之前的案例都是列数及行数相同，那如果是不同的情况下，该如何处理呢？ 原表： ? 目标表： ? 此时我们可以通过另外一个分组函数来进行处理。...aggregatedColumns as list, //分组后的新列名及计算公式 optional groupKind as nullable number, //全局分组或者是局部分组...解释： 判断从1开始直到下一个为1之前的作为一个表来进行分组。 (三) 对分组后的表进行转置 可以通过添加列，也可以在之前分组的时候进行处理。...(四) 保留所需要的数据并展开 ? (五) 最后添加班级并向下填充以及重命名标题及筛选后得出最后结果。 这里留个疑问，因为目前来看，列名都是一一对应的，如果列名不一致的话，如何进行处理呢？...如果用之前的方式，我们不能把相同项目归类在一起，得到的错误结果是这样的。 ? 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
除此之外，分析人员还在泄露的数据中发现了其他的信息，进一步揭示了NSA内部的风险控制行为。本人对该安全报告进行了翻译，将主要部分分享给大家，限于自身水平，难免有很多不妥之处，欢迎各位指出。...这次泄漏的数据不是单一的工具集，在泄漏资料中的至少有两种不同的工具集出现部分的重复。然而，目标是清楚的。...此外，这是一个疑问，不公开这些由政府机构发现的能帮助避免进一步攻击的 APT 信息是否是一个好主意。 当然，共享有关正在进行的攻击的信息是可以进行辩论的。...最后，分析共享的利弊可能会对隐藏信息产生积极的影响，因为隐藏信息应该是这些组织的默认策略。 三、工作方法 我们工作的目标是提高大家对这个主题的兴趣，并帮助其他研究人员对结果进行研究。...五、在恶意软件库中找到的相关示例 我们根据 SIG 检测结果制定了 Yara 规则，并对我们的恶意软件库进行了扫描。该数据库包含约 150 TB 的恶意软件样本。
概述 现代密码字典在创建过程中通常会连接多个数据源，在理想情况下，最有可能成功的密码一般都位于字典列表的开头部分，这样才能够确保密码在最短的时间里被破解成功。...使用现有的消除重复数据的工具，还必须通过排序的方法来实现，这样就没办法确保可能性最大的密码排在前列了。...很不幸的是，字典的创建通常要求满足下列条件： Duplicut这款工具可以帮助广大研究人员在不需要对字典密码排序的情况下，轻松剔除重复项，以实现更快速的基于字典的密码暴力破解。...Duplicut基于纯C语言开发，运行速度非常快； 在64位平台上压缩Hashmap； 多线程支持； 限制条件 长度超过255个字符的字典行将被忽略； 仅在Linux x64平台上进行了测试； 快速使用...-o clean-wordlist.txt 功能选项 技术细节 内存优化 使用了uni64在Hashmap中实现快速索引： 大型文件处理 如果整个文件超过了内存大小，则会被切割为多个虚拟数据块，并单独进行测试
在下面的一篇文章： 26个提升java性能需要注意的地方 的"13. 尽量减少对变量的重复计算"中描述的： 我有以下的质疑！！...如果有不对的地方，请大家拍砖...^_^ 先看看我做的测试程序： =========================================================== 代码部分： ==...尽量减少对变量的重复计算?...* @author hongten 9 * 26个提升java性能需要注意的地方... 33 * 中提倡的方法 34 * @param list 35 * @return 36 */ 37 public static long
前言 今天啊，我的朋友小绿跟我说，那天晚上有个人好快好快！我急忙问他，怎么回事？有多快！他说，他的资源分发接口被人以很快的速度攻击了。...速度达到了 10000qps，这对于他那 0.1C125M 的机器来说简直是小车拉大牛，真费车。 不忍心他承受那么快的速度，出于关心，我决定为他的接口加上限速。...关于 walrus walrus 是一个 Redis 的操作库（对 redis-py 的二次封装），使用它可以简单实现数据缓存、全文搜索、频率限制等功能。...对于only2接口的访问可以无限，存在被并发攻击的风险。...通过 walrus 结合 redis 我们可以很简单的实现 api 速率限制。 本文只针对具体问题做简单的演示，生产环境中还请结合实际情况进行合理的选型和开发。希望我的分享能对你有所帮助。
