平台即服务（PaaS）可以利用的最重要的数据类型之一就是它在其权限范围内运行的访客应用程序的内容。PaaS服务应该了解关于访客应用程序的各种各样的事情 - 包括它们的体系结构，依赖性，跨基础设施的规模等等。
在权限范围内运行的访客应用程序的知识是平台即服务（PaaS）可以利用的最重要的数据来源之一。一个PaaS应该知道（译注：原文为know，此处应指可以获取并处理）关于访客应用程序的各方各面，包括它们的体系结构、依赖性、基础架构的规模等等。
上一篇中，主要介绍了使用foreach包来在R语言环境中实现任务的并行处理，其实在R语言中还有另外一个多进程包同样可以完成多进程任务，那就是parallel包，其语法与R语言内置的apply组函数以及plyr包内的_pply组函数一致。 library("parallel") detectCores() #计算计算机核心数： detectCores(logical=F) #获取实际物理核心数 以下可以通过这两个包来对比一下，同样的代码环境下，两者之间的性能如何。 library("h
相信大部分R语言初学者，在刚开始入门之处，都曾被告诫在处理多重复任务时，尽量不要使用显式的for循环，而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数，这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外，你还有另外一个更好地选择，就是利用一些支持并行运算的扩展包，来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包，这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包，之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中，曾经演示过具体的代码。 library("fore
这一段时间在研究R里面的数据抓取相关包，时不时的能发掘出一些惊喜。 比如今天，我找到了一个自带请求器的解析包，而且还是嵌入的pantomjs无头浏览器，这样就不用你再傻乎乎的再去装个selenium驱
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
本文是一篇R语言爬虫实战练习篇，同样使用httr包来完成，结合cookies登录、表单提交、json数据包来完成整个数据爬取过程，无需书写复杂的xpath、css路径甚至繁琐的正则表达式（尽管这三个技能对于数据爬取而言意义非凡）。 之前已经演练过如何使用httr来完成网易云课堂的课程爬取，其中用到POST方法和表单提交。 今天爬取对象是知乎live课程信息，用到的GET方法，结合cookies登录和参数提交来完成，这一篇会给大家稍微涉猎一些细节技巧。 library("httr") library("dp
通过官网下载（需要注册），或者百度一下也有资源。需要注意的是要下载最新版，百度或者谷歌的不一定是最新版本，最好在官网下载，但是现在有一个问题，注册账号时验证码的图片总是无法显示，所以无法注册，如果注册时没有我说的这个问题，那就直接注册，注册后直接输入自己的邮箱在1处，点击下载即可。如果无法注册，可通过GitHub下载。
你想知道R语言中的RCurl包中一共有几个get开头的函数嘛，今天我特意数了一下，大约有十四五个那么多（保守估计）！ 所以如果对这个包了解不太深入的话，遇到复杂的数据爬取需求，自然是摸不着头脑，心碎一地~_~ 实际上很多我们都不常用，常用的不超过五个，而且这些函数命名都很有规律，一般是类似功能的名称中都有统一的关键词标识，只要理解这些关键词，很好区分，下面我对9个可能用到的get函数简要做一个分类。 第一类是get请求函数（参数直接写在URL里面） getURL #get请求的一般
单纯从数据抓取的逻辑来讲（不谈那些工程上的可用框架），个人觉得R语言中现有的请求库中，RCurl和httr完全可以对标Python中的urllib和reuqests(当然py中在错误处理和解析框架上显得更为专业！)。 我们经常使用的网络数据抓取需求，无非两种： 要么伪造浏览器请求 要么驱动浏览器请求 对于伪造浏览器请求而言，虽然请求定义里有诸多类型，但是实际上爬虫用到的无非就是GET请求和POST请求。 而驱动浏览器就几乎没有什么门槛了，所见即所得，R语言中的RSelenium/Rwebdriver和Py
API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API，提取和整理你需要的免费Web数据呢？本文一步步为你详尽展示操作流程。
很多人在学习中断子系统的过程中，在对基本概念与整体不太了解的情况下，过早的陷入了各种架构的实现细节，如同盲人摸象。这里主要给大家明确中断的各个基本概念，希望从这个角度能让大家更好的理解中断子系统。
爬虫是都不陌生的一个概念，比如百度、谷歌都有自己的爬虫工具去抓取网站、分析、索引，方便我们的查询使用。 在我们浏览网站、查询信息时，如果想做一些批量的处理，也可以去分析网站的结构、抓取网页、提取信息，然后就完成了一个小爬虫的写作。 网页爬虫需要我们了解URL的结构、HTML语法特征和结构，以及使用合适的抓取、解析工具。我们这篇先看一个简单的处理，给一个直观的感受：一个函数抓取网页的表格。以后再慢慢解析如何更加定制的获取信息。 HMDB (人类代谢组数据库)收录了很多代谢组的数据，用于代谢组学、临床化学、生物
