前言 从几年前第一个硬盘故障导致参赛的文件丢失之后，我就开始意识到数据安全的重要性，开始用各种云盘做备份，当时还不是百度云一家独大，我们也都没意识到网盘备份是极其不靠谱的行为，直到因为某些不可抗力因素，一夜之间所有网盘都宣布停服，这时才意识到，数据始终是掌握在自己手中才安全可控。 随着数据量增大，我
@RequestBody注解可以用于POST请求接收请求体中的参数，使用方式如下： ``` java @Controller public class IndexController { @PostMapping(value = "/submit", produces = MediaType.APP
最近导导让牛牛改篇论文，牛牛在她的指导下把非线性问题化成了线性。然鹅，化成线性后的模型决策变量和约束条件均达到上百甚至上千个，这让牛牛犯了难，以下方法或许能为这样大规模模型的变量和约束输入提供思路(๑•́₃ •̀๑) 一、问题描述及模型建立 指派问题： 分配\(n\)人去做\(n\)项工作；每人做且
1. 预备知识 1.1 参考椭球 地球表面是一个凸凹不平的表面，而对于地球测量而言，地表是一个无法用数学公式表达的曲面，这样的曲面不能作为测量和制图的基准面。假想一个扁率极小的椭圆，绕地球体短轴旋转所形成的规则椭球体称之为地球椭球体。 地球椭球体与地球形体非常接近，是一个形状规则的数学表面，在其上可
泛型 集合(List,Set) Map 泛型 泛型的本质是参数化类型,即允许在编译时对集合进行类型检查,从而避免安全问题,提高代码的复用性 泛型的具体定义与作用 定义:泛型是一种在编译阶段进行类型检查的机制,它允许在类,方法,接口后通过<> 来声明类型参数.这些参数在编译时会被具体的类型替换.jav
很多时候，我们希望服务程序可以直接运行，或者可以响应一些参数，这时候，混合Windows服务和Windows窗体的程序就排上用场了。要实现同时支持Windows服务和Windows窗体，需要在启动的第一步时判断当前运行环境是否为服务模式，可以从以下几个方面进行判断： 当前用户名称：Environme
HumanEval 是一个用于评估大型语言模型 (LLM) 在代码生成任务中的参考基准，因为它使得对紧凑的函数级代码片段的评估变得容易。然而，关于其在评估 LLM 编程能力方面的有效性越来越多的担忧，主要问题是HumanEval 中的任务太简单，可能不能代表真实世界的编程任务。相比于 HumanEv
如何使用代理方式打开网页 在 playwright.chromium.launch() 中传入 proxy 参数即可，示例代码如下： 1、同步写法： 1 from playwright.sync_api import sync_playwright 2 3 proxy = {'server':
场景： kettle中http post步骤如何发送http请求且传递body参数？ 解决方案： http post步骤中直接设置Request entity field字段即可。 1、手边没有现成的post接口，索性用python搭建一个简单的接口，关键代码如下（安装python环境略）： fro
API接口都是提供给第三方服务/客户端调用，所有请求地址以及请求参数都是暴露给用户的。 每次请求一个HTTP请求，用户都可以通过F12,或者抓包工具看到请求的URL链接，然后copy出来。这样是非常不安全的，有人可能会恶意的刷我们的接口，那这时该怎么办呢？ 增加一个全局过滤器 获取客户端的IP 限制
官方文档 本篇文档只讲解vue3中如何使用，vue2的可以参考下官方文档 安装插件 @antv/x6-vue-shape 添加vue组件 既然使用vue节点，那么我们就需要准备一个vue的组件，这个组件就是节点的一些样式，根据你们的ui自行写代码即可 节点名称
背景 在flask web中我们通常需要一个traceid作为调用参数传递给全链路各个调用函数 需要针对一次请求创建一个唯一的traceid：这里用uuid去简化代替 我们需要保证traceid不被污染，在每个请求期间存在，在请求结束销毁且线程独立：这里通过flask中的g对象来存储线程内的数据 由
0. 写在前面：进程和线程 博文参考： Python的并行（持续更新）_python 并行-CSDN博客 《Python并行编程 中文版》 一些相关概念请见上一篇博文。 1. 在Python中使用线程 1.1 多线程简介 线程是独立的处理流程，可以和系统的其他线程并行或并发地执行。 多线程可以共享数
前言 在现代应用开发中，确保API的安全性和可靠性至关重要。 面向切面编程（AOP）通过将横切关注点（如验证、日志记录、异常处理）与核心业务逻辑分离，极大地提升了代码的模块化和可维护性。 在ASP.NET Core中，利用ActionFilterAttribute可以方便地实现AOP的理念，能够以简
1、A接口中的单个参数提取，之后用于其他接口 a. 在需要提取字段的接口上右击添加 后置处理器 json extractor b. 填写json提取器的数据 1.名称：随便填写，方便自己记录信息，必传 2.apply to: 应用范围，使用默认的即可（仅对当前元件生效） 3.variable nam
腾讯开源的号称云原生标准的一站式微服务管理框架 Femas，具体参看 腾讯云开源业界首个云原生标准的一站式微服务管理框架 Femas ，从Femas 的开源协议来看，商业应用是需要获得商业许可的。 https://github.com/polarismesh/femas/blob/develop/L
.NET 平台上的green thread 异步模型实验结果最近出来了，具体参见：https://github.com/dotnet/runtimelab/issues/2398 ，实验结果总结一下就是在.NET和 ASP.NET Core中实现Green Thread是可行的。Green Thre
通过vmstat分析性能 如上图所示，我们在命令vmstat后面添加了两个参数，1表示间隔一秒获取一次，10表示总共获取10次 我们一列一列数据来看： r：代表目前实际运行的指令队列，很高表示CPU很繁忙通常会CPU使用率过高 这个数据如果高于服务器CPU核数就可能出现瓶颈（需要结合后五列CPU使用
1. 函数的调用约定 ARM32 参数1-4 放入r0-r3 剩下的入栈，函数返回值放入r0 ARM64 参数1-8 放入X0-X7 剩下的入栈，函数返回值放入X0 （浮点数是放入 Dn 或 Sn） 2. ARM 指令的 堆栈平衡 var_4 = -4 ; IDA 生成的变量信息，方便阅读用 STM
ChatGPT的泛用性极高，上知天文，下通地理，参考古今，博稽中外，几乎无所不知，无所不晓。但如果涉及垂直领域的专业知识点，ChatGPT难免也会有语焉不详，闪烁其词的毛病，本次我们将特定领域的学习材料“喂”给ChatGPT，让它“学习”后再来回答专业问题。 专业领域语料问题 所谓专业领域语料问题，
