在MySQL中有一个UUID () 函数，通常用UUID做唯一标识，需要在数据库中进行存储。使用此函数可以让MySQL生成一个UUID值，并以VARCHAR(36)类型的可读形式返回。...，由5个十六进制数字组成的utf8字符串表示，我们以图1中的UUID值为例： 432a4ec8-3642-11e9-805a-0050568238b5，每对字符实际上是一个在00-FF范围内的十六进制数...我们可以验证，如图2 图2 因为UUID是不连续的随机数，所以insert操作是随机的，数据被离散存储，造成innodb频繁的页分裂，使得insert的操作十分低效。...也许在某些应用程序中，文本形式仍然是必需的。那么我们可以使用虚拟列（MySQL5.7的新特性，虚拟列不占用存储空间）来存放文本形式的UUID。 然后，还有如何巧妙地重新排列二进制形式的字节的问题。...我们在之前的问题二中已经了解到，MySQL的UUID()使用version1，最左边三个以破折号分隔的组是8字节的时间戳，最左边的第一组是时间戳的低四个字节; 第二组是中间两个字节时间戳，第三组是两个字节的高位时间戳
感谢朋友们的提醒，之前的按需转置案例文件有错，现已经更新。 今天我们来聊下如何在Power Query中进行类似Excel中通配符的查找。...例： 在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"a"开头的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符a*来查找。...在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"b"结尾的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符*a来查找。...List.Select(源,eachText.EndsWith(_,"b")) ={"b","ab"} 解释：在筛选条件的时候，以Text.EndsWith作为结尾关键词查找，类似于之前是"*"。...在{"a","b","ab","abc"}列表中查找以"b"为中间的数据。也就是类似我们在Excel中使用通配符*b*来查找。
当前的最佳实践建议通过“授权码流”这一方式来获取访问令牌: 授权码流是一个两步流程，首先从用户那里收集一个授权许可——授权码，然后应用程序在后台通道中用授权码交换访问令牌。...跨站脚本(XSS) 跨站脚本(XSS)漏洞允许攻击者将恶意的客户端代码注入到一个本来受信任的网站中。例如，如果用户输入生成的输出没有被适当清理，web应用程序的任何地方都可能存在漏洞。...此外，由于会话存储不在选项卡之间共享，攻击者无法从另一个选项卡(或窗口)读取令牌，这减少了XSS攻击的影响。 在实践中，使用sessionStorage存储令牌的主要安全问题是XSS。...最佳实践建议在内存中存储令牌时将其保存在闭包中。例如，您可以定义一个单独的方法来使用令牌调用API。它不会向主应用程序(主线程)透露令牌。...令牌处理程序模式 在JavaScript客户端中为OAuth提供最佳实践原则的设计模式是令牌处理程序模式。
Shopify 是国外的一个允许客户自由搭建商城的 nocode 产品，工程师 Cathryn Griffiths 分享了他在 Shopify 中实用 React Server Component...的最佳实践。...这篇文章将着重讨论工程师在构建 Hydrogen 时候发现的 RSC 最佳实践，不光是对个人的，也是对团队的。希望能让读者们更加理解如何在 RSC 应用中编写组件，减少你的无效时间。...在少数情况下选择客户端组件 RSC 应用程序中的大多数组件应该是服务器组件，因此在确定是否需要客户端组件时，需要仔细分析用例。...搞定，你可以在最终的 Stackblitz 代码示例 中查看这个时事通讯注册组件。 产品常见问题组件 在下一个示例中，我们将产品常见问题部分添加到产品页面。
