跳表是一种用于数据查找的数据结构，它虽然不是常见的数据结构，但是在Redis、Hbase等中间件中却被广泛使用，是一款性能比较优秀的底层数据结构，可以支持高速的数据查找、删除以及插入。这种数据结构是由William Pugh发明的，最早出现于他在1990年发表的论文《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》，以下是论文中关于跳表的描述。
对称加密算法中，由于加密解密都是有同样的秘钥，所以秘钥是需要进行共享的，所以也被称为共享秘钥算法。三重DES加密是使用了2个DES，进行多次操作来完成的，所以其秘钥长度为：56*2=112
假设我们现在要做一个学生管理系统,所以首先确定,会有一个学生表,用于存放学生的信息,像姓名了,年龄了,性别了,等。
Cacti好用，很给力，但是他的数据结构却非常的乱，一般人都看不明白，也没有什么资料。想要做一些二次开发，在这个上面真是用了很大的功夫。
环境配好后，就可以在命令行提示符下使用 react-native 指令了，下面是一些常用指令
欲先善其事，必先利其器。 先把我们的前期准备工作做好， 我们本次采取结构与样式相分离思想。
字典， 又称符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或者映射（map）， 是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。在字典中， 一个键（key）可以和一个值（value）进行关联（或者说将键映射为值）， 这些关联的键和值就被称为键值对。
在很多编程语言中，数组的长度都是固定的，如果数组已被数据填满，再要加入新的元素是非常困难的。而且，对于数组的删除和添加操作，通常需要将数组中的其他元素向前或者向后平移，这些操作也是十分繁琐的。
本文是three.js系列博文的一篇，第一篇文章是【three.js基础知识】，如果你还没有阅读过，可以从这一篇开始，页面顶部可以切换为中文或英文。
在一个完整的离线大数据处理系统中，除了 hdfs+mapreduce+hive 组成分析系统的核心之外，还需要 数据采集、结果 数据导出、 任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.41.3
5.开发细节 5.1工程结构讲解 本书共一个系统架构，二个产品模块（离线和实现），四个项目包：Stormanalyse,Loggenerator, ClickStreamETL，SparkClickStream接下来分别来介绍对应的项目模块： 5.1.1离线项目代码目录结构 离线大数据日志处理由两部分组成，第一部分是Hadoop MR组成的ClickStreamETL项目，第二个是有Spark内存计算组成的SparkClickStream项目。 ClickStreamETL Hadoop版本的日志处理分
本文实例讲述了PHP+iframe模拟Ajax上传文件功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
在做ArrayList与LinkedList的比较之前，必须先对这两个数据结构有一定的学习和掌握，之前2篇文章分别讲了ArrayList与LinkedList的介绍和源码讲解，感兴趣的伙伴可以戳下方链接分别查阅：
1、在一个头结点+更小的链表基础上，从更小的链表中删除指定元素，得到一个全新的链表--图中红丝的方块。
命令模式也是一种比较常见的行为型模式，可以想象我们的手机智能遥控器，通过按动按钮的形式开启各种家具，说白了，就是将一系列的请求命令封装起来，不直接调用真正执行者的方法，这样比较好扩展。需要注意的是命令模式和策略模式相似，所以有时候可能容易弄混，这篇文章将会详细介绍命令模式
1. Flume 介绍 1.1. 概述 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到 的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中 一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现 Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力， 因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景 1.2. 运行机制 Flume分布式系统中最核
Python WSGI规定了Web服务器和Python Web应用程序或Web框架之间的标准接口，主要是为了促进Web应用程序在各种Web服务器上的可移植性。在WSGI的规范下，各种各样的Web服务器和Web框架都可以很好的交互。由于WSGI的存在，用Python写一个简单的Web框架也变得容易了。
但是与年初OpenAI每次发布的新功能，都能引得外界一阵惊呼的阵仗相比，现在GPT-4的声量似乎小了很多。
2017首届领域驱动技术大会一直是我非常期望的，要非常感谢右军赠送的门票能够让我领略大会风采。
自然框架里的元数据 元数据的职责： 自然框架里的元数据有三个职责：描述数据库（字段、表、视图等），描述项目（功能节点、操作按钮等），项目和数据库的关系（一个列表页面里需要显示哪些字段、哪些查询条
【导读】近日IBM研究院提出从深度学习相关论文中自动生成深度学习代码，使用这项研究，在研究论文中提出的DL设计可以被自动提取，然后使用一种新颖的深度学习UI编辑器DARVIZ，可以手动修改和完善提取的设计。对于提取的DL设计，其源代码可以在 Keras（Python）和 Caffe（prototxt）中实时生成。所提出的DLpaper2Code框架从研究论文中提取图形和表格信息并将其转换为源代码，未来可能对DL研究的重现性产生重大影响。 论文：DLPaper2Code: Auto-generation of
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 代码地址：https://github.com/meituan/YOLOv6 转自《美团技术团队》 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 近日，美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架YOLOv6，能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中，视觉智能部不断进行了探索和优化，同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集COC
https://github.com/KumapowerLIU/Rethinking-Inpainting-MEDFE
在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
至于其中的D_LIST_ALLOC宏， D_LIST_ADD红自己对照提供的结构图。分析即可得出答案。
前不久写了一篇关于爬虫把网站的帖子，主要是介绍了一些。工具方面的东西，一个是八爪鱼，还有一个是webcopy。还有其他的一些常见的工具，像国外的IDM，IDM也是非常流行的操作建议是非常方便的，不过这几年在爬虫方面，大部分崛起，让导致IDM的软件使用需求变少。也新增了像八爪鱼和Webcopy这样的软件。
通过上一讲.我们手工模拟了一个MFC程序. 但是上一讲留下了疑问. 就是WinMain在哪.以及消息处理在哪里.
