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全部分类数据库前端云计算

拖拽宫格vue-grid-layout详细应用及案例

[toc] # 1、前言 vue-grid-layout是一个适用于vue的拖拽栅格布局库，功能齐全，适用于拖拽+高度/宽度自由调节的布局需求。本文将讲述一些常用参数和事件，以及做一个同步拖拽的Demo。效果动态图如下： ![vue-grid-layout](https://img2023.cnbl

钥匙环服务，打造无缝的跨设备登录体验

近些年来，随着手机技术迭代更新越来越快，用户更换手机的周期也在缩短，在这样的背景下，开发者不得不面临以下问题：同一开发者旗下常常有多个安卓应用和多形态应用（快应用和Web应用），用户更换一个新的设备（手机或平板）后，在新设备上登录各应用时每次都需要重复输入帐号和密码，导致用户在登录阶段流失率增加，

用户订阅付费如何拆解分析？看这篇就够了

会员制的订阅付费在影音娱乐行业中已相当普及，近几年，不少游戏厂商也开始尝试订阅收费模式。在分析具体的用户订阅偏好以及订阅付费模式带来的增长效果时，我们常常会有这些疑问：如何从用户的整体付费行为中具体拆解订阅付费事件并分析？想要了解当前应用内用户的整体订阅概况？订阅用户和非订阅用户在留存与付费偏

HarmonyOS SDK开放能力，服务鸿蒙生态建设，打造优质应用体验

华为开发者大会2023（HDC.Together）于8月4日至6日在东莞松山湖举行，在HarmonyOS端云开放能力技术分论坛上，华为为广大开发者们介绍了HarmonyOS SDK开放能力在基础开发架构、功能特性等方面的变化之处，通过将常见的通用能力全局化，关键技术底层化，为开发者提供更加低成本、高

设计模式学习（四）：建造者模式

设计模式学习（四）：建造者模式作者：Grey 原文地址：博客园：设计模式学习（四）：建造者模式 CSDN：设计模式学习（四）：建造者模式建造者模式建造者模式是创建型模式。我们在对一个实体类进行属性的 get 或 set 的时候，可以通过封装一些常用的构造方法来简化实体类的构造。比如 Ef

设计模式学习（十一）：组合模式

设计模式学习（十一）：组合模式作者：Grey 原文地址：博客园：设计模式学习（十一）：组合模式 CSDN：设计模式学习（十一）：组合模式组合模式组合模式是一种结构型模式。组合模式中，最常用的一个用法就是目录层级的遍历，话不多说，直接上代码，主方法中 public class Main {

Azure Storage 系列（八）存储类型细化分类说明

一，引言 Azure 存储账户功能经过官方改进迭代后，在创建的时候，存储账户的类型被分为两大类： 1）general-purpose v2 account（标准常规用途v2） Blob 存储，队列存储，表存储，Azure File存储 2）Premium 1，Blob 存储：包含块存储 & 追加存

广告流量反作弊风控中的模型应用

商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。

vivo 游戏黑产反作弊实践

本文首先通过分析vivo渠道服游戏黑产的获利点，说明vivo游戏需要关注的黑产问题，然后通过分析黑产常见的作弊特征，并结合实际对抗案例，阐述vivo游戏业务安全防控体系。

Java 中for循环和foreach循环哪个更快？

摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园发布。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。前言在Java编程中，循环结构是程序员常用的控制流程，而for循环和foreach循环是其中比较常见的两种形式。关于它们哪一个更快的讨论一直存在。本文旨在探究Java

图数据挖掘：幂律分布和无标度网络

我们发现，现实世界许多网络的节点度分布与幂函数乘正比。事实上，航空网络的度分布常常满足幂律分布；而高速公路网络的度分布则常常满足泊松分布（指数族分布的一种），其均值为平均度。幂律分布就是一种典型的重尾分布（就像我们前面所展示的节点度高度倾斜）。但需要注意的是，正态分布和指数分布不是重尾分布。

