正常我们在使用python爬虫时候，尤其在用python开发时，想要基于匹配项将子列表串联成一个列表，我们可以使用列表推导式或循环来实现，这两种方法都可以根据匹配项将子列表串联成一个列表。请根据你的实际需求选择适合的方法。具体情况请看我下面分析。
给你一些区域列表 regions ，每个列表的第一个区域都包含这个列表内所有其他区域。
准备:需要两张表，一张地区表和一张姓氏表 (地区表得到应该不难，姓氏表我是搜索中国姓氏自制的哈，底部会附上表结构)
前面发了一个文本框的，这回发一个下拉列表框。 一般在写自定义控件之前都要考虑一下原来的控件（系统代的）有什么优缺点，有哪些功能是我想要的，但是自带的控件没有提供，或者提供的不是太理想。 那么对于 下拉列表框 我个人感觉有几个地方用着不是太方便。 1、绑定数据库。 当下拉列表框里的数据需要从数据库里提取的时候，就需要设置DataValueField 和 DataTextField 的属性，每次用的时候都要设置一下，这个比较烦。 （不好意思，我比较懒） 我的方法是在自定义控件的OnInit 时间里面
前面发了文本框和下拉列表框的，这回发一个CheckBoxList。不知道中文名字该叫什么。 CheckBoxList 最郁闷的地方就是：明明可以选择多个选项，但是 SelectedValue 只能得到第一个选项，其他被选中的还得另想办法。 不知道vs2005 有没有改进，至少 vs2003 是这样的。 Public Function GetSelectedValue() As String Dim item As ListItem Dim tmpStr As Strin
本篇博客小菌为大家带来的是HBase的Region管理与Master工作机制。
Ghostbuster是一款功能强大的Elastic安全审计工具，该工具可以通过对目标AWS账号中的资源进行分析，从而消除Elastic悬空IP。
安装之前，服务器上必须要安装jdk（最好是jdk1.8）,配置好JAVA_HOME
在《Excel实战技巧67：在组合框中添加不重复值（使用ADO技巧）》中，我们使用记录集技巧给组合框添加了不重复值，并概要讲述了ADO记录集基础知识。本文利用记录集技巧，创建级联列表框。
本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片，会使用到PIL这个图像处理库，并且编写算法来划分图像的皮肤区域
1、 从Control到GridView继承了多少层？ （这个图可不是现做的，这是以前为了写QuickPager分页控件而弄的。http://www.cnblogs.com/jyk/archive/
通过详细的理解Array、List、和Dictionaries 让你的游戏运行速度快十倍
hbase.regionserver.global.memstore.size： 默认;堆大小的40%
SELECT name FROM bbc WHERE region = (SELECT region FROM bbc WHERE name = 'Brazil')
既然见到了公司，我们可以定义一个Class Company ，那么我们见到了字段，是不是也可以定义一个Class ColumnInfo呢？ 公司的描述信息类： 代码 public class Company { public int CompanyId { get; set; } public string CompanyName { get; set; } public string Province { get; set; }
面向多租户的数据安全和资源隔离能力，提供标准的用户名密码认证、ACL、Quota、Resource Group等特性， 看到集群的容量状况，Server列表，表属性，表大小等等信息。在集群管理系统中，可以完成namespace管理、用户管理、ACL管理等功能
Eureka Server 配置是 Eureka Server 需要的一些配置，包括之前多次提到的定时检查实例过期的配置，自我保护相关的配置，同一 zone 内集群相关的配置和跨 zone 相关的配置。在 Spring Cloud 中，Eureka 客户端配置以 eureka.server 开头，对应配置类为 EurekaServerConfigBean
Eureka 目前的状态：Eureka 目前 1.x 版本还在更新，但是应该不会更新新的功能了，只是对现有功能进行维护，升级并兼容所需的依赖。 Eureka 2.x 已经胎死腹中了。但是，这也不代表 Eureka 就是不能用了。如果你需要一个简便易于部署的注册中心，Eureka 还是一个很好的选择。云服务环境中，基本上所有实例地址和微服务名称都在不断变化，也并不太需要 Eureka 所缺少的持久化特性。当你的集群属于中小规模的时候（节点小于 1000 个）， Eureka 依然是一个不错的选择。当你的集群很大的时候，Eureka 的同步机制可能就限制了他的表现。
