿，以调查出生时的胎龄（以周为单位）和出生体重（以克为单位）之间的关联。 ? 我们希望估计胎龄与婴儿出生体重之间的关系。...散点图显示胎龄与出生体重之间存在正向或直接关联。胎龄越短的婴儿出生体重越低，胎龄越长的婴儿出生体重越高的可能性越大。 ? x和y的方差测量其各自样本均值附近的x分数和y分数的变化性（ ?
回归分析是评估结果变量与一个或多个风险因素或混杂变量之间关系的相关技术。结果变量也被称为应答或因变量，风险因素和混杂因素被称为预测因子或解释性或独立变量。...相关分析 在相关分析中，我们估计了样本相关系数，更具体地说是Pearson乘积矩相关系数。样本相关系数，表示为r， 介于-1和+1之间，并量化两个变量之间的线性关联的方向和强度。...两个变量之间的相关性可能是正的（即一个变量的较高水平与另一个变量的较高水平相关）或负的（即一个变量的较高水平与另一个变量的较低水平相关）。 相关系数的符号表示关联的方向。...情景1描述了强烈的正相关（r = 0.9），类似于我们可以看到的婴儿出生体重与出生体重之间的相关性。...示例 - 妊娠期和出生体重的相关性 一项小型研究涉及17名婴儿，以调查出生时的胎龄（以周为单位）和出生体重（以克为单位）之间的关联。 我们希望估计胎龄与婴儿出生体重之间的关系。
Python：网页的抓取、过滤和保存 环境：Python 2.7.3，win10 一、抓取 目的地是ZOL笑话大全 地址：http://xiaohua.zol.com.cn/new/2.html...page是动态赋值的 导包：import urllib Python的urllib和urllib2模块都是做请求URL相关操作的。...python 2.7.x提供了urllib与urllib2，鉴于上述异同两个库通常搭配使用。...抓取：urllib.urlopen(url).read() 因为这个网站不需要什么东西就可以爬取，所以就这么简单一句话，复杂点的请参考这个：http://blog.csdn.net/u013632854...，查找到之后的内容也是gbk的，要解码 # print item.decode('gbk') #返回的内容为空，应该是匹配不成功，可以看下页面返回的是否与你匹配的一致 #return
在学习了继承和多态后，本人有以下容易造成混乱的点以及问题： 1.区分虚表和虚基表 虚表即虚函数表，存储的是虚函数的地址。另外：虚表是在编译阶段就生成的，一般存在于常量区（代码段）。...虚基表是是存储偏移量的。 注意要区分好：虚表存储的是虚函数的地址！！！而虚函数，是存在代码段中的。...2.区分虚表和虚表指针生成阶段 虚表是在编译阶段就生成的了，而虚表指针是在构造函数初始化列表阶段初始化的。这也侧面回答了下一个问题。 3.构造函可以是虚函数吗？...不行的，因为对象中的虚函数表指针是在构造函数初始化列表阶段才初始化的。 4.区分切片和派生类虚表的生成 先来说派生类生成虚表的步骤： ①先是继承了基类的虚表，是把基类的虚表拷贝下来了。...切片: 我们都知道，多态的的条件是虚函数的重写和必须通过基类的指针或者引用调用虚函数。。那么为什么一定是需要基类的指针或引用呢？ 先来看看不用指针或引用，也就是使用基类对象来调用虚函数。
定义 爬取与抓取的差异 商业数据抓取 常问问题 数据抓取解决方案 定义 两者的概念听起来似乎是一样的，但是，抓取与爬取之间存在一些关键差异。而这两个术语又紧密地交织在一起。...在本文中，您将看到我们可以交替使用这些术语，以便与示例和外部研究保持同步。...爬取与抓取的差异 问题出现了：爬取与抓取有何不同？ 为了大致了解抓取与爬取之间的主要区别，您需要注意抓取意味着要遍历并单击不同的目标，抓取是获取已找到的数据并将其下载到计算机等设备的部分。...了解网络爬取和网络抓取的区别很重要，但在大多数情况下，爬取与抓取是息息相关的。进行网络爬取时，您可以在线下载可用的信息。...结论 数据抓取，数据爬取，网络抓取和网络爬取的定义其实已经很明了。概括地说，网络爬取与网络抓取之间的主要区别是：爬取表示浏览数据，然后单击它；抓取表示下载所述数据。
