另一种常见方案是定义消息头和正文的安全属性，也就是说，确定是否对这些元素进行数字签名和加密。消息样式的操作可提供这种控制。
大部分的新闻网站，其新闻正文是在 p 标签中的。所以 GNE 在统计文本标签密度时，会考虑 p 标签的数量和 p 标签中文本的数量。
使用Beautiful Soup解析数据 Beautiful Soup是一个用于从HTML和XML文件中提取数据的Python模块。Beautiful Soup提供一些简单的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。Beautiful Soup 模块中的查找提取功能非常强大，而且非常便捷。Beautiful Soup自动输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为UTF-8编码。开发者不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编码方式，这时，Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。 Beau
具体的想法来自下面这篇写的很好的博客，当然，他的代码很复杂，不如我的精简，但是解释这个算法的手法比我好得多！
在开发新闻网页正文通用抽取器 GNE的过程中，需要对目标网页的源代码进行一些预处理，从而提高正文抓取的准确性。其中之一就是把 标签内部的 标签中的文本，合并到 标签中，再删除 标签。
标签内部的 标签中的文本，合并到 标签中，再删除 标签。
标签中，再删除 标签。
原文链接：https://note.noxussj.top/?source=cloudtencent 注意 HTML 的基础结构必须要掌握 什么是 HTML ？ 超文本标记语言（英语：HyperTex
QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索过程中存在以下问题：
导语 | 随着用户邮件数量越来越多，邮件搜索已是邮箱的基本功能。QQ 邮箱于 2008 年推出的自研搜索引擎面临着存储机器逐渐老化，存储机型面临淘汰的境况。因此，需要搭建一套新的全文检索服务，迁移存储数据。本文将介绍 QQ 邮箱全文检索的架构、实现细节与搜索调优。文章作者：干胜，腾讯后台研发工程师。 一、重构背景 QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索
首先是标题，通过结构可以看出来 class 为 article-header 的节点下的 h1 里的内容即是标题，通过 string 可以获取 dom 节点里的文本内容。
GNE 是一个通用的新闻正文抽取器，自从开源以来，已经被很多人用来作为新闻正文通用爬虫的重要组件。
自从 React v16 首次发布以来已经过去了大约三年的时间，等待下一个主要版本的发布已经结束了。React 团队承诺 v17 版本的发布对未来非常重要，但也提到没有添加新特性。你可能想知道它为什么会被发布。
本文总结了一些常见的网络爬虫和反爬虫技术，并介绍了一种基于Python的爬虫程序。该爬虫程序可以爬取指定网站的文章内容，并支持对某些网站的反爬虫策略。同时，还介绍了一种基于Web的爬虫程序，该程序可以爬取网站的文章列表，并支持对某些网站的反爬虫策略。
《Redis设计与实现》读书笔记（三十一） ——Redis集群消息类型 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 1、发送消息类型 集群中节点通过发送与接收消息进行通信。 发送消息的节点称为消息发送者，接收消息节点称为接收者。消息发送类型如下： 1）meet 当客户端发送clustermeet给节点，节点会发送meet消息给接收者，请求接收者加入到发送者当前的集群中。 2）ping 每个节点每秒，默认会随机从当前已知节点列表，挑选5个节点，并从中挑选最久未发送过ping
正文之前 所有的通信应用无非就是两部分组成：计算和网络。 这两者关系密不可分，但两者关系严重缺乏对称性，网络一直拖累着计算。就好像是发快递，你打个包（计算）只需要几分钟，但是快递件发出去，大江南被各种物流（网络）转运，最快的顺丰加急件都还要坐个飞机才能落地到目的端，所以说网络严重的拖累了计算的后腿。 而SDN(Software Defined Network)，NFV(Network Function Virtulizaiton)的出现就是为了解决这种窘境。或者说改善~~ 正文 而NFV的概念如
Ast反混淆语法在线网址：https://astexplorer.net Babel官方文档：https://www.babeljs.cn/docs/babel-types#stringliteral Babel中文文档：https://github.com/jamiebuilds/babel-handbook/blob/master/translations/zh-Hans/README.md js逆向-ast混淆还原入门案例（1）：https://blog.csdn.net/qq_42748190/article/details/106135484
一个网站是否优秀，是否吸引用户。不仅仅在于内容的质量，网站打开速度快慢也是一个衡量网站是否优秀的重要指标。
特点： 1. 弱类型 2. 基于对象。(因为面向对象需要具有封装、继承、多态的特征)
要解决的问题 减少弹框前后端代码量 增强可维护性 前后端提示资源统一 可以实现简单的多语言提示方案 增强重用性和易用性 ... 用自定义XML汇总提示信息
它们是一个烹饪比赛的电视系列节目，享有盛名的厨师们撸起袖子，争相做出完美的菜肴。基于一个设定的主题，结合厨师们的经验，创造力和想象力，将可能有问题的食材转化为最终的菜肴。
（1）正文元素，就是只在正文中可能出现的元素，比如~ 这三个，导航栏什么的绝对不可能有，侧栏也很少出现这些东西。
