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SpringBoot
...不同的源获取资源,如图片、脚本等。在处理跨域请求时,正确配置CORS可以防止数据在传输过程中出现问题,如类型转换为0。
2024-04-13 10:41:58
82
柳暗花明又一村_
Kibana
...可以方便地对数据进行分类和管理,比如可以根据地理位置、年龄等字段创建多个视图,以便更好地了解数据的不同方面。索引模式为用户提供了一种灵活的方式来组织和分析数据,使得数据分析过程更加高效和直观。 可视化工具 , 可视化工具是Kibana中用于数据展示的一种强大功能,它通过图表、仪表板等形式将复杂的数据转化为直观的视觉形式。用户可以使用Kibana提供的各种图表类型(如柱状图、饼图、折线图等),将数据以图形化的方式展现出来,从而更容易地识别数据之间的关系和趋势。此外,Kibana的可视化工具还支持动态更新和交互式操作,使得用户可以在分析过程中实时调整参数和视角,以获得更深入的洞察。
2024-10-28 15:42:51
42
飞鸟与鱼
Mahout
...过滤推荐系统、聚类、分类和频繁项集挖掘等。在本文语境中,Mahout通过与Spark集成,利用Spark的分布式并行计算能力来提升其算法执行效率。 Spark RDD(弹性分布式数据集) , RDD是Apache Spark的核心抽象概念,代表一个不可变、分区、可以并行操作的数据集。在Spark中,RDD能够以容错方式存储在内存或磁盘上,并支持一系列高效的操作,如map、filter、reduce等。在文章示例代码中,Mahout-on-Spark使用RDD来表示用户-物品评分数据,以便进行大规模并行处理。 ALS(交替最小二乘法) , ALS是一种常用的矩阵分解技术,在推荐系统领域被广泛用于实现协同过滤算法。在Mahout集成Spark的环境中,ALS.train函数基于Spark的并行计算能力对用户-物品评分矩阵进行分解,以生成个性化推荐模型。文中提到的“ALS.train(drmData, rank = 10, iterations = 10)”就是在用Spark加速的环境下训练协同过滤模型的一个实例。 Maven/Gradle依赖管理 , Maven和Gradle是Java开发中常用的构建自动化工具,它们都包含了依赖管理的功能。在项目开发过程中,可以通过配置文件精确指定各个组件的版本,确保项目中的所有库相互兼容,避免因版本冲突导致的问题。在解决Mahout与Spark版本冲突问题时,开发者需要借助这些构建工具来严格控制项目的依赖关系,确保选用的Mahout和Spark版本能够顺利协作。
2023-03-19 22:18:02
80
蝶舞花间
Apache Atlas
...去脉,给数据贴上各种分类标签,严格执行数据安全规矩,并且时刻盯着数据使用情况,这样一来,就能轻轻松松地把数据隐私和合规性管得妥妥的。 1.1 数据隐私保护 Apache Atlas通过精细的标签体系(如PII, PHI等)来标识敏感数据,并结合角色和权限控制,确保只有授权用户才能访问特定类型的数据。例如: java // 创建一个表示个人身份信息(PII)的标签定义 EntityDefinition piiTagDef = new EntityDefinition(); piiTagDef.setName("PII"); piiTagDef.setDataType(Types.STRING_TYPE); // 添加描述并保存标签定义 AtlasTypeDefStore.createOrUpdateTypeDef(piiTagDef); // 将某个表标记为包含PII Entity entity = atlasClient.getEntityByGuid(tableGuid); entity.addTrait(new Trait("PII", Collections.emptyMap())); atlasClient.updateEntity(entity); 这段代码首先创建了一个名为"PII"的标签定义,然后将此标签应用到指定表实体,表明该表存储了个人身份信息。这样,在后续的数据查询或处理过程中,可以通过标签筛选机制限制非授权用户的访问。 1.2 合规性策略执行 Apache Atlas的另一大优势在于其支持灵活的策略引擎,可根据预设规则自动执行合规性检查。例如,我们可以设置规则以防止未经授权的地理位置访问敏感数据: java // 创建一个策略定义 PolicyDefinition policyDef = new PolicyDefinition(); policyDef.setName("LocationBasedAccessPolicy"); policyDef.setDescription("Restrict access to PII data based on location"); policyDef.setModule("org.apache.atlas.example.policies.LocationPolicy"); // 设置策略条件与动作 Map config = new HashMap<>(); config.put("restrictedLocations", Arrays.asList("CountryA", "CountryB")); policyDef.setConfiguration(config); // 创建并激活策略 AtlasPolicyStore.createPolicy(policyDef); AtlasPolicyStore.activatePolicy(policyDef.getName()); 这个策略会基于用户所在的地理位置限制对带有"PII"标签数据的访问,如果用户来自"CountryA"或"CountryB",则不允许访问此类数据,从而帮助企业在数据操作层面满足特定的地域合规要求。 2. 深入理解和探索 在实际运用中,Apache Atlas不仅提供了一套强大的API供开发者进行深度集成,还提供了丰富的可视化界面以直观展示数据的流动、关联及合规状态。这种能让数据“亮晶晶”、一目了然的数据治理体系,就像给我们的数据世界装上了一扇大窗户,让我们能够更直观、更全面地掌握数据的全貌。它能帮我们在第一时间发现那些潜藏的风险点,仿佛拥有了火眼金睛。这样一来,我们就能随时根据实际情况,灵活调整并不断优化咱们的数据隐私保护措施和合规性策略,让它们始终保持在最佳状态。 总结来说,Apache Atlas凭借其强大的元数据管理能力和灵活的策略执行机制,成为了企业在大数据环境下实施数据隐私和合规性策略的理想选择。虽然机器代码乍一看冷冰冰的,感觉不带一丝情感,但实际上它背后却藏着咱们对企业和组织数据安全、合规性的一份深深的关注和浓浓的人文关怀。在这个处处都靠数据说话的时代,咱们就手拉手,带上Apache Atlas这位好伙伴,一起为数据的价值和尊严保驾护航,朝着更合规、更安全的数据新天地大步迈进吧!
