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记录一下今天MySQL故障

今天遇到一个问题,早上对MySQL进行限制IP访问操作,限制其只能通过 192.168.137.% 这个网段进行访问。没想到马上就出问题了,加拿大网站购卡提交不了订单了。...关于definer和invoker解释 创建存储过程时候可以指定 SQL SECURITY属性,设置为 DEFINER 或者INVOKER,用来奉告mysql在执行存储过程时候,,是以DEFINER...默认情况下,使用DEFINER方式,此时调用存储过程用户必须有存储过程EXECUTE权限,并且DEFINER指定用户必须是在mysql.user表中存在用户。...修改function、proceduredefiner select definer from mysql.proc; -- 函数、存储过程 update mysql.proc set definer...Copyright: 采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 Links: https://lixj.fun/archives/记录一下今天故障

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    Java如何根据历史数据预测下个月数据?

    现在在 AI 大环境当中,有很多人解除到关于预测模型,而且现在客户接触到了 AI 这块内容之后,也不管现在项目是什么样子,就开始让我们开发去做关于预测相关内容,今天了不起就来带大家看看如何使用...但是,也需要注意系数标准误差和置信区间等统计量,以了解系数精确度和可靠性。 Java实现预测功能 预测下个月数据通常涉及时间序列分析或机器学习技术,具体取决于数据特性和复杂性。...在 Java 中其实都是有很多类库来实现,我们就选择一个 math3 类库来进行实现。...以下是一个简化例子,使用简单线性回归(这通常不是预测时间序列数据最佳方法,但为了示例简洁性而使用)来预测下一个月数据。注意,这只是一个非常基础示例,并不适用于所有情况。...你了解了怎么预测下个月数据了么?

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    今天面试小记

    今天去某公司面试了,被问一些我以往工作中没用到(或很少用)知识点,基本上都是凭经验当场猜,记在这里备忘: 1、在一个同步asp.net页面(即常规aspx页面)时,如果一个Button点击去发起一个异步操作...,能不能正常跑下去,所以我回答也不能算错,最多也就是不完备而已 2、ref与"指针指针":一个类实例,当成参数传入方法中后,如果在方法中改变了实例属性,方法调用完成后,该实例属性最终是否也改变了...我回答:指针指针。 继续:指针指针是个什么含义?这时候,方法体内什么事情不能做? 我一时短路,懵了,c语言没学好遗憾。...3、一个第三方类(不能修改),但是该类某个属性setter方法是private?有什么方法可以修改这个属性值?...真没想过 马后炮:委托A与委托BCombine操作,其实考查是委托链知识点,多个委托合并后,内部_invocationList会初始化成一个委托数组,依次存放A与B,然后C指向这个数组,所以该问题中

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    下个月iPhone新机要花多少钱?

    外媒The Inquirer透露,今年时间定在了9月12日。 据报道,今年将发布三个版本新iPhone。...和去年iPhone X一样,新品均采用相同的人脸识别+无Home键设计,看来新iPhone大体将延续iPhone X设计,彻底摒弃统领数年按键解锁了。 三款新品最直观差异可能就是外观了。...是会更高,还是会回归往年正常售价?...据被称为“最懂苹果分析师”、中国台湾凯基证券(KGI Securities)郭明錤(Ming Chi-Kuo)预测,这三款配置新机售价可能如下: 6.1英寸液晶屏新机:售价699美元,约合4755...比目前5.5英寸液晶iPhone 8 Plus多100美元,比目前5.8英寸OLED iPhone X低100美元。

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    今天【 科技文 】有点污

    有次被旁边组长听到了,他就在部门大群里面吐槽说他都没法工作了,周围都是“嗯...啊...哦...”声音,自己都快有反应了。。。这件事被公司同事笑了好久。” ?...基于音频指纹涉黄涉暴视频检测技术前言当今人们在社交软件上发布视频数以亿计,其中不乏大量恶意视频,涉及政治、色情、暴恐和广告等,给公司带来了不好影响,甚至可能受到政策法规限制。...事实上,我们可以采用基于音频指纹思路检测这些涉黄涉暴恶意视频,有效遏制不良视频传播。...服务器在全部数据库中初步找出与查询音频相似的一定数目的候选视频,若最高相关性值低于设定阈值,则给出拒识判决;若最高相关性值高于阈值,则给出对应视频ID。 ? 1....5)特征度量: 对应每一个语谱图片段,生成一个M字节长度特征,每一个字节代表一个位置;M个字节中,有多少个字节是相等越多代表两个特征差距越小。 ?

