2021 06-22

【Linux进阶】使用grep、find、sed以及awk进行文本操作

目录 一、元字符 二、grep命令 1.过滤出包含某字符串的行 2.过滤出以某字符串开头(结尾)的行 3.过滤出包含某字符串及其相邻的行 4.过滤出不包含某关键字的行 5.过滤出包含多个字符串中任意一个的行 6.查看目录中包含某字符串的所有文件 三、find命令 1.按文件名查找 2.按文件类型查找 3.按文件大小查找 4.按文件时间查找 5.按文件权限查找 6.按组合条件查找 7.查找出文件后做相应处理 四、sed命令 1.sed简介 2.工作流程 3.基本语法 4.案例

2021 06-22

我是一个请求,我该何去何从

摘要:本文主要分析在cse框架下一个请求是怎么被接受和处理的。 本文分享自华为云社区《我是一个请求,我该何去何从?》,原文作者:向昊。 前置知识 cse的通信是基于vert.x来搞的,所以我们首先得了解下里面的几个概念: Verticle:YoucanthinkofverticleinstancesasabitlikeactorsintheActorModel.Atypicalverticle-basedVert.xapplicationwillbecomposedofmanyvertic

2021 06-22

4.3CNN卷积神经网络最详细最容易理解--tensorflow源码MLP对比

自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 CNN卷积神经网络 1.1.1         什么是CNN卷积神经网络 CNN(convolutionalneuralnetwork)卷积神经网络是一种具有局部连接和权重共享等特性的深层前馈神经网络。简单来说神经网络都是

2021 06-22

Django(68)drf分页器的使用

前言 当后台返回的数据过多时,我们就要配置分页器,比如一页最多只能展示10条等等,drf中默认配置了3个分页面 PageNumberPagination:基础分页器,性能略差 LimitOffsetPagination:偏移分页器 CursorPagination:游标分页器,性能强大  PageNumberPagination 基础分页器PageNumberPagination,数据量越大性能越差。 首先我们在app中创建一个pagination.py文件,然后自定义一个分页器类

2021 06-22

WEB安全新玩法 [1] 业务安全动态加固平台

近年来,信息安全体系建设趋于完善,以注入攻击、跨站攻击等为代表的传统Web应用层攻击很大程度上得到了缓解。但是,Web应用的业务功能日益丰富、在线交易活动愈加频繁,新的安全问题也随之呈现:基于Web应用所承载的交易特性,某些利用其业务逻辑设计缺陷来构造的针对具体业务的攻击逐渐成为主流,我们称之为业务层攻击。 业务层攻击在技术上具有以下几方面特点: 一、攻击数据缺乏明显特征 与传统的应用层攻击不同,业务层攻击的报文与正常业务的报文并无明显差别。因此,基于特征检测的各种扫描工具和防护设备往往无法起到

2021 06-22

《手把手教你》系列基础篇之(一)-java+ selenium自动化测试-环境搭建(上)(详细教程)

1.简介   jmeter系列的文章结束,本来想趁热打铁顺别将Jmeter和接口测试介绍一下,但是感觉Jmeter时间太长了怕大家吃腻了,还有一个原因就是许多小伙伴们或者童鞋们私信问宏哥什么时候可以有java版的selenium,因为不会Python,或者现在大多数企业和公司还是把java奉在神坛上,所以宏哥打算就换个口味,介绍一下java+selenium自动化测试。大致和前边的python+selenium自动化测试差不多。基于java和selenium做自动化测试,俗话说:工欲善其事必先利

2021 06-22

Oracle TRUNC函数使用

在订单信息查询时想获取当天产生的订单信息,查询了解到可以使用Oracle中的TRUNC函数,总结用法如下。 一、截取时间 语法格式:TRUNC(date[,fmt]) 其中:date一个日期值;fmt日期格式。  该日期将按指定的日期格式截取;忽略它则由最近的日期截取。  根据当前系统时间获取,示例: SELECTTRUNC(SYSDATE)FROMDUAL;--2021/2/13,返回当前时间 SELECTTRUNC(SYSDATE,'YY')FROMDUAL;--202

2021 06-22

MindSpore自定义模型损失函数

技术背景 损失函数是机器学习中直接决定训练结果好坏的一个模块,该函数用于定义计算出来的结果或者是神经网络给出的推测结论与正确结果的偏差程度,偏差的越多,就表明对应的参数越差。而损失函数的另一个重要性在于会影响到优化函数的收敛性,如果损失函数的指数定义的太高,稍有参数波动就导致结果的巨大波动的话,那么训练和优化就很难收敛。一般我们常用的损失函数是MSE(均方误差)和MAE(平均标准差)等。那么这里我们尝试在MindSpore中去自定义一些损失函数,可用于适应自己的特殊场景。 MindSpore内置

2021 06-22

并查集是一种怎样的数据结构?

​ 什么是并查集 并查集这种数据结构,可能出现的频率不是那么高,但是还会经常性的见到,其理解学习起来非常容易,通过本文,一定能够轻轻松松搞定并查集! 对于一种数据结构,肯定是有自己的应用场景和特性,那么并查集是处理什么问题的呢? 并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(disjointsets)的合并及查询问题,常常在使用中以森林来表示。在一些有N个元素的集合应用问题中,我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合,然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并,其间要反复查找

2021 06-22

Linkerd 2.10(Step by Step)—将 GitOps 与 Linkerd 和 Argo CD 结合使用

Linkerd2.10系列 快速上手Linkerdv2.10ServiceMesh(服务网格) 腾讯云K8S集群实战ServiceMesh—Linkerd2&Traefik2部署emojivoto应用 详细了解Linkerd2.10基础功能,一起步入ServiceMesh微服务架构时代 Linkerd2.10—将您的服务添加到Linkerd Linkerd2.10—自动化的金丝雀发布 Linkerd2.10—自动轮换控制平面TLS与WebhookTLS凭证 Linkerd2.10—如