2023-11-04 16:16:43
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诗和远方
Go Iris
...先确保它被正确捕获并分类处理。就像刚刚提到的例子那样,面对各种不同的错误类型,我们完全能够灵活应对。比如说,可以选择扔出合适的HTTP状态码,让用户一眼就明白是哪里出了岔子;还可以提供一些既友好又贴心的错误提示信息,让人一看就懂;甚至可以细致地记录下每一次错误的详细日志,方便咱们后续顺藤摸瓜,找出问题所在。 在实际项目中,我们不仅要关注错误的处理方式,还要注重设计良好的错误处理策略,例如使用中间件统一处理数据库操作异常,或者在ORM层封装通用的错误处理逻辑等。这些方法不仅能提升代码的可读性和维护性,还能增强系统的稳定性和健壮性。 5. 结语 总之,理解和掌握Go Iris中SQL查询错误的处理方法至关重要。只有当咱们应用程序装上一个聪明的错误处理机制,才能保证在数据库查询出岔子的时候,程序还能稳稳当当地运行。这样一来,咱就能给用户带来更稳定、更靠谱的服务体验啦!在实际编程的过程中,咱们得不断摸爬滚打,积攒经验,像升级打怪一样,一步步完善我们的错误处理招数。这可是我们每一位开发者都该瞄准的方向,努力做到的事儿啊!
2023-08-27 08:51:35
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月下独酌
Apache Atlas
...全面的数据血缘分析和分类能力,帮助企业更有效地识别敏感数据源头,精准定位风险点。此外,业界专家建议,企业在实施数据脱敏策略时,还需紧密结合业务需求,兼顾数据可用性和安全性,确保脱敏后的数据能满足内部分析、机器学习等应用场景的需求,同时避免因过度脱敏导致的信息价值丧失。 值得注意的是,Apache Atlas正持续更新其功能以适应快速变化的数据安全需求,如增强与大数据生态系统的集成,支持更多种类的数据源和脱敏算法。近日,Apache软件基金会宣布了Atlas项目的新一轮升级计划,其中就包括对实时数据流脱敏处理的支持,这一突破将进一步提升企业在大规模数据处理场景下的数据安全保障能力。 因此,深入研究和实践Apache Atlas等数据脱敏工具,既是对现行法规的响应,也是对未来数据安全挑战的前瞻准备。通过合理运用数据脱敏技术,企业能在保障数据安全的前提下充分挖掘数据价值,从而赢得市场竞争优势,建立可持续发展的信任资本。同时,相关监管机构和行业组织也在积极推动数据脱敏技术的标准制定和最佳实践分享,为企业提供更清晰的指导路径。
2024-03-26 11:34:39
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桃李春风一杯酒-t
Kylin
...是数据立方体中的各个分类轴,如时间、地区、产品类型等;度量则是需要计算的数值,如销售额、访问次数等。通过合理设计数据模型,可以显著提高查询效率和灵活性,满足不同业务场景下的分析需求。 Cube , Cube是Kylin中的一个重要概念,指的是预先计算好的多维数据结构。通过Cube,Kylin可以在大规模数据集上实现快速查询。Cube将所有可能的维度组合预先计算好,形成一个多维数组,当用户发起查询时,Kylin可以直接从Cube中检索结果,而无需实时计算,从而实现亚秒级的查询性能。在构建Cube时,可以选择不同的维度组合和度量方法,以平衡存储空间和查询速度的关系。Cube的这种预计算机制,特别适用于需要频繁进行多维度分析的场景。
2024-12-12 16:22:02
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追梦人
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...界面,可以参考给定的图片布局)。 ①在第1个页面,输入相应内容、选择相应内容、选择出生日期后,自动计算年龄并显示到对应文本框中。 ②用户可以输入或者选择相关内容,点击“注册”按钮将输入和选择的数据传递给第2个JSP页面result.jsp。 (2)第2个页面,命名为result.jsp:通过request对象获得注册页面的信息,然后在该页面以表格形式显示出来。如下图所示 (建议,可以将用户信息编写成一个实体类) 2.具体代码 (1)login.jsp <%@ page contentType="text/html; charset=GB2312"%><HTML><body><center><h2>模拟注册页面</h2></center><font size=3><h3><form action="case03ssy2result.jsp" method=post><br>用户名:<input type="text" size="16" minlength="6" maxlength="16" aligin="left" name="username">   <b><i>用户名由6~16个字符组成,包括汉字,数字,字母等</i></b></br><p>密 码: <input type="password" size="16" minlength="6" maxlength="16" aligin="left" name="pwd">   <b><i>密码由6~16个字符组成,包括数字,字母等</i></b></p><p>性 别: <input type="radio" value="男" name="sex"/>男 <input type="radio" value="女" name="sex"/>女   年龄:<input type="text" size="4" name="age" id="age" style="background-color:grey" readonly><p>出生日期:<select name="year" id="year" onblur="changeAge()"> <% for(int y=1990;y<=2010;y++){ %><option value="<%=y %>"><%=y %></option><%}%></select>年<select name="month"><% for(int m=1;m<=12;m++){ %><option value="<%=m%>"><%=m %></option><%} %></select>月<select name="day"> <% for(int d=1;d<=31;d++){ %><option value="<%=d %>"><%=d %></option><%} %></select>日</p><p>爱 好:<input type="checkbox" value="唱歌" name="hobbies" />唱歌<input type="checkbox" value="听歌" name="hobbies" />听歌<input type="checkbox" value="篮球" name="hobbies" />篮球<input type="checkbox" value="乒乓球" name="hobbies" />乒乓球<input type="checkbox" value="足球" name="hobbies" />足球<input type="checkbox" value="羽毛球" name="hobbies" />羽毛球</p><p>所学课程:<select