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    小程序昨日与今天

    当我们在今天讨论小程序时,到底与 5 年前小程序有哪些不同,又发生了什么新改变?...在 2021 年今天,小程序已经成为了我们在日常生活中极其普遍应用,每一天生活与办公场景中,「小程序」都在扮演着不同角色。但不妨先让我们把时间回转到 5 年之前,看看它是怎么诞生。...随着小程序业务愈演愈烈,越来越多流量都被引入了互联网巨头小程序战场中,但在这个过程中,对于战场中「封闭,不透明」吐槽与争议也逐渐出现,无数企业都希望自己应用中也能具备运行小程序能力,希望能够借此抗争小程序被引入寡头所控制战场...,但「知易行难」,快速完成对小程序底层与容器研发,所需要花费精力与时间并不是短时间就能够完成。...对于用户使用频率较高应用来说,直接打开应用进行体验步骤肯定最快,此外由于某些行业特殊性质(比如具备交易,支付等能力)要求,对于安全性与保密性首选风险判断原则,也不宜使用常见小程序进行设计。

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    关于今天很热--FizzBuzzWhizz

    今天早上到现在看到了3篇关于FizzBuzzWhizz问题,第一篇是@程序媛想事儿(Alexia)【最难面试IT公司之ThoughtWorks代码挑战——FizzBuzzWhizz游戏】其实题目不难...,大家解法也都能实现,可大家比拼都是算法问题,但如此简单题目真的只是简单算法吗?...我使用是C#,使用是面向对象方法。...", rule.RuleResult(45)); Assert.Equal("BuzzWhizz", rule.RuleResult(70)); } 写在最后 今天看到...“ThoughtWorks”最难面试题,看了以后才发觉,很简单,但就是这么简单题目,回答答案都各有千秋,我相信考不仅仅是算法,在代码中,思路中都能体现一个人思想、行为,相信这是面试关键吧。

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    记录今天小米上市心情

    2000年小米创业时候,最初13个创业者中,有个5个是来自当时金山词霸同事,我不一一说名字了。当时金山词霸很动荡,老板要走,金山集团找了新领军人物。...我当时不算公司重要的人物,资历也浅,当时也考上了清华博士,和这些同事在那一个历史时刻分离了,如今他们都发展很好,今天也都去了港交所观礼,祝贺他们。...雷厂长在我读书时候曾经抓我去聊过30分钟,听了听我创业想法,当时雷厂最痛苦事情是招人,抓各种各样的人补充到团队中。...当然了,我觉得小米伟大不仅仅在于砍掉了手机暴利,更重要是可能会奠定一种商业模式,手机和外围产品购买本身就会带来流量,这种流量除了买小米手机以外,还有非常巨大和宏伟延伸价值,我认为这个是最最核心和重要...和以往任何一次认识好友或者前同事暴富一样,我都不会高攀他们,他们有更加重要事情要做,他们时间足够值钱,段位足够高,我能做只是默默祝福他们,同时也按照自己能力去努力,加油吧,世界很美好,值得去奋斗

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    今天一些感悟

    我做事情还是喜欢追求速度,当然某种程度上速度和效率是成正比,不全是。与效率相比,我更关注是如何把一件事情做得更好,如果只是皮毛,那么这件事情意义本身就不是很大。...有时候感觉要把技术全部写出来还是有点难度,要迭代东西太多,想法太多,一点一点实现自己吹牛,其实想想还是蛮有意思。 比如一天事情自己就做了以下事情。...这个版本更新确实有了很多新特性,有一个难点地方是Channels部署,在里面用到了Twitered项目,pip install channels时候总是因为Twitered因为我是带着问题而来...元数据写入工作主要是一个自动完成过程,除此之外可以提供批量数据导入,总体来说,数据通道应该是一个统一入口。...管理艺术,其实很多人到了一定段位都会碰到。怎么样管理是好管理方式,有一道教科书式题目。 有三个士兵偷溜出去玩,兵营门禁是晚上10点,现在已是9点9分,他们离兵营12公里。

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    深度学习昨天,今天和明天

    机器学习是人工智能领域一个重要学科.自从20世纪80年代以来机器学习在算法理论和应用等方面都获得巨大成功.2006年以来机器学习领域中一个叫深度学习课题开始受到学术界广泛关注到今天已经成为互联网大数据和人工智能一个热潮...本文将简要回顾机器学习在过去20多年发展介绍深度学习昨天,今天和明天。 机器学习两次浪潮:从浅层学习到深度学习 在解释深度学习之前我们需要了解什么是机器学习。...第一次浪潮:浅层学习 20世纪20年代末期用于人工神经网络反向传播算法,也叫Back Propagation算法或者BP算法,发明给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型机器学习热潮.这个热潮一直持续到今天...正如文章开头所描述今天谷歌微软百度等知名拥有大数据高科技公司争相投入资源占领深度学习技术制高点,正是因为他们都看到了,在大数据时代更加复杂且更加强大深度模型,能够深刻揭示海量数据里所承载负责而丰富信息...浅层模型有一个重要特点,就是假设靠人工经验来抽取样本特征,而强调模型主要是负责分类或预测。在模型运用不出差错前提下,比如假设互联网公司聘请是机器学习专家,特征好坏就成为整个系统性能瓶颈。

