这是上午上课时即兴发挥并现场编写的一段小代码，稍微美化一下分享。 思路：假设已有若干用户名字及其喜欢的电影清单，现有某用户，已看过并喜欢一些电影，现在想找个新电影看看，又不知道看什么好。根据已有数据，查找与该用户爱好最相似的用户，也就是看过并喜欢的电影与该用户最接近，然后从那个用户喜欢的电影中选取一个当前用户还没看过的电影，进行推荐。 本文主要演示Python内置函数以及内置字典与集合的用法。 from random import randrange # 其他用户喜欢看的电影清单 data = {'user
Realm是一个开源的ORM概念的（对象关系映射）移动数据库，可以在Android ，ios ，java各个平台上使用，性能秒杀sqlite等数据库比如（greendao）。
前提 Android Studio 1.5.1 或者更高版本； JDK 版本 >=7； 较新的 Android SDK 版本； 支持 Android API 9 以上的所有版本（Android 2.3 Gingerbread 及以上）。 为什么使用Realm Realm Java 让你能够高效地编写 app 的模型层代码，保证你的数据被安全、快速地存储。 1、Realm基本配置 A.在module的build.gradle中添加如下代码： apply plugin: 'realm-android' 如
Helm 帮助您管理 Kubernetes 应用—— Helm Chart，即使是最复杂的 Kubernetes 应用程序，都可以帮助您定义，安装和升级。Helm Chart 易于创建、发版、分享和发布，所以停止复制粘贴，开始使用 Helm 吧。Helm 是 CNCF 的毕业项目，由 Helm 社区维护。
Helm V3 版本已经发布了第三个 Beta 版本了，由于 V2 和 V3 版本之间的架构变化较大，所以如果我们现在正在使用 V2 版本的话，要迁移到 V3 版本了就有点小麻烦，其中最重要的当然就是数据迁移的问题，为了解决这个版本迁移问题，官方提供了一个名为 helm-2to3 的插件可以来简化我们的迁移工作。
Helm Chart 包含了 Docker 镜像以及其在 k8s 中的基础设施配置，例如 service，deployment 等等，helm 可以把 k8s 的应用进行完成封装，发布给任意一个其他的 k8s 环境使用
题目： Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product.
很多人都在问PID的复杂的微积分算法如何形成程序的？我在这里把STEP7 里FB41源代码和注释给大家贴出来，让大家学习一下，FB41是积分PID。另外如果大家习惯了STEP7的PID也可以通过这个源代码移植到别的控制器上。
来看最最最直接的算法：暴力枚举！！！因为只能取两头的元素，所以等价于中间留下的值的和恰好等于数组和减去x。那这样遍历所有的子串，找到最小的即可！！！ 怎么进行优化呢？当然是使用单调性来进行优化： 每次我们统计一个子串的和时，想一想right有必要回到 left++ 然后从新开始遍历吗？ 当然不用！！！ 因为left 到 right 就不满足要求（中间留下的值的和大于数组和减去x），left++后right从left开始最终也会回到原来位置，所以没有必要。 那这样就形成了滑动窗口：
以上，就是该项目的所有数据库表。实际项目会因业务需求，追加一些字段，但核心还是不变的。
题目： Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum.
