Irene181 Irene181
4年前
详解4种类型的爬虫技术
导读:网络爬虫是一种很好的自动采集数据的通用手段。本文将会对爬虫的类型进行介绍。作者:赵国生王健来源:大数据DT(ID:hzdashuju)聚焦网络爬虫是“面向特定主题需求”的一种爬虫程序,而通用网络爬虫则是捜索引擎抓取系统(Baidu、Google、Yahoo等)的重要组成部分,主要目的是将互联网上的网页下载到本地,形成一个互联网内
Wesley13 Wesley13
4年前
K2 BPM_欢迎来到智能自动新纪元_全球领先的工作流引擎
!(https://imgblog.csdnimg.cn/2019072910092799.jpg?xossprocessimage/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0JlcnJ5MTIzNjU0,size_16,colo
Wesley13 Wesley13
4年前
MySQL并发利器多版本控制器MVCC
    MySQl大多数事务性存储引擎实现的都不是简单的行级锁。基于高性能考虑,他们一般都同时是想了多版本并发控制器(MVCC)。不仅仅MySQL,包括Oracle、PostgreSQL等其他数据库系统也都实现了MVCC,但各自实现机制不尽相同,因为MVCC没有一个统一的实现标准。MVCC可以说是行级锁的一个变种,但是他在多数情况下避免了加锁操作,因此开销更
Wesley13 Wesley13
4年前
301重定向,首页和内页都实现重定向
301重定向,首页和内页都实现重定向  域名变更,为了使搜索引擎权重自然转换,301重定向是无疑是必然之选,但很多人都发现,一般在IIS中设置重新定向到URL功能只有首页能生效,内页的301都是跳转到首页来的。这样就不好了,怎么办?  经查资料发现,原来301转向还需要加参数。  以下为引用的内容:  $S将请求的URL
Wesley13 Wesley13
4年前
mysql面试题及答案
01\.列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些?1.关系型数据库通过外键关联来建立表与表之间的关系,常见的有:SQLite、Oracle、mysql2.非关系型数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中,而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定常见的有:MongoDb、redis02\.MySQL常见数据库引擎
Stella981 Stella981
4年前
Android OpenSL ES 开发:Android OpenSL 录制 PCM 音频数据
一、实现说明OpenSLES的录音要比播放简单一些,在创建好引擎后,再创建好录音接口基本就可以录音了。在这里我们做的是流式录音,所以需要用至少2个buffer来缓存录制好的PCM数据,这里我们可以动态创建一个二维数组,里面有2个buffer,然后每次录音取出一个,录制好后再写入文件就可以了,2个buffer依次来存储PCM数据,这样就可以
Wesley13 Wesley13
4年前
5 mysql底层解析——b+ tree和每个page存储结构,包括连接、解析、缓存、引擎、存储等
上一篇(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Ftianyaleixiaowu%2Farticle%2Fdetails%2F100079700),我们学习了innodb文件系统内部大的存储结构,包括段(segment),簇(extent),页(pa
Stella981 Stella981
4年前
Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中
产品经理克星 产品经理克星
5个月前
近屿智能观察:物美“胖改店”掀起AI零售变革,你的职业机会在哪里?
零售业的“AI革命”:物美“胖改店”的破局之路三季度走向尾声,零售业的盘点时期却迎来了一则振奋人心的消息。在传统零售业普遍承压的背景下,物美超市逆势而上,于9月26日实现多店同开,其以“AI新质零售”为引擎的“胖改店”战略正全速推进。这并非简单的门店升级,
数据堂 数据堂
2天前
平台亮点|解码表格及时序标注双引擎,筑牢结构化数据核心底座
随着数字化转型进入深水区,数据作为核心生产要素的价值释放,已成为企业构筑竞争壁垒的关键。结构化数据作为AI模型训练的核心基石,其处理质量直接决定了算法落地的效率与可靠性。在这一进程中,行业对结构化数据标注的需求,已从单一静态处理转向“静动融合、合规可溯、精