在后端开发中，循环查库可以说是一种忌讳，因为与数据库的 IO 交互是十分耗时的行为。
已解决：WARNING: Discarding https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/74/2b/3584369fad8352ed1718b36d3f442a61433df1ba5d6cfd52e21a9079ecea/LAC-0.1.0.tar.gz#sha256=441a079ed12a5960dff3fd5446e4cffdd0370d1b6433ae1eaf2068a5d7c8838f (from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/lac/). Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output. ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement LAC (from versions: 0.1.0, 0.1.1, 0.1.2, 0.1.3, 0.1.4, 0.1.5, 2.0.0, 2.0.1, 2.0.2, 2.0.3, 2.0.4, 2.0.5, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2) ERROR: No matching distribution found for LAC
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任何编程语言，都有很多从业人员使用。在任何行业，都有一些规定，这些规定有些成文，有些不成文。比如在以前，古懂行，买定离手，买对买错也不要再回头去找买家或卖家，不然没有脸面在这个行当中混下去了。现如今，有了消费者保护法，这些不成文的规定也就不再适用了。好在编程行业没有这些虚实，都是一些成文的规定，只需要按照相应的规定及习惯遵守并与时俱进就好。 Python语言也有语言规范，一般这种行内的语言规范都是由各自公司或者遵守业内顶尖公司制定，一般大都相同。语言规范映射到代码上就是代码规范化，代码规范是比较重要的，这是由于每个人写代码的思维方式，思路，方法，技术水平随着时间而变化，这时候确实需要有较为正式的编码规范作为约束。 根据谷歌公司提供的代码规范，有以下内容
这篇跟之前的一篇博文Bioconductor的DNA甲基化芯片分析流程一样，主要简单的记录下如何基于bioconductor的R包对蛋白组质谱数据进行分析。在看到这篇biocondutor官网文档Mass spectrometry and proteomics data analysis之前，我一直以为质谱数据的分析过程就是用一些商业化软件或者开源软件将谱图转化为肽段/蛋白的表达谱，由于蛋白组应用未如NGS数据那般热门，所以就未去搜索过是否能用R包来对质谱数据进行一定程度的分析。还好biocondutor将
vulhub/joomla/CVE-2017-8917 at master · vulhub/vulhub · GitHub
使用Redis难免会遇到Redis缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩，热点Key的问题。有些同学可能只是会用Redis来存取，基本都是用项目里封装的工具类来操作。但是作为开发，我们使用Redis时可能会遇到上述问题，可能你还不知道这几个名词是什么意思，那么现在就让我们一起来探讨下吧。
官方链接在这里。这里我没有下载整个models，在linux下面只下载了Object_Detection。方法如下：
Redis 脚本功能是Redis提供的一种强大工具，允许用户在服务器端执行Lua脚本，从而实现复杂的数据处理逻辑和业务规则。通过在Redis内部执行脚本，可以显著减少网络延迟，提高数据处理的效率和响应速度。本文将深入探讨Redis脚本的使用方法，并通过详细的实战案例展示如何利用Lua脚本来优化数据操作。
