爬虫 深度request问题
从源码层面深度剖析Spring循环依赖
作者：郭艳红 以下举例皆针对单例模式讨论 图解参考 https://www.processon.com/view/link/60e3b0ae0e3e74200e2478ce 1、Spring 如何创建Bean？ 对于单例Bean来说，在Spring容器整个生命周期内，有且只有一个对象。 Sprin ......
前端程序员学python（爬虫向）(一文修到筑基期) （本文不含知识诅咒）
我踏马来辣 还有一件事： 本教程配合c语言中文网 python爬虫 教程 食用 本教程不适用于未成年人 一定要刷牙 本教程不存在知识诅咒 学完本教程即可进入筑基期 js 基础和本教程学习效率成正比 不要笑 暂时不要驾驶你的行李箱 本教程是针对前端程序员制定的 vscode是IDE大王，什么？你说vs ......
Flink mini-batch "引发" 的乱序问题
问题描述 近期业务反馈， 开启了 mini-batch 之后， 出现了数据不准的情况， 关掉了 mini-batch 之后， 就正常了， 因此业务方怀疑，是不是 Flink 的 mini-batch 存在 bug ？ 问题排查 初步分析 mini-batch 已经在内部大规模使用， 目前没有发现一例 ......
【深度思考】如何优雅的校验参数？
在日常的开发工作中，为了保证落库数据的完整性，参数校验绝对是必不可少的一部分，本篇文章就来讲解下在项目中该如何优雅的校验参数。 假设有一个新增学员的接口，一般第一步我们都会先校验学员信息是否正确，然后才会落库，简单起见，假设新增学员时只有2个字段：姓名、年龄。 @Data public class ......
Chaos 测试下的若干 NebulaGraph Raft 问题分析
作为分布式系统的基石 Raft 有非常明显的优势，但这也伴随着不小的挑战 —— Raft 算法的实现及其容易出错，同时算法的测试和调试也是一项巨大的挑战。NebulaGraph 目前使用的是自研的 Raft，鉴于 Raft 本身的复杂性我们构造了诸多 Chaos 测试来保障 NebulaGraph ... ......
使用 System.Text.Json 时，如何处理 Dictionary 中 Key 为自定义类型的问题
在使用 System.Text.Json 进行 JSON 序列化和反序列化操作时，我们会遇到一个问题：如何处理字典中的 Key 为自定义类型的问题。 背景说明 例如，我们有如下代码： // 定义一个自定义类型 public class CustomType { public int Id { get ......
深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析（攻克盲点及混淆点）「 1 」
相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代，Full GC会先触发一次Minor GC，不知对否？我参考了R大的分析和介绍，总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
记一次性能测试中，因为自己设置问题，导致测试结果偏差
前言 这个性能测试真的感觉做了好久，一直都没有一个好的结果。 为什么要记录，因为想让自己以后不再犯类似错误！ 要知道的几个知识点 你看完，肯定会感谢我的，建议收藏！ 关于系统支持并发数计算： 1、使用系统用户数量(5%~20%)：* 比如用户数为200人，平均取最大用户数为80用户左右，参考维基百科 ......
【JVM故障问题排查心得】「内存诊断系列」Docker容器经常被kill掉，k8s中该节点的pod也被驱赶，怎么分析？
我有一个在主机中运行的Docker容器（也有在同一主机中运行的其他容器）。该Docker容器中的应用程序将会计算数据和流式处理，这可能会消耗大量内存。
该容器会不时退出。我怀疑这是由于内存不足，但不是很确定。我需要找到根本原因的方法。那么有什么方法可以知道这个集装箱的死亡发生了什么？ ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
好慌，我代码没了！不会是变基变出问题了吧？
大家好，我是 Kagol，Vue DevUI 开源组件库和 EditorX 富文本编辑器创建者，专注于前端组件库建设和开源社区运营。 前两天检视代码时，发现PR里面有两个提交的描述信息一模一样，于是我提出应该将这两个提交合并成一个，保持提交树的清晰。 先储存起来！ 而同事这时正在开发别的特性，工作区 ......
差两个像素让我很难受，这问题绝不允许留到明年！
vaebe 同学持续5个月，累计提交34个PR，不仅完美地修复了这个组件尺寸不统一的问题，还完善了相关组件的单元测试，非常专业！ ......
二叉树的最小深度问题
二叉树的最小深度问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树的最小深度问题 CSDN：二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见：LeetCode 111. Mini ......
