// 由主机域名获得其IP地址 protected void btnShowLocal_Click(object sender, EventArgs e) { txtaShowAnswer.Value = ""; string strShowAnwser = string.Empty;
github：https://github.com/lantongxue/young-pictures
例如，正则表达式/F.*g/会匹配“以F开头，以g结尾的字符串”，因此可以匹配"Hello, Fundebug!"中的Fundebug，exec方法会返回一个数组，其第一个元素为所匹配的子字符串。
摘要：正则表达式是程序员的必备技能，想不想多学几招呢？ 本文用JavaScript的exec方法来测试正则表达式。 例如，正则表达式/F.*g/会匹配“以F开头，以g结尾的字符串”，因此可以匹配”He
Toby Hall: Minds + Machines Group Limited（MMX）的首席执行官。Minds+Machines Group Limited是一家以销售新通用顶级域名为主的注册局。他成功领导了公司业务的国际化增长及创新战略，使域名注册量由30万增加至250万，公司2019年的年收入达到了1,890万美元。
亚马逊的研究人员通过使用新颖的数据表征技术，成功地提高了Alexa选择第三方应用程序的能力。在博客文章和随附的论文“Coupled Representation Learning for Domains, Intents and Slots in Spoken Language Understanding”中，Alexa AI部门的亚马逊科学领导者Young-Bum Kim和团队描述了一个为自然语言任务设计的方案，可以将Alexa的技能选择错误率降低40％。
说这话的是谷歌软件工程师Cliff Young，而谷歌是人工智能最大的实践者之一。
什么是jvm调优呢？jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配、回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略；更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进。eclipse优化主要涉及的是前者，通过gc日志来分析。本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项、关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述，网上有很多，本次测试的eclipse已经进行了配置上面的优化。
三.具体例子 #匹配电话号码 phoneRegex = re.compile(r'''( (\d{3}|\(\d{3}\))? #3个数字或括号中的3个数字 (\s|-|\.)?
S 📷 阿D，你的生日是不是快到了？ S 📷 给你准备了一份生日礼物😬 对呀，我今年就18岁了！ 📷 D 让我来看看是什么惊喜😎 📷 D 点击打开阿D的生日礼物 👇👇👇 📷 感恩速递 📷 寄件 神秘人 188 8888 8888 DNSPod大厦8幢8单元888 收件 阿D 123 1234 1234 腾讯大厦1幢1单元111 2022 0317 000001 📷 请点此签收 不知不觉间 DNSPod已经陪伴大家18年 换成人来算的话 今年阿D也刚好成年了 18年来 大大小小的故事数不清 本期十
如果你的Linux服务器突然负载暴增，告警短信快发爆你的手机，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？
C语言中，字符串是以 ‘\0’ 结尾的一些字符的集合，为了操作方便，C标准库中提供了一些 str 系列的库函数，但是这些库函数与字符串是分离开的，不太符合OOP的思想，而且底层空间需要用户自己管理，稍不留神可能还会越界访问。
目前，数据中心正在发生一股颠覆性的力量，磁盘向闪存的演进，虚拟化服务器向虚拟化数据中心扩展，私有数据中心走向混合云，企业的大规模服务器采购转向部分消费。 传统存储供应商面临压力，据IDC发布的报告显示，包括IBM、HP、NetApp、EMC在内的存储供应商销售情况连续6个季度同比下降。由于数据中心基础设施从服务器时代向虚拟化时代到云时代的演进，现有数据中心架构面临一系列挑战。 Nutanix认为，这些挑战包括管理程序孤岛、网络瓶颈、架构不灵活等，云时代意味着基础架构必须发生相应的变化。 消除瓶颈，将计算与存
-- db1.t有200GB mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -e "select * from db1.t" > $target_file 查询数据 Inn
【导读】简单的逻辑回归于复杂的深度神经网络都广泛应用于各种分类场景，但是针对不同的任务到底哪种模型更适合呢？本文从参数量和特定数据的使用两方面来阐述两种模型的区别以及各自的适用场景，对我们的具体实践具