在做自动化的时候，有两个问题一般要考虑，一个是脚本的健壮性，另一个是断言。脚本的健壮性能够使得你的自动化case更稳定，有效的断言可以使得我们对自动化的结果更加信赖。如果断言仅仅只是断言status_code是不是200，那么很多时候不能发现问题。比如接口是否返回数据，返回的数据对不对，这些是无法保证的。用例执行成功与否的话，有时候跟测试数据有很大的关系，在日常做自动化的过程中，由于使用的是metersphere平台去做的自动化，在易用性和灵活性上还是没有自己写纯脚本那么方便，因此，一开始的时候测试数据都是写死固定的数据去调用，由于测试环境以及链路比较长，有些数据可能经常会被其他人给偷偷的改掉，导致用例总是执行失败，总是要去维护脚本。
很多地方都有写：获取最大行的方法是：get_highest_row()，获取最大列的方法是：get_highest_row()。
在软件设计和建模中，理解和正确使用UML（统一建模语言）用例图的各种关系是非常重要的。特别是依赖（Dependency）和扩展（Extend）关系，这两种关系在用例图中十分常见，但有时它们会被混淆。通过深入分析和举例，我们可以更清晰地理解它们的区别和应用。
今天准备讲解一下怎么用postman工具去实现RuoYi后台管理系统的验证码获取以及自动登录功能 。
阅读文本大概需要 9 分钟。 原文链接：https://juejin.im/post/5c7e4907f265da2dcf62a77c 作者：walkinger
本文转载：http://www.csframework.com/archive/1/arc-1-20120526-1945.htm
Redis在实际应用中使用的非常广泛，本篇文章就从一个简单的需求说起，为你讲述一个需求是如何从头到尾开始做的，又是如何一步步完善的。之前写过一篇《如何实现页面广告随时上下线、过期自动下线及到时自动上线》（连接在文末给出），也涉及到了Redis在项目中的实际应用，有兴趣的可以看一下。
在我们的日常业务开发中，和前端的数据交互是必不可少的，通常前端会将参数以json格式发送至后端进行逻辑处理，但是前端传来的数据真的可以直接拿来用吗？
在表单里分别输入XXXX' or 1# , xxxx" or 1#。然后按下submit，观察反应
原文如下：https://mp.weixin.qq.com/s/yXVkHSRdwjXFM7Xv03x3-Q
首先，假设你已经在项目中引入了Jedis库。下面展示的是一个简化的秒杀务类（`SeckillService`），其中使用Redis分布式锁来保护库存扣减的操作：
书接上文，上回咱们说到了《【Blog.Core开源】网关统一集成下游服务文档》，已经将多个下游服务统一集成到了网关里，并且也把接口文档Swagger给集成了，那今天就说一下认证和鉴权相关的话题。
sys: 存储过程、自定义函数、视图帮助我们快速的了解系统的元数据信息。（元数据是关于数据的数据，如数据库名或表名，列的数据类型，或访问权限等）
当你创建一个 Python 项目的时候，你会先整一个虚拟环境（virtualenv），在这里面使用到的第三方模块，版本等，都只作用于你这个项目当前的环境，和其他的项目互不干扰。
该采购流程使用报价请求，采购申请可以通过物料需求计划流程生成或由申请人手动生成。买方验证采购申请的准确性，然后将采购申请转换成采购订单。 同时也可以通过手动创建采购订单。 采购订单在签发给供应商之前，应根据预先确定的数量进行审批。 供应商的货物装运和接收须按照供应商凭证上参考的采购订单来进行。 发票由供应商提供。发票的输入应参考采购订单。 流程步骤业务条件业务角色事务代码预期结果显示采购申请列表当您要审核采购申请并进行分配时，执行此活动。采购员ME57要查看所有分配的采购申请（按采购组、物料、工厂），请使用
排行榜zset的经典实现，现在的思路全都是查库的操作，由于业务原因，有些是异步操作，难免存在已经计分，但分数还没有入库，这时去查库，导致与实际的分数不一致的情况，通常排行榜本身的操作不是很频繁，但计分的操作很频繁，但也不排除有些业务场景有些"分数怪"刷分的情况，比如王者荣耀实时排列等。
在使用C/C++编程语言进行项目开发时，有时可能会遇到编译错误，其中一个常见的错误是无法解析的外部符号__iob_func。这个错误通常是由于在项目代码中使用了标准库函数，但是链接器无法找到这些函数的实现导致的。
