被 protected 修饰的成员对于本包和其子类可见： 基类的 protected 成员在包内可见 若继承了基类的子类与基类不在同一个包中，那么在子类中，子类实例可以访问其从基类继承而来的 protected...public static void main(String[] args) { ProFather father = new ProFather(); // f 方法被保护...，在不同的包不可见 father.f(); // error ProSon1 son1 = new ProSon1(); // f 方法被保护，在不同的包不可见...son1.f(); // error ProSon2 son2 = new ProSon2(); // f 方法被保护，在不同的包不可见...，在不同的包不可见 father.f(); // error ProSon2 son2 = new ProSon2(); // f 方法被 son2
如下面的图片显示的，在提交的时候，如何让我的提交显示被校验呢。 其实流程也不是非常复杂，按照下面的过程来进行配置就可以了。...有关下载安装 gnupg 的方法和过程，请参考页面：如何在 Windows 上创建一个新的 GPG key 中的内容。 当你完成安装后，我们需要运行 Kleopatra 来创建一个 PGP Key。...选择 Kleopatra 右上角的文件，然后选择创建。 在弹出的对话框中，选择创建一个 OpenPGP Key。 在最后的对话框中，输入你的名字和邮件地址。...请注意，你的邮件地址需要和你在 GitHub 上已经校验的邮件地址一致，为了方便，我们用户名也会选择和 GitHub 提交试用的用户名一致，你也可以使用不同的用户名。...在弹出的界面中，选择创建新的 GPG 然后将在上一步上拷贝的 Key 字符串，复制粘贴到这里。 然后单击添加 Key 来完成 Key 的添加过程。
98.jpg 那么，SEO人员，如何让内容更多的被分享？...根据以往微博营销技巧，我们将通过如下内容，进一步说明： 即使您拥有良好的内容，也不能只是坐在那里让别人分享您的内容，实际上，您需要做一些事情，不断的推动营销活动，让更多的人，分享你的内容，比如： 1...而对于一些SEO人员，平时工作的时候，非常在意对方甚至都不知道SEO是什么职业，而羞于让对方帮忙，但根据实际测试，合理的利用熟人分享，至少可以让流量增长35%。...5、分享按钮 如果你试图想让你的网站内容被大量的分享，那么，我们必然需要在网站内容中添加类似于百度分享按钮的控件，但需要注意相关按钮的匹配，以及是否可以转发HTTPS链接。...总结：SEO人员，如何让内容被更多分享，我们仍然有诸多细节需要讨论，而上述内容，仅供参考！ 蝙蝠侠IT https://www.batmanit.com/h/629.html 转载需授权！
数据库锁定机制 话说如果你只是单纯的说 "锁表",总是让人感觉有点 Low ，而我们就直接换个比较高大上一点的名词，锁定机制！...为了保证数据的完整，也就是他的一致性和有效性，所以才会让数据库出现了锁定机制，相对其他数据库而言，MySQL的锁机制比较简单，其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。...这种意向共享锁和意向独占锁的意思就是如果我需要一个共享锁，但是这个共享锁这时候正锁定这资源，那我自己就可以加一个共享锁，只能等这个共享锁释放之后，我才能锁定，这个锁就可以称之为意向共享锁，同理，独占锁也是一样的...怎么样降低锁表的情况？ MyISAM表锁的优化： 缩短锁定的时间 这么说吧，实际上最简单的就是加索引，让你的索引利用最大化， 合理利用读写优先级 写优先，读其次。...Innodb行锁的优化 加索引，让查询走索引 学会控制事务 隔离级别不要随便设置，根据不同情况不同选择就可以了 文章参考 《MySQL性能调优》
print('我是4') 三、基于 Amazon CodeWhisperer 的 Python 学习 3.1 变量和数据类型 变量和数据类型：Python中有多种数据类型，如整数（int...四、AI 引用追踪 代码引用追踪是一种调试技术，它可以帮助开发人员确定程序中变量和函数的引用关系。在程序运行时，每个变量和函数都可能被其他代码引用或调用。...它可以帮助我们找到程序中的错误和瓶颈，并提供有关如何优化代码的建议。此外，代码引用追踪还可以帮助我们更好地理解代码的执行时间和内存使用情况，从而更好地优化程序的性能。...此外，代码安全扫描还可以帮助开发人员识别和修复其代码中的错误和不规范之处。...实时代码建议：CodeWhisperer 可以根据你输入的代码片段，提供实时的代码建议和自动完成功能，让你更快地编写代码。
