反爬技术越来越成熟，为了爬取目标数据，必须对爬虫的请求进行伪装，骗过目标系统，目标系统通过判断请求的访问频次或请求参数将疑似爬虫的ip进行封禁，要求进行安全验证，通过python的第三方库faker可以随机生成header伪装请求头，并且减缓爬虫的爬取速度，能很好的避过多数目标系统的反扒机制，但对一些安全等级

内容管理（CMS）系统，包括内容管理，栏目管理、站点管理、公共留言、文件管理、前端网站展示等功能；在线办公（OA）系统，主要提供简单的流程实例。提供了常用工具进行封装，包括日志工具、缓存工具、服务器端验证、数据字典、当前组织机构数据（用户、机构、区域）以及其它常用小工具等。另外还提供一个强大的在线代码生成工具，此工具提供简单的单表、

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Java解析excel工具easyexcel助你快速简单避免OOM\图\Java解析、生成Excel比较有名的框架有Apachepoi、jxl。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存，poi有一套SAX模式的API可以一定程度的解决一些内存溢出的问题，但POI还是有一些缺陷，比如07版Excel解压缩以及解压后存储都是在内存中完成的，内存消耗

用CGO包装C的库,如果启用了JIT的话,会有一些问题.例如pcre用了JIT动态生成代码并JIT代码引用里自己线程的JITStack数据.这时会有一个问题,JIT代码的线程并不会刚好是后续Goroutine执行的线程,当这件事发生的时候,内存异常不可能避免.解决方案有两个:1\.针对每个库特别的优化,把JIT引用的数据

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BatchNorm可谓深度学习中非常重要的技术，不仅可以使训练更深的网络变容易，加速收敛，还有一定正则化的效果，可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中，被大量使用。但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践，发现在这类任务中，BatchNorm的表现并不好，加入了BatchNorm，反而使得训练速度缓慢，不稳定，甚至最后发散。

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