最近参加了一个小额付费的fastapi的训练营，其实以前也有参加过类似的一些小额的课程，不过都没坚持去学，最近开始看看视频简单的了解一些fastapi的快速入门的一些基本操作，现在将学习笔记记录一下。
3、流程概览表 使用MRP 运行创建库存调拨 流程步骤外部流程参考业务条件业务角色事务代码预期结果运行单一项目的 MRPMRP 计划日常 MRP 运行生产计划员MD04需求概览从采购申请创建库存调拨订单MRP 计划接收工厂的库存需求采购员ME57库存调拨订单更改库存调拨订单采购完成库存调拨订单采购员ME22N完整的库存调拨订单 直接创建库存调拨订单 流程步骤外部流程参考业务条件业务角色事务代码预期结果手动创建库存调拨订单采购接收工厂的库存需求采购员ME21N完整的库存调拨订单 继续处理 流程步骤外部流程参考
为子系统中的一组接口提供一个一致的界面，外观模式定义了一个高层接口，使得子系统更容易使用。
一种常用的库存管理方法是定期检查库存控制方法：管理者必须定期检查库存水平，并决定订货量，期望能够以稳定的服务水平满足企业内外部对存储货物的需求。如果企业内外部对货物需求是确定的，那么每次检查后的订货量就很容易满足。然而，当外界对货物的需求具有不确定性，管理者需要考虑和计算订货量满足预期服务水平的可能性。为了建立一个一致的科学的库存管理策略，需要确定企业内外部对货物的需求量变化情况和目标服务水平，并建立一个风险量化分析模型确定订货量。如果每次的订货量很大，那么可以保证较高的服务水平，但同时也会造成货物库存积压比较严重，造成库存成本增加。如果每次订货量较少，那么可能无法保证服务水平。此外，管理者在计算订货量时需要考虑两个时间段内市场对货物需求量大小：第一段时间时两次检查的间隔时间，第二段时间时从订货到收货的间隔时间。
在平时的开发中，我们会经常用到字典，比如我们数据库里面存的是设备编码，展示需要的是设备名称；数据库中存的是用户id，展示的是用户名称。这样的字段我们会频繁的调用，那么就会频繁的查询数据库，为了保证访问速度，我们会使用缓存。但是如果使用Redis之类的中间件缓存，又有点大材小用。当然我们也可以自己将需要的数据存入Map中，但是要考虑Map的预计容量，数据缓存的时间等等。这样对Map的设计就比较麻烦。
bugkuctf平台10个较简单的web题目writeup，适合新手入门，可以找来试试http://ctf.bugku.com/bbs 。 Web2 题目描述： 听说聪明的人都能找到答案 http:/
在编译和链接程序时，你可能会遇到一个错误消息："error adding symbols: DSO missing from command line"。这个错误意味着编译器无法解析某个共享对象库（DSO），并将其链接到你的程序中。本文将探讨导致此错误的可能原因，并提供解决方案。
1,物料号 55650002300115，其主数据的Plant data storage 1视图里，维护了字段storage bin的值。如下图示，
目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难以阅读。在这篇论文中，作者设计了一个从隐私政策中提取影响其模糊性的特征的系统，对隐私政策模糊性水平进行分类，在OPP-115隐私政策语料库中大多数都是模糊的。并且作者在这篇论文中证明了，当隐私政策文本模糊不清时，基于NLP的提取方法难以得到准确的结果。
1、MIGO/MB31主产品、联产品收货 此活动的目的是过帐生产订单的收货。现在一个事务内可建议所有订单项目，并可同时进行过帐，而不再是一个产品。 角色仓库文员 后勤®物料管理®库存管理®货物移动 ®收货®订单的收货(MIGO) 1. 在 初始屏幕上，输入以下数据： 字段名称用户操作和值注释活动收货左上方第一个框架参照订单左上方第二个框架订单之前记录的生产订单编号 凭证日期缺省值 过帐日期缺省值 2. 选择 回车确认输入。 3. 针对第一个项目，选择数量选项卡，并根据收到的实际数量更正数量。 4. 如果不