自相关和偏自相关图在时间序列分析和预测中经常使用。这些图生动的总结了一个时间序列的观察值与他之前的时间步的观察值之间的关系强度。初学者要理解时间序列预测中自相关和偏自相关之间的差别很困难。...在本教程中，您将发现如何使用Python来计算和绘制自相关图和偏自相关图。 完成本教程后，您将知道： 如何绘制和检查时间序列的自相关函数。 如何绘制和检查时间序列的偏自相关函数。...值为零表示无相关。 我们可以使用以前的时间步长来计算时间序列观测的相关性。由于时间序列的相关性与之前的相同系列的值进行了计算，这被称为序列相关或自相关。...我们可以将x轴上的延迟值限制为50，让图更容易看懂。 ? 偏自相关函数 偏自相关是剔除干扰后时间序列观察与先前时间步长时间序列观察之间关系的总结。...我们预计ACF在MA（k）的过程中与最近的值显示出强相关性直到k的滞后，然后急剧下降到低或没有相关性。这就是生成该过程的方法。 我们预计绘图将显示出与滞后的密切关系，以及与滞后的相关性减弱。
但是Langchain乍一看似乎是一个方便的工具，但是它有时候否更像是一个语言迷宫，而不是一个直截了当的解决方案。在本文中，我们将探讨与Langchain相关的一些问题，并考虑一些替代框架。...它可用于存储、查询和索引数据，还提供了各种数据可视化和分析工具。 Deepset Haystack是另外一个开源框架，用于使用大型语言模型构建搜索和问答应用程序。...它基于Hugging Face Transformers，提供了多种查询和理解文本数据的工具。...总结 本文只总结了Langchain用户在使用中遇到的一些问题，并非所有使用过Langchain的人都会遇到，但是也不能保证你以后不会遇到，所以还是应该注意这些别人遇到的问题。...虽然Langchain对于初学者来说是一个强大的工具，但是随着对框架的学习和理解的加深，应该意识到有更有效和直接的方法来处理高级任务。Langchain非常适合入门，但不一定适合生产。
在信息爆炸的时代，新闻和舆情分析对于企业和个人来说都具有重要意义。而Python作为一门优秀的编程语言，非常适合用于构建强大的爬虫工具，并用于抓取和分析新闻数据。...本文将分享使用Python爬虫抓取和分析新闻数据，并进行舆情分析的实战经验，帮助你掌握这一有用的技能。 1、确定目标网站和数据 在开始爬取新闻数据之前，首先需要确定你感兴趣的目标网站和要抓取的数据。...可以选择一家新闻网站或者多家新闻网站作为目标，并确定要抓取的数据类型，比如新闻标题、发布时间、内容等。 2、使用Python编写爬虫代码 Python提供了丰富的库和工具，用于编写爬虫代码。...使用Python编写爬虫抓取和分析新闻数据，并进行舆情分析，是一项非常有用的技能。通过构建爬虫，并利用Python的数据处理和可视化工具，你可以快速地获取并分析新闻数据，了解公众的舆情态度。...这对于企业的营销决策、舆论危机的处理以及个人的信息收集等方面都具有重要意义。 希望本文对于你学习和应用Python爬虫抓取和分析新闻数据，并进行舆情分析有所帮助。
抓取网页是指通过爬虫程序从互联网上获取网页的内容和数据。抓取网页是爬虫的核心功能之一，通过抓取网页，可以获取到网页中的文本、图片、链接等信息，用于后续的数据分析、挖掘和应用。...URL的基本构成如下：协议（Protocol）：指定了客户端与服务器之间通信的协议，常见的协议有HTTP、HTTPS、FTP等。域名（Domain Name）：表示服务器的地址，用于唯一标识一个网站。...通过解析URL，爬虫可以确定要抓取的目标网页的地址，并发送HTTP请求获取网页的内容。爬虫还可以根据URL的特定规则和模式，构造新的URL，用于抓取更多的相关网页。...URL是用来标识和定位互联网上资源的地址，由协议、域名、端口、路径和查询参数等部分组成。通过解析URL，爬虫可以确定要抓取的目标网页的地址，并发送HTTP请求获取网页的内容。...了解URL的基本构成和使用方法，是进行网页抓取和爬虫开发的基础。图片
今天安装 hgvs 这个 python 包的时候，遇到几个比较有代表性的问题，记录分享一下。...怎么查看 python 未安装包的依赖 我们知道的pip show hgvs和pipdeptree -p hgvs都只能看到已安装 Python 包的依赖，但是未安装的 Python 包依赖目前通过pip...初始化与启动 具体自己去谷歌，或者参考：《Linux 下 PostgreSQL 源码编译安装》。...undefined symbol: PQescapeIdentifier 安装完 psycopg2 和 hgvs 后，如果 import 过程中出现类似于 _psycopg.cpython-37m-x86...的对应的动态库链接 libpq.so 是否正确。