name="course" multiple="multiple" size="10"><option value="计算机科学导论">计算机科学导论</option><option value="C程序设计基础">C程序设计基础</option><option value="数据结构">数据结构</option><option value="操作系统原理">操作系统原理</option><option value="软件工程概论">软件工程概论</option><option value="算法分析与设计">算法分析与设计</option><option value="Java编程基础">Java编程基础</option><option value="计算机网络">计算机网络</option><option value="数据库系统原理及应用">数据库系统原理及应用</option><option value="软件设计">软件设计</option><option value="软件测试">软件测试</option><option value="Java Web应用程序开发">Java Web应用程序开发</option><option value="组网工程">组网工程</option><option value="软件项目管理">软件项目管理</option><option value="云计算与大数据技术">云计算与大数据技术</option><option value="粮油信息处理及模式识别">粮油信息处理及模式识别</option><option value="软件开发案例分析">软件开发案例分析</option><option value="软件交互设计">软件交互设计</option></select>按住Ctrl按钮来选择多个项目</p><p>个人简历:<textArea name="cv" rows="3" cols="35" align="top" ></textArea></p><p><center><input type="submit" value="注册" name="submit"></center></p></form></h3></font><script type="text/javascript">function changeAge() {console.log("调用了函数");var nowData = new Date();console.log(nowData.getUTCFullYear());var nowYear = nowData.getUTCFullYear();console.log(document.getElementById("year").value)var year = document.getElementById("year").value;var age = nowYear - year;var e = document.getElementById("age");e.value = age;}</script></body></HTML> (2)result.jsp <%@ page contentType="text/html; charset=GB2312"%><%! public String handleStr(String s){try{ byte [] bb=s.getBytes("GB2312");s=new String(bb);}catch(Exception exp){}return s;}%><HTML><body bgcolor=yellow><font size=3><% request.setCharacterEncoding("GB2312");String username=request.getParameter("username");String pwd=request.getParameter("pwd");String sex=request.getParameter("sex");String year=request.getParameter("year");String month=request.getParameter("month");String day=request.getParameter("day");String age=request.getParameter("age");String hobbies[]=request.getParameterValues("hobbies");String course[]=request.getParameterValues("course");String cv=request.getParameter("cv");%>注册个人信息如下:<br><table border=2><tr><td><% out.print("用户名");%></td><td><% out.print("密码"); %></td><td><% out.print("性别"); %></td><td><% out.print("出生日期"); %></td><td><% out.print("年龄"); %></td><td><% out.print("爱好"); %></td><td><% out.print("所学课程"); %></td><td><% out.print("个人简历"); %></td></tr><tr><td><% out.print(username); %></td><td><% out.print(pwd); %></td><td><% out.print(sex); %></td><td><% out.print(year+"年"+month+"月"+day+"日"); %></td><td><% out.print(age); %></td><td><% if(hobbies==null){out.println("无");}else{ for(int m=0;m<hobbies.length;m++){out.print(handleStr(hobbies[m])+" ");} }%></td><td><% if(course==null){out.println("无");}else{ for(int n=0;n<course.length;n++){out.print(handleStr(course[n])+" ");} }%></td><td><% out.print(cv); %></td></tr></table></font></body></HTML> 3.运行结果 4.总结分析 在大体功能实现的基础上,虽然实现了用户信息登录与记录,但是此界面只能输入并记录一个用户 ,无法实现多用户,有待改正。另外,在登录界面年龄下拉列表没用考录闰年与平年的区别,把每个月份都设置为了31天。 求大佬改正。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Pluto_ssy/article/details/121049221。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-15 09:02:21
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...init(); 3、图片效果展示 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27717967/article/details/79167605。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-08 13:23:58