，验证用户输入的密码与存储的哈希密码是否匹配。...HTTPS协议通过对网络数据包进行加密，防止了中间人攻击，从而保护了JWT的安全性。4. 客户端存储方式应避免在客户端直接存储JWT的明文。...可以将JWT存储在浏览器的本地存储（localStorage）或者会话存储（sessionStorage）中，但这种方式存在一定的风险。...更好的方式是将JWT存储在HTTP - Only的Cookie中，这样可以防止JavaScript脚本直接访问JWT，从而降低了XSS（跨站脚本攻击）的风险。四、JWT的刷新机制1....只有在请求头中携带有效的JWT时，用户才能获取自己的基本信息。总结在Node.js开发中使用JWT时，遵循这些最佳实践可以确保系统的安全性、高效性以及良好的用户体验。
示例： 在源字符串“You may be out of my sight, but never out of my mind.”中查找“my”的个数。...输出：匹配个数为2 三种方法： 1.通过String的indexOf方法 2. 通过正则表达式 3....执行匹配所涉及的所有状态都驻留在匹配器中，所以多个匹配器可以共享同一模式。...完整代码： import java.util.Arrays; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; /** * 在字符串中查找匹配的子字符串...} System.out.println("匹配个数为" + count); //结果输出 } //方法3、通过split方法，但此方法需考虑子字符串是否是在末尾，若在末尾则不需要
Flow的最佳实践。...在Activity层面上消费主题更新是更好的，因为所有来自其他Fragment的更新都可以被安全地观察到。 让我们在ViewModel中获取主题更新。...储存库 存储库层保持不变，因为我们已经在返回Flow。...这个想法是要有一个带有过滤列表的搜索栏。每当用户在搜索栏中输入一些东西时，列表就会被搜索栏中的文本过滤掉。这是通过在channel中保存文本值和观察通过该channel的流量变化来实现的。...最后，它看起来会是这样的。 img 我们将在Fragment里有一个EditText。每当文本被更新时，我们将把它发送到存储在ViewModel中的channel。
作者简介 刘洋，1号店搜索部算法工程师，机器学习的爱好者和实践者。上海大学博士，在语义分析、知识发现有深入研究。 电子商务通过服务和商品给用户带来极致体验。...有的时候多一个词、少一个词都可能导致是不匹配的。例如这两组商品，同样是因为“有机”这个词，上面一组商品是匹配的，下面的黑豆和有机黑豆缺是不匹配的。...规则匹配每次都要去分析，两个商品信息中，匹配的有哪些，不匹配的有哪些，用什么规则可以进行区别。 优点：易于干预，匹配错误的Case易于调整。...这些特征能很好的描述这些数据，利用它们建立的模型在未知数据上的表现性能可以接近最佳性能。...对每轮训练使用的正负样本顺序都进行了shuffle。 确保训练充分。每轮训练后模型在训练集、测试集上的评价指标进行输出。 纯数据驱动的商品匹配优化（1）——线性项部分去除 ?
Part 里会有很多小文件，有一些是元信息，比如索引信息，帮助用户快速查找数据。...所有这些文件，包括元信息、索引信息，都会共同帮助用户快速地在不同文件之间去做跳转或者查找。...需要注意的是以上测试中对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问，这种方式只有数据是存储在对象存储上，元数据还是在本地磁盘。...每一个 ES 节点可以分配不同的角色，比如存热数据、温数据、冷数据等，用户需要准备不同机型的节点来匹配不同角色的需求。 Step 2：挂载 JuiceFS 文件系统。...有了进一步成功实践后，会分享出来。 相关阅读： JuiceFS 在携程海量冷数据场景下的实践 Shopee x JuiceFS: ClickHouse 冷热数据分离存储架构与实践
热点数据的实时缓存（比如feed，数据库、缓存同时写） 3. 热点列表数据缓存（首页、热门话题等） 4. counter（计数器，大多是用缓存实现的） 5.