使用的是Kali Linux 系统，系统中默认的sqlmap 是安装好了的，电脑上没有安装sqlmap，自己百度 ，需要python的环境
介绍 Realm 是一个 MVCC （多版本并发控制）数据库，由Y Combinator公司在2014年7月发布一款支持运行在手机、平板和可穿戴设备上的嵌入式数据库，目标是取代SQLite。 Realm 本质上是一个嵌入式数据库，他并不是基于SQLite所构建的。它拥有自己的数据库存储引擎，可以高效且快速地完成数据库的构建操作。和SQLite不同，它允许你在持久层直接和数据对象工作。在它之上是一个函数式风格的查询api，众多的努力让它比传统的SQLite 操作更快 。 详细介绍（如果进不去，看这个也行）
任何数据库都无非是CRUD的操作，也就是为了增、删、改、查的使命。 相对于传统的原生的Sqlite开发，Realm的API使开发者显得轻松自在。
Simple linear regression Estimating the coefficients Assessing the accuracy of the coeff conference
Realm Realm 是一个 MVCC （多版本并发控制）数据库，由Y Combinator公司在2014年7月发布一款支持运行在手机、平板和可穿戴设备上的嵌入式数据库，目标是取代SQLite。 Realm 本质上是一个嵌入式数据库，他并不是基于SQLite所构建的。它拥有自己的数据库存储引擎，可以高效且快速地完成数据库的构建操作。和SQLite不同，它允许你在持久层直接和数据对象工作。在它之上是一个函数式风格的查询api，众多的努力让它比传统的SQLite 操作更快 查看官网介绍：https://r
构建在大语言模型基础上的应用通常有两种，第一种叫做text completion,也就是一问一答的模式，输入是text，输出也是text。这种模型下应用并不会记忆之前的问题内容，每一个问题都是最新的。通常用来做知识库。
对于你的代码是否需要帮忙？在StackOverflow : realm上进行询问，我们会积极的查看问题及进行回答！
Android自带的SQLite数据库，在多数场合能够满足我们的需求，但随着app广泛使用，SQLite也暴露了几个不足之处： 1、开发者编码比较麻烦，而且还要求开发者具备SQL语法知识； 2、SQLite默认没有加密功能，手机一旦丢失容易导致数据库被破解； 3、SQLite底层采用java代码，导致性能提升存在瓶颈； 基于以上几点，Android上的各种ORM应运而生（ORM全称Object Relational Mapping，即对象关系映射），最常见的便是greenDAO了。greenDAO是一个将对象映射到SQLite数据库中的ORM解决方案，它在github上的地址是https://github.com/greenrobot/greenDAO，下面是greenDAO相比直接使用SQLite的几个改进点： 1、简化数据库操作的编码，开发者可以不用熟悉SQL语法； 2、使用灵活，可在实体类中自定义类和枚举类型； 3、号称是基于SQLite的ORM框架中性能最好的；（博主没对比greenDAO与直接使用SQLite的性能差异，所以只能是跟其他ORM框架比较，比如ORMLite、sugarORM等等） 但是greenDAO使用的数据库引擎还是SQLite，因此某些方面并没有本质的改善，比如数据库的加密、数据库操作的性能等等。 对于Realm来说，这些改善就是可能的了，因为Realm有自己的数据库引擎，而且引擎使用C++编写，性能比java引擎的SQLite有数倍提升。Realm使用C++引擎还有一个好处，就是可以跨平台使用，不但能用于Android，也能用于IOS。Realm的第三个好处是，它具有很多移动设备专用数据库的特性，比如支持JSON、流式api、数据变更通知，以及加密支持，这些都为开发者带来了方便。
Realm是由Y Combinator公司孵化出来的一款可以用于iOS(同样适用于Swift&Objective-C)和Android的跨平台移动数据库。目前最新版是Realm 2.0.2，支持的平台包括Java，Objective-C，Swift，React Native，Xamarin。
当前示例中，chart的位置位于./chartexample，这个在配置helmfile会用到。
随着问问题的同学越来越多，公众号内部私信回答问题已经很困难了，所以建立了一个群，关于各种数据库的问题都可以，目前主要是 POSTGRESQL, MYSQL ,MONGODB ,POLARDB ,REDIS 等，期待你的加入，加群请添加微信liuaustin3.
