常用的面向对象设计原则有七个,这七大设计原则都是以可维护性和可复用性为基础的,这些原则并不是孤立存在的,它们相互依赖相互补充,遵循这些设计原则可以有效地提高系统的复用性,同时提高系统的可维护性。
随着人工智能和大数据等技术不断渗透,依靠金融科技主动收集、分析、整理各类金融数据,为细分人群提供更为精准的风控服务,成为解决消费金融风控问题的有效途径。简言之,如何区别违约风险用户,成为金融领域提供更为精准的风控服务的关键。
面向对象设计原则是一些通用的软件设计原则,用于指导软件设计人员开发高质量、可扩展、可维护的软件系统。这些原则的作用如下:
以太坊 微支付通道原理与实现 线上直接转账需要一定的费用,如果存在大量小额交易的情况下,费用会变的难以承受,因而以太坊引入了微交易支付通道来解决这个问题。以太坊提供了一个票据支付方案,主要依赖于智能合约实现的一对多的账单系统。该账单系统大致上的执行流程如下. 1:账单生成,同时提供机制往账单上存入保证金。 2:交易发起人生成交易票据 3:直接将票据发送给接收人 4:接收人兑现票据,从合约转账(尽管某次兑现可能会失败,但是只要票据存在最终还是能够兑现). 这种交易优点在于可以在线下发送
在商业领域有很多文本分类的应用,比如新闻故事通常由主题来分类;内容或产品常常被打上标签;基于如何在线谈论产品或品牌,用户被分成支持者等等。
劳埃德银行是一家提供全球性服务的国际性银行。境外账户持有人的税率为 0.03%。 在印度,它提供2种类型的账户,普通和白金。税法不适用于印度账户。 现在离岸账户就匹配不了印度账户了。 所以需要设计出一个账户适配器 AccountAdapter 促使2种不同的账户类型还可以继续一块工作。
[1] The Rise of Shadow Banking: Evidence from Capital Regulation
看了一下,网上流传的那些个小米运动刷步数源码全是JS调用别人的源码,把自己的帐号密码交给别人家,博主个人心理是不太舒服的,下面是博主参照 Github上 niushuai233 大佬的 mi-spo
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1. 进入腾讯云函数创建新函数 地址:https://console.cloud.tencent.com/scf
GaC(Grafana as Code, Grafana 即代码) 很明显是扩展自 IaC(Infrastructure as Code, 基础设施即代码)的概念.
WAF通用的权限分配就2个,QcloudWAFFullAccess和QcloudWAFReadOnlyAccess,但是往往我们想要更精细化的权限,怎么办呢?
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用的场合与用途。
[root@seafile ~]# yum -y install epel-release [root@seafile ~]# rpm --import http://li.nux.ro/download/nux/RPM-GPG-KEY-nux.ro [root@seafile ~]# yum -y install Python-imaging MySQL-python python-memcached python-ldap python-urllib3 ffmpeg ffmpeg-devel [root@seafile ~]# yum -y install python-pip [root@seafile ~]# pip install --upgrade pip [root@seafile ~]# pip install pillow moviepy [root@seafile ~]# yum install -y mariadb-server ##安装数据库 [root@seafile ~]# systemctl enable mariadb ##设置数据库开机启动 [root@seafile ~]# systemctl start mariadb ##启动数据库 [root@seafile ~]# mysql_secure_installation ##为数据库设置密码 [root@seafile ~]# wget http://seafile-downloads.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/seafile-server_6.2.3_i386.tar.gz ##下载seafile软件包 [root@seafile ~]# tar -zxf seafile-server_6.2.3_x86-64.tar.gz ##解压软件包 [root@seafile ~]# mkdir -p seafile/installed/ ##创建安装包存放位置 [root@seafile ~]# mv seafile-server_6.2.3_x86-64.tar.gz seafile/installed/ [root@seafile ~]# mv seafile-server-6.2.3/ seafile/ [root@seafile ~]# cd seafile/ [root@seafile seafile]# cd seafile-server-6.2.3/ [root@seafile seafile-server-6.2.3]# ./setup-seafile-mysql.sh ##会要填很多信息,按要求填就可以了