本篇文章来自 JuiceFS 某自动驾驶行业客户的架构实践，在百亿规模小文件训练场景下进行了一系列成功的探索，希望能为相关行业的应用带来一些参考和启发。...在存储系统选型中，对象存储是能够承载百亿规模文件的，但是缺少原生目录支持、缺少完整 POSIX 语义支持、元数据性能弱这三方面的问题让对象存储并不适合海量小文件训练场景。...虽然在 TensorFlow 中支持将多个小文件合并成大文件的 TFRecord 格式来降低训练过程中对存储系统的元数据负载压力，但是在自动驾驶领域，这种方案降低了数据集随机取样的精度，而且其它训练框架...（如 PyTorch）也不兼容，造成很多不便。...多机房的数据同步与管理 在这个实践案例中，客户有两个 IDC，相距上千公里，训练任务也会被分配到两个 IDC 中，因此数据集也需要在两个 IDC 中被访问。
4 本地集成测试中使用内存数据库 Spring batch在运行时需要数据库支持，因为它需要在数据库中建立一套schema来存储job和step运行的统计信息。...而在本地集成测试中我们可以借助Spring batch提供的内存Repository来存储Spring batch的任务执行信息，这样既避免了在本地配置一个数据库，又可以加快job的执行。...通常我们会为每个job都实现一个JobExecutionListener，在afterJob操作中我们输出job的执行信息，包括执行时间、job参数、退出代码、执行的step以及每个step的详细信息。...来实现Job flow 在Job执行过程中不一定都是顺序执行的，我们经常需要根据某个job的输出数据或执行结果来决定下一步的走向。...在使用的过程中我们仍需要坚持总结一些最佳实践，从而能够交付高质量的可维护的批处理应用，满足企业级应用的苛刻要求。 ---- ----
今天我们将结合携程业务应用案例聊聊如何把这些模型落地在旅游场景中的，同时结合旅游场景做相应的模型改进。 问题匹配模型是机器人进行交互的基础模型，对匹配率的要求较高。...非交互的语义匹配模型以双向 LSTM为例，句子的特征向量可以利用双向 LSTM的最终输出作为表征向量，也可以利用自注意机制来表征，如下图所示。...上图所示是直接利用双向 LSTM的输出拼接成句子向量，自注意机制则利用加权方法计算句子的向量。在实验中我们发现采用自注意机制的模型效果往往优于传统的做法。...在 QA中我们常用的是 point-wise和 pair-wise，如下图所示。...在这种交互操作中，注意力层的输入包含两个文本的信息，使得标准问题的表示中包含用户问题的上下文信息，如下图所示。改进的注意力模型能够在一定程度上缓解基础 QA模型在语义表示和特征提取中的不足。
在大模型技术的快速演进中也暴露了若干挑战。...本文围绕了大模型训练的存储场景，分享TStor CSP作为腾讯内外部大模型训练场景的存储底座的心得和最佳实践。...而在TStor CSP所支持的案例中，对于175B参数的大模型，其CheckPoint文件总大小为2TB，TStor CSP文件存储可以在30秒完成CheckPoint文件的写入，顺利地满足了业务的需求...在大模型系统中同样如此，存储系统的IO中断或数据丢失会直接影响模型训练效果，严重者会导致近几个epoch任务需要推倒重做，大大影响了业务效率。...TStor CSP会周期性的检测集群中节点之间的网络丢包情况，及时处理。 【图2. 丢包告警】 慢盘检测 慢盘指的是在存储节点中某些磁盘介质性能较低，读写速度慢。
本文将以集成测试为主题，分析其在软件开发过程中的作用，分享一些实践原则，以及一个具体的案例，帮助大家理解并有效运用集成测试。 1....集成测试的定义 在分层测试策略中，集成测试位于单元测试之后，系统测试之前。单元测试关注的是单一组件或模块的功能，而集成测试则关注这些组件或模块如何协同工作。...再测试原则中，我们系统底层的测试尽可能快，所以单元测试不应该涉及太多模块和外部依赖环境，可以把这类测试用例交给集成测试。 3....集成测试的最佳实践 以下是一些实施集成测试的最佳实践： 明确测试的边界：明确哪些是集成测试的范畴，哪些是单元测试或系统测试的范畴。 自动化测试：自动化测试可以降低测试的人力成本，提高效率。...结论 总的来说，集成测试是软件测试中的关键环节，能够有效发现和修复组件间的问题。通过实现自动化、持续集成，以及合理的代码管理，我们可以使集成测试变得更为高效和易于维护。