Android开发中常用的数据库有5个： 1. OrmLite OrmLite 不是 Android 平台专用的ORM框架，它是Java ORM。支持JDBC连接，Spring以及Android平台。语法中广泛使用了注解（Annotation）。 2. SugarORM SugarORM 是 Android 平台专用ORM。提供简单易学的APIs。可以很容易的处理1对1和1对多的关系型数据，并通过3个函数save(), delete() 和 find() (或者 findById()) 来简化CRUD基本操
玩K8S也有一段时间了，借助云服务提供商的K8S控制台，已经可以很方便的快速部署应用至K8S。通过简单的点击，可以一次性帮忙创建K8S 对象：Deployment、Service、Ingress、ConfigMap等。但是当服务的规模上来后，这种方式就有点捉襟见肘。尤其是需要同时更新多个关联服务时，就需要一个一个的去更改，就有点不太方便。为了解决这个问题，最近上手实操了一下Helm，发现生产力大大提升。
在执行install.sh安装脚本时，通过--with-chartmuseum参数安装chart插件。
NTLM(New Technology LAN Manager)身份验证协议是微软用于Windows身份验证的主要协议之一。早期SMB协议以明文口令的形式在网络上传输，因此产生了安全性问题。后来出现了LM(LAN Manager)身份验证协议，它是如此的简单以至于很容易被破解。后来微软提出了NTLM身份验证协议，以及更新的NTLM V2版本。NTLM协议既可以为工作组中的机器提供身份验证，也可以用于域环境身份验证。NTLM协议可以为SMB、HTTP、LDAP、SMTP等上层微软应用提供身份认证。
由于Caffe使用的存储图像的数据库是lmdb，因此有时候需要对lmdb文件进行操作，本文主要讲解如何用Python合并lmdb文件。没有lmdb支持的，需要用pip命令安装。
因为准备暂时的抛弃Sqlite而转成Realm。所以在Realm官网上看相关的教程。看见官网有相应的Java-Realm方面的使用教程，于是准备写Realm相关的知识。但是是全英文的，所以按照官网的教程的步骤，准备分篇来进行翻译。当然希望大家如果发现哪里有问题，可以提出来，（不要打我脸）。
Helm 是管理 Kubernetes 的应用管理工具 相当于centos的yum,python中pip，node中的npm.
github https://github.com/helm/helm/releases
大型语言模型（LLM）已经很强了，但还可以更强。通过结合知识图谱，LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题；而反过来 LLM 也能助益知识图谱，让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合，我们也许还能得到更加全能的人工智能。
这篇文章将一步步教你如何在Kubernetes集群安装和配置helm，并用其部署和管理应用程序。
既然jdk已经有ThreadLocal，为何netty还要自己造个FastThreadLocal？FastThreadLocal快在哪里？
在没使用 helm 之前，向 kubernetes 部署应用，我们要依次部署 deployment、svc 等，步骤较繁琐。况且随着很多项目微服务化，复杂的应用在容器中部署以及管理显得较为复杂，helm 通过打包的方式，支持发布的版本管理和控制，很大程度上简化了 Kubernetes 应用的部署和管理。
Helm 是 Kubernetes 的软件包管理工具。包管理器类似 Ubuntu 中使用的apt、Centos中使用的yum 或者Python中的 pip 一样，能快速查找、下载和安装软件包。通常每个包称为一个Chart，一个Chart是一个目录（一般情况下会将目录进行打包压缩，形成name-version.tgz格式的单一文件，方便传输和存储）。
除了FMDB，Realm也是一种很流行的数据库方案。 1. 官方资料 (最新版)Realm Objective‑C官方文档地址 https://realm.io/docs/objc/latest/ (中文版)Realm Objective‑C官方文档地址（内容相对英文版不一定是最新的）https://realm.io/cn/docs/objc/latest/ Realm官方API查阅手册 https://realm.io/docs/objc/latest/api/ GitHub源码地址 http
首先下载需要的文件，如果是windows环境直接到http://sqlmap.org/下载安装所需要的文件即可。 更新 svn checkout https://svn.sqlmap.org/sql
吊打 ThreadLocal，谈谈 FastThreadLocal 为啥能这么快？
Helm从入门到实践
Helm 是 Kubernetes 的软件包管理工具。本文需要读者对 Docker、Kubernetes 等相关知识有一定的了解。 本文将介绍 Helm 中的相关概念和基本工作原理，并通过一些简单的示例来演示如何使用Helm来安装、升级、回滚一个 Kubernetes 应用。
/* --------------------------------- * E-mail 发送接口 * 调用示例 * --------------------------------- */ public class webMail { #region -- declare the variables -- private string _sender = ""; private s
应用商店-Helm一、简介二、安装1、用二进制版本安装每个Helm版本都提供了各种操作系统的二进制版本，这些版本可以手动下载和安装。 下载 需要的版本 解压(tar -zxvf helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz) 在解压目中找到helm程序，移动到需要的目录中(mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm) #!/usr/bin/env bash# Copyright The Helm Authors.## Licensed under
helm 是基于 kubernetes 的包管理器。它之于 kubernetes 就如 yum 之于 centos，pip 之于 python，npm 之于 javascript。
小伙伴们好久没见，今天为大家介绍中山大学联合腾讯人工智能实验室的最新研究论文，关于整合LLM知识能力的框架。
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