CMS是并行标记回收器，使用标记-清除算法进行收集。适用于对时延要求较高的在线服务，不接受长时间停顿的那种。但是如果服务运行较长时间，会造成严重的内存碎片。
这个c#类封装了常用的目录操作，包括列出目录下的文件、检测目录是否存在、得到目录下的文件列表、检测目录是否为空、查找目录下的文件等等功能
1，由于微信小程序的picker组件只提供单独时间选择器和日期选择器，在实际开发中，我们可能需要同时选择日期和时间，组件不够全面，所以在做日期选择器时，需要注意； 2，解决日期和时间选择器结合的方法，利用多列选择器实现； 3，由于多列选择器的数据采用的是二维数组，所以不能直接实现联动效果，需要对数据判断处理。
参考博客：Hadoop HBase概念学习系列之HBase里的Zookeeper（二十一）
公司内考虑到服务器资源成本的问题，目前业务上还在进行服务的容器化改造和迁移，计划将容器化后的服务，以及一些中间件（MQ、DB、ES、Redis等）尽量都迁移到其他机房。
HBase 内置的处理拆分和合并的机制一般是合理的，并且它们按照预期处理任务，但在有些情况下，还是需娶按照应用需求对这部分功能进行优化以获得额外的性能改善。 管理拆分 通常HBase 是自动处理region拆分的:一旦它们达到了既定的阈值，region将被拆分成两个，之后它们可以接收新的数据并继续增长。这个默认行为能够满足大多数用例的需求。 其中一种可能出现问题的情况被称之为“拆分/合并风暴”: 当用户的region大小以恒定的速度保持增长时，region拆分会在同一时间发生，因为同时需要压缩region
flush溢写流程: hbase 2.0版本后的流程 随着客户端不断写入数据到达memStore中, memStore内存就会被写满(128M), 当memStore内存达到一定的阈值后, 此时就会触发flush刷新线程, 将数据最终写入HDFS上, 形成一个StoreFile文件 1) 当memStore的内存写满后, 首先将这个内存空间关闭, 然后开启一个新的memStore, 将这个写满内存空间的数据存储到一个pipeline的管道(队列)中 (只能读, 不能改) 2) 在Hbase的2.0版本后, 这个管道中数据, 会尽可能晚刷新到磁盘中, 一直存储在内存中, 随着memStore不断的溢写, 管道中数据也会不断的变多 3) 当管道中数据, 达到一定的阈值后, hbase就会启动一个flush的刷新线程, 对pipeline管道中数据一次性全部刷新到磁盘上,而且在刷新的过程中, 对管道中数据进行排序合并压缩操作, 在HDFS上形成一个合并后的storeFile文件
Hbase原理、基本概念、基本架构 概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统； HBase是基于Google BigTable模型开发的，典型的key/value系统； HBa
对于大多数人来说，Java的垃圾收集器就是一个黑盒子，这个黑盒子自己在里边愉快的玩耍，而我们却不太知道它内部的事情。
前言：faster-RCNN是区域卷积神经网络（RCNN系列）的第三篇文章，是为了解决select search方法找寻region proposal速度太慢的问题而提出来的，整个faster-RCNN的大致框架依然是沿袭了fast-RCNN的基本能结构，只不过在region proposal的产生上面应用了专门的技术手段——区域推荐网络（region proposal network，即RPN），这是整个faster最难以理解的地方，本文也将以他为重点进行说明。鉴于篇幅较长，本次系列文章将分为3篇来说明：
最近受到极客社区的邀请，我有幸为大家献上了一期名为“Arm-2D初探——填补空白还是屋上架屋”的公开课。原本计划是1个小时，无奈说的太嗨了，一不小心就讲了3个小时……
今天，我们继续学习JVM相关的知识，今天给大家分享一篇关于G1收集器的文章，好了，不多说了，直接进入正题
多级联动下拉菜单是前端常见的效果，省市区三级联动又属于其中最典型的案例。多级联动一般都是与数据相关联的，根据数据来生成和修改联动的下拉菜单。完成一个多级联动效果，有助于增强对数据处理的能力。
签名即输入 SecretId、SecretKey、有效时间时间戳，原始请求，得到以下签名内容的过程：
本程序包含二维码,条形码扫码提取其中的数据,通过提取到的数据保存为TXT文件,通过保存的TXT文件分享到QQ微信等社交软件,批量删除本地文件,时间操作等技巧都集中在里面!非常适合财务会计!
