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人间小土豆
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工信部下架 106 款侵害用户权益APP,包括豆瓣、唱吧等,还有哪些信息值得关注?
此次通报称,依据《个人信息保护法》《网络安全法》等相关法律要求,工信部即日起将对106款违规App进行下架处理,豆瓣便在下架之列,所涉问题为“超范围收集个人信息”。实际上早在11月3日,工信部就曾重点针对App超范围、高频次索取权限,非服务场景所必需收集用户个人信息,欺骗误导用户下载等违规行为进行检查,并对38款存在问题的App进行了通报。当时,豆瓣便因为存
Stella981
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3年前
Netty精粹之设计更快的ThreadLocal
Netty是一款优秀的开源的NIO框架,其异步的、基于IO事件驱动的设计以及简易使用的API使得用户快速构建基于NIO的高性能高可靠性的网络服务器成为可能。Netty除了使用Reactor设计模式加上精心设计的线程模型之外,对于线程创建的具体细节也进行了重新设计,由于Netty的应用场景主要面向高并发高负载的场景下,这也是Netty能够大显身手的场景,因此,
Wesley13
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Java对象数据校验工具类VerifyUtils
背景介绍Excel数据导入是很常见的功能,可很多时候客户导入的数据未必能入库,比如字段超长,类型错误……等。在产品经理提出要做数据校验的时候你难道要一个字段一个字段去校验?而且系统有几十张表都需要类似的功能,更何况客户导入的数据成千上万条数据,如果每次提示某个字段错误肯定是不友好的。要求是提示excel某行某些字段发生了什么错误。网络上找了
Stella981
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Qt编写气体安全管理系统4
一、前言通信协议解析是整个系统的核心灵魂,绝大部分人做软硬件通信开发,第一步估计就是写demo将协议解析好,然后再慢慢写整个界面和操作流程等,在工业控制领域,modbus协议应用还是非常广泛的,这个系统用的也是modbus协议,采用此协议可以方便的用一些第三方的组态软件接入,兼容性更强,modbus只是个协议规约标准,至于使用串口还是网络还是其
Stella981
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3年前
360移动端性能监控实践QDAS
一、背景360是一家注重用户体验的公司,公司的口号是用户至上。在这么一个注重用户体验的氛围里,app的性能问题无疑是被重点关注的,同样也是造成用户流失的罪魁祸首之一。性能问题主要包含:崩溃、网络请求错误或者超时、UI响应速度慢、主线程卡顿、CPU和内存使用高、耗电量大等等。大多问题的原因在于开发者错误地使用了线程、锁、系统函数、编程规范问题、数
Stella981
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Linux实战教学笔记30:Nginx反向代理与负载均衡应用实践
1.1集群简介简单地说,集群就是指一组(若干个)相互独立的计算机,利用高速通信网络组成的一个较大的计算机服务系统,每个集群节点(即集群中的每台计算机)都是运行各自服务的独立服务器。这些服务器之间可以彼此通信,协同向用户提供应用程序,系统资源和数据,并以单一系统的模式加以管理。当用户客户机请求集群系统时,集群给用户的感觉就是
Stella981
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Socket心跳机制
本文是我在实际工作中用到的Socket通信,关于心跳机制的维护方式,特意总结了一下,希望对朋友们有所帮助。Socket应用:首先Socket封装了tcp协议的,通过长连接的方式来与服务器通信,是由服务器和客户端两部分组成的,当客户端成功连接之后,服务器会记录这个用户,并为它分配资源,当客户端断开连接后,服务器会自动释放资源。但在实际的网络环
专注IP定位
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2年前
IPv6与IPv4的区别 网信办等三部推进IPv6规模部署
摘要:今年4月份中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《深入推进IPv6规模部署和应用2022年工作安排》,加快IPV6规模部署。到底什么是IPv6?的区别是什么?近日,各个网站、APP的负责人表示,已接到了网信办通知需要对网站或APP升级,接入IPv6网络。在今年4月份中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《深入推进IPv6规模部署
广州华锐互动
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VR全景展示应用到酒店行业有什么优点?华锐互动
1、面向消费者,提高酒店入住目前酒店的网络推广通常是通过行业网站进行(如美团、携程、艺龙、去哪儿、飞猪......),省去实地考察环节,省时省力省心,对商家来将节约广告宣传成本。2、VR全景展示多方位真实场景线上推广对酒店的营销起到越来越重要的作用,而VR全景展示能够让用户身临其境一般,让用户消费的更放心,同时也具有很好的广告宣传效果,是线上推广展示的有力工
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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。
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