csvkit csvkit是一个处理CSV文件的一个小工具，基于python，可以直接通过pip install csvkit安装。集成了csvlook，csvcut和csvsql等好用的小工具，非常好用。可以以表格形式显示CSV文件，可以轻松选取CSV指定列，可以在其上执行SQL操作 以如下的student.csv为例，做简单演示： name gender score grade David male 85 B Michael female 90 A Cammy male 88 A Tom female
DevTools 是开发和测试 Web 应用时最有用的工具之一。在Chrome 85 中，DevTools 做了一些改进，例如：
列操作cut 面对较大CSV文件的时候，可以用列工具做简单操作。 以如下的一个student.csv为例子： name gender score grade David male 85 B Michael female 90 A Cammy male 88 A Tom female 59 C 甄选列cut CSV有很多列，可以用cut挑选出指定列。这里有几个有用的参数： -d：field delimiter，字段分隔符； -f：fields，指定字段； 常用操作： cut -d',' -f1 fi
今天在盒子里面看见一个小玩意,一看是个开发板.好像是3块钱买的.一直也没有用过,看看怎么玩.看了半天主控发现是atmel家的玩意儿.
Delphi，是Windows平台下Object Pascal语言集成开发环境，支持应用程序快速开发。Delphi Decompiler 是Delphi的反编译工具
Python，是龟叔在1989年为了打发无聊的圣诞节而编写的一门编程语言，特点是优雅、明确、简单，现今拥有丰富的标准库和第三方库。 Python适合开发Web网站和各种网络服务，系统工具和脚本，作为“胶水”语言把其他语言开发的模块包装起来使用，科学计算等等。
前些天 Meta 公司发布了 DINOv2 视觉预训练模型。DINOv2 能够高效地提出图像中的特征，提取的特征可以直接用于像分类等任务，而且只需要一个简单的线性层就能取得比较好的结果。
仓库创建完成后会在项目目录下生成一个隐藏的.git文件夹 这个文件夹就是用来记录本地所有的Git操作的 如果你想要删除本地仓库 只需要删除这个文件夹就行
今天给大家分享下前端常用到的基础工具类。注意，了不起说的是基础工具类库，就是处理对象、数组、集合这类数据的基础工具库！
mkcert 是一个简单的零配置工具，用于创建本地可信任的开发证书，可以使用任何名称。该工具解决的最核心问题是在本地创建开发证书，而无需进行任何配置。该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括：
随着数据科学的发展，数据分析或者数据挖掘已经越来越受到各种业务的重视，比如商业、生产等领域，各种决策也更多地依靠数据分析的结果，逐渐减少个人经验和“拍脑门”“抖机灵”等在决策中的成分。
在安防软件开发领域中通常涉及摄像头拉流，转封，解码播放3个环节甚至涉及后端视频识别，推流到web端各个环节，但实际开发当中不可能串行开发和测试，为了提供软件开发效率，加快项目进度，通常各模块独立开发，独立调试，独立测试。实际商用环境，也不可能经常直接派开发人员现场调试某些码流bug。所以从实际摄像头抓包拿到码流，通过模拟工具模拟上游的流程就派上用场了。以下文章介绍了3种常用工具
Xcode 中的调试技巧与我们的日常开发息息相关，而这些调试技巧在我们解决Bug时，常常有事半功倍的作用，经常会用到的有各种断点 和 命令。而这些调试技巧也经常会在面试中问到，所以不知道的就来看看吧。
在使用 dotnet core 发布独立项目的时候，会带上大量依赖的库，但是通过微软提供的工具可以去掉一些在代码没有用到的库。
使用了三个CASE语句将不同科目的成绩转换为了列，并使用聚合函数MAX来获取每个学生在每门课程上的最高得分。
