大家好，我是辰哥~ 一般的反爬措施是在多次请求之间增加随机的间隔时间，即设置一定的延时。但如果请求后存在缓存，就可以省略设置延迟，这样一定程度地缩短了爬虫程序的耗时。...，利用它可以非常方便地实现请求的缓存，直接得到对应的爬取结果。...下面比较一下缓存代码的写法 没有缓存的代码： 普通的requests session爬取 import requests import time start = time.time() session...requests_cache.install_cache默认的方式是与浏览器的缓存行为一致的。...如果要自定义可以先了解该函数的参数： requests_cache.install_cache定义 requests_cache.install_cache( cache_name='cache
它是备用列表、空闲列表和零列表的大小之和 /// internal UInt64 ullAvailPhys; /// /// 系统或当前进程的当前已提交内存限制...要获得系统范围的承诺内存限制，请调用GetPerformanceInfo /// internal www.laipuhuo.com UInt64 ullTotalPageFile...要计算整个系统的可承诺值，调用GetPerformanceInfo核减价值CommitTotal从价值CommitLimit /// internal UInt64 ullAvailPageFile...; /// /// 调用进程的虚拟地址空间的用户模式部分的大小，以字节为单位。...例如，对于 x86 处理器上的大多数 32 位进程，此值约为 2 GB，对于在启用4 GB 调整的系统上运行的具有大地址感知能力的 32 位进程约为 3 GB 。
题目描述 解题思路 代码 复杂度分析 GitHub LeetCode 项目 题目描述 题目链接 给你一个整数数组 nums ，和一个表示限制的整数 limit，请你返回最长连续子数组的长度，该子数组中的任意两个元素之间的绝对差必须小于或者等于...如果不存在满足条件的子数组，则返回 0 。...因此，满足题意的最长子数组的长度为 2 。...，不过需要找到滑动窗口的滑动条件。...如果滑动窗口内的最大元素-最小元素>limit，则表示窗口内有元素不符合题目的要求，则左边的索引应该向右移动，直到满足条件位置； 接着移动右边的索引，直到不满足最大元素-最小元素<=limit 这个条件
主键索引 主键索引在底层的数据存储是通过 B+ 树来实现的。简单来说，就是除叶子节之外的其他节点都存储的是主键值。而叶子节点上存储的是整行的数据。 大体结构如下图所示。...非主键索引 除了主键索引外，其它的索引都被称为非主键索引。与主键索引不同的是，非主键索引的叶子节点上存储的是主键的值。 那让我们再回到开始的问题，什么是回表操作？...简单来讲，就是在非主键索引树上拿到对应的主键值，然后回到主键索引上找到对应的行数据。 这样做的前提条件是，所要查找的字段不存在于非主键索引树上。...根据联合索引最左前缀原则，我们在非主键索引树上找到第一个满足条件的值时，通过叶子节点记录的主键值再回到主键索引树上查找到对应的行数据，再对比是否为当前所要查找的性别。...对于查找出来的数据，先过滤掉不符合条件的，其余的再去主键索引树上查找。
导读：ThreadLocal的Entry为什么要继承WeakReference？弱引用GC的时候会回收？那么回收了，数据不会丢失吗？...这时得注意一件事，刚才提到ThreadLocal被GC后Entry中的reference就会变为null，但是呢， Entry毕竟也是个对象，它除了会在GC时被改一下reference以外平平无奇，那么这里的...而Entry的value就是在这里被设置为null的，ThreadLocalMap中的table中的Entry也是在这里被设置为null的。...那么弱引用的作用是什么呢，只要去 ThreadLocal的源码搜一下 == null就能发现它出现的每一处都是在对reference作判断，这代码里就是通过判断reference来判断Entry还有用没用的...，最需要被GC的就是Entry中的value，而ThreadLocal本身是很小的，它里面只有一个threadLocalHashCode而已