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...以在应用内使用声音、图片和文字等元素进行信息表达。最后当然就是社交分享功能。 打开应用,首先是类似Path或者啪啪那样一片红色的开始界面。界面中从下部飘起三个气泡,分别是人人登录、新浪微博登录以及直接进入使用。啵啵可以无需注册直接进入应用进行发布消息。 进入主界面后,主界面以时间线的形式把用户所关注的人发的声音图片信息。每条信息中,表示声音的大图标覆盖在图片显眼位置,意味着啵啵想让用户知道声音才是这个应用的主要元素,图片是作为背景图的辅助元素出现的。另外,在背景图右边有表示喜欢和评论的按钮。 主界面下方中心有十分突出显眼的声音按钮,点击后首先进入录音界面。 录音完成后,应用立刻列出表示声音滤镜的各种可爱图标。选择了某种滤镜效果后,声音生成完毕。进入发布界面,此时可以选择是否添加图片。可选择把信息分享到人人网或者新浪微博。 添加图片完成后,同时下方还可以添加文字描述,果然是声音、图片和文字三位一体全方位出击之应用。虽然这里主打声音,但声音、图片和文字分离的形式才更为符合人们对信息介质的认知习惯,小编一直认为啪啪中的所谓声音图片的概念只是一个伪概念。 对于新用户来说,可以选择添加人人网好友或者新浪微博好友,当然,应用本身会推荐优质应用建议新用户进行关注。另外,用户的关注、喜欢等信息会出现在用户的消息中心中。 这是一个同样基于信息分享的移动社交产品,其本质其实与Instagram等图片分享社区、啪啪等语音分享社区一样。啪啪本来是最先进行声音信息分享的社区,但啪啪把声音与图片混合在一起生硬造出了一个声音图片的概念,反而留下了主打声音信息分享的切入点,现在人人就抓住了这个切入点推出啵啵这个产品。 事实上,从目前已经存在啵啵社区中的用户发的消息来看,其性质与啪啪并无很大区别。啵啵主打的声音滤镜功能,有一个非常非常严重的缺陷。图片分享社区的滤镜功能对图片的改造是美化,图片滤镜可以把一张普通的图片改的看上去非常的优美和文艺,因而大大增强了用户的分享欲望,让人人都有当一回摄影师的感觉。 但声音滤镜做不到这样的效果,至少从啵啵中看来达不到美化的效果,目前从社区中声音信息可知,声音经过滤镜处理之后变得非常怪异。本身声音美的用户尤其女孩子必然受不了这样的声音变化,声音不好听的用户,经过处理后,结果是更加的不堪回首。所以,从实际情况来看,大多数人都会直接发布不加滤镜的原音。 另外,应用中有个设置奇特的地方在于,如果发布信息时只发布声音不附加图片,这条信息的背景会有一大片的空白,效果比较差。别说应用制作者,用户们都会觉得很有违和感,因而绝大多数用户都会添加图片。 这时候,啵啵变得非常类似啪啪,虽然本身,其与啪啪就相差不大。 是的,这是啪啪披着声音滤镜的外衣,事实上笔者怀疑啪啪不做声音滤镜就是有声音滤镜反而丑化声音的考虑。据了解,这是本周重组后的人人公司新的无线事业部推出的两款移动应用之一。但如果说这就是一个上市大公司在移动端发力所能做到的全部,这无疑是稍让人失望的。而且,人人网能不能不要这么马虎对待自己的产品?所谓的@啵啵官博就只在1月18日发布了一条消息,之后这个微博账号再无动静。 如果按照许朝军解释啪啪名字的来源:啪=口+拍,声音加图片。那啵啵又作何解? 好吧,其实人人网解释是这样的:“语音产品,所以取拟声名字,明确定位”。 参考:http://www.hooxiao.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=19&id=14864(2013-01-21 10:04:03) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/prairie79/article/details/8546911。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-17 12:49:28
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MySQL
...、为什么要使用无限极分类? 三、什么是递归? 四、如何使用递归来处理无限极分类? 五、不使用递归,如何处理无限极分类? 六、案例分析 七、结论 八、参考资料 一、引言 在日常工作中,我们经常需要对一些数据进行分类,例如商品分类、用户等级等。其中,无限极分类是一种非常常用的数据分类方式,它可以用来表示一种层次结构,如商品分类中的父类、子类等。然而,在处理这种数据时,我们常常会遇到一个问题:如何快速、有效地将无限极分类转换为层级结构呢? 二、为什么要使用无限极分类? 首先,我们需要了解一下什么是无限极分类。无限极分类就像一棵大树,它的构造挺有趣。在这样的树形结构中,每一个小节点都有一个自己的‘老爹’节点,而这个‘老爹’呢,它还可能是其他许多小节点的‘老爹’。这样的构造方式,其实就像家谱一样,可以展示出各种级别的层次关系。比如说在商品分类里,就有爷爷辈的大类别、爸爸辈的中类别、儿子辈的小类别,甚至还有孙子辈的更细分的类别呢! 其次,无限极分类的优点在于它可以方便地进行扩展。假如我们想要新增一个类别,就像在家族树上添个新枝丫一样简单,你只需要在它的“老爸”类别下加一个新的“小子类别”,这样一来,数据的一致性和完整性就能轻轻松松地保持住啦! 三、什么是递归? 那么,如何使用递归来处理无限极分类呢?这就需要用到递归的概念。递归啊,就是那种函数自己调用自己的神奇操作。你想象一下,这个函数有点像一个超级有耐心的小助手,一遍又一遍地做着同一件事情,但每次做的时候都比上次更进一步。通过这种自我迭代的过程,我们竟然能解开很多看起来超级复杂、让人挠头的问题呢! 在处理无限极分类时,我们可以使用递归的方式,从根节点开始,一层一层地遍历下去,直到找到所有的叶子节点。然后,我们可以根据每层的节点,构建出相应的层级结构。 四、如何使用递归来处理无限极分类? 接下来,我们来看一下如何使用递归来处理无限极分类。假设我们有一个无限极分类的数据库表,其中包含id、parent_id和name三个字段。喏,你听我说哈,id呢,就相当于每个小节点的身份证号,是独一无二的。而parent_id呢,顾名思义,就是每个小节点它爹——父节点的身份证号啦。至于name嘛,简单易懂,那就是给每个小节点起的专属昵称哈! 我们可以定义一个函数,输入参数是一个父节点的id,输出是一个层级结构的数组。具体操作如下: php function getTree($id){ $sql = "SELECT FROM node WHERE parent_id = '$id'"; $result = mysqli_query($conn, $sql); $arr = array(); while($row = mysqli_fetch_assoc($result)){ $arr[] = $row; } foreach($arr as $value){ if($value['child'] > 0){ $arr = array_merge($arr, getTree($value['id'])); } } return $arr; } 以上就是使用递归来处理无限极分类的一个简单示例。这个例子嘛,我们先从某个特定的老爸节点下手,把它的所有小崽子(子节点)都给挖出来。