1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 的训练策略，然后再描述如何在下游目标检测任务中微调从而大幅提升经典检测模型的性能。...3 高性能预训练模型 在目标检测任务上的表现 本节探讨高性能预训练模型在目标检测任务上的表现。本实验主要使用 COCO 2017 数据集在 Faster R-CNN FPN 1x 上进行。...，为了保证实验的公平性，我们在实验中设置了随机种子 (Seed=0)，全部实验均在 8 x V100上进行，batch size = 16(8×2)。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
做完了以后，简单的跑了下， 发现输出符合预期， 就满心欢喜的提交了PR， 等待合并。...大概花了几天的时候系统的学习了GTEST和GMOCK以后， 我就把单元测试写完了， 我心想这事情也没有想象中的难嘛，完全是个脏活累活， 不就是构造一些参数， 逐个函数验证嘛。...经过这一次实践， 单元测试给我带来的体会是： 以后再怎么改代码， 跑一遍单元测试， 起码能让人安心， 知道这一次修改的代码没有基本的函数级别的错误； 试想一下如果没有用单元测试发现这几处细微的代码错误，...这就足够了， 保证了BUG尽量在早期被发现， 提升软件的可靠性。...腾讯云音视频在音视频领域已有超过21年的技术积累，持续支持国内90%的音视频客户实现云上创新，独家具备 RT-ONE™ 全球网络，在此基础上，构建了业界最完整的 PaaS 产品家族，并以 All in
今天我要和大家分享一个关于SEO优化的秘密武器：Python爬虫技术。在这篇文章中，我们将探讨Python爬虫在SEO优化中的关键应用和最佳实践。...下面是一些关键应用和实践： 1.竞争对手分析：使用Python爬虫技术，我们可以轻松地抓取竞争对手的网站数据，包括关键词排名、页面结构、外部链接等。...通过对竞争对手的分析，我们可以评估他们的优势和劣势，并相应地调整我们的优化策略。 2.关键词研究和内容优化：Python爬虫可以帮助我们从搜索引擎中抓取相关的搜索结果和关键词建议。...这样，我们可以更直观地了解网站的优化效果，并优化我们的策略。 需要强调的是，使用Python爬虫技术进行SEO优化需要遵守合法和道德的原则。...我们应该遵守网站的Robots协议，尊重网站所有者的权益，并避免对他人的网站进行恶意爬取。 总结一下，Python爬虫技术在SEO优化中具有丰富的应用和潜力。
在长时间的生产实践中，我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范，来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码，提升整体开发效率。...，这样我们可以轻松理解这段代码到底是在做什么： 4 Spark开发最佳实践 一、使用Spark cache时，需要考虑它能否带来计算时间上的提升。...Spark cache是使用给定的存储级别来缓存表的内容或查询的输出内容，常用于未来查询中复用原始文件的场景。...Cache的存储级别分为以下几种： NONE：不进行缓存 DISK_ONLY：只在磁盘中缓存 DISKONLY_2：只在磁盘中缓存并进行2次备份 MEMORY_ONLY：只在内存中缓存 MEMORY_ONLY...但是在一些业务场景中的确有这种join的情况，解决方案有两种： 在join前将数据存储到临时目录(一般是HDFS)，再重新加载进来，用来截断血缘。
我们给出了基于在多个工作表给定列中匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例，但是将匹配多个条件，并提供两个解决方案：一个是使用辅助列，另一个不使用辅助列。 下面是3个示例工作表： ?...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”且“Year”列为“2012”对应的Amount列中的值，如下图4所示的第7行和第11行。 ?...图4：主工作表Master 解决方案1：使用辅助列 可以适当修改上篇文章中给出的公式，使其可以处理这里的情形。首先在每个工作表数据区域的左侧插入一个辅助列，该列中的数据为连接要查找的两个列中数据。...16：使用VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值（1）》。...C:C"}),2012)>0,0) 转换为： =MATCH(TRUE,{0,0,1}>0,0) 结果为： 3 表明在工作表列表的第3个工作表（即Sheet3）中进行查找。
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