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在Swoole上使用双容器策略实现请求隔离的依赖注入

在这些引擎上使用传统只考虑单请求的容器技术, 就容易发生单例相互污染, 内存泄露等问题 (姑且称之为”IoC容器的请求隔离问题” ). 于是出现了各种策略以解决之....多轮对话机器人框架 CommuneChatbot 使用 swoole 做通信引擎, 同时非常广泛地使用了容器和依赖注入. 在本项目中使用了 “双容器策略” 来解决 “请求隔离问题” ....请求中生成的单例, 挂载到容器的动态属性上. 持有”进程级容器”, 当绑定不存在时, 到”进程级容器” 上查找之....但在 swoole 等引擎上, 一个 worker 进程要响应多个请求, 单例的数据就容易相互污染....双容器策略在 CommuneChatbot 项目中的效果 CommuneChatbot 目前使用双容器, Demo 在微信公众号 CommuneChatbot 上运行.

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GAget：在苹果电脑的 Widget 上快速查看 Google Analytics 数据

GAget 是苹果电脑 Mac OS X 上的一个 Widget 应用，它可以让快速查看你站点的 Google Analytics 数据。...GAget 通过一个别致的界面，展示访问者数量，新访问的比率，退出率以及停留时间。 GAget 详细功能： 快速查看一天之中最重要的数据：访问者数量，新访问的比率，退出率以及停留时间。...可以查看2周的访客数变化。 查看新访问用户的比率和退出率。 只需一次简单点击就可以自动刷新数据。 自动更新。 非常容易切换 Google Analytics 账号。...可以查看一周，两周，或者四周的数据。 可以在访问数，新访问比率，退出率的图表中切换。 下载 GAget: http://www.zoltanhosszu.com/gaget/ ----

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    【学术】谷歌公开简化数据科学工作流程的内部工具—Colaboratory

    谷歌最近公开了它的内部工具，该工具用于数据科学和机器学习工作流程，称为Colaboratory。 虽然它与jupyter notebook非常相似，但它的真正价值来自于该服务目前提供的免费计算能力。...我使用OpenCV创建了和人脸识别有关的公共Colaboratory jupyter notebook，这是以机器学习为核心的计算机视觉的主题之一。...usp=sharing 要开始使用jupyter notebook，必须运行所有现有的储存格，以便加载库和基础数据。...对于网络上的任何图像，你可以在带有被URL替代的的新代码储存格中，执行findfaces(‘’)函数的新版本，例如http://epilepsyu.com...这将使用新的URL获取图像,在代码储存格下生成一个输出单元。如果照片中包含被OpenCV算法选中的人脸，那么这些面部总数将被提供，并且在图像上用正方形显示面部的位置。 ?

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    react 在使用数据请求的时候和setState的时候哪个先处理

    今天在工作中遇到一个问题,我司使用的是antd 组件,在使用react数据请求时,并在其中设置setState,页面发现了异常....我写这一部分需求时的代码如下: // 初始化需求申请界面数据 initializeMyModal = () => { // 当调出项目发生改变时,获取调出人员下拉数据 myModalItems[...: 如图 然后再去调用调出项目的selectOnChange事件,调出人员的位置变成了罗慧的value值, 如图: 这什么原因,我们这边的前端说法是:两个异步的调用,一个异步请求,一个setState,...当异步请求的时候,setState也是异步更改数据,当数据请求成功时,便遗留了上一个的value值,这样的解释很牵强,欢迎大神来留言....我能提供的解决方案: 当调出项目selectOnChange的时候,调用一个同步的方法,把调出人员的select设为空.在antd中可以直接使用this.props.form.setFieldsValue

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    OpenAI「假新闻」生成器GPT-2的最简Python实现