我喜欢培根分值：20 来源： Ph0enix 难度：中 参与人数：3449人 Get Flag：1410人 答题人数：1653人 解题通过率：85% key: CTF{} 解题链接： http://ctf5.shiyanbar.com/crypto/enc1.txt 原题链接：http://www.shiyanbar.com/ctf/1842 【解题报告】 这是我入门密码学开始写的第二道题，这道题有点意思，我也喜欢吃培根，我们点击解题链接看一下，一串由"."，"-"组成的字符串，这个是什么呢？大家稍
Guava库为Java的集合处理提供了一套全面且强大的工具类，极大地增强了Java集合框架的功能性和易用性。
因为以前一直都是用的mysql的数据库，所以当新工作中用到Oracle数据库的时候，一时还有点不习惯，特别是一直连接的远程数据库，更是麻烦，所以就想在本地创建一个Oracle的数据库，然后导入数据库的备份文件方便使用。然而看似简单的东西，真正动起手来，却也还是花了好一会儿工夫也才解决。所以希望能够把安装的过程记录下来，不仅方便自己以后查阅，也能督促自己开始写博客（3年前就有这样的想法，可是自己一直都是行动的矮子，没有付诸实现），说不定还能给与他人一些微不足道的帮助。有不足之处，还请及时告知。
编者按：本文作者Anthony Rose，是社交网络电台Zeebox的联合创始人及CTO，文章不仅分析了侧边栏导航和Tab导航的利弊，还有改版过程进行A/B test 的详尽过程，且最后也给了建议，读完能对这两种导航有清晰的认识，非常有价值的经验分享 。 设想你需要设计一个含有许多页面和模块，不能在一屏内显示完全的应用。你一定会首先想到去设计一个底部或顶部的Tab导航。等一下，多出来的一排导航看上去有点碍眼？我们尝试下把他们收到侧边栏里，或者叫安卓团队给它的名字“侧边抽屉导航”。 如果你们的应用的也是多
无论仓库里的代码量有多少，你经常需要查找一个函数是在哪里调用或者定义的，或者一个方法的变更历史。 Git 提供了两个有用的工具来快速地从它的数据库中浏览代码和提交。 我们来简单的看一下。
你是否曾经遇到过一个想要使用的 Docker 镜像，但却无法修改以适应你的特定需求？或者你可能发现了一个喜欢的 Docker 镜像，但想要了解它是如何构建的？在这两种情况下，将 Docker 镜像逆向生成一个 Dockerfile 可以使用一些工具来实现。
1.安装成功后新建普通用户不能使用useradd进行一步添加，应该下载adduser交互式添加新用户，否则用户无法登陆。
Phar 是在 PHP5 之后提供的一种类似于将代码打包的工具。本质上是想依照 Java 的 Jar 文件那种形式的代码包，不过本身由于 PHP 是不编译的，所以这个 Phar 实际上就是将代码原样的进行打包，不会进行编译。但是我们可以对打包的 Phar 包进行压缩操作。
早些时候kubernetes集群的cri还使用docker的时候经历过这样的状况： 集群运行很久后硬盘跑的快满了......,大文件主要集中在：/var/lib/docker/overlay2 下文件有快70G，/var/log/journal/日志也有4-5G。当时的操作是手工的在work节点进行了一下的操作：
Bash编程中，我们一般不需要把字符串格式化为十六进制。因为，十进制是给人类看的，而16进制则用于存储到计算机。
现在随便一个小程序的实现都可能包含超过10000个函数。然而作者一般只需要考虑其中很小的一部分和做很少的设计，因为绝大部分代码都是由他人编写的，它们通过类似包或模块的方式被重用。
HashTable/SyncTable是一个同步hbase表数据的工具，其通过过程分为两步，这两步都是mapreduce job。和CopyTable工具一样，他也可以用来在同一个或者不同的集群之间同步部分或者全部的表数据。只不过，相比CopyTable来说，本工具在同步不同集群之间的表数据时表现更好。它不是复制某个区间范围的表数据，而是首先在源集群执行HashTable基于源数据表生成哈希序列，然后在目标集群执行SyncTable基于源数据表、源数据表生成的哈希序列、目标表、目标表生成的哈希序列，对两个表生成的哈希序列进行对比，从而找出缺失的数据。那么在同步的时候就只需要同步缺失的数据就可以了，这可以极大减少带宽和数据传输。
