第一种做法是把动态验证码的功能放到后台来做，每次刷新验码需要请求下后台。需额外给服务端造成点负担。
谷歌的开源深度学习工具 --py 简介 验证码主要用于防刷，传统的验证码识别算法一般需要把验证码分割为单个字符，然后逐个识别，如果字符之间相互重叠，传统的算法就然并卵了，本文采用cnn对验证码进行整体识别。通过本文的学习，大家可以学到几点：1.captcha库生成验证码；2.如何将验证码识别问题转化为分类问题；3.可以训练自己的验证码识别模型。 安装 captcha 库 sudo pip install captcha 生成验证码训练数据 所有的模型训练，数据是王道，本文采用 captcha 库生成验证码，
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如果验证码不存在绕过漏洞，我们想爆破用户名或者密码，又必须填写正确的验证码，这时候该怎么处理呢？
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为了使UI在数据获取时不僵死，数据获取需要在新开Worker线程中进行，然后将返回结果在UI线程中进行读取并渲染页面。面对这种异步处理，到底如何写才简洁，先后面临过三种实现方式。 首先是最原始的Java方式，new 一个Thread出来，将处理Runnable进去执行，执行完之后通过handler post到ui线程去更新界面。然后发现1.5后有了AsyncTask，非常好用，以后的项目中全部改成衍生出一个AsyncTask的子类，类中自然定义了运行前方法、运行中方法和运行后在ui中运行的方法。目前我做的项
Python String swapcase() function returns a new string with uppercase characters converted to lowercase and vice versa.
When running in Kernel mode, it may be necessary to inject code into a User-land process. There are two ways that Asynchronous Procedure Calls (APCs) can be used to accomplish this goal.
请求 initUrl ， 我们设置的值为/o2o/shopadmin/getshopinitinfo ，根据web.xml中配置拦截所有请求可知在经过DispatcherServlet分发到Controller层，接收到请求后继续处理。
这一片博客我会改进上次的静态+文件通讯录，先分析哪里可以改，然后再下手，最后测试。 先从动态方面开始改。
当解释器完成对脚本代码的分析后，便将它们生成可以直接运行的中间代码，也称为操作码（Operate Code，opcode）。Opcode cache的目地是避免重复编译，减少CPU和内存开销。如果动态内容的性能瓶颈不在于CPU和内存，而在于I/O操作，比如数据库查询带来的磁盘I/O开销，那么opcode cache的性能提升是非常有限的。但是既然opcode cache能带来CPU和内存开销的降低，这总归是好事。
PCI是一种本地总线（并行），规格书名称：PCI Local Bus Specification。并行总线，插槽规格统一。
APC全称Alternative PHP Cache，可选php缓存，包括opcache及用户变量缓存。
目前这个build的dockerfile只用在测试开发环境哈，需要优化opcache啥的自己开启一下哈 FROM centos:8 MAINTAINER zhaohao731869706@163.com ENV PHP_VERSION=8.1 ENV LANG=C.UTF-8 RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime RUN rm /etc/yum.repos.d/*.repo && curl https://m
好久没写东西了，今年实在太忙，基本都在搞业务开发，晚上来补一篇，作为今年的收官博客。google-rpc 正式发布以来，受到了不少人的关注，这么知名的rpc框架，不集成到dubbox中有点说不过去。 但是grpc的思路与其它rpc(比如：avro/thrift)有些不一样，并非直接采用 "接口定义+服务实现"的套路，而是采用了"抽象类派生"的做法，见下面的示例： 1 syntax = "proto3"; 2 3 option java_multiple_files = true; 4 option
主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal Components）。具体地，主成分可以看做一个线性方程，其包含一系列线性系数来指示投影方向（如图）。PCA对原始数据的正则化或预处理敏感（相对缩放）。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下，这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构，从而更好的解释数据的变量的方法。
最近业务有所增长，随之而来的是慢请求逐渐多了起来，在搜索php性能优化的过程中发现了opcache，相关的文章很多，但是都比较零碎，所以在此做个总结。公司当前使用的PHP版本为php7.x.x。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 本篇概览 本文是《java版gRPC实战》系列的第二篇，前文《用proto生成代码》将父工程、依赖库版本、helloworld.proto对应的java代码都准备好了，今天的任务是实战gRPC服务的开发和调用
《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 本篇概览 本文是《java版gRPC实战》系列的第二篇，前文《用proto生成代码》将父工程、依赖库版本、helloworld.proto对应的java代码都准备好了，今天的任务是实战gRPC服务的开发和调用，实现的效果如下图： 本篇的具体操作如下： 开发名为local-server的springboot应用，提供helloworld.prot
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcGateway.java
静态通讯录，信息未录入时，通过数组的形式按最大容量1000申请内存，但是不够灵活，会存在浪费内存或内存不够用的问题，对于这个问题，我们引入了动态通讯录。
