所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！...另外，获取页面的方法我们需要知道一个参数就是帖子页码，所以这个参数的指定我们放在该方法中。...3.提取相关信息 1）提取帖子标题 首先，让我们提取帖子的标题。...同样地，帖子总页数我们也可以通过分析页面中的共?...在类中定义了几个正则表达式，主要利用了re.sub方法对文本进行匹配后然后替换。
与上一篇不同的是，这次我们需要用到文件的相关操作。...另外，获取页面的方法我们需要知道一个参数就是帖子页码，所以这个参数的指定我们放在该方法中。...3.提取相关信息 1）提取帖子标题 首先，让我们提取帖子的标题。...同样地，帖子总页数我们也可以通过分析页面中的共?...在类中定义了几个正则表达式，主要利用了re.sub方法对文本进行匹配后然后替换。
这款软件神器长这样： 操作流程 操作分三步走，分别是输入要开启自动回复的帖子链接、设置自动回复时长和点击开始回复。...第一步，在最上面的输入框输入要开启自动回复的帖子链接，一般可以粘贴从小红书 app 复制来的链接和文本，自动提取，不需要去掉多余的文本，可以同时设置多个帖子的自动回复，以空格或者换行分隔就行。...第二步，设置每多少秒查询一次评论区并匹配关键词回复，即当前回复完所有帖子的所有新评论后，要等待多少秒才会开启下一轮回复。...default_reply_mapper.json 只需要在这个文件里按照 {keyword}:{reply_content}的格式配置即可，由于配置文件的存在，可无缝接入 ChatGPT，将 ChatGPT 生成的智能回复配置到文件中即可...即同样的关键词，程序只会回复帖子独立配置文件的回复内容，而不会回复默认配置文件的内容。 当然，如果独立配置文件没有这个关键词，而默认配置文件有，则自动回复默认配置文件中的内容。
：目录：SpringBoot学习目录 QueryDSL相关系列文章请访问：QueryDSL通用查询框架学习目录 SpringDataJPA相关系列文章请访问：目录：SpringDataJPA学习目录...* - 转换参数实体为 * - 保存帖子基本信息 * @param param 创建帖子请求参数实体 * @return 帖子编号 * @throws...DTO也有说到数据实体不允许添加附加参数，我们的参数也不可能都是数据实体内的字段，这时需要创建对应的参数实体XxxParam，参数实体内的所有字段都需要添加javadoc注释，如下所示： /** * 查询帖子列表...* - 用于查询自己、他人、关键字、首页帖子请求参数 * * @author：于起宇 * =============================== * Created with...运算符一起换行(如：+) .符号一起换行 方法调用中的多个参数需要换行时，在逗号后进行。
爬取百度贴吧帖子的内容，可以选择是否只爬取楼主内容以及是否写入楼层信息。...>|') #把换行的标签换为\n replaceLine = re.compile('|||') #将表格制表替换为\t...>') #将换行符或双换行符替换为\n replaceBR = re.compile('|') #将其余标签剔除 removeExtraTag =...if result: return result.group(1).strip() else: return None #获取每一层楼的内容...self.file = open(self.defaultTitle + ".txt","w+") def writeData(self,contents): #向文件写入每一楼的信息
作为一名软件测试人员，自己对产品相关的内容，也比较感兴趣，但就是有点后知后觉。 比如龙叔的饭否，2016 年就被曝光了，我是前几天才知道，赶紧跑去围观了一把，满足下自己作为中年油腻大叔的好奇心。...3、html 内容解析使用的分隔符不合理，导致结果错位 本来只想把帖子内容爬出来的，后来想想还是带上时间线比较好，但是时间线和帖子内容在 html 中是分开的，我需要分别获取，然后再做对应关系。...这次出现的问题是我在第一次 split 时，把帖子内容和时间线分开了，所以造成了二次处理的难度，重新选择 split 分词后，保证时间线和帖子内容在同一段内容中，绝对的保证了一致性，错位问题成功解决。...于是我又按照页码，把每一页的条数打印出来，异常的数据情况如下： 11 页输出 16 条，少 4 条； 26 页输出 16 条，少 4 条； 33 页输出 3 条，少 17 条； 57 页输出 19...我自己手动查看的几个页面，龙叔发的内容都是不带换行符的，所以所有帖子内容是一个完整的整体，这时候使用'\n'刚好可以把 html 的头和尾去掉，一旦龙叔帖子中出现换行，去球，上面的方法直接入坑，唉，偷懒使用山寨的土方法