因为CuDNN函数接口更新的原因,以前用低版本写的项目在新版本的CuDNN环境下编译就会出问题。例如,py-faster-rcnn代码在最新版的CuDNN6上面编译时就会报错。 解决这个问题的一个方法是禁用CUDNN,即修改Makefile.config里面的第5行,在前面加#。这种方法没法使用CuDNN加速,不推荐。这里我们使用一种比较土的方法,即将使用了旧的CuDNN函数的文件都换成新的caffe里面的文件即可。
将设备固定在三脚架上, 在灯箱中 触发一个full-sweep ,然后抓取haf/af 的日志。 日志的关键字: af_pdaf_proc_pd_single grid|af_pdaf_proc_pd_single roi|af_fullsweep_final|sweep_srch_far_to_near|af_fullsweep_srch_near_to_far|af_fullsweep_start_srch 从log 中可以查看 pd ,defocus 和 confidence information 。有了所有这些信息,您可以决定从传感器获得的pd 是否正确。
不知道大家有没有遇到这样的场景,就是一个项目中要消费多个kafka消息,不同的消费者消费指定kafka消息。遇到这种场景,我们可以通过kafka的提供的api进行配置即可。但很多时候我们会使用spring-kafka来简化开发,可是spring-kafka原生的配置项并没提供多个kafka配置,因此本文就来聊聊如何将spring-kafka进行改造,使之能支持多个kafka配置
直接上代码了: # -*- coding: utf-8 -*- ''' 使用kafka-Python 1.3.3模块 ''' import sys import time import json from kafka import KafkaProducer from kafka import KafkaConsumer from kafka.errors import KafkaError KAFAKA_HOST = "127.0.0.1" KAFAKA_PORT = 9092 KAFA
Grafana provider 为 Grafana 提供配置管理资源。是目前 Grafana 官方提供的,覆盖的 Grafana 资源最全的 IaC 工具。
Apache Kafka 是一种分布式数据存储,用于实时处理流数据,它由 Apache Software Foundation 开发,使用 Java 和 Scala 编写,Apache Kafka 用于构建实时流式数据管道和适应数据流的应用程序,特别适用于企业级应用程序和关键任务应用程序,它是最受欢迎的数据流平台之一,被数千家公司用于高性能数据管道、流分析和数据集成。
(SELECT affairs.* FROM affairs LEFT JOIN materials_details m ON affairs.AFFAIRID = m.AFFAIRID WHERE (((m.EXAMPLEPATH IS NOT NULL AND m.EXAMPLEPATH <> '') OR (m.EMPTYTABLEPATH IS NOT NULL AND m.EMPTYTABLEPATH <> '')) AND affairs.VALID = 1 AND aff
以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要,有关该版本的完整文档,入门指南以及关于该项目的信息,请参考Kafka官方文档。
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用的场合与用途。 构造函数 方法 描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) 构造数据框 属性和数据 方法
今天逛推特,看到了某师傅通过自定义Empire模块来绕过amsi,地址如下:https://twitter.com/_vinnybod/status/1386442836417994752
最近再写一个网络仿真器,里面参考了Max-MinFairness算法,这是一种比较理想、公平的带宽分配算法。其思路主要如下:首先是算法的准备,考察某一时刻的网络中所有的flow,由于每条flow都有其各个link,因此可以得到各个link上所有流经的flow,然后开始迭代,各个link都把capacity平均分给所有流经的flow,接着每条flow的速度就等于其最小link分配的带宽,然后每条link的剩余带宽就等于link的capacity减去所有流经的flow的速度的总和,再然后把link的剩余带宽作为
在Kafka 2.8之前,Kafka重度依赖于Zookeeper集群做元数据管理和集群的高可用(即所谓的共识服务)。
最近想做一个kafka监控,本来准备用zabbix来监控的,需要重复造轮子,本来准备用kafka-Manager的,在GitHub上无意发现了kafka-eagle,看了官方介绍准备试一下.....
到此这篇关于Pandas中DataFrame基本函数整理(小结)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame基本函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!