在第二期中，我们对html做了入门，已经有了对网页开发基本的了解。本节知识开始书写html网页结构。
数据结构是算法的基础。大家需要对数据结构有个清晰的概念，因为大部分的算法题均需要带入数据结构的概念来处理。科班出身的程序员或多或少学习过数据结构。我们推荐大家可以重温下这本书，温故而知新。
基于ibeacon、蓝牙、APP等技术，为工业园区、商业楼宇、住宅小区等各种物业类型自主开发的门禁控制云平台管理系统。实现了从感知层到接口层到应用层的端到端智能门禁解决方案。
随着我对“商业维度”研究的不断深入，对于消费端和商家端的两个部分也在不断强化，近期有了一些关于消费端部分的新的研究成果。
由于近期前端抽不出资源，博主最近接手一个前端项目的代码维护工作。拿到手一看，一脸懵逼，和博主当年所学的jsp开发方式、利用ajax来请求数据的单页面开发方式完全不同。然而火坑已经跳下，只能硬着头皮啃，博主只能默默告诉自己:"冲冲冲，四驱战士在行动！"
孤独烟，中国平安研发工程师，目前负责云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作，在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着丰富的经验。
引言 由于近期前端抽不出资源，博主最近接手一个前端项目的代码维护工作。拿到手一看，一脸懵逼，和博主当年所学的jsp开发方式、利用ajax来请求数据的单页面开发方式完全不同。然而火坑已经跳下，只能硬着头皮啃，博主只能默默告诉自己:"冲冲冲，四驱战士在行动！" 博主勉强算是经历了前端开发的几个时期吧。本文以一种循序渐进的方法，讲前后端分离架构的必要性。不过不得不说一点，目前前后端分离架构的文章一搜一大把，博主毕竟不是专业搞前端的，如果文章有什么理解不到位的地方，请及时指出，不胜感激。 正文 以博主的资历，没有经
作者：孤独烟，中国平安研发工程师，目前负责云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作，在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着丰富的经验。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 D3.js + Canvas 绘制组织结构图 使用 D3.js 默认的 svg 渲染 D3默认的树状图画图使用的是svg 使用svg有好有坏: 好处是方便操作
组织结构图显示组织或公司的内部结构。员工和职位由框或其他形状表示，有时包括照片，联系信息，电子邮件和页面链接，图标和插图。直线或肘线将水平线连接在一起。使用我们的组织结构图软件，可以清晰地直观地描述构成组织的不同人员，工作和部门的层次结构和等级。
RFBNet主要想利用一些技巧使得轻量级模型在速度和精度上达到很好的trade-off的检测器。灵感来自人类视觉的感受野结构Receptive Fields（RFs），提出了新奇的RF block（RFB）模块，来验证感受野尺寸和方向性的对提高有鉴别器鲁棒特征的关系。RFBNet是以主干网络（backbone）为VGG 16的SSD来构建的，主要是在Inception的基础上加入了dilated卷积层（dilated convolution），从而有效增大了感受野（receptive field）。整体上因为是基于SSD网络进行改进，所以检测数据还是比较快，同时精度也有一定的保证。
对于innoDB存储引擎来说，数据是存储在磁盘上，而执行引擎想要操作数据，必须先将磁盘的数据加载到内存中才能操作。当数据从磁盘中取出后，缓存内存中，下次查询同样的数据的时候，直接从内存中读取，这样大大提高了查询性能。
我们聊到了Buffer Pool，很多朋友估计还是不是很了解，本文咱们就来聊聊。
基础上是按照其在文件中的结构定义的,记录了measurement包括的tagset和series id信息;
半个月前，公司发来了一个新的需求，为当前的CRM系统做移动端App。于是作为公司“技术探索者”的我理所应当得接下挑战，负责学习并传授组内其他人员。本文主要是环境搭建、后端过渡到前端、移动端开发注意事项等个人经验分享，并不专业，如有纰漏还望指正。
兴趣点(Point-of-Interest, POI)查询是目前地图服务系统与叫车应用中最重要的功能之一。现有的POI查询方法聚焦在比较查询的上下文信息和POI的地理信息之间的静态相似性来返回结果。但是，在实际应用中，由于POI查询具有动态变化的特点，对于不同时空情景下不同用户的相同查询，系统往往不能很好的返回个性化的查询结果。为此，罗格斯大学与百度的研究人员在WWW2021上发表了论文 《Incremental Spatio-Temporal Graph Learning for Online Query-POI Matching》。该论文提出了一种增量的时空图学习框架（IncreSTGL） 用于解决动态场景下的在线POI查询问题。
上次《【自然框架】之通用权限：用PowerDesigner重新设计了一下数据库，有ER图和表关系图 》里说了一大堆的表，好多人说太复杂了，做到权限到模块就可以了。 这个嘛，我也没有说所有的表都要一起使用呀。用哪些表那是根据情况来定的。也就是客户需求、项目需求和经验来决定了。 如果项目很简单，客户的需求也不复杂，那么做到权限到模块就可以了，大家都方便。那么这个时候“资源表组”里面就只需要用一个表就ok了，其他的表就不用了。 如果客户的需求很挑剔，客户的使用项目的
观察者模式又叫做 发布订阅模式，这个设计模式无论在工作还是生活的应用都是非常常见的，但是在我们的代码里面应用场景并不是很多，一般这种设计模式更多的是由 消息中间件进行替代，但是在swing等GUI框架里面可以看到大量的实际使用案例。
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