本文为学习Propel框架使用的笔记，默认已经安装好Propel环境，若有读者不知如何安装Propel，可参考《听说你PHP配置Composer遇到了一些困境》一文。
#include #include #include<string.h> using namespace std; int main(){ char s[3]; while(~scanf("%s",s)){ setse; for(int i=0;i<strlen(s);i++){ se.insert(s[i]); } int flag=0; set::iterator it; for(it =se.begin();it!=se.end();it++){ if(!flag) cout<<*it,flag=1; else cout<<" "<<*it; } cout<<endl; } return 0; }
选自propelml.org 机器之心编译 参与：李亚洲 本文介绍了一种 JavaScript 的机器学习新框架 Propel，该框架技能在 Node 中使用，又能在浏览器中使用。以下是对该框架的使用介绍。 链接：http://propelml.org/ Propel 提供 JavaScript 中的 GPU 后端类似 numpy 的基础设施。JavaScript 作为快速、动态语言，我们认为可以作为所有科学类程序员的理想工作流。 Propel 在浏览器、Node 中都能运行。在两个环境中，Propel
负载均衡器可以是专用设备，也可以是在通用服务器上运行的应用程序。 分散请求到拥有相同内容或提供相同服务的服务器。 专用设备一般只有以太网接口，可以说是多层交换机的一种。 负载均衡器一般会被分配虚拟IP地址，所有来自客户端的请求都是针对虚拟IP地址完成的。负载均衡器通过负载均衡算法将来自客户端的请求转发到服务器的实际IP地址上。
java中和hash相关并且常用的有两个类hashTable和hashMap,两个类的底层存储都是数组，这个数组不是普通的数组，而是被称为散列表的东西。
列表是python开发过程中最常用的数据类型之一，列表俗称：list ，特点如下：
JavaScript中数组的方法种类众多，在ES3-ES7不同版本时期都有新方法；并且数组的方法还有原型方法和从object继承的方法，这里我们只介绍数组在每个版本中原型上的方法，本文举例介绍了从ES3到ES7几乎所有的数组方法。这大概是最全的数组方法详解了。希望读者能从中有所收获。
通常在数据量较少的情况下，我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是：先将目标数据库的数据全部清空掉，然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案，但是在很多时候会带来性能上的问题。
上一篇博客 【运筹学】线性规划 人工变量法 ( 人工变量法案例 | 第一次迭代 | 中心元变换 | 检验数计算 | 选择入基变量 | 选择出基变量 ) 中 , 进行了第一次迭代 , 首先进行中心元变换 , 计算该单纯形表检验数 , 进行最优解判定 , 该初始基可行解不是最优解 , 先选择入基变量 , 然后根据入基变量选择出基变量 ; 本篇博客中开始进行第二次迭代计算 ;
第一次GC的时候，软引用没有被回收，是因为这时候内存资源充足。第二次由于分配了较大的内存，导致GC，这时候由于内存资源紧张，软引用被回收了，也就是虽然User对象有一个软引用在引用着它，但User对象在此条件下也会被GC回收。所以软引用的对象在一定条件下可被回收，故软引用对象不会导致内存溢出。
各位同学们大家好，今天又到了周日，视频课程的时候。上次咱们讲的是日历组件。 简短的回顾一下上周的内容，免得同学们一时断篇，想不起来身在何方。日历这种东西，初学者，包括我在内，多数都会有些不知从哪里下手。会有些不太理解这东西是怎么把每个月的格，都画出来的。 其实，单纯的日历，非常简单。本质就是Date()对象的应用。 日历是几行七列的表格，那么肯定是for...for循环嵌套的了。如果哪个同学不熟悉嵌套for循环，那肯定是没写过99乘法表。 ============ 今天这次课就是详细的给大家讲一个日历的内部
在工程项目中，可能有一些函数调用耗时很长，但是又需要反复多次调用，并且每次调用时，相同的参数得到的结果都是相同的。在这种情况下，我们可能会使用变量或者列表来存放，例如：
与其它常见的文件系统不同的是，/proc是一种伪文件系统（也即虚拟文件系统），存储的是当前内核运行状态的一系列特殊文件，用户可以通过这些文件查看有关系统硬件及当前正在运行进程的信息，甚至可以通过更改其中某些文件来改变内核的运行状态。
在 Go 语言中，map 是一个具有键值对元素的无序集合，在这个集合中，键是唯一的，键对应的值可以通过键来读取、更新和删除。
主要是列表的学习： # 编写日期：2021/1/13 20:31 #主要是对列表的复习 ##列表的创建 lst1=['hello','world',98,'hello'] lst=list(['hello','world',98,'hello']) ##列表的增加append lst1.append('hello')#直接在后面添加一个元素，不能够添加两个元素 print(lst1) ##列表的增加extend lst1.extend(lst)#在末尾添加至少一个元素,也可以是一个列表，可以进行两个数列