已解决：raise XLRDError(FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS[file_format]+‘; not supported’) xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
一般而言，移动类型311用于转库，是比较常用的，但是它只能用于将可用库存在不同的存储地之间进行转移。如果是冻结库存，则不能使用311移动类型的，这时候移动类型325就可以排上用场了，不过一般而言很少会将冻结库存转库的。
在之前的分析中，我们基本明白了mybatis对接口和xml的sql文件的组装拼接的原理。但是我们执行sql又是如何实现的，或者说sql的执行到底走了哪些流程。在上次的分析中我们知道mybatis采用了动态代理的方式，而且的pagehelper分页的时候也是动态代理。那么这之间到底是怎么执行的，除此之外我们也应当考虑mybatis提供的四大拦截器的具体执行顺序。所以这是我们今天的主要工作。
其实在之前的文章【缓存，确实很香，却也很受伤！】中，对缓存穿透的引发缘由及应对策略做过简要的描述。这篇文章将对这个问题再做下额外的扩展。
最近这段时间上了很多大语言模型，有企业的也有开源的，性能提升肯定是有的，只是总感觉名字千变万化，功能不离其宗，过去——其实就是不到两个月前——那种一天刷好几次邮箱看邀请码的激情跑得一干二净，现在就算拿到内测资格也躺了很久才打起精神去用。
一. 主机ubuntu系统查库依赖： 通过ldd 命令查找，(没有路径，只有地址的表示已经加载到内存了)
在开发过程中，我们经常会遇到各种各样的错误和异常。其中一个常见的错误是TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding'。这个错误通常在使用Python的解析库时出现，本文将介绍这个问题的原因，并提供解决方法。
介绍目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难
在开始今天的内容之前，我们先来回顾一下之前提到过的知识点（具体内容可以回复“架构师一席谈”）： 1.在一台电脑上，使用异步编程可以提高cpu的使用效率 2.使用Actor模型，实现同一台电脑上，在并发环境下的串行操作，保证事务执行的正确 3.在多服务器环境下，actor模型配合Zookeeper，可以实现在多服务器环境下的串行操作，保证事务执行正确 4.对应用进行读写分离的设计，做到“写服务”（有状态）执行正确，同时又能方便地（增加服务器）提高“读服务”（无状态）的性能 所以，在服务实现的内部，异步已经无处
CIT极客(ChuangIT) 最前沿的业界资讯，最全面的精品资源！ 腾讯在贵州挖山洞建数据中心 4月1日，腾讯公司发布了一段短片，跟大家开了个愚人节玩笑。腾讯宣布，筹备近两年的“AI生态鹅厂”已在贵州贵安新区完成项目主体建设，预计于年内投产运行。 不过据消息称，养鹅目前不知真假，但贵州贵安新区的那个山洞却是真正存在的。它叫腾讯贵安七星数据中心，是一个特高等级数据中心。 腾讯表示，它具有高度安全，高隐蔽、高防护的特点，将用来放置腾讯业务最核心的数据，代表着腾讯在数据产业的前瞻战略。 不过除了山洞，小编还是想
开发环境：Go语言 本教程是学习Jeiwan的博客后的学习笔记，代码实现也参考它的为主，精简了叙述并在适当位置添加了一些必备的小知识和适当的代码注释，如介绍哈希。 本教程是为了逐步教你设计一款简化的区块链原型币。通过我们不断添加功能，完成一个可交易的原型币。 本节我们增加持久化的功能，可以持久化区块链到本地文件。 单机版,仅支持保存信息✅ 工作量证明✅ 持久化 选择数据库 目前，我们的原型币是存储在内存里的，每次运行结束后消失。而真正的比特币账本是需要持久化保存到本地的，比特币的核心开发者们，选择的是 Le
在使用Python编程时，有时候可能会遇到类似于AttributeError: module 'skimage' has no attribute 'io'的错误。这个错误通常出现在使用scikit-image库的时候，表明无法找到名为‘io’的属性。
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