，使用深度学习模型对图像进行处理，最终实现对序列的分类。...以类似的方式，对所有与感兴趣区域对齐的长读取的重复计数进行估计，并生成一个重复计数的直方图，其中条目是重复计数a 该条目的值是在与感兴趣区域对齐的所有长读取中检测到的这个重复计数的时间。...图2 对11个带有CAG重复序列的亨廷顿氏病样本和NA12878数据集进行Repeat计数。 作者还测试了Deep Repeat在不同数据集上的迁移性能，同另一个工具HipSTR进行比较。...如图3所示，a表示Deep Repeat在HX1上进行深度重复训练时，HipSTR在NA12878的高覆盖率短读数据进行重复计数，并对纳米孔数据进行重复推断， b表示通过Deep重复对纳米孔数据的重复计数...，通过HipSTR对HX1的高覆盖率短读数据，而Deep重复在NA12878进行训练。
HttpServletRequest 没有提供修改/删除的 ApiHttpServletRequest中定义的对 Header 的操作全是只读，没有修改。...不管是任何容器，实现类，肯定是要把请求的 Header 存储在某个地方，于是可以通过反射来对存储Header的容器进行增删。...，只要通过反射获取到这个MimeHeaders，对它进行修改即可。...Header 进行增删假设的场景是，需要对请求 Header 统一添加一个x-request-id，通过这个 ID 来从日志中定位每一个请求。...只要熟悉基本的反射，实现对请求头的增删，都很简单。原文链接：https://forum.springdoc.cn/t/topic/3643如有问题，欢迎微信搜索【码上遇见你】。
HttpServletRequest 没有提供修改/删除的 Api HttpServletRequest中定义的对 Header 的操作全是只读，没有修改。...不管是任何容器，实现类，肯定是要把请求的 Header 存储在某个地方，于是可以通过反射来对存储Header的容器进行增删。...，只要通过反射获取到这个MimeHeaders，对它进行修改即可。...Header 进行增删 ★假设的场景是，需要对请求 Header 统一添加一个x-request-id，通过这个 ID 来从日志中定位每一个请求。...只要熟悉基本的反射，实现对请求头的增删，都很简单。 原文链接：https://forum.springdoc.cn/t/topic/3643 好了，本章节到此告一段落。希望对你有所帮助，祝学习顺利。
左表(A)的记录会全部显示，而右表(B)只会显示符合条件表达式的记录，如果在右表(B)中没有符合条件的记录，则记录不足的地方为NULL。...但如果B表符合条件的记录数大于1条，就会出现1:n的情况，这样left join后的结果，记录数会多于A表的记录数。所以解决办法 都是从一个出发点出发，使A表与B表所显示的记录数为 1:1对应关系。...重复的结果没显示出来 2 select * from a left join(select id from b group by id) as b on a.id=b.aid 拿出b表的一条数据关联...使A表与B表所显示的记录数为 1:1对应关系。...PS： 解释distinct，如下例子： table id name 1 a 2 b 3 c 4 c 5 b 比如想用一条语句查询得到name不重复的所有数据，那就必须使用distinct去掉多余的重复记录
项目用的是Unity5.5版本，开发的时候将相关的图集、预制对象资源都放在 Resources 目录下，而真机使用的是 StreamingAssets 目录下的资源。...Resources（不分层级）在打包的时候，无论是否被使用，只要在里面会被打包进 apk 和 ipa 中，势必导致整个包体变大。 所以，我们需要做的事情就是。...Resources 目录改名为 xx –> 打包 –> xx 再改名回 Resources，这个过程一般都是手工修改，因为发现使用 Editor 提供的方法都会导致目录名再还原的时候，预制对象的引用发生了变化...，但和手动改名效果一样，目录名再还原回去的时候 svn 没有发生变 ObjectNames.SetNameSmart(obj, "xxxx"); ?...网上查过一遍，没有发现更多关于 ObjectName.setNameSmart 的解释，希望这篇文章能帮助到正好为改名烦恼的童鞋