有许多重要的限制，功耗、成本、延迟、隐私等限制因素使得在云端和设备之间来回传输的机器学习数据不切实际。 ?...有许多重要的限制，功耗、成本、延迟、隐私等限制因素使得在云端和设备之间来回传输的机器学习数据不切实际。几年前，机器学习在边缘领域似乎是一个“白日梦”，而设备的技术创新使它们能够处理计算密集型任务。...云计算的约束 云端的机器学习处理的所有约束都是相互关联的。 首先，处理云端的机器学习任务所需的大量数据的功率和成本是巨大的，更不用说通过不断增长的带宽需求产生的大量流量。...在设备上，基于机器学习的处理所需的功率量要小得多。 在设备和云端之间来回发送数据将会产生明显的滞后或延迟，大多数基于机器学习的应用程序，特别是那些对时间要求严格的应用程序来说都是不能容忍的。...用户和开发人员不希望依赖云计算技术，因为云计算的功率、成本、隐私和速度受到限制。对于智能设备来说，现在还处于起步阶段，但机器学习将是未来发展的最佳选择。 （来源：企业网D1Net)
【码帅】-------- 13:52:42 为什么上面2个都有Add 【码帅】-------- 13:52:49 下面2个都没有 【码帅】-------- 13:...所以我觉得有必要说下为什么LINQ to XML性能优于XmlDocument的缘由了。 为什么LINQ to XML性能优于XmlDocument？...XmlReader 是一种快速的只进非缓存分析器。他丫的对XML 数据流的访问是只读的。 其次，LINQ to XML有一位出色的父亲——Linq。...这个因素是性能中至关重要的，所谓”子不教，父之过“！ 也就是说，LINQ to XML的查询被编译成静态链接的方法调用，这样的性能提升是巨大的。...循环访问节点，为基于表达式计算的结果集选择适当的节点。 与相应的 LINQ to XML 查询完成的工作相比，这需要执行非常多的工作。
为了减少数据库的负担，提升数据库响应速度，缩短查询时间，这时候就需要进行分库分表。为什么需要分库？...为什么需要分表？做过报表业务的同学应该都体验过，一条SQL执行时间超过几十秒的场景。...分库分表要解决的是现存海量数据访问的性能瓶颈，对持续激增的数据量所做出的架构预见性。...图片优点单表数据量是可控的水平扩展简单只需增加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移缺点由于连续分片可能存在数据热点，比如按时间字段分片时，如果某一段时间（双11等大促）订单骤增，存11月数据的表可能会被频繁的读写...比如：我们要查询11、12月的订单数据，如果两个月的数据是分散到了不同的数据库实例，则要查询两个数据库相关的数据，在对数据合并排序、分页，过程繁琐复杂。
但是需要length是2^n, 这样才满足： X % 2^n = X & (2^n – 1) 所以，HashMap的容量一定要是2^n。 那么为什么要是16呢？而不是4，8 ，32呢？...总之，HashMap根据用户传入的初始化容量，利用无符号右移和按位或运算等方式计算出第一个大于该数的2的幂。 扩容 除了初始化的时候会指定HashMap的容量，在进行扩容的时候，其容量也可能会改变。...所以，通过保证初始化容量均为2的幂，并且扩容时也是扩容到之前容量的2倍，所以，保证了HashMap的容量永远都是2的幂。...hash运算的过程其实就是对目标元素的Key进行hashcode，再对Map的容量进行取模，而JDK 的工程师为了提升取模的效率，使用位运算代替了取模运算，这就要求Map的容量一定得是2的幂。...而作为默认容量，太大和太小都不合适，所以16就作为一个比较合适的经验值被采用了。 为了保证任何情况下Map的容量都是2的幂，HashMap在两个地方都做了限制。