在MySQL里，一条SQL运行时产生多少磁盘I/O，占用多少内存，是否有创建临时表，这些指标如果都能观测到，有助于更快发现SQL瓶颈，扑灭潜在隐患。
年底将至，JavaScript 开发者调查也已经结束，此次调查总共有 5000 份回复，我真的迫不及待要分享这次调查的细节，感谢所有的参与者，这是 JavaScript 社区伟大的时刻。 1、你写什么类型的 JavaScript？ 97.4% 的受访者写 JavaScript 的 Web 浏览器，其中有 37% 写移动 Web 应用。 一些参与者回复，他们会在其他地方用 JavaScript，特别是在开发中的 CLI 和桌面应用。有少部分还会在 Pebble 和 Apple TV 上开发。这些归类到其他类别
当ChatGPT于2022年10月30日横空出世之时，我跟周围的很多朋友一样，几乎立即成为了它的用户。我很快认识到了AI大模型在生产力方面的巨大潜力，尤其是在翻译、回复邮件、撰写周报、总结会议纪要等任务上。此后大约一年半的时间里，我试用过市面上大部分流行的大模型聊天机器人，以及基于大模型的生产力工具，其中有些给我留下了深刻印象；但我一直是“浅尝辄止”，站在旁观者的角度进行研究和评判，从来没有在真正的工作任务上依赖过它们。
问题 在开发的时候一段字符串的中间某一部分是需要可变的 比如一个Textview需要显示”XXX用户来自 上海 年龄 21 性别 男” 其中的 XXX 是用户名 每个用户也是不一样的 地区 上
根据上级开展挖矿专项整治工作，针对当地网吧、酒店等地区开展挖矿排查，此事件便是挖矿专项整治工作中的一例典型。
假设你的训练集，开发集和测试集都来自同一分布。那么你会觉得获取更多的训练数据就可以提高性能，对吗？ 尽管更多的数据是无害的，但它并不是总会像我们所期望的那样有用。获取更多的数据需要耗费很多时间。所以，你需要什么什么时候该增加数据量，什么时候不该增加。 机器学习中有两个主要的错误来源：偏差和方差。理解它们有助于你觉得是否添加数据，以及其它提高性能的策略，这将会很好的利用你的时间。 假设你正在构建一个错误率为5%的猫咪识别器。目前，你的训练集错误率为15%，并且你的开发集错误率为16%，在这种情况下，添加数据可能不会有太大的帮助。你应该关注其它的办法。实际上，在你的训练集上添加更多的样本只会让你的算法难以在训练集上做的更好。（后面的章节我会解释原因） 如果你在训练集上的错误率为15%（85%的准确率），但是你的目标是5%的错误率（95%的准确率），那么第一个要解决的问题是提高算法在训练集上的性能。你的开发/测试集上的性能通常比训练集差。所以，如果算法在见过的样本上得到了85%的准确率，那么是不可能在没见过的样本上得到95%的准确率的。 假设如上述你的算法在开发集上有16%的错误率（84%的准确率）。我们将这16%的错误分为两部分： • 首先，算法在训练集上的错误率。在本例中，它是15%。我们非正式的认为这是算法的偏差(bias)。 • 其次，算法在开发（或测试）集上比训练集差多少。在本例中，开发集比训练集差1%。我们非正式的认为这是算法的方差(Variance)[1]。 学习算法的一些改变能解决错误的第一个组成部分——偏差，并且提高算法在训练集上的性能；一些改变能解决第二个组成部分——方差，并帮助算法从训练集到开发/测试集上得到更好的泛化[2] 。 为了选择最有希望的改变，了解这两组错误中哪个更值得去解决是非常有用的。 培养你对于偏差和方差的感觉可以帮你在优化算法上有非常大的帮助。
假设你的训练集，开发集和测试集都来自同一分布。那么你会觉得获取更多的训练数据就可以提高性能，对吗？ 尽管更多的数据是无害的，但它并不是总会像我们所期望的那样有用。获取更多的数据需要耗费很多时间。所以，你需要什么什么时候该增加数据量，什么时候不该增加。 机器学习中有两个主要的错误来源：偏差和方差。理解它们有助于你觉得是否添加数据，以及其它提高性能的策略，这将会很好的利用你的时间。 假设你正在构建一个错误率为5%的猫咪识别器。目前，你的训练集错误率为15%，并且你的开发集错误率为16%，在这种情况下，添加