对于Flink中各个组件（JobMaster、TaskManager、Dispatcher等），其底层RPC框架基于Akka实现，本文着重分析Flink中的Rpc框架实现机制及梳理其通信流程。
原理就是利用eureka提供的客户端类来向Eureka Server发送注册请求，把自己提供服务的地址和端口（rpc服务端口，不是springboot启动的http端口）告诉注册中心，这样其他客户端（包括自身）就可以请求Eureka Server获取需要的服务节点信息。
我们知道“依赖注入”已经成为了.NET Core的基本编程模式，表示当前请求上下文的HttpContext可以通过注入的IHttpContextAccessor服务来提取。有时候我们会使用一些由于某些原因无法使用依赖注入的组件，我们如何提取当前HttpContext呢？
Jpcap运行需要依赖winCap和Jpcap的dll动态库和Jpcap.jar包。
GCTA这款软件，写了几篇了，后面将介绍单性状遗传力评估，以及多性状遗传力和遗传相关评估，感觉它与传统的评估软件，比如ASReml，DMU比较像，但是使用范围上更偏向医学。它的显著特征是速度快，里面还有很多GWAS方面不同模型的参数，真是一款强大的软件啊。“取法于上，仅得为中，取法于中，故为其下。”我学习好的软件，希望掌握个中不溜，就很不错了。
OPcache 通过将 PHP 脚本预编译的字节码存储到共享内存中来提升 PHP 的性能， 存储预编译字节码的好处就是 省去了每次加载和解析 PHP 脚本的开销。
一直知道opcache可以提高PHP性能，但没有具体的关注，更多的利用其他的组件来提升系统的性能。一次无意开启了opcache之后，并随意设置了一些配置。结果导致后面在使用一个项目时，发现项目总是不会读取到最新的代码，而是隔一段时间才会执行到最新代码。排查了很久才想起来开启了opcache，于是对opcache做了一个简单的学习与总结。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解）中，对主成分分析的原理做了总结，本章总结如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 sklearn中PCA介绍 在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA。 除了PCA类以外，最常用的PC
select * from vipcard; #过滤卡类型财富卡（CFK）权益卡（QYK）幸福卡（XFK） select id from vipcard where (card_class ='XFK' OR card_class ='CFK' OR card_class ='QYK'); SELECT * FROM vipcard where no ='99900362' SELECT id,no,name,araccnt1,ref FROM vipcard where no ='99900362'
在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结，下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。
Spark-1.6以后RPC默认使用Netty替代Akka，在Netty上加了一层封装，为实现对Spark的定制开发，所以了解Spark中RPC的原理还是有必要的
前文我们给出了分布式autograd的设计思路，本文开始，我们进行具体源码分析。因为无论是前向传播还是反向传播，都需要依赖 RPC 来完成，所以我们先看看封装于 RPC 之上的一些基本功能，比如初始化，代理（RPC 相关功能都是基于代理完成），消息接受，发送等等。
groupcache 是 Brad Fitzpatrick 最新的作品，目标在于取代一部分memcached的功能。以官方的说明是：groupcache is a caching and cache-filling library, intended as a replacement for memcached in many cases. 另外一篇介绍文是「Playing With Groupcache」。跟memcached 差异最大的地方在于「没有更改与删除的功能」，一旦写进去后就不会变动。在放
What is OPcache OPcache是PHP中的Zend扩展，可以大大提升PHP的性能。 OPcache 通过将 PHP 脚本预编译的字节码存储到共享内存中来提升 PHP 的性能， 存储预编译字节码的好处就是 省去了每次加载和解析 PHP 脚本的开销。
上篇博客我们一起用C语言实现了一个固定大小的通讯录程序,这篇博客里我们将借助动态内存相关知识把他改造成可以动态增加大小的版本.
我们要实现通讯录的各项功能，首先要有通讯录：一个 PeoInfo 类型的数组，但是我们再思考一下，如果我们要添加联系人，那么我们是不是需要一个变量来统计通讯录中一共有多少个人，所以还需要一个整型变量。
dubbo-go-v1.4.2/protocol/invocation/rpcinvocation.go
通讯录就是为了存储许多联系人的不同方面的信息如名字、电话、地址、年龄、性别等，除此之外，还要实现增删查改还有打印通讯录等功能，所以我们先把要实现的功能列出来：
markdown有点问题""解析不出来,需要修改一下哈~ FROM alpine:latest MAINTAINER zhaohao731869706@163.com ENV LANG=en_US.UTF-8 LC_ALL=en_US.UTF-8 RUN set -ex && sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apk/repositories && apk update && apk
大家好，我是邓飞，有时候我们做PCA图，图很漂亮，我们解释一通，充满自信。但是，你知道这个图解释变异的百分比吗？如果解释度很低，那也意义不大。这我们就需要在PCA图中，将PC1和PC2的解释百分比附上面，比如PC1解释8%的变异，PC2解释4%的变异，那么这个PCA图可以解释12%的变异。
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcService.java
其实IDA的这个功能应该出现的比较早了，最早应该是在IDA Pro5.6中出现的，但是在国内一直没有看到这方面的相关文章。也不知道国内有没有人留意这些者脚本直接调用内置的函数没有明显的区别。如果你使用过GDB调试器（Call命令）、VS（Immediate窗口）或者Borland C++ Builder等你应该对于这个功能比较熟悉了。
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