    一时引发机器学习社区的吐槽。 近日，由 Buzzfeed 数据科学家 Max Woolf 开源的「GPT-2 精简版」出现在 GitHub 上。...如果你在云端训练，强烈建议你使用 Colaboratory notebook 或带有 TensorFlow 深度学习图像的谷歌计算引擎 VM（因为 GPT-2 模型位于 GCP 上）。...） 使用 将模型下载到本地系统的示例，在数据集上对它进行微调，然后生成一些文本。...文本在语法上通常也是正确的，并且有适当的大写和较少的打印错误。 原始 GPT-2 模型在大量来源的文本上进行训练，使该模型包含输入文本中看不到的趋势。...对于 Colaboratory，允许模型在训练期间自动将检查点保存至 Google Drive，以防止超时。

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    NASA：ATTREX-飞机辐射测量是在全球鹰无人机系统（UAS）上收集的原位辐射测量数据

    ATTREX-Aircraft_Radiation_Measurements 简介 ATTREX-飞机辐射测量是在全球鹰无人机系统（UAS）上收集的原位辐射测量数据，这些数据是在空中热带对流层顶实验（ATTREX...该集合包括在2011年和2013年加利福尼亚州部署期间以及2014年在关岛部署期间，由太阳光谱通量辐射计（SSFR）收集的原位辐射特性。数据收集已完成。...研究表明，即使是相对较小的平流层湿度变化也可能对气候产生显著影响，未来平流层湿度和臭氧浓度的变化对气候变化的响应也是显著的气候反馈。对流层水蒸气气候反馈通常在全球模型中得到了很好的表示。...在ATTREX期间，仪器提供了测量，以追踪反应性卤素化合物和其他重要化学物质的运动、卷云粒子的大小和形状、水蒸气以及通过TTL的三维风。测量了含溴气体，以提高对平流层臭氧的理解。...ATTREX由四个NASA全球鹰无人机系统（UAS）活动组成，这些活动从NASA的阿姆斯特朗飞行研究中心（前称德赖登飞行研究中心）部署。

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    ChatGPT 和 Elasticsearch的结合：在私域数据上使用ChatGPT

    为 Elasticsearch 生成混合搜索请求title字段上的 BM25 匹配kNN 搜索title向量字段提升 kNN 搜索结果以对齐分数设置 size=1 只返回得分最高的文档2.搜索请求发送到...在此示例中，我们之所以选择这个模式，是因为它是在涵盖广泛主题的非常大的数据集上训练的，适合一般用途。...该库提供了广泛的数据科学功能，但我们将使用它作为桥梁，将模型从 Hugging Face 模型中心加载到 Elasticsearch，以便它可以部署在机器学习节点上以供推理使用。 ...如果这是您第一次打开 Dev Tools，您可能必须在带有文档的弹出窗口中单击“关闭”。在 Console 选项卡的 Dev Tools 中，使用以下代码更新dense_vector目标字段的映射。...您可以通过电子邮件地址和密码进行注册，也可以使用Google或Microsoft登录。创建帐户后，您需要创建一个 API 密钥：单击API Key。单击创建新密钥。

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    Google Calaboratory 的另一个 XSS 漏洞

    三个月以前，我写了一篇文章来介绍我在 Google Colaboratory 上发现的一个 XSS 漏洞，这篇文章是对前文的一些扩展，并且展示了我在同一个 web 应用中发现的另一个 XSS。...Google Calaboratory 这个应用中的 XSS 漏洞 2、然后我发现这个应用使用了一个 MathJax 库来渲染 LaTex 公式 3、最后我在 MathJax 中找到了一个 XSS，其本身就是对...这一次，我又尝试在 Google Colaboratory 寻找其他 XSS 漏洞的时候，注意到了一个有趣的行为：当我按下右键单击 MarkDown 中生成的 LaTeX 公式时，我得到一个标准的 Colaboratory...四年前我在博客文章中写了另一个关于通过cookie 引发 XSS 的例子 gmail和google的两个xss老漏洞分析，所以这里直接给出攻击方案： 1、如果在 Google 其他任意的子域上存在一个我们能利用的...; Domain = .google.com; Path = /” 3、现在，我们刚刚设置的名为mjx.menu的 cookie 会在每次请求 Google 子域时自动添加到请求中 我通过在 /etc/