接着呢,对每一个小崽子,如果它们自己还有更下一代的小崽子,那我们就得像孙悟空钻进葫芦娃的肚子里那样,一层层地往里递归调用这个过程,把那些隐藏更深的孙子辈节点也给找全了。最后呢,咱们把这一大家子所有的节点都聚到一块儿,拼成一个完整的、层层分明的家族结构。 然而,递归虽然强大,但也有它的局限性。当数据量大时,递归可能会导致栈溢出,影响程序的执行效率。因此,我们需要寻找其他的解决方案。 五、不使用递归,如何处理无限极分类? 那么,如果不使用递归,我们该如何处理无限极分类呢?答案就是使用非递归的方式,也就是我们常说的迭代法。 迭代法的基本思想是从根节点开始,每次只处理一层数据,直到处理完所有的数据。这种方法压根儿不需要递归调用,所以你完全不用担心什么栈溢出的问题。而且实话跟你说,通常情况下,它的工作效率要比递归高不少! 接下来,我们来看一下如何使用迭代法处理无限极分类。假设我们已经有了一个无限极分类的数据库表,其中包含id、parent_id和name三个字段。我们可以按照以下步骤进行处理: 1. 创建一个空的层级结构数组,用于存储所有的节点; 2. 获取根节点,将其添加到层级结构数组中; 3. 遍历所有的节点,对于每一个节点,如果它还没有被处理过,则对其进行处理,将其添加到层级结构数组中,然后处理它的所有子节点。 具体的代码实现如下: php function getTree($root){ $tree = array(); $queue = array($root); while(count($queue) > 0){ $node = array_shift($queue); $tree[$node['id']] = array( 'id' => $node['id'], 'parent_id' => $node['parent_id'], 'name' => $node['name'], 'children' => array() ); if($node['child'] > 0){ $queue = array_merge($queue, getChildren($conn, $node['id'])); } } return $tree; } function getChildren($conn, $id){ $sql = "SELECT FROM node WHERE parent_id = '$id'"; $result = mysqli_query($conn, $sql); $arr = array(); while($row = mysqli_fetch_assoc($result)){ $arr[] = $row; } return $arr; } 以上就是在非递归的情况下,处理无限极分类的一个简单示例。在举这个例子的时候,我们首先动手整了个空荡荡的层级结构数组出来,接着找准了那个根节点,把它给塞进了这个层级结构数组里头。然后,我们就像在超市排队结账一样,用一个队列来装那些等待被处理的节点。每当轮到一个节点时,我们就把它从队列里拽出来,塞进层级结构数组这个大篮子里,并且仔仔细细地处理它所有的“孩子”——也就是子节点。最后一步,咱们就像玩接龙游戏一样,把已经处理过的节点从队列里拿出来,然后美滋滋地接着处理下一个排着队的节点,就这么一直玩下去,直到队列里一个节点都不剩,就表示大功告成了! 总结来说,无论是使用递归还是非递归,都可以有效地处理无限极分类。但是,不同的方法适用于不同的场景,我们需要根据实际情况选择合适的方法。
2023-08-24 16:14:06
58
星河万里_t
Golang
...级别等信息,方便进行分类和处理。自定义错误类型不仅提高了错误信息的表达能力,还增强了程序的灵活性和可读性。
2024-11-09 16:13:46
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桃李春风一杯酒
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...划实施更为细化的权限分类管理,以便用户能更清晰地了解应用所需权限的真实用途,并做出明智的决定。 与此同时,专家建议用户及时更新操作系统以获取最新的安全补丁,同时采用可靠的安全软件监测应用行为,防止滥用权限的行为发生。在未来,随着GDPR(欧盟一般数据保护条例)等法规在全球范围内的影响扩大,如何平衡便利性与隐私保护,将成为Android生态系统持续关注并解决的关键课题。 总之,在这个数字化时代,掌握并有效管理Android应用权限不仅关乎个人隐私,也是维护整个移动网络生态安全的重要环节。用户应不断提升信息安全意识,合理授予应用权限,而开发者则需遵循透明、合法、必要的原则来设计和请求权限,共同构建一个更加安全、可信的移动应用环境。
2023-10-10 14:42:10
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...rice);//获取图片地址 String pic = "https:" + skuEle.attr("data-lazy-img").replace("/n9/","/n1/"); System.out.println(pic);//下载图片 String picName = this.httpUtils.getImage(pic); item.setPic(picName);//保存商品数据 this.itemService.save(item); } } } } 分享一下我学习中遇到的问题: 1.爬取数据为null,需要登录京东 看到这段代码应该就明白了吧,就是京东发现并非人为操作,需要登陆账号了。解决办法也很简单,只需要自己模拟浏览器登陆即可 在HttpUttils加上这段,两个方法中的HTTPGet对象都需要设置一下。 //设置请求头模拟浏览器 httpGet.setHeader("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:72.0) Gecko/20100101 Firefox/72.0"); 2.java.lang.NumberFormatException: For input string: "",获取的spu为空串,加上一个前置空串判断即可 解决如下: //获取商品spu String attr = spuEle.attr("data-spu");//判断是否为空串 long spu = Long.parseLong(attr.equals("")?"0":attr); 以上两个bug是我学习遇到的,现已解决,爬取数据如下: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_32161697/article/details/114506244。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-13 10:48:12
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Kibana
...模式、预测未来趋势、分类数据等。通过机器学习算法,自定义聚合函数能够更加智能地处理和分析数据,自动发现潜在的规律和关联,从而支持更复杂的决策过程。在不同应用场景下,机器学习能够帮助企业实现个性化推荐、欺诈检测、资源优化等多种功能,显著提升数据分析的智能化水平。
2024-09-16 16:01:07
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心灵驿站