服务器有两个现象，第一是tcp连接数不多，不超过10个，但是time_wait状态的2000。第二个按照以往的性质，在很少用户访问的情况下，服务器的资源几乎没有使用，比如CPU，不超过5%。现在没有什么用户的的情况下，CPU损耗坚持在40%左右，夜间也不停歇。里面运行着好几个web项目，都用docker启动的容器分开。
八皇后问题描述：在一个8✖️8的棋盘上，任意摆放8个棋子，要求任意两个棋子不能在同一行，同一列，同一斜线上，问有多少种解法。
数据库恢复方案 摘要 这里所谈的内容是对备份数据的恢复，不是对损坏数据表的恢复，或者说灾难恢复。 目录 1. 背景 2. 备份方式分析 3. 恢复方案 3.1. 第一种 3.2. 第二种 3.3. 第三种 3.4. 第四种 4. 手工恢复 1. 背景 我们来假设一个场景。 你是否适用 mysqldump 每隔一段时间备份一次数据库，每个备份一个数据文件。 公司决策你是不是因为数据持续增加，有些数据已经不会再查询，会删除旧的历史数据。 有时公司突然说要恢复历史数据，有可能全补回复，有可能部分恢复。 你将怎么做
目录 1. 背景 2. 备份方式分析 3. 恢复方案 3.1. 第一种 3.2. 第二种 3.3. 第三种 3.4. 第四种 4. 手工恢复 1. 背景 我们来假设一个场景。 你是否适用 mysqldump 每隔一段时间备份一次数据库，每个备份一个数据文件。 公司决策你是不是因为数据持续增加，有些数据已经不会再查询，会删除旧的历史数据。 有时公司突然说要恢复历史数据，有可能全补回复，有可能部分恢复。 你将怎么做？ 2. 备份方式分析 首先看看备份方式，你是不是采用这种方法备份 我使用一串数字表述数据库数据递
最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。
关于yield 看了忘，忘了看，零零散散的总是理解不透彻。今天彻底记录下，带大家一探 yield到底是什么？
断点是开发人员的工具箱中最重要的调试技术之一。 若要暂停调试程序执行所需的位置设置断点。 例如，你可能想要查看代码变量的状态或查看调用堆栈的某些断点。
今天给大家分享一个常见的 cookie 加密反爬，这个加密以前也遇到过，不过只有一层
废话不多说，有小伙伴公司在用的过程发现了一些紧急问题，所以这里插播一下修复代码：
约束条件也叫完整性约束条件,当对表中的数据做DML操作时会验证数据是否违反约束条件.如果违反了DML操作会失败.约束条件可以应用于表中的一列或几列,应用于整个表或几个表之间.
在跻身于“国庆抢票大战”的我们，不要忘记学习，今天接着上篇 【Git笔记2】必知习惯和如何版本回退，继续开干！一起来瞅瞅如何撤销没有add的修改，如何撤销以及add到暂存区的修改，如何删除文件，如何恢复版本库中删除的文件，以及如何恢复工作区的文件。
前提条件 有一个数据列不会有重复数据现在需要选择创建索引，我们应该如何去选择呢？ 1.普通索引 查找时，遇第一个不符合条件的才返回。 更新时，找到位置直接更新 2.唯一性索引 查找时，遇到第一个符合条件的直接返回。 更新时，先查找是否唯一，再找到位置然后再更新。 我们来通过底层分析一下： Select：
IntelliJ IDEA 的每个方面都旨在最大化开发者生产力。结合智能编码辅助与符合人体工程学的设计，让开发不仅高效，更成为一种享受。
linux系统一直以来都是比较安全的，不管是系统内核还是一些第三方软件都没有太大的漏洞，包括前几年爆出的redis漏洞，没有太多漏洞，然后最近linux频频爆出高危的漏洞，使用vim文本编辑器很多年了，得知被爆出远程代码执行漏洞，有点不可思议，全国大多数的linux服务器都使用的是vim，包括centos系统，redhat,关于该漏洞的详情以及修复方案，我们SINE安全来详细的跟大家介绍一下:
桑基图(Sankey diagram)，即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的"蒸汽机的能源效率图"而闻名，此后便以其名字命名为"桑基图"。
我们提取七个特征，用来判断一个形象，是人是猫。这七个特征包括：有否蝴蝶结；是否穿衣服；是否高过5个苹果；是否有胡子；是否圆脸；是否有猫耳朵；是否两脚走路。
Hudi支持上层Hive/Presto/Spark查询引擎，其中使用Spark读取Hudi数据集方法非常简单，在spark-shell或应用代码中，通过 spark.sqlContext.read.format("org.apache.hudi").load便可加载Hudi数据集，本篇文章分析具体的实现。
在多线程编程中，相信很多小伙伴都遇到过并发修改异常ConcurrentModificationException，本篇文章我们就来讲解并发修改异常的现象以及分析一下它是如何产生的。
nginx相对于apache来说是轻量级，同样是web服务，比apache占用内存及资源更少，抗并发方面也是，nginx处理请求是异步非阻塞的，而apache则是阻塞型的，在高并发下nginx能保持高性能，但是nginx有一些不足，他在健康检查方面只能通过端口来检测，不支持url来检测，并且支持的协议比较少，