前言 我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行，这对于一般搭建模型的任务来说足够了。...但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如何搭建的，想要深入探索就必须涉及到C++的源码层面。...进行探索和调试，有必要对Pytorch的C++部分进行debug。...既然要对Pytorch的源码进行debug，首先我们需要对Pytorch的源码进行编译。...点击VSCODE中的debug，这个我们之前已经进行了设置： 此时输入我们之前的进程号，进行attach，注意此时可能系统会要求root权限，输入y确定就好。
如何优雅的对Webview进行截屏？...但是此时在5.0+上会发现，截取的快照只显示了webview中显示出来的那部分，没有显示出来的部分是空白的。...通过google找到了原因，在5.0+版本上，Android对webview做了优化，旨在减少内存占用以提高性能。...利用这个功能可以对整个屏幕视图进行截屏并生成Bitmap，也可以 获得指定的view的Bitmap对象。...所以要在Activity销毁时进行回收,所以开启缓存的话会有性能开销。 第三种方式 比较简单,通过获取当前window的DecorView,然后绘制Bitmap对象。 ?----
网站或网页的效率在很大程度上取决于测试，并且涉及对网站或相关软件的细致检查。那么我们如何该测试 Web 程序呢？在探究 Web 程序测试服务的更多细节之前，先讨论一下测试为何如此重要。...另外还应该确定插件或扩展中的漏洞，这些漏洞可能会对网站的性能产生负面影响。这种测试对实时聊天、RSS、社交媒体、搜索或嵌入式视频功能的影响非常重要。 3....站在黑客的角度思考 网站测试还必须侧重于最终用户的仿真，以此获得对用户体验的精确估计。但是，测试人员无法通过模拟最终用户来准确地评估网站的安全性。...在进行测试时，应该始终评估网站的用户界面和用户体验。可用性测试中一些值得注意的参数是UI设计、内容可读性、速度、可访问性和可导航性。...某些恶意网站可以在用户的系统上安装恶意软件，或迫使它们共享敏感数据。 9. 进行持续的负载测试 压力测试在网站测试中是一个令人望而生畏的领域，它有助于评估网站在正常压力和峰值压力条件下的性能。
毕竟作为 rpc 框架，除了传输速度，序列化速度其实也是非常重要的。而仅仅用字符串来测试仅能测试出框架的传输速度，并不能有效衡量序列化的性能，也不能衡量整体的 rpc 性能。...客户端实现 使用的工具是JMH，这个工具 Java 开发团队自己也在使用。正确的性能测试在之前并不是一件简单的事情，JMH 的出现让性能测试真正的 标准化 简单化。...JMH - Java Microbenchmark Harness ImportNew JMH简介 测试方法 测试的过程是先进行10次预热，然后才开始真正的3次测试（JMH的“每次”执行实际上是执行很多次...刚开始使用的是5次预热，但是后来发现 http 传输协议的 undertow grpc 等框架都比较慢热，需要更多的预热次数。完整的测试要跑起来依然有点费劲，需要配置很多环境。...加入这几个更多的是为给 rpc 框架的实现者提供一个参考，作为基础的协议层性能是怎么样的？作为springcloud 的底层实现，springboot 其实代表了springcloud 的性能。
在网页或者 API 进行调试的时候，尤其是在 OAuth 调试的时候，我们希望能够调试发送到 API 的数据，这个时候如何进行调试呢？...使用 Firefox 不是十分清楚如何使用 Chrome 进行调试，但是经过一些摸索，我们可以尝试使用 Firefox 进行调试。...在下一个界面中，你可以对你需要添加的参数进行编辑，你可以在这里添加你需要的 token 参数。 将上面的参数设置好以后，可以单击选择重新发送。...虽然你还会得到 401 的错误，这是因为你的 token 的错误情况，这个错误的情况是你的 API 提供的，与第一次完全不提供得到的 401 错误信息是不一样的。...通过上面的修改和配置，你可以使用 Firefox 对不同的 Token 状态进行调试，比如说你可以使用过期的 Token ，无效的 Token 甚至是不发送 Token。
