经过上传客户要求主副表迁出，又提出可以将某张表的数据导出excel，听着很简单，实际看数据表发现上万条数据，并且需要关联表查询相关字段，导出的表格才可以被客户看明白。 要是使用office包目前后台内存耗尽，被迫停止运行，所以想要突破百万条数据导出需要另辟它路。所以就是使用了导出CSV并非excel
最近使用 STM32 测试了一下 lwip 和 esp8266 的网络连接问题，使用 RTThread 的自动网卡时，发现不能很好的自动切换默认网卡，不能满足需求，所以自己简单的改了一下。 一、准备材料 MCU：STM32F103ZT6 RTThread：5.0.2 工具：RTThread stud
如何应用 matrix3d 映射变幻 先上 demo 记得是在 2015 看到过的一个 html5 演示效果， 很惊艳 当时没明白如何实现，现在我会了，做一个类似的： 又弄了一个拖动的 demo 我数学真的很差 “你好老师！学这个矩阵具体有什么用？” 老师喝着水貌似想了一会儿回答：“考试用”.. 这
网络爬虫技术，早在万维网诞生的时候，就已经出现了，今天我们就一起来揭开它神秘的面纱！ 一、摘要 说起网络爬虫，相信大家都不陌生，又俗称网络机器人，指的是程序按照一定的规则，从互联网上抓取网页，然后从中获取有价值的数据，随便在网上搜索一下，排在前面基本都是 pyhton 教程介绍。 的确，pyhton
一：背景 1. 讲故事 在dump分析的过程中经常会看到很多线程卡在Monitor.Wait方法上，曾经也有不少人问我为什么用 !syncblk 看不到 Monitor.Wait 上的锁信息，刚好昨天有时间我就来研究一下。 二：Monitor.Wait 底层怎么玩的 1. 案例演示 为了方便讲述，先
哈喽，我是小码，半年多没更新了，这段时间换了新工作，工作也很忙。后续会尽量多写点，坚持确实是一件很难，很酷的事情。最近在公司负责开发商品有关的开发，商品包含类型、款式等属性，而类型可能有一级类型、二级类型甚至是三级类型，针对这种多级分类，这就就不好使用简单的查询了。之前也写了一篇文章，Java递归实
之前还写了个文档打算给老板看的，但随后跟老板口头提了下老板就很支持，这个就用不上了，存档下吧（内容自己写的，ai帮加工了下） 公司知识共享计划 销售人员 获取和添加材料：销售人员需要能够方便地获取公司的产品资料和市场推广材料，以便更好地向客户介绍和销售产品。 设计人员 素材存档：设计人员应负责将设计
1.简介 在日常工作和学习中，自动化测试的时候：在加载页面时，可能页面出现很多不是很重要或者不是我们所关注的，这个时候我们就可以选择不加载这些内容，以提高页面加载速度，节省资源。例如：可能页面上图片比较多，而我们又不关心图片内容。那么，在加载页面时，可以选择不加载图片，以提高页面加载速度。这里我们主
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 声音事件的分类精度与特征提取有很强的关系。本文将深度特征用于环境声音分类（ESC）问题。深层特征是通过使用新开发的卷积神经网络（CNN）模型的全连接层来提取的，该模型通过频谱图图像以端到端的方式进行训练。
对于堆溢出，有很多漏洞可以和它打配合，可以说是堆里面很常见的漏洞，常见的有off_by_null,House系列（后续学习到了会继续更新这个系列），unlink，等等。 今天来看一个，堆溢出修改指针，导致libc泄露以及通过指针来修改got表的题目。 题目连接我放下面了，对堆有兴趣的可以去看看✔
前言 这篇为什么是编码规范检查呢？因为这是一个很重要的环节，一个好的编码规范可以让代码更加清晰易读，在官方的 VUE-CLI 也是有着很好的编码规范的，所以我也要加入这个环节。 其实不管在哪个项目中，编码规范都是很重要的，像我们平日里的项目开发当中，我们也会使用 ESLint 来进行代码规范检查。
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 咳嗽检测是一种很有前途的检测呼吸道疾病各种病理严重程度的技术。自动咳嗽检测系统的开发将成为早期诊断的最佳跟踪工具。长期以患者为中心的远程咳嗽严重程度监测将改变医疗基础设施的游戏规则，因为在过去几十年中，远
操作系统 ：CentOS 7.6_x64 opensips版本： 2.4.9 python版本：2.7.5 python作为脚本语言，使用起来很方便，查了下opensips的文档，支持使用python脚本写逻辑代码。今天整理下CentOS7环境下opensips2.4.9的python模块笔记及使用
接上一篇,https://www.cnblogs.com/vipwan/p/18129361 借助Aspire中新增的Microsoft.Extensions.ServiceDiscovery库,我们可以很容易的做到服务发现,那么服务节点的熔断限流以及重试等弹性机制.NET是怎么处理的呢? 比如下图
对应于其强大的能力，大语言模型 (LLM) 需要强大的算力支撑，而个人计算机上很难满足这一需求。因此，我们别无选择，只能将它们部署至由本地或云端托管的性能强大的定制 AI 服务器上。 为何需要将 LLM 推理本地化 如果我们可以在典配个人计算机上运行最先进的开源 LLM 会如何？好处简直太多了: 增
昨天写的文章《Windows Server上部署IoTDB集群》，Windows下的IoTDB是控制台程序，打开窗口后，很容易被别人给关掉，因此考虑做成Windows服务，nssm正是解决该问题的利器。 1.下载nssm：http://www.nssm.cc/download 查看官网提示，如果是w
这一题有点蛋疼，比较难顶 看了别人的write up 也很难get到解题思路，感觉必须要拿到源码进行审计才能解 大佬们猜后端是这么写的 select $_POST['query'] || flag from Flag; 这里使用或来拼接字段名称 那么输入*,1, 用1 || flag得到1，这样拼接
1. 这一题下载下来是个jar文件，感觉很android关系不大，但还是放在了mobile这个分类下了 2. 直接java jar运行，提示需要输入密码 # java -jar 169e139f152e45d5ae634223fe53e6be.jar Enter password: 1234 Inc
map 可以当作特殊的数组来使用，在数组开不下，或者数组下标不是整数的时候使用 map 就很方便，比如统计字符串的出现个数，统计 int 范围内的数的出现次数等等。 映射是指两个集合之间的元素的相互对应关系。就是一个元素对应另外一个元素。 打个比方说有一个姓名的集合 { " T o m " , "