我几乎在每一步中都使用了 ChatGPT，包括弄清楚如何设置某些东西，安装、连接 API，以及代码的含义、如何重写函数或更改大小。 现在我要更详细地介绍我建立的第一个项目。...我根据 LinkedIn 已知的算法进行了适应，使用了以下函数： 检测多个 hashtags 的函数 检测帖子中的图像或视频的函数 检测帖子中的 URL 的函数 偏爱使用表情符号的帖子的函数 推广负面内容的函数...优先考虑换行符的帖子格式的函数 减少行长度的函数 提出问题的函数 和 Twitter 算法不一样，LinkedIn 的算法不是公开的。...`, }; } return { score: 1, message: "帖子中没有找到表情符号。"...`, }; } else { return { score: 1, message: "在行之间添加断行。"
span> 如下图所示： 具体实现逻辑程序代码 通过分页界面传递的参数（uid：用户id，pageNum：当前第几页，rows：每一页显示的帖子条数...，按照发表时间降序显示在页面中 此处不再给出代码，代码可以见文章底部 4、查看普通帖子详细内容以及实现回复功能 4.1 普通帖子详细内容页面的制作 通过forumlist.jsp页面传递参数fid，然后进行数据库查询获得帖子的详细信息...具体的逻辑操作实现： 通过调用ForumEntity对象对应的各个set方法，将帖子的相关信息保存起来，接着调用createForum()方法创建一条帖子。...帖子发表后页面重定向到ForumListServlet对应的普通帖子展示页面 如下图所示： 5.2 搜索普通帖子 该功能实现的是模糊搜索的功能，通过在pageForum.jsp中设置了一个搜索框，实现了模糊查询当前登录用户的所有普通帖子的功能...传递搜索框中的关键词，再到数据库中实现查询和展示。
对多关系 所谓的“1对1”，“1对多”，“多对多”，来自数据库设计中的“实体-关系”ER模型，用来描述实体之间的映射关系。...架构中的几个关键点： tiezi-center：帖子服务 tiezi-db：提供元数据存储 tiezi-search：帖子搜索服务 tiezi-index：提供索引数据存储 MQ...，对调用者提供友好的RPC接口 tiezi-db：对帖子数据进行存储 在相关字段上建立索引，就能满足相关业务需求： 帖子记录查询，通过tid查询，约占读请求量90% select * from...如上图所示，uid=666的用户发布了一条帖子（666的二进制表示为：1010011010）： 使用uid%16分库，决定这行数据要插入到哪个库中 分库基因是uid的最后4个bit，即1010...相关推荐 关于“搜索架构”，请参考系列文章： 《如何迅猛的实现搜索需求》 《深入浅出搜索引擎架构、方案与细节》 《58同城如何检索到1秒前发布的帖子》 《100亿数据1万属性数据架构设计》
解释下下图中 selectCommentByEntity 这个方法，和帖子分页差不多，它的功能就是根据 entityType 和 entityId 来分页查询评论。...更通俗来说，这个方法可以通过 entityType 来指定是查询评论还是查询回复，如果是查询评论，可以继续通过 entityId 来指定查询针对哪个帖子的评论；如果是查询回复，同样也是通过 entityId...还是很清楚的，我们需要后端传过来的数据有如下这些： 帖子的相关信息：包括内容、标题、发帖时间、以及作者信息、点赞数量、评论数量、当前登录用户对该帖子的点赞状态等 评论的相关信息：包括内容、发布该评论的时间...首先，封装帖子及其作者的相关信息： ? 封装点赞相关信息： ?...封装评论的相关信息，这里为了各位看的清楚，我把回复相关的信息暂时去掉了： ? 在评论的相关信息里面封装回复的相关信息： ? 这样，帖子详情页前端所需要的所有信息，我们已准备就绪。
帖子中心，是互联网业务中，一类典型的“1对多”业务，即：一个用户能发布多个帖子，一个帖子只有一个发布者。...所谓的“1对1”，“1对多”，“多对多”，来自数据库设计中的“实体-关系”ER模型，用来描述实体之间的映射关系。 什么是“1对1”业务？...架构中的几个关键点，如上图所示： （1）tiezi-center：帖子服务； （2）tiezi-db：提供元数据存储； （3）tiezi-search：帖子搜索服务； （4）tiezi-index：提供索引数据存储...（1）tiezi-center：帖子中心服务，对调用者提供友好的RPC接口； （2）tiezi-db：对帖子数据进行存储； 在相关字段上建立索引，就能满足相关业务需求。...如上图所示，uid=666的用户发布了一条帖子（666的二进制表示为：1010011010）： （1）使用uid%16分库，决定这行数据要插入到哪个库中； （2）分库基因是uid的最后4个bit，即1010