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    完全云端运行：使用谷歌CoLaboratory训练神经网络

    Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。...我们的任务是在该数据上训练神经网络根据上述特征诊断乳腺癌。 打开 CoLaboratory，出现一个新的 untitled.ipynb 文件供你使用。...数据预处理： 现在数据已经在机器上了，我们使用 pandas 将其输入到项目中。 CoLaboratory 上的输出结果图示。...你将在 CoLaboratory 上看到所有处理过程，而不是在自己的电脑上。 这里 batch_size 是你希望同时处理的输入量。epoch 指数据通过神经网络一次的整个周期。...它们在 Colaboratory Notebook 中显示如下： 进行预测，构建混淆矩阵。 训练网络后，就可以在 X_test set 上进行预测，以检查模型在新数据上的性能。

    2.5K80

    在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

    这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...那么，这个“压缩表示”实际上做了什么呢？ 压缩表示通常包含有关输入图像的重要信息，可以将其用于去噪图像或其他类型的重建和转换！它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...检查结果： 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示的图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像 在顶行输入图像，在底部输入重建

    3.5K20

    在OQL上使用UPDLOCK锁定查询结果，安全的更新实体数据

    SqlServer查询记录的时候提供多种锁定方式，其中UPDLOCK 的优点是允许您读取数据（不阻塞其它事务）并在以后更新数据，同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改。...return new OrderingModel { Msg = "投标金额不正确" }; } //线下标下单时，不可使用现金券...db.Commit(); 上面的操作，首先在AdoHelper对象上开启事务，然后查询投资产品实体的时候在With方法上加上 OQL.SqlServerLock.UPDLOCK 更新锁，接着进行复制的业务处理...我们看到，OQL的这种更新锁操作，跟直接写SQL语句操作很类似，OQL执行的时候也是这样输出SQL语句的，这样确保数据记录在并发的时候，安全的更新。...注意：OQL更新锁目前只支持SqlServer数据库。

    1.8K10

    Diesel框架对于数据库的使用和实战，在PostgreSQL的基础上的使用【Diesel】

    ## Diesel 我们需要告诉Diesel我们在哪里可以找到我们的数据库。我们通过设置环境变量来实现这一点。在我们的开发机器上，我们可能有多个项目，我们不想污染我们的环境。...这将创建我们的数据库（如果它还不存在），并创建一个空的迁移目录，我们可以使用它来管理我们的体系结构（稍后将详细介绍）。...("{}", post.body); } } 确切的输出可能因数据库而异，但应该是等效的。 表宏基于数据库模式创建代码堆栈，以表示所有表和列。我们将在下一个示例中详细了解如何使用它。...现场订单说明 使用结构上字段的假定顺序来匹配表中的列，因此确保按照文件#[derival（Queryable）]Postpostsschema.rs中的顺序定义它们 让我们编写代码来实际展示我们的帖子...self:：schema：：posts:：dsl:：*postposts:：tablepublishedposts:：published 我们可以使用它不幸的是，结果不会很有趣，因为我们在数据库中实际上没有任何帖子

    1.1K20

    3 个相见恨晚的 Google Colaboratory 奇技淫巧！

    Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。...也就是说，Colaboratory 存储在 Google 云端硬盘中，我们可以在 Google 云端硬盘里直接编写 Jupyter Notebook，在线使用深度学习框架 TensorFlow 并训练我们的神经网络了...安装库 目前，在 Google Colaboratory 中安装的软件并不是持久的，意味着每次重新连接实例时都需要重新安装。...你可以使用 wget 之类的工具从网络上获取数据，但是如果你有一些本地文件，想上传到你的谷歌硬盘中的 Colab 环境里并使用它们，该怎么做呢？ 很简单，只需 3 步即可实现！...当然，上传和使用数据文件还有其它的方法，但是我发现这一方法最简单明了。 以上就是关于 Google Calaboratory 的 3 个非常实用的技巧，赶紧尝试一下吧！

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    我是如何找到 Google Colaboratory 中的一个 xss 漏洞的