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...转等复杂处理的验证码图片。例如,在最新的研究中,科研人员尝试将生成对抗网络(GANs)应用于验证码破解与生成,通过训练模型模拟真实用户行为,有效提升了验证码的安全阈值。 近期,一项发表在《计算机安全》期刊的研究揭示了新型动态变形验证码的设计方案,它不仅结合了随机旋转角度的方法,还引入了像素扰动、局部变形等手段,极大地增加了自动破解工具的识别难度。同时,研究人员强调了验证码设计时兼顾用户体验的重要性,提倡使用无障碍设计以方便视障人士及其他特殊群体进行验证。 此外,对于ClearType字体渲染优化问题,微软等公司也在不断探索改进方案,力求在保证验证码安全性的前提下提升显示效果,减少毛边现象,提供更为平滑清晰的文字显示。而在实际应用中,如银行、社交平台等高安全需求场景,则纷纷开始采用多模态验证码,结合图形、语音等多种方式,构建更为立体全面的安全防护体系。 总之,验证码技术的演进充分体现了AI与安全领域的交叉融合,未来将进一步发展为智能、高效且人性化的身份验证机制,持续抵御自动化攻击,保障用户的网络安全。
2023-05-27 09:38:56
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Spark
...种规则将小文件整合或分类,从而减少I/O开销,提升整体性能。 DataSource V2 , DataSource V2是Apache Spark 3.0版本引入的新接口,旨在提供更灵活、高效的读写数据源方式。它允许开发者实现更细粒度的数据分区和读取策略,尤其适用于处理大量小文件场景,可以降低磁盘I/O次数,提高数据读取速度,进而优化Spark的整体性能。 动态资源分配 , 动态资源分配是Apache Spark的一项资源管理特性,可根据当前作业负载动态调整各个Spark应用程序所占用的集群资源(如CPU核心数、内存大小等)。在处理大量小文件等复杂工作负载时,合理运用动态资源分配策略有助于提高系统资源利用率和作业执行效率。
2023-09-19 23:31:34
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清风徐来-t
Ruby
...代码,就像给一堆零件分类整理好一样,不仅能让整个程序看起来条理分明,还方便以后直接拿出来用,省时又省力! 示例代码: ruby module PaymentProcessor def process_payment(amount) puts "Processing payment of ${amount}" end end class Order include PaymentProcessor def initialize(total_amount) @total_amount = total_amount end def checkout process_payment(@total_amount) end end order = Order.new(100) order.checkout 在这个例子中,我们创建了一个名为PaymentProcessor的模块,其中包含一个process_payment方法。然后我们将这个模块包含到Order类中,使得Order类可以调用process_payment方法。这种模块化的设计让我们的代码更加简洁和易于理解。 2. 封装的概念及其在Ruby中的应用 接下来,我们谈谈封装。封装嘛,在面向对象编程里算个挺关键的概念。简单说就是把对象的“私密信息”藏起来,不让外面随便乱动,但可以通过专门设计的一些方法去操作它。就像给你的宝贝东西加了个小锁,别人不能直接打开看或者乱翻,不过你可以用钥匙去管理它。 为什么要进行封装呢?因为封装可以帮助我们保护数据不被外部随意修改,从而减少错误的发生。比如,在我们电商网站上,要是把用户的信用卡信息直接亮出来,那这些重要信息分分钟可能就被拿去乱用啦!通过封装,我们可以确保这些信息只能在安全的环境中被处理。 在Ruby中,我们可以通过定义私有方法和属性来实现封装。让我们来看一个具体的例子。 示例代码: ruby class User attr_reader :name def initialize(name, password) @name = name @password = password end private def password @password end def change_password(new_password) @password = new_password end end user = User.new("Alice", "secret123") puts user.name user.password 这行代码会报错,因为password是私有的 user.change_password("new_secret") 在这个例子中,我们定义了一个User类,其中包含了name和password两个属性。通过attr_reader,我们可以公开访问name属性,但是password属性是私有的,外部无法直接访问。我们需要通过change_password这样的方法来更改密码,这种方式更安全。 3. 模块化设计的实际应用案例 现在,让我们来看看模块化设计在实际项目中的应用。好啦,咱们就拿做个博客系统来说吧!想想看,这个博客要是弄好了,得能让好多人一起用,每个人都能注册账号、登进来写东西。写完的文章呢,其他小伙伴能看到,还能在底下留言评论啥的,就跟咱们平时在社交平台上互动一样热闹!我们可以将这些功能分别放在不同的模块中,以便于管理和维护。 首先,我们可以创建一个Authentication模块来处理用户的登录和登出操作。 示例代码: ruby module Authentication def login(username, password) 登录逻辑 end def logout 登出逻辑 end end class User include Authentication def initialize(username, password) @username = username @password = password end def authenticate(password) password == @password end end user = User.new("admin", "admin123") user.login("admin", "admin123") if user.authenticate("admin123") 在这个例子中,我们将Authentication模块包含到User类中,这样User类就可以使用login和logout方法了。通过这种方式,我们实现了功能的分离,使得代码结构更加清晰。 4. 总结与展望 通过这篇文章,我们探讨了Ruby中的模块化设计与封装的重要性,并通过实际的代码示例展示了如何在项目中应用这些概念。用模块化的方式来写代码,就像搭积木一样,既能让程序变得更靠谱,又能省下很多开发和后期维护的力气,简直是一举两得的好事! 未来,随着软件开发的不断发展,我相信模块化设计和封装的理念将会变得更加重要。嘿,咱们做开发的啊,就得不停地学、不停地练,把这些好习惯给用起来。为啥呢?就为了写出那种既好看又顺手的代码,谁不喜欢看着清爽、跑得飞快的程序呢? 希望这篇文章对你有所帮助!如果你有任何疑问或想法,欢迎随时交流。记住,编程不仅仅是技术的积累,更是一种艺术的创造。让我们一起享受编程的乐趣吧!