这是专栏《AI初识境》的第2篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。
TCP是属于网络分层中的运输层(有的书也翻译为传输层)，因为OSI分为7层，感觉太麻烦了，所以分为四层就好了，简单。 分层以及每层的协议，TCP是属于运输层(有的书也翻译为传输层)，如下两张图：
强引用 ( Strong Reference ) 强引用是使用最普遍的引用。如果一个对象具有强引用，那垃圾回收器绝不会回收它。当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误，使程序异常终止，也不会靠随意回收具有强引用的对象来解决内存不足的问题。 ps：强引用其实也就是我们平时A a = new A()这个意思。 强引用特性 强引用可以直接访问目标对象。 强引用所指向的对象在任何时候都不会被系统回收。 强引用可能导致内存泄漏。 Final Reference 当前类是否是
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/143269.html原文链接：https://javaforall.cn
1.客户端向服务器端发送SQL命令 2.服务器端连接模块连接并验证 3.缓存模块解析SQL为Hash并与缓存中Hash表对应。如果有结果直接返回结果，如果没有对应继续向下执行 4.解析器解析SQL为解析树，如果出现错误，报SQL解析错误。如果正确，向下传递 解析时主要检查SQL中关键字，检查关键字是否正确、SQL中关键字顺序是否正确、引号是否对应是否正确等。
破解方法： （1）隐藏进程。可以用工具 HideToolz，也可以自己写驱动简单的做个摘链隐藏。 （2）hook 游戏遍历进程的 api。
JDK 15 在 2020 年 9 月 15 号正式发布了，这次发布的主要功能有：
在右边的ListView中选中一行，就把选中行的第二列里的值显示在textBox里 。但是当我第一次选择一行时没有什么问题，当我第二次选择一行时就出现下面的错误：
BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。当下的各种神经网络的模型都可以看做是BP神经网络的变种（虽然变动很大…）。 这东西是干什么用的呢？ 我们在现实中要处理的一切问题映射到数学上只分为两类，可归纳的问题与不可归纳的问题。首先什么是不可归纳的问题，举个例子，你不能用一套完美的数学公式去表达所有的质数 ， 因为目前的研究表明，还没有什么方法是能够表达质数的，也就是说，质数的出现，本身不具备严格的数学规律，所以无法归纳。 但是我们人眼看到猫猫狗狗的图片就很容易分辨哪个是猫，哪个是狗。这说明在猫和狗之间，确实存在着不同，虽然你很难说清楚它们的不同到底是什么，但是可以知道，这背后是可以通过一套数学表达来完成的，只是很复杂而已。 大部分AI技术的目的就是通过拟合这个复杂的数学表达，建立一个解决客观问题的数学函数。BP神经网络的作用也是如此。 BP神经网络这个名字由两部分组成，BP（反向传播）和神经网络。神经网络是说这种算法是模拟大脑神经元的工作机理，并有多层神经元构成的网络。 而这个名字的精髓在BP上，即反向传播。反向传播是什么意思呢。这里举个例子来说明。 比如你的朋友买了一双鞋，让你猜价格。 你第一次猜99块钱，他说猜低了。 你第二次猜101块钱，他说猜高了。 你第三次猜100块钱，他说猜对了。 你猜价格的这个过程是利用随机的数据给出一个预测值，这是一个正向传播。 而你的朋友将你的预测值与真实值进行对比，然后给出一个评价，这个过程是一个反向传播。 神经网络也是类似的过程，通过对网络的超参数进行随机配置，得到一个预测值。这是一个正向传播的过程。而后计算出预测值与真实值的差距，根据这个差距相应的调整参数，这是一个反向传播的过程。通过多次迭代，循环往复，我们就能计算出一组合适的参数，得到的网络模型就能拟合一个我们未知的复杂函数。 我们来看这个BP神经网络的示意图
小结： count(*) 对行的数目进行计算，包含NULL。 count(column) 对特定的列的值具有的行数进行计算，不包含NULL值。 count(1) 这个用法和count(*)的结果是一样的。
本文是一篇过渡，在进行用例管理模块开发之前，有必要把入门篇开发完成的代码部署到Linux系统Docker中，把部署流程走一遍，这个过程对后端设计有决定性影响。
Go语言中所有的传参都是值传递，都是一个副本，一个拷贝。在Go语言里，虽然只有传值，但是我们也可以修改原内容数据，因为参数是引用类型。请记住，引用类型和传引用是两个概念。
我们知道MySQL在配置好环境变量后，直接mysql -p xx -u xx -h xx就登录了，不需要先启动服务端，再启动客户端这么繁琐，但凡涉及到服务端和客户端就会涉及到通信问题，客户端进程向服务器进程发送请求并得到回复的过程本质上是一个进程间通信的过程！那么MySQL的通信方式？？是什么？？？
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