收到一批社区用户的使用建议后，我们在 DeepFlow 6.4 社区版中新增了一个简洁易用的「开箱即用」 Dashboard。当用户初次安装 DeepFlow、业务变更、扩容缩容时，随时都可以查看这个 Dashboard，及时发现应用的性能和稳定性隐患，深刻感受基于 eBPF 的零侵扰可观测性带来的便捷。
随着开源大型语言模型的性能不断提高，编写和分析代码、推荐、文本摘要和问答(QA)对的性能都有了很大的提高。但是当涉及到QA时，LLM通常会在未训练数据的相关的问题上有所欠缺，很多内部文件都保存在公司内部，以确保合规性、商业秘密或隐私。当查询这些文件时，会使得LLM产生幻觉，产生不相关、捏造或不一致的内容。
Data Artisans Streaming Ledger，在data Artisans的River Edition上已经可用，提供串行化（一致性事务处理机制的最高级别）的ACID的语义，作为一个依赖库来处理事件流上多个共享的状态/表。
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上，并提供了一套全面的向量化字符串操作，它们成为处理（阅读“清理”部分）实际数据时所需的重要部分。在本节中，我们将介绍一些 Pandas 字符串操作，然后使用它们来部分清理从互联网收集的，非常混乱的食谱数据集。
参见：https://mp.weixin.qq.com/s/UJ3S2bFYASG9P4xBWDLQQg
R语言的爬虫生态虽然与Python相比要弱小很多，but，如果你真的想要用R干一些有趣的事情，那么R语言目前所具有的的网络爬取工具也能给你带来很多方便。 今天借着中秋节的兴致，用网易云课堂 全部课程>编程开发>人工智能与大数据>数据分析 模块的课程作为实战对象，来给大家演练一下如何使用R语言httr包实现异步加载和POST 表单提交以及cookies登入。 直接使用json或者其他格式的表单返回值，避免苦逼的的书写大量正则表达式以及让人眼花缭乱的 CSS表达式、Xath路径表达式。这应该是每一个爬虫练
XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”，被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域，XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码，如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark。然而，在XGBoost on Spark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。
rvest包可能是R语言中数据抓取使用频率最高的包了，它的知名度和曝光度在知乎的数据分析相关帖子和回答中都很高。 甚至很多爬虫教程和数据分析课程在讲解R语言网络数据抓取时，也大多以该包为主。 坦白的说，rvest的确是一个很好地数据抓取工具，不过他的强项更多在于网页解析，这一点儿之前就有说到。 你可能惊艳于rvest强大的解析能力，有两套解析语法可选（Xpath、css）,短短几个关键词路径就可以提取出来很重要的数据。 但肯定也遇到过有些网页明明数据就摆在那里，通过Chrome开发者工具（或者selecto
都知道线性回归模型要求解权重向量w，最传统的做法就是使用最小二乘法。根据在scikit-learn的文档，模型sklearn.linear_model.LinearRegression，使用的就是最小二乘法（least squares ）：
在本章中，我们将了解一些不太知名的 Android 攻击向量，这在 Android 渗透测试中可能很有用。 我们还将涵盖一些主题，如 Android 广告库中的漏洞和WebView实现中的漏洞。 作为渗透测试者，本章将帮助你以更有效的方式审计 Android 应用程序，并发现一些不常见的缺陷。
1. 块设备(block devices)：块设备是一个能存储固定大小块信息的设备，它支持以固定大小的块，扇区或群集读取和（可选）写入数据。每个块都有自己的物理地址。通常块的大小在 512 - 65536 之间。所有传输的信息都会以连续的块为单位。块设备的基本特征是每个块都较为对立，能够独立的进行读写。常见的块设备有 硬盘、蓝光光盘、USB 盘
近年来，随着深度学习技术的发展，向量搜索引发了人们的广泛关注。早在 Elasticsearch在7.2.0 版本引入了dense_vector字段类型，支持存储高维向量数据，如词嵌入或文档嵌入，以进行相似度搜索等操作。在本文中，我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。
Charles和Fiddler一样也有个强大的功能，可以修改发送到服务器的数据包，但是修改前需要拦截，即设置断点。设置断点后，开始拦截接下来所有网页，直到取消断点。这个功能可以在数据包发送之前，修改请求参数；在收到应答包，在js解析和浏览器渲染之前，修改返回结果。有了这个功能，开发者就可以修改不同参数测试server，同时也可以修改返回包测试自己的js函数，或测试页面渲染。那么怎样进行Charles断点操作呢？下面宏哥将为大家讲解一下。
在读取一行数据之前，应该先考虑下重复数据管理的通用规则，不改写原始数据。原始文件视为只读，保留原始文件名字并说明来源，是一个好办法。