本文围绕一个问题展开： 假如主机内存只有 100G，现在要对一个 200G 的大表做全表扫描，会不会把数据库主机的内存用光了？
作者：Cecilia 【新智元导读】美国能源部橡树岭国家实验室利用超级计算机Titan，开发出一种人工智能系统，一天之内就能生成神经网络。而最聪明的数据科学家也需要好几个月才能开发出一个深度学习软件。即使是Google的AutoML，也需要数周的时间才能设计出一个优秀的图像识别系统。 美国能源部橡树岭国家实验室（下称ORNL）利用美国功能最强大的超级计算机，开发出一种人工智能系统，一天之内就能生成神经网络，而且比任何人类都做得更好。 即使是最聪明的数据科学家也需要好几个月才能开发出深度学习软件。即使是Goo
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AWS Key disabler是一款功能强大的AWS IAM用户访问密钥安全保护工具，该工具可以通过设置一个时间定量来禁用AWS IAM用户访问密钥，以此来降低旧访问密钥所带来的安全风险。
对于大多数的应用程序来说，最常见的任务就是进行网络数据的发送和接收，但是在执行此操作之前，我们需要通过编码或者序列化的方式将数据转换为合适的格式来发送，然后还需要将收到的网络数据转换为合适的格式，这样才能在应用中使用它们，这样的过程叫做解码或着叫反序列化。
DaaS能够帮助企业解决VDI环境的复杂度和高成本等问题，但是许多企业仍然对云安全性以及完全外包有所担忧。 尽管相比于VDI，DaaS在很多方面都存在优势，但是许多企业仍然在尽量避免使用这种方式。 除了能够带来很多和VDI相同的好处之外，DaaS（桌面即服务）还能够降低企业在管理和基础架构方面的开销，因为这种解决方案完全基于云环境。但是一些IT专家仍然对DaaS有所顾虑，因为他们不想放弃自己对于桌面交付技术的控制权。 “如果现在有人来找我，让我在DaaS方面进行投资，那么我可能会拒绝，”非盈利组织Tri-C
日前，AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）在其官方推特上宣布，12名会员当选为资深会员（AAAI Senior Member），以表彰他们在人工智能的多个领域做出了杰出的贡献！他们来自学术界与工业界，来自广阔的中国、印度、以色列、英国与美国。
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此，翻译后献给各位同学。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有学习和参考意义。因此，翻译后献给各位同学。原文 Garbage Collection Optimization for High-Throughput and Low-Latency Java Applications，链接见参考 [1]。
Innodb为了解决磁盘上磁盘速度和CPU速度不一致的问题，在操作磁盘上的数据时，先将数据加载至内存中，在内存中对数据页进行操作。 Mysql在启动的时候，会向内存申请一块连续的空间，这块空间名为Bufffer Pool，也就是缓冲池，默认情况下Buffer Pool只有128M。 那缓冲池长什么样的呢，如下图所示 图片出自《Mysql运维内参》
YARN是当前Hadoop中非常重要的一个组件，我们可以通过本文初步了解一下YARN。
MySQL客户端在连接的时候可以添加一个-quick参数，MySQL客户端在发送请求后，接收服务端返回结果的方式有两种：
Richard Young教授，美国科学院院士，就职于Whitehead研究所，是基因转录和表观调控研究的先驱，做出了很多开创性发现。 2013年关于超级增强子的研究，引燃了这个领域。超级增强子的发现看上去是偶然，但遍历其在转录调控领域的研究，这个发现又是必然，是知识积累到一定程度，融汇贯通的结果。 也许我们在处理高通量数据的过程中，也发现过类似的区域，但因为不敏感或不确信，更多的是因为没有足够的知识积淀来解释这个现象存在的原因或意义，导致我们与大发现失之交臂。 超级增强子发现的那一年，有幸遇到Richar
因为一年的体验期，企业QQ除了挂下QQ其他的也没什么用处，所以一直闲置着，但是今天还是给各大网友发个福利，还是把账号分享了吧，有用的友友请拿号留言备注。 用户名 账号 密码 youngxj.cn 2850448360 young123. young123 2850448361 young123. young124 2850448362 young123. young125 2850448363 young123. young126 2850448364 young123. young127 285044
逃逸分析是一种可以有效减少Java中同步负载和内存堆分配压力的跨函数全局数据流分析方法. 通过逃逸分析, 编译器能够分析出一个新的对象的引用范围, 从而决定是否要将这个对象分配在堆上.