这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢,但是她很明显不是一个真正意义存在的图片,我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片,我自己认为难度系数很高,我仅仅用了64个文字形容词就生成了她,很有初恋的感觉,符合审美观,对于计算机来说她是一组数字,可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了,我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理,在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了,因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦,可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章,每个人的写法都不同,但是都是适合自己理解的方案,我是用于教学的,故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习,期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多,只要我测试出新的用法就会添加,持续更新迭代,可以当做【Pandas字典】来使用,期待您的三连支持与帮助。
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展现,Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。官方支持以下数据源:Zabbix,Graphite,Elasticsearch,InfluxDB,Prometheus,Cloudwatch,MySQL和OpenTSDB等。
可以从https://downloads.apache.org/kafka/下找到希望安装的版本。需要注意的是,不要下载路径包含src的包,否则会报“Classpath is empty”之类的错误。
http://docs.grafana.org/installation/docker/
除了官方的java api类库外,spring生态中又额外包装了很多,这里一一简单介绍下。
大数据组件中,Kafka使用非常广泛。而提及Kafka的监控,历来都是个头疼的事情,Kafka的开源社区在监控框架上并没有投入太多的精力。(Cloudera倒是有一个关于Kafka独立的产品Cloudera Streams Management)
使用docker-compose搭建kafka集群,解析一些参数含义及列出搭建过程的一些坑。
上一节我们介绍了Librdkafka中的任务处理队列的相关操作, 这一节我们介绍一下放入这个队列中的各种任务(也可以叫event, 也可以叫operator), 也就是各种不同类型的operator 具体的op如何处理, 我们会在后期分析具体的流程时再作深入讨论 ---- struct rd_kafka_op_s 所在文件: src/rdkafka_op.h(c) 定义: struct rd_kafka_op_s { // 加上tailq的元素域 TAILQ_ENTRY(rd_kaf
kafkaOneTemplate 定义第一个Kafka的高级模板,用来发送消息 kafkaOneContainerFactory 消费监听容器,配置在@KafkaListener中, producerFactory 生产者工厂 consumerFactory 消费者工厂 producerConfigs 生产者配置 consumerConfigs 消费者配置
新建一个名为 zk-single-kafka-single.yml 的文件,文件内容如下:
本文介绍如何在springboot项目中集成kafka收发message。 1、先解决依赖 springboot相关的依赖我们就不提了,和kafka相关的只依赖一个spring-kafka集成包 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> <version>1.1.1.RELEASE</ve
该系统由《Kafka并不难学!入门、进阶、商业实战》的作者 smartloli 开发维护,很牛掰的一位大佬。参考官网:Kafka Eagle
在实际的应用中,需要时刻的关注Kafka集群的资源信息,查看集群的代理节点的监控状态,主题的分区等信息,以及消费组的其他数据。我们通过Kafka的命令可以模拟它的生产者以及消费者的数据,以及消费者的数据情况,但是无法全面的看到Kafka的整体监控信息。比如Kafka的CPU以及内存的资源消耗情况,和Active Brokers的情况。本文章主要介绍Kafka Eagle监控工具的搭建以及应用。
Apache Kafka是一种流行的分布式消息代理,旨在有效处理大量实时数据。Kafka集群不仅具有高度可扩展性和容错性,而且与其他消息代理(如ActiveMQ和RabbitMQ相比,它还具有更高的吞吐量。虽然它通常用作发布/订阅消息传递系统,但许多组织也将其用于日志聚合,因为它为已发布的消息提供持久存储。
上一节我们讲了librdkakfa对topic-partition的封装, 任何一个partition都必须要属于一下topic; 我们这节就来分析一上librdkafka对topic的封装 ---- rd_kafka_itopic_s 所在文件: src/rdkafka_topic.h 这里还有一个类型rd_kafka_topic_t,定义:typedef struct rd_kafka_topic_s rd_kafka_topic_t;,这是个空定义没有现实, 其实就是rd_kafka_itopic_s
Apache Kafka是一种流行的分布式消息代理,旨在有效处理大量实时数据。Kafka集群不仅具有高度可扩展性和容错性,而且与其他消息代理(如ActiveMQ和RabbitMQ)相比,它还具有更高的吞吐量。虽然它通常用作发布/订阅消息传递系统,但许多组织也将其用于日志聚合,因为它为已发布的消息提供持久存储。
本文章向大家介绍MacOS下的渗透测试工具,主要包括MacOS下的渗透测试工具使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。 Mac系统下的工具整合,记得安装brew哦 信息收集工具 工具名称 安装命令 CeWL brew install sidaf/pentest/cewl dirb brew install sidaf/pentest/dirb dnsrecon brew install sidaf/pentest/dnsrecon enum4linux
192.178.99.100:9000,然后添加cluster即可,其中zk地址填写zookeeper:2181
首先,如果您不确定Kakfa是什么,请参阅这篇文章(http://cloudurable.com/blog/what-is-kafka/index.html)。 Kafka包括记录,主题,消费者,生产者,Broker,日志,分区和集群。记录可以有键(可选),值和时间戳。Kafka记录是不可变的。Kafka主题是记录流(“/ orders”,“/ user-signups”)。您可以将主题视为Feed名称。主题有一个日志,它是主题在磁盘上的存储。主题日志被分解成分区和段。 Kafka Producer API
官网地址: http://kafka.apache.org/downloads.html
在hub.docker.com网站上,Star最多的kafka镜像是wurstmeister/kafka,今天一起来实践这个镜像,使用此镜像搭建kafka环境,并且生产和消费消息;
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