最近，业界资深网络安全专家 Patrick Wardle 在 Black Hat 的分享中讲述了自己的开源代码在不被告知的情况下被至少三家独立公司使用的事情。...“有的回复很友好，我有次收到了一个 CEO 的回复邮件，承认了这一点并询问如何解决这个问题。但有人先是回复我说需要三周的内部调查，之后便向我表示没有看到任何相同的代码，让我滚。”Wardle 说道。...证明盗窃代码很难 但实际上，证明对方代码是盗窃来的非常难。Wardle 表示，他必须使用自己的闭源软件并采用逆向工程来了解那些公司的代码是如何工作的，并证明那些代码与自己的相似。...在去年，一位名叫 Brendan Gregg 开发者公开了自己写的 DTrace 项目相关开源代码被 Sun 公司“偷走”的往事。...“我相信这是一个系统性问题，因为当我开始寻找时，我不是只找到了一个，而是好几个，这些公司还都完全不相关。”Wardle 认为代码盗窃的做法非常普遍。
具体做法比如可以给网友登录权或者访问权，也可以封杀他；可以选出每个版的版主（具有目录和文件权，即拥有对文件的读、修改、删除等权力），让他来负责一个版的帖子内容等，也组织发表一些议程设置的帖子以引起讨论等...扯了辣么多如何写文章让大家搜到？...一个爆发型的关键字，可能会在短时间内让你的单篇文章ip/vp由于百度排名的靠前，各家的转载文章百度搜索攀升；持续发散型，有些事件会有持续的发生一周或是更久，这个需要编辑的新闻敏感度以及嗅觉去挖掘 持续发散型...特色新闻的采写也需要一颗灵活的头脑，需要编辑强大的思维能力。思维的社会性、主观能动性和自我意识的三种根本特性，要求不仅要具备相应的思想理论水平、广泛的知识结构和丰富的实践经验，还要具备优良的思维素质。...，不建议炒作事件以及话题 短标在文章被搜索的过程中也显得尤为重要，如果文章标题不长也可以选择，标题作为短标来使用。
本文从三个方向告诉我们，在数据驱动的世界中，我们的数据有可能被如何情况操纵。 操纵数据的原罪者-谷歌 1998年，两个斯坦福毕业生决心着手解决主流搜索引擎存在的问题。...而除了这些已经发生的，我们还正在面临哪些数据被操纵的情况，以及该如何应对。 骗过网络系统 如同搜索引擎，社交媒体为公众引入了一个全新的炒作目标，吸引了从社交媒体营销号到国家行为发言人的各类人群。...但通过这样的方式，大量观众学会了如何让某些信息被病毒式传播或者其他的干扰网络系统的方法。换句话说，他们学会了如何获得注意力。通过这些行为，他们开发出了一套能够造成严重后果的炒作策略。...这种事件的编造并不是为了让媒体信以为真，而是让这些媒体傻傻的通过大量自有宣传渠道否定它。这样就产生了“反向效应”，如此那些不相信媒体的人认定这其中必有一些阴谋论，从而鼓励一些人自发调查。...我眼睁睁地看着无数人或者组织用尽各种方式想要混淆公共数据，大公司的系统也在他们的目标范围之列。他们试图通过低空飞行避开雷达监管。
然后给我发了一份题（108道左右），让我回去刷题，刷的差不多告诉她能够进行机试——也就是上机写代码 2、类似于性格测评 3、第一轮技术面试，技术面过程中还要手撕代码（我被卡在这里） 后续还有第二轮技术面试等等...首先我也是介绍了自己的项目，但是项目基本上都是基于网上开源的项目进行修改，或者将几种技术拼接起来。 提问1：最终能达到的效果如何？ PS：这个是必问的 提问2：应用场景？落地情况？...提问3：负责的主要内容？具体讲解这个项目中你所用到的技术有哪些？会针对所应用网络的优缺点做文章，比如 假如你使用了VGG16网络，对于VGG16网络参数量如何大，为何要使用？...BIGO招聘 2、代码能力要求 华为让我手写DenseNet网络真的让我瞬间蒙了。。。 未来努力方向 会使用开源项目是基础而已 仅仅跑通代码，并无法满足企业的招聘要求。...目前网络上大多数内容都是教你如何使用或运行某个项目，比如人脸识别，教你如何在自己的数据集上应用，但是，如果效果不好怎么办？很少会提到。