2025-03-23 16:13:26
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繁华落尽
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...以处理离散属性样本的分类,C4.5和CART算法则可以处理更加复杂的分类问题,本文重点介绍ID3算法。 1、决策树基本流程 决策树 (decision tree) 是一类常见的机器学习方法。它是对给定的数据集学到一个模型对新示例进行分类的过程。下图所示为一个流程图的决策树,长方形代表判断模块(decision block),椭圆形代表终止模块(terminating block),表示已经得出结论,可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作分支(branch),可以达到另一个判断模块或终止模块。 决策过程是基于树结构来进行决策的。如下图,首先检查邮件域名地址,如果地址为myEmployer.com,则将其分类为“无聊时需要阅读的邮件”。否则,则检查邮件内容里是否包含单词“曲棍球”,如果包含则归类为“需要及时处理的朋友邮件”,如果不包含则归类到“无需阅读的垃圾邮件” 流程图形式的决策树 显然,决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果,例如"需要阅读"或"不需要阅读”。 决策过程中提出的每个判定问题都是对某个属性的"测试",如邮件地址域名为?是否包含“曲棍球”? 每个测试的结果或是导出最终结论,或是导出进一步的判定问题,其考虑范围是在上次决策结果的限定范围之内,例如若邮件地址域名不是myEmployer.com之后再判断是否包含“曲棍球”。 一般的,决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点。根节点包含样本全集;叶节点对应于决策结果,例如“无聊时需要阅读的邮件”。其他每个结点则对应于一个属性测试;每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中。 决策树学习基本算法 显然,决策树的生成是一个递归过程.在决策树基本算法中,有三种情形会导致递归返回: (1)当前结点包含的样本全属于同一类别,无需划分; (2)当前属性集为空,或是所有样本在所有属性上取值相同,无法划分; (3)当前结点包含的样本集合为空,不能划分。 2、划分选择 决策树算法的关键是如何选择最优划分属性。一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的"纯度" (purity)越来越高。 (1)信息增益 信息熵 "信息熵" (information entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标,定义为信息的期望。假定当前样本集合 D 中第 k 类样本所占的比例为 ,则 D 的信息熵定义为: H(D)的值越小,则D的纯度越高。信息增益 一般而言,信息增益越大,则意味着使周属性 来进行划分所获得的"纯度提升"越大。因此,我们可用信息增益来进行决策树的划分属性选择,信息增益越大,属性划分越好。 以西瓜书中表 4.1 中的西瓜数据集 2.0 为例,该数据集包含17个训练样例,用以学习一棵能预测设剖开的是不是好瓜的决策树.显然,。 在决策树学习开始时,根结点包含 D 中的所有样例,其中正例占 ,反例占 信息熵计算为: 我们要计算出当前属性集合{色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感}中每个属性的信息增益。以属性"色泽"为例,它有 3 个可能的取值: {青绿,乌黑,浅自}。若使用该属性对 D 进行划分,则可得到 3 个子集,分别记为:D1 (色泽=青绿), D2 (色泽2=乌黑), D3 (色泽=浅白)。 子集 D1 包含编号为 {1,4,6,10,13,17} 的 6 个样例,其中正例占 p1=3/6 ,反例占p2=3/6; D2 包含编号为 {2,3,7,8, 9,15} 的 6 个样例,其中正例占 p1=4/6 ,反例占p2=2/6; D3 包含编号为 {5,11,12,14,16} 的 5 个样例,其中正例占 p1=1/5 ,反例占p2=4/5; 根据信息熵公式可以计算出用“色泽”划分之后所获得的3个分支点的信息熵为: 根据信息增益公式计算出属性“色泽”的信息增益为(Ent表示信息熵): 类似的,可以计算出其他属性的信息增益: 显然,属性"纹理"的信息增益最大,于是它被选为划分属性。图 4.3 给出了基于"纹理"对根结点进行划分的结果,各分支结点所包含的样例子集显示在结点中。 然后,决策树学习算法将对每个分支结点做进一步划分。以图 4.3 中第一个分支结点( "纹理=清晰" )为例,该结点包含的样例集合 D 1 中有编号为 {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15} 的 9 个样例,可用属性集合为{色泽,根蒂,敲声,脐部 ,触感}。基于 D1计算出各属性的信息增益: "根蒂"、 "脐部"、 "触感" 3 个属性均取得了最大的信息增益,可任选其中之一作为划分属性.类似的,对每个分支结点进行上述操作,最终得到的决策树如圈 4.4 所示。 3、剪枝处理 剪枝 (pruning)是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。决策树剪枝的基本策略有"预剪枝" (prepruning)和"后剪枝 "(post" pruning) [Quinlan, 1993]。 预剪枝是指在决策树生成过程中,对每个结点在划分前先进行估计,若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升,则停止划 分并将当前结点标记为叶结点; 后剪枝则是先从训练集生成一棵完整的决策树,然后自底向上地对非叶结点进行考察,若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能提升,则将该子树替换为叶结点。 往期回顾 ● 带你详细了解机器视觉竞赛—ILSVRC竞赛 ● 到底什么是“机器学习”?机器学习有哪些基本概念?(简单易懂) ● 带你自学Python系列(一):变量和简单数据类型(附思维导图) ● 带你自学Python系列(二):Python列表总结-思维导图 ● 2018年度最强的30个机器学习项目! ● 斯坦福李飞飞高徒Johnson博士论文: 组成式计算机视觉智能(附195页PDF) ● 一文详解计算机视觉的广泛应用:网络压缩、视觉问答、可视化、风格迁移 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Sophia_11/article/details/113355312。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-27 21:53:08