Python：global、local与nonlocal变量

声明在函数内的变量拥有一个local scope（局部作用域，即在函数内），我们将这类变量称为local（局部）变量。声明在函数之外的变量，也即它们都在gobal scope（全局作用域）中，我们将它们global（全局）变量。nonlocal变量常用在局部嵌套函数中将外层函数中的自由变量绑定到内层函数作用域。

跨域推荐：嵌入映射、联合训练和解耦表征

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

Linux：进程模型和进程管理

在Linux系统中，执行一个程序或命令就可以触发一个进程，系统会给予这个进程一个ID，称为PID，同时根据触发这个进程的用户与相关属性关系，基于这个PID一组有效的权限设置。举个常见的例子，我们要操作系统的时候通常是利用ssh连接程序或直接在主机上登录，然后获取shell。默认的shell是bash，对应的路径为/bin/bash，那么同时间的每个人登录都是执行/bin/bash，不过每个人获取的

联邦学习：联邦场景下的域泛化

然而，目前大多数域泛化方法需要将不同领域的数据进行集中收集。然而在现实场景下，由于隐私性的考虑，数据常常是分布式收集的。因此我们需要考虑联邦域泛化（federated domain generalization, FedDG）方法。这里需要注意的是，传统的域泛化方法常常要求直接对齐表征或操作数据，这在联邦场景下是违反数据隐私性的。此外对于跨域的联邦学习，由于客户端异构的数据分布/领域漂移（如不同的

驱动开发：内核监视LoadImage映像回调

在笔者上一篇文章`《驱动开发：内核注册并监控对象回调》`介绍了如何运用`ObRegisterCallbacks`注册`进程与线程`回调，并通过该回调实现了`拦截`指定进行运行的效果，本章`LyShark`将带大家继续探索一个新的回调注册函数，`PsSetLoadImageNotifyRoutine`常用于注册`LoadImage`映像监视，当有模块被系统加载时则可以第一时间获取到加载模块信息，需要

驱动开发：内核实现进程汇编与反汇编

在笔者上一篇文章`《驱动开发：内核MDL读写进程内存》`简单介绍了如何通过MDL映射的方式实现进程读写操作，本章将通过如上案例实现远程进程反汇编功能，此类功能也是ARK工具中最常见的功能之一，通常此类功能的实现分为两部分，内核部分只负责读写字节集，应用层部分则配合反汇编引擎对字节集进行解码，此处我们将运用`capstone`引擎实现这个功能。

驱动开发：内核解析内存四级页表

关于内存管理和分页模式，不同的操作系统和体系结构可能会有略微不同的实现方式。9-9-9-9-12的分页模式是一种常见的分页方案，其中物理地址被分成四级页表：PXE（Page Directory Pointer Table Entry）、PPE（Page Directory Entry）、PDE（Page Table Entry）和PTE（Page Table Entry）。这种分页模式可以支持大量

驱动开发：应用DeviceIoContro模板精讲

在笔者上一篇文章`《驱动开发：应用DeviceIoContro开发模板》`简单为大家介绍了如何使用`DeviceIoContro`模板快速创建一个驱动开发通信案例，但是该案例过于简单也无法独立加载运行，本章将继续延申这个知识点，通过封装一套标准通用模板来实现驱动通信中的常用传递方式，这其中包括了如何传递字符串，传递整数，传递数组，传递结构体等方法。可以说如果你能掌握本章模板精讲的内容基本上市面上的

9.1 C++ STL 排序、算数与集合

C++ STL（Standard Template Library）是C++标准库中的一个重要组成部分，提供了丰富的模板函数和容器，用于处理各种数据结构和算法。在STL中，排序、算数和集合算法是常用的功能，可以帮助我们对数据进行排序、统计、查找以及集合操作等。STL提供的这些算法，能够满足各种数据处理和分析的需求。通过灵活使用这些算法，我们可以高效地对数据进行排序、查找和聚合操作，提高代码的性能和

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