我说如果我们按照.NET事务模型的规范对相应的资源进行合理的封装，原则上我们可以让任何可编程的资源成为事务型资源。...本篇文章中，我将通过简单的编程将一个普通的变量变成支持事务，让变量的值也可以回滚，以确保事务前后的数据一致性。...一、什么是事务型的变量 本文中所说的事务型变量指的是这样的变量： 在事务开始前，变量的初始值会被保存； 在事务中对变量的赋值只有在事务被成功提交后才会真正赋值给变量； 如果事务中止导致回滚，变量的值将会恢复到事务开始之前的状态...上面的对事务型变量的描述可以通过下面的程序来体现:变量v在初始化时被赋值为1。然后通过TransactionScope开始一个事务，并将变量纳入该事务之中。...，现在根本的任务就是如何来定义这样的一个事务性变量类型，即上面实例程序中的TransactionalVariable类型。
但如果B中有引用静态变量，并想要获取静态变量中的某个值时，就NullPointer了。 以上复现的流程就几个点，我们展开说下： 当应用被强杀，整个App进程都是被杀掉了，所有变量全都被清空了。...更别提那些静态变量了。 虽然变量被清空了，但Android给了一些补救措施。activity栈没有被清空，也就是说A -> B -> C这个栈还保存了，只是ABC这几个activity实例没有了。...所以回到App时，显示的还是C页面。另外当activity被强杀时，系统会调用onSaveInstance去让你保存一些变量，但我个人觉得面对海量的静态变量，这个根本不够用。...那且想想如何让它不回到C而是重走流程呢？也就是说中断C的初始化而回到A，并且按back键，不会回到C，B。考虑一下。 我们先实例化这个场景吧。...大致的实现就如上所述了，我所倡导的宗旨就是花最少的时间，写最好的代码，实现最好的体验！之前也参考过很多网上大神们的实现方式，但是我觉得以上实现的应该是比较完整的一种了。
因此，变量少于70个左右的时候，我习惯使用全子集法进行变量筛选，而变量多于70个左右的时候，我习惯使用逐步回归法进行变量的筛选。 ? 然而逐步回归法也有困扰。...能做的只能是先想方法去降低变量数量，我的方法就是变量聚类，也就是数据的压缩。...变量聚类背后的算法是主成分 变量聚类背后的算法是主成分分析，说到主成分，必然要说下我对主成分与因子分析的看法。 因子分析和主成分分析之间其实没有什么必然的联系。...通常我选择信息量的标准是80%，这个阈值属于个人经验，信息量70%左右也可以，但最好能达到85%以上，同时还需要注意的是，主成分个数不能太多。...变量聚类后如何选择变量 变量聚类后，需要从每一类中选取出能够代表该类的那一个变量，我的做法是： 优先考虑让业务经验丰富的人去挑选； 如果不懂业务，从技术角度，需依据聚类代表性指标1-R^2进行筛选
金三银四求职季，我特地为大家汇总了涵盖Java基础、线程、并发编程及JVM等核心领域的面试题集，希望能为正在准备或即将参与面试的小伙伴们提供些许帮助。 以下是本文精心挑选的15道Redis面试题。...最近我给大家准备了一个关注领红包福利，欢迎大家加入我的技术交流群，一起抱团学习。一人走得更快，但是一群人才能走得更远。 2、为什么Redis单线程模型效率也能那么高？...4、Redis的数据结构是如何组织的? 为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个全局哈希表来保存所有键值对。 哈希表的最大好处很明显，可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。...所以，引入多线程主要是为了并行处理网络IO，命令执行仍然是单线程的。 10、如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在？...一般来说，超过10KB的value就可以被认为是字符串类型的BigKey。 BigKey带来的问题就是：操作BigKey比较耗时，可能导致Redis发生阻塞，从而降低Redis性能。
打造家庭助理机器人OriginBot，我希望它能够识别并欢迎家庭成员。为此，我引入了“家人识别”功能，它由人脸检测和人脸识别两大核心部分组成。 人脸检测是识别摄像头图像中是否存在人脸的过程。...人脸识别则是确定图像中人脸身份的高级技术。我选择了阿里云视觉智能开放平台。因为对于非算法专业人员来说，最方便。...再加上我本身不是做算法出身的，直接手撸FaceNet对我有点难，所以我最后选择使用阿里云的视觉智能开放平台。...阿里云视觉智能开放平台提供了一系列高效、易用的视觉智能API接口，旨在帮助用户轻松实现图像识别、视频分析、图像搜索等功能，从而提升业务效率和用户体验，这对我来说正适合。...其中就包含了我需要的功能。 高度可定制：用户可以根据自己的业务场景定制模型，例如通过训练自己的图像识别模型来识别特定的物体或场景。