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...cation 截取图片element.screenshot() from selenium import webdriverdriver=webdriver.Chrome()driver.get("http://ui.imdsx.cn/uitester/")driver.maximize_window()将窗口放大driver.execute_script('window.scrollTo(0,0);')执行js的apie=driver.find_element_by_css_selector('i1')e.send_keys(1111)import timetime.sleep(1)e.clear() 清除文本框内内容 转载于:https://www.cnblogs.com/wxcx/p/8934540.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34377065/article/details/94686128。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-03 12:51:11
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Go Gin
...再加几个小抽屉一样,分类更细致了。 示例2:嵌套分组 go package main import ( "github.com/gin-gonic/gin" "net/http" ) func main() { r := gin.Default() // 创建一个主路由组 mainGroup := r.Group("/api") { // 子路由组:用户相关 userGroup := mainGroup.Group("/users") { userGroup.GET("/", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "List all users"}) }) // 获取单个用户信息 userGroup.GET("/:id", func(c gin.Context) { id := c.Param("id") c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "User info", "id": id}) }) } // 子路由组:订单相关 orderGroup := mainGroup.Group("/orders") { orderGroup.POST("/", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "Order created successfully"}) }) orderGroup.GET("/", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "List all orders"}) }) } } r.Run(":8080") } 在这个例子中,我们首先创建了一个 /api 的主路由组,然后在这个主组下面分别创建了 /users 和 /orders 两个子路由组。这样的结构是不是更有条理了?尤其是当你项目变得复杂时,这种分层结构会让你少走很多弯路。 --- 4. 实战技巧 动态前缀与中间件 除了分组之外,Group 还支持动态前缀和中间件绑定。哈哈,这个功能超实用啊!就像是给一帮小伙伴设了个统一的“群规”,所有成员都自动遵守。不过呢,要是哪天你想让某个小组玩点不一样的,比如换个新名字前缀啥的,也能随时调整,特别方便! 示例3:动态前缀与中间件 go package main import ( "github.com/gin-gonic/gin" "net/http" ) func main() { r := gin.Default() // 设置全局中间件 r.Use(func(c gin.Context) { c.Set("auth", "token") c.Next() }) // 创建一个用户组,并绑定中间件 userGroup := r.Group("/v1/users", func(c gin.Context) { token := c.MustGet("auth").(string) if token != "admin" { c.AbortWithStatus(http.StatusUnauthorized) return } }) // 用户注册接口 userGroup.POST("/register", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "User registered successfully"}) }) // 用户登录接口 userGroup.POST("/login", func(c gin.Context) { c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"message": "Login successful"}) }) r.Run(":8080") } 在这个例子中,我们为 /v1/users 组绑定了一个中间件,只有携带正确令牌的请求才能访问该组下的接口。这种方式特别适合处理权限控制问题,避免了重复编写相同逻辑的麻烦。 --- 5. 总结 拥抱清晰的代码 兄弟们,路由分组真的是一项非常实用的技术。它不仅能让我们的代码更加整洁,还能大大提升开发效率。试想一下,如果你接手一个没有任何分组的项目,面对成千上万行杂乱无章的代码,你会不会崩溃? 所以啊,从今天开始,不管你的项目多大,都要养成使用 Group 的好习惯。不管你是弄个小玩意儿,还是搞那种复杂得让人头大的微服务架构,只要分组分得好,就能省不少劲儿,效率蹭蹭往上涨!记住,代码不仅仅是给机器看的,更是给人看的。清晰的代码,就是对同行最大的尊重! 最后,希望这篇文章能帮到你们。如果你们还有什么疑问或者更好的实践方法,欢迎留言交流哦!一起进步,一起成长!
2025-04-10 16:19:55
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青春印记
Beego
...好看的动画或者有趣的图片,让你在等待的时候也不觉得无聊。这样,你就不会因为服务暂时不可用了而感到烦躁了,体验感大大提升! 五、优化与预防服务不可用 预防服务不可用的关键在于资源管理、负载均衡以及监控系统的建立。Beego虽然本身不直接涉及这些问题,但可以通过集成第三方库或服务来实现。 - 资源管理:合理分配和监控CPU、内存、磁盘空间等资源,避免过度消耗导致服务不可用。 - 负载均衡:利用Nginx、HAProxy等工具对流量进行分发,减轻单点压力。 - 监控系统:使用Prometheus、Grafana等工具实时监控应用性能和资源使用情况,及时发现潜在问题。 六、结论 服务不可用是Web应用中不可避免的一部分,但通过使用Beego框架的特性,结合适当的策略和实践,可以有效地识别、诊断和解决这类问题。嘿,兄弟!想做个靠谱的Web应用吗?那可得注意了,你得时刻盯着点,别让你的应用出岔子。得给资源好好规划规划,别让服务器喘不过气来。还有,万一哪天程序出错了,你得有个应对的机制,别让小问题搞大了。这三样,监控、资源管理和错误处理,可是你稳定可靠的三大法宝!别忘了它们,你的应用才能健健康康地跑起来!
2024-10-10 16:02:03
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月影清风
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