网络上有无数的图片资源，但是如何从特定的网站中快速地抓取图片呢？本文将介绍一种使用 R 语言和 XML 库的简单方法，让你可以轻松地从 www.sohu.com 网站上下载你感兴趣的图片。本文将涉及以下几个方面：
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
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批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具（例如Sqoop）将数据抽取到HDFS中，这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理，也可以直接将数据抽取到Hive数仓中，一般可以将结构化的数据直接抽取到Hive数据仓库中，然后使用HiveSQL或者SparkSQL进行业务指标分析，如果涉及到的分析业务非常复杂，可以使用Hive的自定义函数或者Spark、Flink进行复杂分析，这就是我们通常说的数据指标分析。分析之后的结果可以保存到Hive、HBase、MySQL、Redis等，供后续查询使用。一般在数仓构建中，如果指标存入Hive中，我们可以使用Sqoop工具将结果导入到关系型数据库中供后续查询。HBase中更擅长存储原子性非聚合查询数据，如果有大量结果数据后期不需要聚合查询，也可以通过业务分析处理考虑存入HBase中。对于一些查询需求结果反馈非常快的场景可以考虑将结果存入Redis中。
Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库，可以用在浏览器和 node.js 中。 从浏览器中创建 XMLHttpRequests 从 node.js 创建 http 请求 支持 Promise API 拦截请求和响应 转换请求数据和响应数据 取消请求 自动转换 JSON 数据 客户端支持防御 XSRF
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以 支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景 。基于此，Apache Doris 能够较好的满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景，用户可以在此之上构建用户行为分析、AB 实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。
最近我测试一个web网站的时候发现，我可以通过markdown编辑器和渲染包来触发跨站点脚本（XSS）漏洞。这是我第一次遇到这种类型的漏洞，我发现它特别有趣，因为它允许我绕过在应用程序中实现的多层XSS过滤。以下就是我关于这个漏洞的相关报告。
ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点，然而，并不是每个组织都要去训练及生成大模型的，而且各个组织的技术积累和计算资源也不太允许这样去做。更多的时候， 我们还是基于大模型开发业务应用。所谓智能原生（AI Native），往往是指那些没有大模型就无法成立的应用，那是一些新的业务机会和挑战。很多时候， 我们还只是Applied AI， 即通过AI 尤其是大模型为应用赋能。
最近时运不佳，几乎天天被线上问题骚扰。前几天刚解决了一个 HashSet 的并发问题，周六又来了一个性能问题。
在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。
http://blog.csdn.net/liyuanjinglyj/article/details/46624901
今天为大家分享一个全新的数据流方案，在一行代码都不用修改的情况下，达到提升react局部状态为全局共享状态的效果。
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
文：陈之炎 本文约4400字，建议阅读10+分钟本文对BERT模型预训练任务的源代码进行了详细解读，在Eclipse开发环境里，对BERT 源代码的各实现步骤分步解析。 BERT模型架构是一种基于多层双向变换器（Transformers）的编码器架构，在tensor2tensor库框架下发布。由于在实现过程当中采用了Transformers，BERT模型的实现几乎与Transformers一样。 BERT预训练模型没有采用传统的从左到右或从右到左的单向语言模型进行预训练，而是采用从左到右和从右到左的双向语言
Swift 的 async/await[1] 特性提供了一种直观的、内建的方式来编写和使用在未来某个时间点返回一个值的函数。我们建议在这个特性的基础上，添加一种直观的、内置的方式来编写和使用在一段时间内返回多个值的函数。
Elasticsearch 提供了_mget和_bulk API 来执行批量操作，它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更有效率。
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。
接口：规定了提交请求参数的请求方式、访问其可以获取相应的反馈数据的url链接，四部分：url链接 + 请求方式 + 请求参数 + 响应数据。
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