其实如果要单独实现一个能够显示数据的表格，那么是很简单的，写一个for循环，把DataTable里面数据循环出来就OK了。相信大家都会做吧，如果是从asp走过来的应该更不陌生吧。 上一篇说了，我们要根据表里面的记录来确定显示哪些列，哪一列在前，哪一列在后。那么怎么做呢？我们先定义一个类来存放这些信息。 public class GridColumnsInfo { public int ColumnID = 0; public string Co
（微信公众号由于改版，导致留言功能不能使用，本期采用 留言小程序 进行留言功能测试，如果不行或者效果较差，大家有什么问题可选择点击公众号，找到 “找我” ，添加本人微信号进行问题咨询和数据获取。等人数到达一定数量后，我会构建学习交流群，大家共同进步
TiDB 6.0 版本正式提供了基于 SQL 接口的数据放置框架（Placement Rules in SQL）， 特性用于通过 SQL 接口配置数据在 TiKV 集群中的放置位置。通过该功能，用户可以将表和分区指定部署至不同的地域、机房、机柜、主机。适用场景包括低成本优化数据高可用策略、保证本地的数据副本可用于本地 Stale Read 读取、遵守数据本地要求等。它支持针对任意数据提供副本数、角色类型、放置位置等维度的灵活调度管理能力，这使得在多业务共享集群、跨 AZ 部署等场景下，TiDB 得以提供更灵活的数据管理能力，满足多样的业务诉求。
翻译: Core concepts Spring数据存储库抽象中的中心接口是repository。它采用要管理的域类以及域类的ID类型作为类型参数。此接口主要充当标记接口，以捕获要使用的类型，并帮助您发现扩展此接口的接口。CrudRepository为被管理的实体类提供了复杂的CRUD功能。
1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Data.SqlClient; 4 using System.Data; 5 using System.Configuration; 6 using System.Reflection; 7 using System.Collections; 8 namespace DataHelp 9 { 10 #region ADO.NET
分页控件、查询控件、显示数据的控件和表单控件，终于把这几个控件结合在一起了，和在一起之后就可以让“增删改查”变的非常的简单和容易了，当然还需要数据访问函数库的支持。 综合演示的IDE是 vs2008，.net Framework2.0，C#， B/S 。目标（适用范围）是网站的后台管理、OA、CRM、CMS等信息管理方面的项目。 演示网址：http://jyk.mainsdn.com/ 感谢 CleverKing （www.mainsdn.com）提供空间和域名。 自
传说中的Hadoop，我终于来对着你唱"征服"了，好可爱的小象，！J 总的来说，hadoop的思路比较简单(map-reduce)，就是将任务分开进行，最后汇总。但这个思路实现起来，比较复杂，但相对于几年前Intel等硬件公司提出的网格运算等方式，显得更加开放。 你难任你难，哥就是头铁！ Tip：实践应用是核心，本文概念为主，有些部分可能会有些晦涩，直接跳过就好（不是特别重要）。 本文代码实践在：https://github.com/wanliwang/cayman/tree/master/cm-we
hbase是apache hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储
#!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8 _*_ __author__ = 'gaogd' import datetime,threading import sys, os, urllib2, json reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') ips = {} # ip作为字典的key，访问次数做value iplist = [] # 遍历日志中的ip，相同的ip也会记录到列表，插入数据库 fh = open("./i
用到腾讯云对象存储，使用Node.js SDK cos-nodejs-sdk-v5，没有 typescript 的声明文件，自己写了一个。
随着时间的推移，从4月份更新第一个版本以来，Arm-2D也逐渐走入成熟期，截止到我编写这篇文稿的时间，其版本已经来到了0.9.8，而Github开发分支上的版本也进入了0.9.9 dev。
首先指出图片的一个错误，Hlog应该属于HRegionserver的，不应该在HRegion中。
HBase是一个高可靠、高性能、面向列的，主要用于海量结构化和半结构化数据存储的分布式key-value存储系统。
开始学习前，抛出两个常见面试问题：1.G1的回收原理是什么？为什么G1比传统的GC回收性能好？2.为什么G1如此完美仍然会有ZGC？简单的回顾下CMS垃圾回收机制，下面介绍了一个极端的场景（而且是经常发生的） 在发生Minor GC时，由于Survivor区已经放不下了，多出的对象只能提升（Promotion）到老年代。但是此时老年代因为空间碎片的缘故，会发生Concurrent mode failure的错误。这个时候，就需要降级为Serial Old垃圾回收器进行收集。这就是比concurrent mode failure 更加严重的promotion failed的问题。一个简单的Minor，竟然能演化成耗时最长的Full GC。最要命的是，这个停顿时间是不可预知的。有没有一种方法，能够首先定义一个停顿时间，然后反向推算收集内容呢？就像是领导在年初制定KPI一样，分配的任务多久多干些，任务少就少干点。类似需要徒步一段很长的路，然后在路中有多个里程碑，到达一个后可以休息一会。G1的思路说起来类似，它不要求每次都把垃圾清理的干干净净，只是努力做它认为对的事情。我们要求G1，在任意1秒的时间内，停顿不得超过10ms，这就是在给它制定KPI。G1会尽量达成这个目标，它能够推算出本次要收集的大体区域，以增量的方式完成收集。这也是使用G1垃圾回收器不得不设置的一个参数：-XX:MaxGCPauseMilis=10
在做一个列表选择的功能，要实现一个Jquery列表选择器的效果，如图就是很常见的一种列表选择器
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