今天要写的呢是一个很多人头疼的问题，就是java的代码我知道怎么运行的，debug模式一打开，对吧，直接下一步下一步的走就行了，可以清楚的看到每一步的执行情况是什么样子的，这个是没什么问题的，但是往往面试的时候面试官不会问你这些代码是怎么走的...前面说了，内存分析就是代码的每一部分在内存中放置的位置以及各个之间的调用和执行的情况，那么我们开始： 我们对Test2进行分析，程序的入口嘛，当然你分析Test1也是一样的，只是那个比较简单，分析Student...非方法区主要放置的是对象（也就是类包含的对象） 可能有人到这里就不想看了，妈的，这是什么啊，全是概念，还不如看书呢！好吧，我承认是我写的有点多，下面我们直接对代码进行逐步分析。...这是第一步走完以后内存里面的分配情况，我们这里对应一下，是不是对的，前面说了，方法区里面放置的是类的信息，是吧，栈里面是放局部变量，什么是局部变量呢？...这里就会按照地址来找对用的对象，这里说一下，所有的参数之间的调用本身是地址之间的传递，所以说其实本质是地址来定位的目标值。
同一组数据分组 需求：一个 list 里可能会有出现一个用户多条数据的情况。要把多条用户数据合并成一条。 思路：将相同的数据中可以进行确认是相同的数据，拿来做分组的 key，这样保证不会重。...实际中使用，以用户数据为例，可能用户名和身份证号是不会变的，用这两个条件拼接起来。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...HSQL 修改 table column 时，是可以指定 default value 的 ALTER TABLE 文档 代码 ALTER TABLE MCR_RESULT_MILEAGE ADD...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
类型二：一行表头，多次重复相同的数据列（相同列因有多个不同类型的数据列按间隔式排列） 此类型和类型一类似，只是相同类型的列间隔排列了，也未见有相关插件对其开发。...类型三：一行表头，标准的二维表（一般是经过透视后的数据结构） 此类数据类型，主流的Excel二维表转一维表的功能，以下截图故意把透视保留列分开存放，可能部分Excel插件未对其有通用性考虑致使没法使用。...列组字段名称 在多级表头中，如上图的年份、季度列数据中，需要逆透视把多列数据合并到一列时，需要重新命名的列名称，对应于拉透视表时的多个列字段的列名称。...列值字段名称 对数据值区域的内容重新定义是属于什么类型的值数据，如上图的销售量、销售额、销售成本等，对应于拉透视表时的是值区域里的数据列名称。...列字段源表头区域 因源数据是同一数据列类型多次重复出现，此处需要把同一数据类型的列给选择上，让程序知道要把这些列都合并成一个新列并给予前面所定义的名称作为新列名称，此部分多级表头部分程序自动识别无需人工选择
Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换，或者进行透视转换，在有些场合下分析数据时非常方便。...DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数，分别是index、columns和values，其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引，columns用来指定转换后DataFrame...对象的横向索引或者列名，values用来指定转换后DataFrame对象的值。...为防止数据行过长影响手机阅读，我把代码以及运行结果截图发上来： 创建测试用的DataFrame对象： ? 透视转换，指定index、columns和values： ?...透视转换，不指定values，但可以使用下标访问指定的values： ?
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