，在这样的世界里，狂热分子们忙着散布伤痛和丑恶，普罗大众们却忙着将自己与日常生活中的滚滚怒潮完全或部分的隔开，转而投身美的教化、知识传播和悬壶济世中去，就好像阴暗的一面根本不存在一般，这难道不是一件奇怪的事吗...从实用性的肤浅角度来看，知性和精神生活是一类无用的活动形式，人们沉湎其中的原因在于，它们能带来其他方式无法给予的巨大满足感。...任何关于实用的猜忌都可能限制住法拉第永不安分的好奇心。最终，实用性还是实现了，但它从来没有成为制约其不间断实验研究的教条。...下面这段话是我从近期的《科学》杂志上摘录的： 爱因斯坦教授的天才地位达到了新的高度——这位博学的数学物理学家十五年前所开创的数学研究，正在帮助解决温标上绝对零度附近液氦不可思议的流动性问题。...由于人们知道所有气体都会在所探讨的温度下凝结为液体，因此爱因斯坦的这一研究并未在十五年前引起同行的注意。 然而，近期发现的液氦行为使得爱因斯坦的这一边缘概念具备了新的实用性。
布鲁斯·埃克尔（Bruce Eckel）发了篇博文[1]，提议从类方法的形参列表中删除“self”。我将解释为什么这个提议不能通过。...我认为他真正关心的是程序员（可能来自其它语言）所浪费的时间，有时候似乎不需要指定“self”参数，而且他们偶尔忘记了要加（即使他们十分清楚——习惯是一种强大的力量）。...为什么 Bruce 的提议不可行 首先，让我提出一些与 Bruce 的提议相反的典型论点。 这有一个很好的论据可以证明，在参数列表中使用显式的“self”，可以增强以下两种调用方法在理论上的等效性。...但是，这个习语很容易出错（正是由于需要显式地传递"self"的原因），这就是为什么在 Python 3000中，我建议在所有情况下都使用"super()"的原因。...除非知道装饰器的用途，否则没有其它办法来确定是否要赋予正在定义的方法一个隐式的“self”参数。 我拒绝诸如特殊包装的“@classmethod”和“@staticmethod”之类的黑科技。
Gcore 公共 API 团队的故事令您了解开发者使用更新的软件栈能获得哪些明显或意想不到的好处。...但是，与我们的后端服务不同，公共 API 不仅要具备弹性，还要在开发方面高度适应不断变化的客户需求。...这是一个典型的困境：你很清楚最新的环境可以提高性能，但总有更紧迫的任务排在前面。 突破的关键在于团队的协作与热情。...显而易见的好处 更好的安全性 使用最新软件版本可以减轻大多数已知漏洞的影响，增强我们的整体安全性，为代码提供基本的内在安全保障。...定期更新库和依赖可以积极地预防新发现的漏洞，减小新出现的网络威胁的影响。 性能提升 由于Python是我们Public API服务的主要语言，所用的版本对服务整体性能有关键影响。
到底为什么身为一个行销专业者、作家、金融巨擘……，整个世界还要你学会 coding? 其实只要对 HTML、CSS 有基本的认识，就可以对你的事业造成很大的影响了!...底下就告诉你几行简单的程式语言能让你有什么收穫。相信我，你学会了之后，你的上司或未来的上司会对你感到钦佩、你的同事会很开心、你则是有更多的机会能得到心目中那有成就感又有大钱赚的工作。...而且你也更能知道网站发展的限制与可能性在哪。 6.能用你设计的 Tumblr部落格炫耀你的 coding技能 希望转换跑道，把你的兴趣变成你得职业，那就用 Tumblr 好好展现你的热情所在吧!...7.能从头开始自己打造个人简历网页 要展现你的创业精神那就不要再用 Tumblr，并且从头开始打造你自己的网页吧!...听起来貌似很困难，但其实只要有一点 HTML 跟 CSS 的基础，要创造一个简单但好看的网站，是很简单的!而且未来的求职面试，你还能大声的说这是你做的网页，他们吓都吓死了!