这三个，导航栏什么的绝对不可能有，侧栏也很少出现这些东西。
欧几里德空间(Euclidean Space)，简称为欧氏空间(也可以称为平直空间)，在数学中是对欧几里德所研究的2维和3维空间的一般化。这个一般化把欧几里德对于距离、以及相关的概念长度和角度，转换成任意数维的坐标系。如下图所示。
今天看到一个用python写的抽取正文的东东，美滋滋的用Java实现了一番，放到了webmagic里，然后发现Jsoup里已经有了…觉得自己各种不靠谱啊！算了，静下心来学学好东西吧！
《Deep web data extraction based on visual information processing》
在深度学习网络中，我们经常可以看到对于某一个隐藏层节点的激活值计算一般分为两步，如下图：
当提到MySQL数据库的时候，我们的脑海里会想起几个关键字：索引、事务、数据库锁等等，索引是MySQL的灵魂，是平时进行查询时的利器，也是面试中的重中之重。
🐯 猫头虎博主报到！今天我们要聊的是Go项目骄傲地发布了Go 1.5版本，这是Go的第六个主要稳定版本。这次更新包括对实现的重大更改，特别是编译器工具链的转换和垃圾收集器的全新设计。搜索词条：Go语言，Go 1.5，垃圾收集器。
图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)作为最近几年兴起的一种基于图结构的广义神经网络结构，因为其独特的计算能力，而受到广泛学者的关注与研究。传统深度学习模型 LSTM 和 CNN 在欧几里得空间数据(语言，图像，视频等)上取得了不错的成绩，但是在对非欧几里得空间数据(eg：社交网络、信息网络等)进行处理上却存在一定的局限性。针对该问题，研究者们引入了图论中抽象意义上的图(Graph)来表示非欧几里得结构化数据。并利用图卷积网络对来图(Graph)数据进行处理，以深入发掘其特征和规律。本文首先分别介绍了欧几里得结构化数据和非欧几里得结构化数据特点；然后，针对非欧几里得结构化数据的表示问题，引入了图论中抽象意义上的图(Graph)概念，并对图(Graph)中一些表示形式进行介绍；最后，通过一个简单的例子，对图(Graph)数据的应用进行介绍，以帮助读者加深对图(Graph)的理解。
随着大数据时代的到来，一个大规模生成、分享、处理以及应用数据的时代正在开启。如果能将互联网上异源异构的非结构化或半结构化数据转换为更易处理的结构化数据，可以极大的降低获取数据的门槛，为信息检索和数据挖
前面我们实现的新闻爬虫，运行起来后很快就可以抓取大量新闻网页，存到数据库里面的都是网页的html代码，并不是我们想要的最终结果。最终结果应该是结构化的数据，包含的信息至少有url，标题、发布时间、正文内容、来源网站等。
为数据链路层提供物理连接，在其上串行传送比特流，即所传送数据的单位是比特。此外，该层中还具有确定连接设备的电气特性和物理特性等功能。
写爬虫似乎没有比用 Python 更合适了，Python 社区提供的爬虫工具多得让你眼花缭乱，各种拿来就可以直接用的 library 分分钟就可以写出一个爬虫出来，今天就琢磨着写一个爬虫，将廖雪峰的 Python 教程 爬下来做成 PDF 电子书方便大家离线阅读。
之前的文章：刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解有过解读。本文再参考7.1版本官方文档总结一下：
Jetpack Compose 是用于构建原生 Android 界面的新工具包。它可简化并加快 Android 上的界面开发，使用更少的代码、强大的工具和直观的 Kotlin API，快速让应用生动而精彩。Compose 使用全新的组件——可组合项 (Composable) 来布局界面，使用 修饰符 (Modifier) 来配置可组合项。
此处声明一点，很多乱七八糟的网站或者人转载文章的时候不注明出处，也不通知本人。该当何罪。
摘要:Eclipse Memory Analysis Tools (MAT) 是一个分析 Java堆数据的专业工具,用它可以定位内存泄漏的原因。 正文: Memory Analyzer的安装 Ecl
具体的想法来自一篇写的超好的博客，如果底子不是很好，建议看下面这篇，当然如果可以给我顺手点个赞就更好了！！
优化关键渲染路径（Critical Rendering Path）是指优先显示与当前用户操作有关的内容。
自然语言处理 (NLP) 是计算机科学的一个领域——更具体地说，它是人工智能 (AI) 的一个分支——它主要是让计算机模型人类进行文本理解和口语表达。但即是人类有时也很难破译社交媒体和新闻项目的深层含义和背景。
GNE: 新闻网页正文通用抽取器[1]更新了0.2.1版本，大幅度提高了正文的提取速度。在开发这个版本的时候，我遇到了一个非常奇怪的 Bug，最终发现是由于垃圾回收机制和内存重用机制导致的。今天我们来看看这个问题。
终于到了要讲 compile 白话的时候了，大家准备好了吗，白话版肯定不会很复杂啦，源码版就不一定了。。。
今天，阿七继续带大家来看一道经典面试题。对比 Vector、ArrayList、LinkedList 有何区别？你应该使用什么线程安全的集合框架？
# **kafka release reviews: what happen from kafka 0.10 to 2.6*
在游戏开发过程中，可能会有让一个物体围绕另一个物体旋转的需求，就比如月球围绕着地球旋转，同时地球也在围绕着太阳旋转。
上篇文章 体验了一把ObjectMapper在数据绑定方面的应用，用起来还是蛮方便的有木有，为啥不少人说它难用呢，着实费解。我群里问了问，主要原因是它不是静态方法调用，并且方法名取得不那么见名之意…
今天，我们用Python采集上海历史天气数据，来看看今年的雪是不是真的来的更早一些呢！？
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