本文将以“帖子中心”为例，介绍“1对多”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践： 如何来实施水平切分 水平切分后常见的问题 典型问题的优化思路及实践 一、什么是1...对多关系 所谓的“1对1”，“1对多”，“多对多”，来自数据库设计中的“实体-关系”ER模型，用来描述实体之间的映射关系。...架构中的几个关键点： tiezi-center：帖子服务 tiezi-db：提供元数据存储 tiezi-search：帖子搜索服务 tiezi-index：提供索引数据存储 MQ：tiezi-center...tiezi-center：帖子中心服务，对调用者提供友好的RPC接口 tiezi-db：对帖子数据进行存储 在相关字段上建立索引，就能满足相关业务需求： 帖子记录查询，通过tid查询，约占读请求量90%...如上图所示，uid=666的用户发布了一条帖子（666的二进制表示为：1010011010）： 使用uid%16分库，决定这行数据要插入到哪个库中 分库基因是uid的最后4个bit，即1010 在生成tid
以下是该篇 Pastebin 帖子中，请求日志涉及的其它完整语句参数： ? 经查询分析，目前该篇 Pastebin 帖子已经被上传者删除，可以点此（ webcache）查看其谷歌快照。...2018年6月15日 另外，SpiderLabs 团队还发现了一篇 6 月 15 日上传的 Pastebin 帖子，其中包含了一些新保集团数据库相关的SQL查询信息，这个帖子上传日期在两个关键时间点-6...以下就是这篇帖子中涉及的一些SQL查询语句，其中明显包含了SingHealth、NHG等关键线索： ? 从上图可以看出，攻击者的探测查询不仅涉及新保集团，还涉及新加坡国家医疗保健集团NHG。...还能从上述查询语句中看到，攻击者正尝试排除查询结果中与 “牙科手术”相关的返回记录，且特定了这些记录须满足"Direct Access" 和 "Direct Admit" 权限，用到的两条相关查询语句分别是...最终，我们发现攻击者为了隐藏痕迹，已经删除了这篇数据库查询的 Pastebin 帖子，谷歌快照也不存在相关缓存内容，只在Pastebin上存有内容不可见的记录： ? ?
思路解析 1、首先解析多账号文件，存入map中，然后通过for循环依次取出 accounts = util.readAccounts("file.txt") # [{'account': 'a1',..."Fuchouns": ["最近刚入手的12 觉得好容易发烫啊 网上一查发现是通病 刷个微博都巨烫无比qaq"], "没错是我": ["我觉得都还行吧", "或者2也行"] } 4、而对于一些配置相关的参数...，放在ini里读取 [user] ;>> 查询间隔（秒） sleeptime = 5 5、配置都完成后，可以进行编程 6、先检查帖子有多少页，便于翻页 def getPageCnt(self.../start=xxx """ 8、对于每一页进行查找评论位置，返回数据包 def parseComment(self, url, comments): """ 遍历一页，查找评论位置...---------------- 公告栏 ----------------- 当前版本: 0.0.1 ---------------------------------------- >> 启动中，
2.检索这些ID的最新、最流行和相关帖子。这些都是潜在的职位，我们可以在Jane的新闻提要中显示。 3.根据与Jane的相关性对这些职位进行排名。这表示Jane当前的提要。...我们可以定期（比如每五分钟）执行上述操作，对新帖子进行排名并将其添加到提要中的步骤。然后，可以通知Jane中有更新的项目。...6.新闻源生成服务：收集并排列所有相关帖子，供用户生成新闻源和存储在缓存中。此服务还将接收实时更新，并将添加这些更新 向任何用户的时间线提供更新的项目。...在他们的提要的10页中，我们可以决定每个用户只存储200篇文章。对于任何想要查看的用户，更多的帖子（比存储在内存中的内容还多），我们可以随时查询后端服务器。...更具体地说，我们可以选择与任何提要项的重要性相关的特性，例如。喜欢的数量、评论、共享、更新时间、帖子是否有图像/视频等，以及 然后，可以使用这些特征计算分数。