    什么是 Google Colaboratory Google Colaboratory 是基于 Jupyter Notebook 的一个应用，主要作为大数据分析记录数据的笔记本。...在 Colaboratory 中你可以创建包含文本和代码的文档，文本格式类似 markdown，支持 python2 或 3。代码可以在 Google Cloud 中执行，执行结果可以直接放在文档中。...这种处理方式在科学研究中很方便。你可以准备一组数据和以什么方式处理这组数据的代码或者是维恩图。在 Colaboratory 的首页就有这种例子的展示。 ?...我在之前就提到过了，Colaboratory 的文本使用 markdown 标记语法，markdown 是一种非常适合写笔记的语法，举个例子，你可以输入 **test** 来打印出粗体字，输入*test...可以使用十进制和十六进制形式的数字。于是我在 Colaboratory 中尝试了一下，用下面两种方法输入大写字母 A \unicode{x41}\unicode{65} ?

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    Colaboratory使用教程

    Google Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。...本篇博客旨在介绍Google Colaboratory的使用方法，即通过Colaboratory和Google网盘进行连接，使用Google提供的免费的TPU、GPU去执行机器学习、深度学习代码及模型的训练...google-drive-ocamlfuse drive 1 .注册Colaboratory账号 注册链接：https://www.google.com/drive/ 2.Colaboratory相关介绍...连接Google driver 执行下面的代码，在执行这段代码之后，会提示填写一些验证码之类的东西，只需要按照它说的一直往下执行就行了 运行代码 在新建的Colaboratory中依次输入：ls...，大家需要根据执行ls命令所展示的结果去更改，即如果您使用ls展示的是name文件夹的话，就cd name就可以了） 将所需要执行的代码上传到Train_model的文件夹里 再在新建的Colaboratory

    1.2K30

    【永久免费使用谷歌GPU】英伟达可能要发布专用于挖矿的GPU

    Colaboratory官方介绍：一种简便而强大的数据分析工具 Colaboratory 是一种数据分析工具，可将文字、代码和代码输出内容合并到一个协作文档中。 ?...Colaboratory 包含很多已被广泛使用的库（例如 matplotlib），因而能够简化数据的可视化过程。 ? ?...Colaboratory 可与 Google Cloud BigQuery 结合使用。...虽然使用Google Colab来安装并且训练机器学习模型能免费，但速度对于小数据来说还是有些慢。...帖子底下有人评论说，使用谷歌的GPU比自己的笔记本电脑i7 CPU上的训练慢得多，而且使用的数据集都是数字特征，只有大约50个特征。 另一方面，当你确实花了钱，能得到什么速度和效果？

    3.4K70

    如何使用机器学习在一个非常小的数据集上做出预测

    贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...我使用 Google Colab 编写了初始程序，这是一个免费的在线 Jupyter Notebook。Google Colab 的一大优点是我可以将我的工作存储在 Google 驱动器中。...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?

    1.3K20

    GEE（Google Earth Engine）——使用 NASA NEX-DCP30 数据集创建投影的可视化（美国加利福尼亚州圣华金流域的气候）

    此次案例，又两个官网的数据和配色连接： https://cds.nccs.nasa.gov/wp-content/uploads/2014/04/NEX-DCP30_Tech_Note_v0.pdf...NASA NEX-DCP30 数据集由美国本土的缩减气候情景组成，这些情景源自在耦合模型比对项目第 5 阶段（CMIP5，参见 Taylor 等人，2012 年）下进行的总环流模型 (GCM) 和跨为政府间气候变化专门委员会第五次评估报告...这些数据集的目的是提供一组高分辨率、偏差校正的气候变化预测，可用于评估气候变化对更细尺度气候梯度敏感过程的影响以及局部地形对气候条件的影响。...它包括从可用于 pr、tasmin 和 tasmax 波段的所有模型运​​行中为每个 RCP 计算的集合统计数据。...NEX-DCP30 由气候分析小组和 NASA 艾姆斯研究中心使用 NASA Earth Exchange 编写，并由 NASA 气候模拟中心 (NCCS) 分发。

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