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    python爬取nba今天信息

    最近无聊在写python爬虫,分享一个爬去nba今天信息python脚本,可能没写美观,有优化请大神指点! ➜  /test sudo vim nba.py #!...u = url('https://news.zhibo8.cc/nba/') u.nba() ➜  /test sudo python nba.py 【翻译组】本赛季勇士“...奥尼尔晒被自己扣碎过篮框 杜兰特:火箭打的非常强硬 他们变化不仅仅是CP3 安东尼27分 亚当斯21+10 雷霆大胜湖人迎3连胜 海沃德发推:很喜爱我们球队斗志 莱昂纳德复出19+8约基奇23+9...巴特勒赛后:我们需要变得谦逊 很高兴我们输球了 前瞻-开拓者vs步行者:两者相争,勇者胜 恩比德发推:美妙一天!伟大胜利+成为全明星 格里芬:利拉德值得入选全明星 而不是仅在讨论范围中 绝命中投!

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    今天几件事情记录

    01 — SQL审核工具定制 最近在做SQL审核东西,由于SQL审核工具Inception底层是用C++编写,重新拾起了C++,发现其中很多东西自己还没有忘记,为了SQL审核更加符合公司业务逻辑...这两天已经完成了前三个部分,现在剩余最后一部分,现有逻辑添加,此部分需要从代码底层入手,修改Inception源代码,从而实现更加完善SQL审核逻辑。...-exec:find 命令对匹配文件执行该参数所给出 shell 命令,相应命令形式为 ’command‘ {} \; ,注意 {} 和 “ \;” 之间空格。...-nogroup  查找无有效所属组文件,即该文件所属组在 /etc/groups 中不存在。 -nouser  查找无有效属主文件,即该文件属主在 /etc/passwd 中不存在。...和chmod命令区别:chmod命令只改写文件读,写,执行权限,而chattr命令可以控制文件更底层属性。

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    深度学习昨天、今天和明天

    2006年以来, 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 课题开始受到学术界广泛关注, 到今天已经成为互联网大数据和人工智能一个热潮。...来回顾机器学习在过去20多年发展,介绍深度学习昨天、今天和明天。 ---- 机器学习两次浪潮:从浅层学习到深度学习 在解释深度学习之前,我们需要了解什么是机器学习。...这个热潮一直持续到今天。人们发现,利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律,从而对未知事件做预测。...正如文章开头所描述今天谷歌、微软、百度等知名拥有大数据高科技公司争相投入资源,占领深度学习技术制高点,正是因为他们都看到了大数据时代,更加复杂且更加强大深度模型能深刻揭示海量数据里所承载负责而丰富信息...在模型运用不出差错前提下(比如,假设互联网公司聘请是机器学习专家),特征好坏就成为整个系统性能瓶颈。因此,通常一个开发团队中更多的人力是投入到发掘更好特征上去

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    今天就来揭开多重背包面纱!!!

    其实就是在 0-1 背包问题基础上,增加了每件物品可以选择「有限次数」特点(在容量允许情况下)。...具体,我们可以套用「01 背包」「状态定义」来进行分析: dp[i][j] 代表考虑前 i 件物品,且所选物品总体积不超过 j 时获得最大价值。...「01 背包」和「多重背包」「一维空间优化」其实只是基于「朴素二维」解法做单纯「滚动」操作而已(利用状态之间依赖关系,配合遍历顺序,使得不再需要参与转移空间能够被重新利用)。...因此,一定程度上,可以将「多重背包」看做是一种特殊「01 背包」。 对「01 背包」中具有相同价值 & 成本物品进行计数,就成了对应物品「限制件数」,「01 背包」也就转换成了「多重背包」。...同时,我们能总结出:在传统三种背包问题「一维空间优化」里,只有「完全背包」「容量维度」是「从小到大」,其他两种背包「容量维度」都是「从大到小」

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    深度学习昨天、今天和明天

    2006年以来, 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 课题开始受到学术界广泛关注, 到今天已经成为互联网大数据和人工智能一个热潮。...来回顾机器学习在过去20多年发展,介绍深度学习昨天、今天和明天。 ---- 机器学习两次浪潮:从浅层学习到深度学习 在解释深度学习之前,我们需要了解什么是机器学习。...这个热潮一直持续到今天。人们发现,利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律,从而对未知事件做预测。...正如文章开头所描述今天谷歌、微软、百度等知名拥有大数据高科技公司争相投入资源,占领深度学习技术制高点,正是因为他们都看到了大数据时代,更加复杂且更加强大深度模型能深刻揭示海量数据里所承载负责而丰富信息...在模型运用不出差错前提下(比如,假设互联网公司聘请是机器学习专家),特征好坏就成为整个系统性能瓶颈。因此,通常一个开发团队中更多的人力是投入到发掘更好特征上去

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