异常」 普通请求异常 异步请求异常 「统一记录日志」 「点赞模块」 未登录用户无法使用点赞相关功能 支持对帖子、评论/回复点赞 第 1 次点赞，第 2 次取消点赞 首页统计帖子的点赞数量 详情页统计帖子和评论...一个帖子的详情页需要封装的信息大概如下： ? 添加评论（事务管理） ? 私信列表和详情页 ? 发送私信（异步请求） ? 点赞（异步请求） 将点赞相关信息存入 Redis 的数据结构 set 中。...） 将某个用户关注的实体相关信息存储在 Redis 的数据结构 zset 中：key 是 followee:userId:entityType ，对应的 value 是 zset(entityId, now...-02-03-xxxx 同样的，将某个实体拥有的粉丝相关信息也存储在 Redis 的数据结构 zset 中：key 是 follower:entityType:entityId，对应的 value 是...帖子热度计算 每次发生点赞（给帖子点赞）、评论（给帖子评论）、加精的时候，就将这些帖子信息存入缓存 Redis 中，然后通过分布式的定时任务 Spring Quartz，每隔一段时间就从缓存中取出这些帖子进行计算分数
public List findStudyList(); // TODO 根据ID查询某个考研帖子 public StudyEntity findStudyById...(int id); // TODO 添加考研帖子 public int addStudy(StudyEntity study); // TODO 根据考研帖子的ID查询所有回复...DBUtil.close(null, ps, conn); } return i; } /** * TODO 根据ID查询某个考研帖子...DBUtil.close(rs, ps, conn); } return study; } /** * TODO 查询考研帖子对应的所有回复...与普通帖子的回复如出一辙，学习专帖的回复如下图所示： 回帖前： 回帖后： 3.5 删除回帖 在studyReply.jsp页面，主帖下的每一条回帖都设置有“删除回帖”按钮，页面设计和逻辑实现和普通帖子的删除回帖也是大同小异的
在实际的数据库设计和应用中，多表关系是非常常见的，它能够更好地组织和管理数据，实现数据的复杂查询和分析。本文将详细介绍MySQL多表关系的基本概念、类型、设计原则以及常见应用场景。 1....一对一关系 一对一关系是指两个表格之间的关系，其中一个表格的每一行对应另一个表格的一行，而且每一行都有唯一的匹配项。这种关系通常用于将数据分解成更小的逻辑单元。...一对多关系 一对多关系是指一个表格的每一行对应另一个表格的多行，但另一个表格的每一行只对应一个表格的一行。这种关系通常用于描述一对多的关联。...主键用于唯一标识表格中的每一行数据，而外键用于建立不同表格之间的关联关系。通常情况下，外键是一个表格中的字段，它引用了另一个表格中的主键字段。这样可以建立表格之间的联系，实现数据的关联查询。...社交媒体平台 - 用户和帖子 在社交媒体平台中，用户可以发布多个帖子，而一个帖子也可以有多个用户参与（评论、点赞等）。这是一个多对多关系。
：用户查看系统中的帖子，了解最新的资讯和各种动态等信息； 发布新帖：用户可以发表一些帖子，来与其他论坛用户共享信息； 回复帖子：对于自己或者别的会员发表的帖子，可以进行回复。...该模块在用户登录要进行用户名和密码的有效性检验，查询用户表，如果该用户存在则进入主页面，如果用户表内没有用户相关信息，或者密码不正确，则不能登录成功，并弹出窗口提示用户名不存在或者密码错误，回到登录页面以便用户再次输入用户名及密码登录...发表新帖如下图5.2.4所示 image.png 5.2.5 回复帖子 对于已经发表的帖子，不论是自己发表的帖子还是别人发表的帖子都可以进行回复帖子的操作，在原贴内容最下方的“快速回复主题”中输入自己要回复的内容...包括在指定的版块下添加子版块、编辑子版块和删除子版块；帖子管理：可以查询和删除帖子；用户管理：可以查询和删除用户。...5.3.6 用户管理 后台用户管理的功能主要包括查询系统用户的相关信息和删除用户，在前台注册成功的用户，在这里都有显示出来，为了论坛的秩序井井有条，对于散布不良信息或者蓄意发布无用帖子等不良行为的用户
这是因为你已经通过学习知道：在英语中，q 不会跟在 th 的后面。一个单词中，前面的字母对于预测后面会出现什么字母是及其相关的。一个 LSTM 可以「记住」它之前的状态并将其告诉它当前的决策过程。...为了补充更多有特色的诗人的作品，我使用了去年发表的被标记为诗歌的公开的帖子中产生的随机样本。...我增加了一些 LSTM 层，尝试着改变每一层中 dropout 的程度，知道最终定下了一个如下面代码所示的最终模型。我最终选择使用三层 LSTM，因为此时训练时间开始变得很长，而训练的结果相当好。...在每一轮迭代之后输出模型的权重意味着我们可以在训练时在一些节点上装载模型的快照。当我们观察最终模型的前期迭代时，很显然，诗歌机器人会立刻领悟换行技巧。...诗歌机器人已经学习到了一些真实的词汇，并且模仿在行与行之间留出空白的常见做法。乍看之下，如果你不仔细探究，这看上去就像一首诗。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
