今天摸鱼逛知乎，偶然看到了一个回答，8月份的，是关于SaToken的，一时好奇就点了进去。好家伙，因为一个star的问题，提问的人抱怨了许多，我有些意外，就仔细看了下面的评论，想知道一部分人的看法。
在`numpy`中，数组可以看作是一系列数值的有序集合，可以通过下标访问其中的元素。处理数组的过程中，经常需要用到数组过滤功能。 过滤功能可以在处理数据时非常有用，因为它可以使数据更加干净和可读性更强。例如，在进行数据分析时，通常需要去除异常值，过滤掉不必要的元素可以使数据更加易于分析和处理。 `n
在附近的自习室学习时，看到粘满爱心贴的一面墙： 好事发生，全力以赴 一切皆值得 祝所有看到的人都能 万事胜意，一夜暴富，心想事成！！！
# [SHOI2011]双倍回文 题解 > 看了一些写回文自动机的大佬的代码，我深感敬畏，于是我转身向Manacher走去 现在荣登最优解第一页…… 的技术演进，看数据仓库的积淀与新生》，作者： 华为云头条。 数据驱动着现代商业的发展 今天，无论在制造、零售、物流 还是在互联网、金融等行业 数据都变得
本文从 Commons DBCP testOnBorrow 的作用机制着手，管中窥豹，从一点去分析数据库连接池获取的过程以及架构分层设计。以下内容会按照每层的作用，贯穿分析整个调用流程。
事情要回顾到双11.11备战前夕，在那个风雨交加的夜晚，一个急促的咚咚报警，惊破了电闪雷鸣的黑夜，将沉浸在梦香，熟睡的我惊醒。
睡不着闲逛，在GitHub上看到一个挺实用的开源项目：**Spring Startup Analyzer**。 从项目名称中就大概能猜到，这是一个分析Spring应用启动过程的工具。Spring Startup Analyzer通过采集Spring应用启动过程的数据，进而生成一个交互式的分析报告，帮
在之前的一篇文章《看我是如何用C#编写一个小于8KB的贪吃蛇游戏》中，介绍了在.NET Core 3.0的环境下如何将贪吃蛇游戏降低到8KB。不过也有很多小伙伴提出了一些疑问和看法，主要是下面这几个方面： .NET Core 3.0可以做到这么小，那么.NET7表现会不会更好？ 不敢在生产中用这样的
使用shuffle sharding增加容错性 最近在看kubernetes的API Priority and Fairness，它使用shuffle sharding来为请求选择处理队列，以此防止高吞吐量流挤占低吞吐量流，进而造成请求延迟的问题。 介绍 首先看下什么是shuffle shardin
写在前面 在日常开发中，我们经常会看到各种各样的启动画面。例如以下几种 ① spring项目启动画面 ② mybatisplus启动画面 ③若依项目启动画面 还有很多各式各样好看的启动画面，那么怎么定制这些启动画面呢？ 一、小试牛刀 ① 新建一个SpringBoot项目 ②在项目的resources
如果你对k8s还不了解，可以看下前文 k8s 实战 1 初识 （https://www.cnblogs.com/jilodream/p/18245222） 什么是pod，pod在英文中是豌豆荚、分离仓、集装箱的意思。在k8s中，pod就是融合一堆容器实例的一个大容器（称之为集合更贴切）。K8s所能部
建议开启目录食用 阅读本文之前建议您先看这里，如果您已经看完了，那么就可以放心大胆的学习本文了。 我认为其实本文的难度还是比较大的，今天我们题是来自山东省省选，所以建议大家谨慎阅读，如果您是专业程序员当我没说。 OK，那么事不宜迟，咱们来看第一题 [SDOI2010] 猪国杀 题目描述 游戏背景 《
重温Tarjan, 网上看了许多博客感觉都讲的不清楚. 故传上来自己的笔记, 希望帮到大家. 提到的一些概念可以参考 oi wiki, 代码也是 oi wiki 的, 因为我不认为我能写出比大佬更好的代码了. 强连通分量: 有向图的最大强连通子图 ( 有向图中任意两点可达 ) Tarjan 对每个结
中午一个网友来信说自己和面试官干起来了，看完他的描述真是苦笑不得，这年头是怎么了，最近互联网CS消息满天飞，怎么连面试官都SB起来了呢？ 大概是这样的：这位网友面试时被问及了Serializable接口的底层实现原理，因为这是一个标识性的空接口，大部分同学在学习时都秉持着会用就行（说实话，Build
一、前言 看到这个文章，有的同学会说： 六哥，你为啥不早早就写完python系列的文章。 因为有徒弟需要吧，如果你也想学自学，那这篇文章，可以说是我们结缘一起学习的开始吧！ 如果对你有用，建议收藏和转发！ 二、Playwright是什么？ 微软开源自动化测试工具Playwright，支持主流浏览器，
(2017年写的博客，搬过来) 断断续续看了几个月的机器学习，我觉得是时候总结一下了。正如题目讲的那样，我只说我所理解的机器学习，我不能保证我理解的都对，很多东西可能是我的误解，但无论说错了什么，我都认。如果有人发现错误，恳请指正，不胜感激。 我不讲算法也不讲公式推导，因为，我从头到尾都没看懂。 我