学习生存分析预先要求对R有所了解，基本能够操作R数据框和包的使用。要是懂ggplot2和dplyr就更好了。
buffer pool 就是一个缓存，将磁盘中的数据缓存到内存中，对数据的操作改为通过内存进行操作，然后刷盘的操作，提升性能。
01 问题描述 我们的任务是从一个人的面部特征来预测他的年龄(用“Young”“Middle ”“Old”表示)，我们训练的数据集大约有19906多张照片及其每张图片对应的年龄（全是阿三的头像。。。），测试集有6636张图片，首先我们加载数据集，然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型，预测出6636张人物头像对应的年龄。 02 引入所需要的模块 import os import random import pandas as pd import numpy as np from PIL im
通过监控发现，接口响应慢主要是P99耗时高引起的，怀疑与该服务的GC有关，该服务典型的一个实例GC表现如下图：
最近翻看以前写的 PPT， 发现了在2019年做的一次技术分享，关于 Java 问题排查，由于没什么公司机密可言，整理下分享给大家~
问题描述 我们的任务是从一个人的面部特征来预测他的年龄(用“Young”“Middle ”“Old”表示)，我们训练的数据集大约有19906多张照片及其每张图片对应的年龄（全是阿三的头像。。。），测试集有6636张图片，首先我们加载数据集，然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型，预测出6636张人物头像对应的年龄 引入所需要模块 import os import random import pandas as pd import numpy as np from PIL import Ima
之前推过一篇方差分析的笔记，见「R」R 中的方差分析ANOVA，这一篇目标更加明确。
1，在稳定性层面来说，更多的是关注高可用、读写分离、负载均衡，灾备管理等等high level层面的措施（就好比要保证生活的稳定性）
前言 很难界定千禧一代(生于20世纪80年代至2000年初)和 z 世代(生于1995年以后) ，但那些已成为当前消费市场中心的人与上一代有着不同的价值观和文化品味。他们表现出的消费特征是强调个人幸福而非群体，分享而非持有，体验而非产品。他们倾向于通过购买包含社会价值观和信息的东西来表达自己的信念，而不仅仅是单纯地购买。他们也喜欢那种展示自己成功或财富的文化，并且乐于投资昂贵的奢侈品。与老一辈为了一个遥远的未来而牺牲了现在不同，他们关注的是现在。 It is difficult to defin
Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题（Redis 没有预读机制）。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/101205.html原文链接：https://javaforall.cn
本文将讨论的是，如何将一个字符串组成的列表，比如 'abc','cba','bac' ，按照特定的条件（比如首字母、尾字母、或者长度）灵活的排序？
某城镇进行人口普查，得到了全体居民的生日。现请你写个程序，找出镇上最年长和最年轻的人。
大白又来了，先容我膜拜一波自家师兄S0cke3t的CS插件，大佬牛逼（破音）
大家可能见到过很多的 GC 名词，比如：Minor GC、Young GC、Full GC、Old GC、Major GC、Mixed GC。
前面说了lru链表，为了防止mysql的预读和全表查询刷新pool的频率太高，所以把lru链表分为young区域和old区域，但是频繁的移动lru链表也影响性能，所以当在young后半部1/4区域的时候，才会移动到最前面。初始数据从磁盘刷新到内存中，先是进入old区域，当超过1S之后继续访问，则会移动到young区域。预读分为两种，第一种是当mysql检测到执行语句按顺序查询超过一定值，则会吧下一个区的所有页全部都预先刷新到缓存页里，第二种就是13个页在同一个区，这时候会吧这个区的数据全部刷新到缓存页。
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