这篇论文介绍了如何欺骗神经网络，让其犯下非常惊人的错误。通过利用比你想象更简单（更线性！）的网络事实来做到这一点。我们会使用一个线性函数来逼近这个网络！...剧透一下本文后面的结果：这是两张图片，文章会展示神经网络是如何对其进行分类的。我们可以让它相信，下面黑色的图像是一张纸巾，而熊猫则会被识别为一只秃鹫！...我想弄清楚如何让神经网络更有信心认为这是一个纸巾。 要做到这一点，我们需要计算神经网络的梯度。也就是神经网络的导数。你可以将这看作是一个方向，让图像在这个方向上看起来更像一张纸巾。...你欺骗不了狗 现在我们了解了数学原理，一个简短的描述。我还尝试去欺骗网络，让它识别先前那只可爱的小狗： 但对于狗，网络会强烈地抵抗将其归类为除狗之外的东西！...他告诉我，这个网络在训练集中有一堆狗，比熊猫多。所以他假设是要训练更好的网络来识别狗。似乎有道理！ 我认为这非常酷，这让我觉得训练更精确的网络更有希望。
如果您的网站已经被攻击，以下是一些建议来加强您的网站安全并保护它免受未来攻击的影响： 保持软件更新：确保您的操作系统、服务器软件、应用程序和插件等软件都是最新版本。更新通常包括修补已知漏洞的补丁。...强密码和多因素认证：使用强密码，并启用多因素身份验证(MFA)来保护您的账户。 防病毒软件和防火墙：使用安全软件来保护您的服务器免受病毒和恶意软件的侵害，并使用防火墙来限制对服务器的访问。...加密：对您的网站上的所有敏感信息进行加密，特别是在数据传输时。可以使用 HTTPS 和 SSL/TLS 证书来保护用户数据和信息。 限制访问权限：限制对服务器的访问权限，并只授权必要的人员来访问。...建立备份：定期备份您的网站和数据，以便在攻击或数据丢失时能够恢复。 培训员工：培训所有员工如何保护自己的账户和密码，并识别和报告潜在的网络威胁。...如果您的网站已经受到攻击，请尽快采取必要的步骤，如停止服务器和清除受感染的文件。最好请专业人员来处理，以确保安全并最大限度地减少损失。
入模变量全部进行WOE转换 需要注意的是，WOE有一个挑战，例如0-1形式的性别变量，其本身无法进行连续化处理，理论上这种天生离散的变量是无法进行WOE转换的，但是一般情况下为方便建模，所有的变量都会进行...后续建模时原始变量就不再使用了，入模的是WOE处理后的变量。...WOE转换的优势 虽然，WOE转换对于模型质量的提升贡献不大，但是从自变量压缩、模型复杂性降低的角度而言，WOE还是比较实用的。...通常，我的做法是： 先将连续变量变成离散的形式，这个过程可以利用决策树对连续变量进行分组，构建决策树时只需保留Y与待分组的变量，每一个叶子上的区间即为分组； 分组后进行WOE转换。...以上，即可将一个非正态的分布变成了正态的形式。当然，将连续变量分组最直观的好处就是便于打分，一般，严格的FICO模型，要求每一个连续变量都必须进行分组处理。
终端产品一般部署在客户的环境中，那么奇奇怪怪的问题也就容易出现了。比如Windows产品进程为什么忽然停止了？这个时候稍微有些经验的程序员会做出以下判断： 中型的产品中，代码比较复杂。...是不是系统中的其他程序关闭了我们的进程？比如客户的脚本或者其他的软件。 是不是程序中有什么退出逻辑，没有注意到？...常见的程序退出的时候会有Log记录，这种情况一般通过Debug Log 结合代码审查可以进行追踪。 是不是程序崩溃了，比如资源不足或者代码bug?...当然如果是Crash，最好的方式还是通过收集dump来进行确认，可以参考我之前写过的一篇文章>，然后再通过Windbg进行分析，可以参考的其他程序关闭了我们的进程？ 这个看似是最难查找的了，用户环境纷繁复杂。但是Windows调试工具集中的gflags可以满足我们的需求。
，游戏的自由度越高，让AI学习人类知识并自由探索越难。...因此OpenAI利用《我的世界》的玩家视频来学习，训练出超大的预训练模型VPT。...比如你可以学习演讲，学习画画，学习如何在MC中建造复杂的房子。但是对于游戏来说，仅仅记录了所发生的事情，但是不知道真实玩家中不知道鼠标移动和按键的确切顺序，也就是说需要模型学习玩家的操作序列。...下游微调 预训练阶段，模型能够学到一些比较宽泛的动作。为了让模型学习更多的知识，并且让它专注于精细化的任务，通常需要对预训练模型进行微调。...OpenAI让人类玩家在《我的世界》中游玩10分钟，并用基本的材料建造房子，希望增强基础模型可以学习到“早期游戏”技能的能力。
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