数组分成两个最接近集合问题
数组分成两个最接近集合问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：数组分成两个最接近集合问题 CSDN：数组分成两个最接近集合问题 问题描述 给定一个正数数组 arr， 请把 arr 中所有的数分成两个集合，尽量让两个集合的累加和接近； 返回：最接近的情况下，较小集合的累加和。 主要思路 首先把数组之 ......
一次TiDB GC阻塞引发的性能问题分析
背景 前不久从项目一线同学得到某集群的告警信息，某个时间段 TiDB duration 突然异常升高，持续时间6小时左右，需要定位到具体原因。 分析过程 第一招，初步判断 由于项目条件苛刻，历经苦难才拿到监控，在此之前只能靠现场同学的口述排查，oncall人太难了。。 既然是duration升高，那 ......
深度学习炼丹-数据增强
在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transforma... ......
深度学习炼丹-超参数调整
所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......
git相关问题解析，你想要的都有🔥
我是甜点cc，git版本管理工具，只要是软件开发人员都会使用到，了解git的使用会带来事半功倍的效果，git相关问题最全解析? ......
Python异步爬虫（aiohttp版）
异步协程不太了解的话可以去看我上篇博客：https://www.cnblogs.com/Red-Sun/p/16934843.html PS：本博客是个人笔记分享，不需要扫码加群或必须关注什么的（如果外站需要加群或关注的可以直接去我主页查看） 欢迎大家光临ヾ(≧▽≦*)o我的博客首页https:// ......
JuiceFS CSI Driver 常见问题排查指南
Kubernetes 作为资源调度和应用编排的开源系统，正在成为云计算和现代 IT 基础架构的通用平台。JuiceFS CSI Driver 实现了容器编排系统的存储接口，使得用户可以在 Kubernetes 中以原生的方式使用 JuiceFS。 由于 Kubernetes 自身的复杂性，用户反馈在 ......
解决RockyLinux和Centos Stream 9中firefox无法播放HTML视频问题
如题在测试两种centos后续系统时，发现firefox无法播放HTML视频问题。经过一番折腾找到了解决的办法，具体解决如下： 首先下载VLC $sudo yum install vlc 而后重启浏览器就可以使用firefox播放HTML视频了。 在下载vlc时会因为仓库问题出错， 对于Rocky， ......
VmWare安装Centos后配置Net网络SSH链接问题看这一遍就够了
由于个人的阿里云Linux云服务器快要到期，之前购买了3年才280元的样子， 目前涨价到1700~2600元，实在不划算，想省些钱给娃买玩具更香，决定重新在个人电脑上使用虚拟机， 方便测试使用Linux和Docker等。 1：首先安装VmWare(网络上教材比较多，这里不说明了) 2:启动时在安装对 ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统（同时测试 win10)——（附带深度学习环境搭建）
对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到）， 于是我自己在尝试中，将自己 ......
Bigkey问题的解决思路与方式探索
在Redis运维过程中，由于bigkey的存在，会影响业务程序的响应速度，严重的还会造成可用性损失，DBA也一直和业务开发方强调bigkey的规避方法以及危害 ......
【Java并发入门】02 Java内存模型：看Java如何解决可见性和有序性问题
如何解决其中的可见性和有序性导致的问题，这也就引出来了今天的主角——Java 内存模型。 一、什么是 Java 内存模型？ 导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但这样虽然解决了问题，但也导致带来的性能优化都没了。 因此，解决方案 ......
贪心算法篇——区间问题
贪心算法篇——区间问题 本次我们介绍贪心算法篇的区间问题，我们会从下面几个角度来介绍： 区间选点 区间分组 区间覆盖 区间选点 我们首先来介绍第一道题目： /*题目名称*/ 区间选点 /*题目介绍*/ 给定 N 个闭区间 [ai,bi]，请你在数轴上选择尽量少的点，使得每个区间内至少包含一个选出的点 ......
mysql基础问题三问（底层逻辑;正在执行;日志观察）
背景：经常面试会遇到且实际工作中也会应用到的三个场景： 目录： 一.mysql查询时的底层原理是什么？ 二.如何查看正在执行的mysql语句？ 三.如何观察mysql运行过程中的日志信息？ - - - - - - - - - -分割线- - - - - - - - - - -一.mysql查询时的底 ......
深度解析KubeEdge EdgeMesh 高可用架构
摘要：通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。 本文分享自华为云社区《KubeEdge EdgeMesh 高可用架构详解|KubeEdge云原生边缘计算社区》，作者：南开大学｜达益鑫。 EdgeMesh项目解决了边 ......