在 Linux 中查找可用的网络接口 我们可以通过几种方式找到可用的网卡。在本指南中，我们将讨论列出 Linux 中网络接口卡的 10 种方法。 1. 使用 ifconfig 命令列出网络接口 使用ifconfig命令查找网络接口详细信息的最常用方法。我相信一些 Linux 用户可能仍在使用它。 $ ifconfig -a enp5s0: flags=4098<BROADCAST,MULTICAST> mtu 1500 ether 24:b6:fd:37:8b:29 txqueuelen 1000 (Eth
DataMining主要功能 Data Mining实际应用功能可分为三大类六分项来说明：Classification和Clustering属于分类区隔类；Regression和Time-series属于推算预测类；Association和Sequence则属于序列规则类。 Classification是根据一些变量的数值做计算，再依照结果作分类。（计算的结果最后会被分类为几个少数的离散数值，例如将一组数据分为 "可能会响应" 或是 "可能不会响应" 两类）。Classification常被用来处理筛选的问
小程序·云开发已提供按量付费功能。在按量付费模式下，系统每月会提供一定的免费额度供开发者使用，超过免费额度的资源消耗将按照对应的刊例价扣除费用。
时不时地会出现服务器cpu占用率100%的情况，基本到这时候php基本就全挂了，而出问题的也是php-fpm这个进程。说实话对于这个破进程真是没什么好的想法，进程数量怎么设置都不对，反正就是只要开机就各种卡。其实也考虑过是不是被攻击了，但是就这么个破网站，个人感觉攻击也没什么意思啊。图什么呢~~
引言：充分的前期调研是制定成功的内容营销策略的关键。以下介绍四种调研工具，助你显著提升内容营销策略。
● Jenkins从Gitlab中拉取项目代码，编译并打成jar包，然后构建Docker镜像，将镜像上传到Harbor私有仓库。
国外网友制作了一张 Git Cheat Sheet，总结很精炼，各位不妨收藏一下。
一开始图书文件夹下为空，我们使用命令行工具，就会自动创建README.md和SUMMARY.md；
以 6 个数为例： 对 4 56 25 13 8 6 进行冒泡排序（1 与 2、 2 与3 、 3 与4 、4 与 5 、 5 与 6 比较， 即依次比较）
sort命令在Linux里非常有用，它将文本文件内容进行排序，并将排序结果标准输出或重定向输出到指定文件。
NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了许多强大的功能来处理和操作数组数据。在本文中，我们将重点介绍NumPy中创建区间数组的功能，这使得我们可以轻松地生成指定范围内的数值序列，为我们的数据分析和科学计算任务提供了便利。
在系统被入侵后，要想了解下系统被入侵的过程，最好的途径大概就是通过查看日志，对日志进行分析，来还原整个过程的来龙去脉。每次对几百兆的日志进行查看时确实头疼，尤其是对关键字进行搜索时还会出现编辑器卡顿的情况。所以就想着能不能利用脚本去完成一些常规的排查过程，来辅助完成日志分析工作。
试想，如果一个可迭代对象有N多个元素，要将这些元素逐一分解，会得到一大堆零散的变量。而我们的需求并不需要这么多。此时,python的*表达式就派上用场了 分解列表 假设以下是黄老邪，黄蓉，柯镇恶，沙通天，丘处机，郭靖，杨康，欧阳克的战斗力。除去第一名和最后一名，求其他人的平均战斗力是多少？ fight_num = [95, 70, 62, 50, 75, 85, 75, 80] # 对数据进行排序 first, *middle, last = sorted(fight_num, reverse=True)
自然语言处理（NLP）（用于处理机器阅读理解的AI子领域）无法解决语音识别领域的所有问题，这是因为语法上的细微差别会极大地影响句子的含义。
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