本地生成 sshkey 打开git命令工具cd ~/.ssh ssh-keygen -t rsa -C "实际的eamil地址" ··· // 一路回车，出现以下则说明成功 Your identification has been saved in C:\Users\Administrator/.s
chatGPT NLP技术，通过统计的手段模拟出更正确的答案。 他与以前的NLP不一样，他有上下文语义，他能够模拟场景，能够总结很多文章信息。 因此对于谷歌等搜索引擎就很有攻击性了，因为chatGPT能够自己做总结，有上下文语义等。再也不用看csdn哪些破文章抄来抄去浪费时间。还有就是对于问题的总结
本文从源码入手分析，深入探讨 Java SPI 的特性、原理，以及在一些比较经典领域的应用。
本文从零开始介绍了游戏推荐项目的发展历程，阐述了大型项目建设中遇到的业务与架构问题以及开发工程师们的解决方案，描绘了游戏推荐项目的特点以及业务发展方向，有着较好的参考与借鉴意义。
本文主要介绍vivo商城库存系统发展历程、架构设计思路以及应对业务场景的实践。
本文详细的记录了一次0点接口严重超时的问题排查经历。本文以作者自身视角极具代入感的描绘了从问题定位到具体的问题排查过程，并通过根因分析并最终解决问题。整个过程需要清晰的问题排查思路和丰富的问题处理经验，也离不开公司强大的调用链、和全方位的系统监控等基础设施。
重点介绍了Redis的LRU与LFU算法实现，并分析总结了两种算法的实现效果以及存在的问题。
跨域推荐旨在利用从其它相关源域收集的用户-物品交互信息以提升目标域的推荐质量。传统的跨域推荐方法常常基于嵌入和映射（Embedding and Mapping，EMCDR） 的思路，这种方法在进行对齐操作之前，各领域需要先通过预训练以独立地得到用户/物品的embeddings。因此，有偏的（biased） 预训练表征将无可避免地包含领域特有的（domain-specific） 信息，从而会导致对跨
在某些时候我们需要读写的进程可能存在虚拟内存保护机制，在该机制下用户的`CR3`以及`MDL`读写将直接失效，从而导致无法读取到正确的数据，本章我们将继续研究如何实现物理级别的寻址读写。首先，驱动中的物理页读写是指在驱动中直接读写物理内存页（而不是虚拟内存页）。这种方式的优点是它能够更快地访问内存，因为它避免了虚拟内存管理的开销，通过直接读写物理内存，驱动程序可以绕过虚拟内存的保护机制，获得对系统
C++ STL 标准模板库提供了丰富的容器和算法，这些模板可以灵活组合使用，以满足不同场景下的需求。本章内容将对前面学习的知识进行总结，并重点讲解如何灵活使用STL中的vector和map容器，以及如何结合不同的算法进行组合。通过灵活组合使用这些容器和算法，能够满足不同场景下的需求，实现高效的数据处理和操作。STL的设计思想是将数据结构和算法进行分离，使得开发者能够更加专注于解决问题，提高了代码的
在笔者前几篇文章中我们一直在探讨如何利用`Metasploit`这个渗透工具生成`ShellCode`以及如何将ShellCode注入到特定进程内，本章我们将自己实现一个正向`ShellCode`Shell，当进程被注入后，则我们可以通过利用NC等工具连接到被注入进程内，并以对方的权限及身份执行命令，该功能有利于于Shell的隐藏。本章的内容其原理与`《运用C语言编写ShellCode代码》`中所
RDTSC时钟检测同样可实现反调试检测，使用时钟检测方法是利用`rdtsc`汇编指令，它返回至系统重新启动以来的时钟数，并且将其作为一个64位的值存入`EDX:EAX`寄存器中，通过运行两次`rdstc`指令，然后计算出他们之间的差值，即可判定对方是否在调试我们的程序。
Desc. 给定一棵 \(N\) 个节点无根树，找出满足以下条件的集合 \(S\) 的数量： \(S \subseteq \{1,\dots,n\}\)； \(S\) 的导出子图联通； \(\displaystyle\prod_{v \in S} a_v \leqslant M\)。 Sol. 点分
外观模式是一种结构型设计模式，它提供了一个简化的接口，用于访问系统中的一组相关接口，以隐藏系统的复杂性。外观模式的主要目标是简化客户端与子系统之间的交互，同时降低了系统的耦合度。它允许客户端通过一个统一的入口点来与系统进行通信，而不需要了解系统内部的具体细节和复杂性
代理模式是一种结构型设计模式，它允许一个对象（代理）充当另一个对象的接口，以控制对该对象的访问。代理模式通常用于控制对真实对象的访问，以实现一些额外的功能，例如延迟加载、权限控制、日志记录等。这种模式属于结构型设计模式，因为它关注对象之间的组合，以形成更大的结构。
摘要：本文主要讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 三十.图像预处理之图像去雾详解（ACE算法和暗通道先验去雾算法）丨【拜托了，物联网！】》，作者：eastmount 。 一.图像去雾 随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城
本文根据开发过程的不同位置的开发环境、代码特征以及检测工具能力的差异，提出了需要因地制宜地部署检查工具，形成递进的三层代码安全防御体系。
Sermant的动态配置模型不仅可以实现了微服务的动态治理，还可以提高配置的可维护性以及可读性，帮助用户更方便地进行微服务治理和运维操作。
-source 1.5 中不支持静态接口方法调用 (请使用 -source 8 或更高版本以启用静态接口方法调用) File -> Project Structure File -> Settings -> Build -> Compiler -> Java Compiler
目录症状数据创建节点附学习 电子病历中，患者主诉对应的相关检查，得出的诊断以及最后的用药情况。症状一般可以从主诉中提取。 症状数据 symptom_data.csv CSV 中，没有直接一行一个症状，主要想后面将 症状 => 疾病 做关联，最后会在一个 Excel 中表达 所以每行实际对应一个症病，