完成本教程后，您将知道： 如何绘制和检查时间序列的自相关函数。 如何绘制和检查时间序列的偏自相关函数。 自相关与偏自相关函数在时间序列分析中的区别。 让我们开始吧。...[xlzg3obqto.png] 使用较少滞后的每日最低温度数据集自相关图 偏自相关函数 偏自相关是时间序列中的观测值与去除掉干预观测值之间的关系的前先前时间步观测值之间的关系的摘要。...我们知道，ACF描述了一个观测值与另一个观测值之间的自相关，包括直接和间接的相关性信息。...我们期望MA(k)过程的ACF与最近的lag值之间的关系显示出强烈的相关性，然后急剧下降到低或者无相关性。根据定义，这解释了整个过程是如何产生的。...对于PACF，我们预计图会显示与滞后(lag)的关系，以及滞后(lag)之前的相关。 再次强调，这正是MAF(k)过程的ACF和PACF图的预期。
在后端中，钱的处理不可谓之不重。 不同的系统要求的精度不一样，比如日常支付以分为单位便可以了，但是涉及到乘除运算（利息），那就需要更高的精度。...比如Java的BigDecimal，当用户使用非字符串进行初始化的时候，它是有精度损失的。 而数据库可能提供了decimal之类的数据类型（如mysql），但是大都十分占用内存，而且运算速度较慢。...还有的使用分为单位（如微信支付的接口），这个可以保证日常支付的需求，但是不符合程序员直观的认知（看到100想到的是100元而不是100分），容易出现疏漏。...该对象对外接口是以元为单位的，内部操作的精度是可配置的 所有的金额处理，交给该对象完成，屏蔽所有操作细节 由于精度由Money自己决定，当系统需要更换精度的时候，修改Money类即可。...内部的运算可以通过一个任意精度的计算器来实现 ---- 补充一些钱相关的易错点： 保证支付回调接口的幂等性，避免回调接口被多次调用，可以使用分布式锁（如setnx） 保证支付按钮的幂等性，避免支付按钮被多次点击
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在C语言当中，我们经常会遇见一些平时感觉怎么用都不会出错的小知识点，但是再将它的难度提高一点点的时候，或者将它改变一点点，我们就不再将它用起来那么的得心应手。...左值和右值正是一个这样的十足十的例子。在学习了指针知识之后，高度理解左值与右值便不再显得那么的无聊。...&ch； //&ch是地址常量，只能做左值，不能做右值； cp； //cp是一个变量，既有存储空间，又有值，所以左值和右值都可以做； &cp； //&cp是地址常量，只能做右值，不能做左值...*cp+1； //它的运算顺序是，现将cp解引用，再将cp的值加1，所以是一个常量（在本题中，他表示给a+1，也就是字符b），只能做右值，不能左值； *（cp+1）； //这里的运算表示ch之后的一块空间...(读取cp下一个空间的内容)，既可以做左值，又可以做右值； ++cp; //这里表示给ch的地址加1，也就是给地址常量加1，可以做右值，不可以做左值； cp++； //理由与++cp的理由相同
正确写法*/ CSS和jQuery中>和空格的意义： 1、举例：A B与A>B的区别是： A B ：获取标签A下面所有B标签对象。...包括子级和子级以下标签。 A>B: 只获取标签A的直属下级B标签，不包括第三级的B标签。...中this和$(this)的区别： 经在实际应用中发现 this是一个Html对象，$(this)是一个JQuery对象。...ex: this.style.width = 10px; $(this).removeAttr(); JQuery中$('#id')与document。...，与$('#id')[0]所获取的相同 padding设置顺序： 上 右 下 左； div的上下滚动设置：overflow：atuo 和 scroll 与 hidden;
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