捉虫大师 捉虫大师
3年前
Cobar SQL审计的设计与实现
本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。背景介绍Cobar简介Cobar是阿里开源的一款数据库中间件产品。在业务高速增长的情况下,数据库往往成为整个业务系统的瓶颈,数据库中间件的出现就是为了解决数据库瓶颈而产生的一种中间层产品。在软件工程中,没有什么问题是加一层中间层解决不了的,如果有,再
Python进阶者 Python进阶者
3年前
有了它,全球网络摄像头一览无余
大家好,我是IT共享者,人称皮皮。前言相信大家对于以前的网络摄像头泄露,各大宾馆开房视频频繁泄露,一定不会陌生了吧,当时,小编也在想,这些黑客是如何办到的了,本期小编就来为大家进行解密,揭开这层神秘的面纱。一、网站获取1.ZoomEy中文名叫钟馗之眼,是专门用来获取全球网络摄像头的网站解析库,界面很美而且简洁,如图:我们可以通过输入关键词来搜索相关联网
凯特林 凯特林
3年前
7 个实战技巧帮你提升前端技术水平
项目架构1.封装项目的基础库优秀的基础库可以保证项目的最低质量下限和更好的可扩展性。通常我们说的基础库包括组件库、基础css库、基础工具库。2.层级管理管理你的请求,建议把你项目的api层独立出来为一个层级管理,这样有利于在复杂接口下,更好的管理,降低复杂度。性能优化1.缓存缓存可以减少请求,加快速度。比如从商品列表跳往详情页,可以用coo
Wesley13 Wesley13
3年前
MySql数据库索引
InnoDB存储引擎索引:B树索引:不能找到一个给定键值的具体行,能找到的只是被查找数据行所在的页。然后把页加载到内存,在查询所要的数据。全文索引:哈希索引:InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,不能人为的干预是否在一张表中生成哈希索引B树索引在数据库中的高度一般是2~4层,所以查询最多需要2到4次IO。B树索引分为聚
Stella981 Stella981
3年前
Python程序设计基础第三章总结 《代码块与缩进》
代码块与缩进对于解释性语言Python来说,不能用括号来表示语句块,也不能用开始、结束标志符来表示,而是靠缩进来表示代码的逻辑。在Python中行首的空白称之为缩进。在逻辑行的行首的空白用来决定逻辑行的缩进层次,从而用来决定语句的分组。这意味着同一层的语句必须有相同的缩进。有相同的缩进的代码表示这些代码属于同一代码块。
Stella981 Stella981
3年前
React Ajax最佳实践
当你开始询问关于React和AJAX的一些东西时,专家们首先就会告诉你React只是一个View层的库,它并没有网络及AJAX的相关功能。这是对React很好的认识,但是对于你仅仅是想在React组件中获取服务端数据并没有什么帮助。事实上,有很多方式可以这么做。也许你自己已经想过一些方法了,但是如果使用的方式不正确,那么代码会变的混乱。于是你会好
Stella981 Stella981
3年前
MVC框架json数据展示程序(第一版)
模型原型:服务器的配置和运行状态信息。设计要求:Json格式数据解析后,判断配置信息是否是新数据或者是否更新。如是新数据,则直接添加到数据库;若是数据更新,则更新数据库配置信息并更新运行状态信息;都不是则仅将运行状态添加到数据库。最后从数据库取数据并展示。模型难点:每个服务器会搭载多个网卡和最多44个硬盘。(1)View层如何同时展示所有硬盘和其
Wesley13 Wesley13
3年前
mysql商品库存扣减问题总结
文章讨论内容秒杀类的问题一直都是web领域比较热点的问题,一个超高并发的网站需要考虑从产品、前端优化、站点部署及后端服务等等所有环节进行考虑。mysql所能抗住的写压力是一定的,高并发的web站点,你需要在数据持久化之前控制好压力,而不是把所有的请求都落到数据服务这一层。今天我不在这篇文章里讨论秒杀整体设计的问题(我也没这个资格),我们讨论
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数,我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子:在上面这个例子中,输入是包含两个正值、两个负值的张量,对其调用ReLU函数,负值将取为0,正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节,我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数,我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子:在上面这个例子中,输入是包含两个正值、两个负值的张量,对其调用ReLU函数,负值将取为0,正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节,我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。