我们将所有的繁杂的技术栈进行了替换，只用 Python 就行啦！ 简单的 Web 托管很重要，但还不够 Anvil 还可以为你托管你的应用程序。为什么不呢？...“我想要将我的应用程序嵌入到我售出的 IoT 设备中” "如果我把我的宝都压到你的 Anvil 上，我怎么能确定十年后我的应用仍然能够运行呢？” 这些都是很好的观点！云服务并不是适合所有人的解决方案。...如果你使用 Anvil 是因为它的 拖放编辑器 和 运行在浏览器中的 Python，那么你为什么必须使用 vim 和 Javascript 才能在本地托管你的应用程序？...如果它开源了，它还可靠吗 开源中的一个看似矛盾的是，它的免费可用性是它的优势，但有时也会产生不稳定的感觉。毕竟，如果你不收费，你如何保持这个平台的长期健康运行？...得到的多，失去的少 开源我们的运行引擎并没有减少我们的业务 —— 它使我们的在线 IDE 在今天和未来变得更有用、更值得信赖。
土豆、优酷等大家耳熟能详的视频网站都采用Flash来播放视频。 国内还有一部鼎鼎大名的动画片就是由Flash 8制作的，名字就叫《喜羊羊和灰太狼》。...说到这，你可能会问：Flash是怎么走到今天这一步的？为什么HTML5播放器能够取代Flash？ 今天这篇文章，小保就来给大家揭秘Flash和HTML5播放器之间的小九九。...但后来被一家叫Macromedia 的公司看上，收购以后把它做成了免费的浏览器插件。 这样一来，用FutureSplash制作的动画，就可以直接在网页上浏览。...H5播放器出现后，开发者只要使用一套程序，就能够很容易的实现多个平台的展现功能，降低了开发难度，节约了开发时间和成本的投入。比如Xbox和PS4内置的浏览器，使用的就是H5播放器。...其实只需要右键点击网页上的播放器，在弹出的菜单栏中就可以区分两个播放器了，一般来说使用Flash播放器的网页都会显示有“关于Flash......”的一行文字。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟基于模型的强化学习探索了一种全面而实用的强化学习方法。 强化学习是机器学习的一种基本范式，其中智能体执行动作以确保设备的最佳行为。...，从而创建一个整体的处理基于模型的在线学习控制的主题。...在这样做的过程中，作者试图为数据驱动控制开发一个基于模型的框架，将从数据中识别系统、基于模型的强化学习和最优控制等主题以及它们的应用联系起来。这种评估经典结果的新技术将允许更有效的强化学习系统。...本书的核心是提供一个端到端的框架——从设计到应用，更易于处理的基于模型的强化学习技术。...基于模型的强化学习读者还会发现: 在数据驱动和基于学习的控制的研究生课程中使用的有用教科书，强调从数据建立动态系统的建模和控制 详细比较不同技术的影响，如基本线性二次控制器、基于学习的模型预测控制、无模型强化学习和结构化在线学习
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。...3、节点副本调优阶段 ES的性能跟硬件资源有很大关系，当ES集群单独部署到物理机器上时，集群内部的节点并不是独占整台物理机资源，在集群运行的时候同一物理机上的节点仍会出现资源抢占的问题。...同时针对于线上业务，我们对两个集群做了重新的规划定义，承担的线上查询流量也做了重新的划分。 备集群存储的是线上近几天的热点数据，数据规模远小于主集群，大约是主集群文档数的十分之一。...集群数据量小，在相同的集群部署规模下，备集群的性能要优于主集群。 然而在线上真实场景中，线上大部分查询流量也来源于热点数据，所以用备集群来承载这些热点数据的查询，而备集群也慢慢演变成一个热数据集群。...总结 架构的快速迭代源于业务的快速发展，正是由于近几年到家业务的高速发展，订单中心的架构也不断优化升级。
来源：京东技术（ID：jingdongjishu） 作者：张sir 京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况...3、节点副本调优阶段 ES的性能跟硬件资源有很大关系，当ES集群单独部署到物理机器上时，集群内部的节点并不是独占整台物理机资源，在集群运行的时候同一物理机上的节点仍会出现资源抢占的问题。...同时针对于线上业务，我们对两个集群做了重新的规划定义，承担的线上查询流量也做了重新的划分。 备集群存储的是线上近几天的热点数据，数据规模远小于主集群，大约是主集群文档数的十分之一。...集群数据量小，在相同的集群部署规模下，备集群的性能要优于主集群。 然而在线上真实场景中，线上大部分查询流量也来源于热点数据，所以用备集群来承载这些热点数据的查询，而备集群也慢慢演变成一个热数据集群。...总结 架构的快速迭代源于业务的快速发展，正是由于近几年到家业务的高速发展，订单中心的架构也不断优化升级。
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