元数据管理 元数据是组织机构最重要的数据类型之一，也是价值最高的数据之一。对元数据进行管理不仅可以提升组织内部数据的使用效率，还可以帮助企业建立数据上下游关系。 建立负责元数据管理的职能部门 为了提高企业内部对元数据的使用和管理效率，在条件允许的情况下，组织机构应该
TortoiseGit使用视频教程的实践 今天精神好很多~~又无耻地过来凑博客数了，不然有排都写不够1000，真是艰巨的任务（= =） 其实就是对B站说的内容做个测试，我先写下总结，至少有点自己的东西嘛，有点像观后感，哈哈哈~ 视频里面讲了五个场景： （昨天如果有写重复的，以这篇我头脑清晰的为
福州大学数学与统计学院 《计算机网络》上机实验报告 专业和班级
专业和班级 19数综 成绩 姓名 宋 学号 07124 课程名称 计算机网络 实验名称 实践课总
三生教育包括：生命教育，生活教育，生存教育。 生存教育的实践活动： 1. 专门的劳动教育 2. 军训 3. 相关的课外活动
1. 字母大小写转换 知识点 1.第一个：upper()函数，将所有字母都转换成大写； 2.第二个：lower()函数，将所有字母都转换成小写； 3.第三个：capitalize()函数，将首字母都转换成大写，其余小写； 4.第四个：title()函数，将每个单词的首字母都转换成大写，其余小写； 输入 Niu ke Le name=input() #python的
作者：许伟，航天网信研发工程师 K8s 是容器编排和分布式应用部署领域的领导者，在 K8s 环境中，我们只需要关心应用的业务逻辑，减轻了我们服务器网络以及存储等方面的管理负担。对于一个用户而言，K8s 是一个很复杂的容器编排平台，学习成本非常高。KubeSphere 抽象了底层的 K8s，并进行了高度
https://insights.thoughtworks.cn/backend-development-ddd/ 后端开发实践——开发者的第0个迭代 后端开发实践系列——领域驱动设计(DDD)编码实践 后端开发实践系列——事件驱动架构(EDA)编码实践 后端开发实践系列——简单可用的CQRS编码实践 https://www.cnblogs.com/davenk
数据共享安全 为了挖掘数据的更多价值，组织机构通常会将数据共享给外部组织机构或第三方合作伙伴，然而数据在共享的过程中可能会面临巨大的安全风险。一方面数据本身可能具有敏感性，很多企业可能会将敏感数据共享给本应无权获得的企业；另一方面，在数据共享的过程中，数据有可能会被篡改
第一步：以因为格式在如下加入:ss 第二步：win+r输入regedit打开该软件，进入如下目录 第三步： 右击Advanced，在右侧窗口中新建一个DWORD(32位)值，命名“ShowSecondsInSystemClock”，并赋值为1，然后重新启动电脑。 参考： https://product.pconline.com.cn/itbk/software/win10/1385/1385307
数据导入导出安全 数据导入导出是数据交换过程中的重要步骤，因为在数据交换的过程中存在着大量数据导入导出的场景及需求，而在此过程中，由于导入导出的数据量一般来说都是比较大的，因此数据导入导出过程更容易成为攻击者瞄准的目标。 数据导入导出过程面临着十分严峻的数据泄露，数据篡
行为模式有一种模式叫策略模式（Strategy Pattern），一个类的行为或其算法可以在运行时更改。在策略模式中，我们创建表示各种策略的对象和一个行为随着策略对象改变而改变的 context 对象。策略对象改变 context 对象的执行算法。 意图：定义一系列的算法,把它们一个个封装起来, 并且使
Arima模型见这篇文章 https://blog.csdn.net/zhongzhi_huyang/article/details/123265759 相关知识： 使用python实现时间序列白噪声检验方式 白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验 a
前言 这是一篇失败结论的实践过程，不涉及eBPF。主要是使用cuttlefish来实践eBPF。 编译Android内核 AOSP版本：QP1A.190711.019 手机：pixel 1 环境：Ubuntu 20 查看内核版本 sailfish:/ $ cat /proc/version Linux version 3.18.137-g382d7256ce44 (android-build@abfarm700) (gcc ve
作者：成为独角兽链接：https://www.zhihu.com/question/336656548/answer/923679072来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 职业生涯的每个阶段有不同的侧重点。如果简略划分，可以分四个阶段：Analyst-Cousultant；Manager（PM/PL）;SM-Director;Partn
使用 Dockerfile 的一些最佳实践 由于在编写 Dockerfile 的时候并没有一些强制要求，导致很多构建的镜像不符合一些最佳实践，典型的就是镜像构建的层数非常多，对一些基本指令的区别不是很清楚。本节主要介绍 Dockerfile 在实际使用中的一些最佳的实践方式。 第一个重点要提的是构建上
概念： git rebase git rebase 是叫变基=>更换基线=>更换commit的基线=>把其他分支上的commit应用到当前分支上。 git merge Merge 是进行3方合并，并且把合并的结果保存成一个commit。两个分支合并默认会使用fast-forward合并策略， 二者的区别: Merge是两个分支进行合并，二者是平等的。
数据分析安全 数据本身其实并不具备任何价值，但是数据的价值大小完全取决于数据挖掘的投入，或者说数据的分析，如果投入越大那么所发现的价值也就越大，与此同时暴露出来的安全风险也在增大，所以为了防止在数据分析过程中可能会出现的数据泄露和数据篡改等安全问题，就需要对数据分析的过
注意： 1、w是Tensor，Tensor中包含data和grad，data和grad也是Tensor。grad初始为None，调用l.backward()方法后w.grad为Tensor，故更新w.data时需使用w.grad.data。 2、w是Tensor， forward函数的返回值也是Tensor，loss函数的返回值也是Tensor 3、本算法中反向传播主要体现在，l.backward()。调
这次利用随机梯度下降，随机梯度下降法在神经网络中被证明是有效的。效率较低(时间复杂度较高)，学习性能较好。 随机梯度下降和梯度下降相比区别在于： 1、损失函数由cost()更改为loss()。cost是计算所有训练数据的损失，loss是计算一个训练函数的损失。 2、梯度函数gradient()由计算所有
https://blog.csdn.net/huang_fen/article/details/108282528?spm=1001.2101.3001.6650.4&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-4-108282528-blog-108029164.pc_relevant_blogantidownloadv1&depth_1-utm
性能问题表象就是应用系统运行慢，影响客户体验。要解决性能问题也无非就是找到原因然后根据原因对症下药。本文从这两方面概述Java应用性能分析与调优方法论。 一、定位性能差的原因 1、借助工具：YourKit （类似的还有JProfiler,个人倾向YourKit)，YourKit 是收费的，但是对于聪明的你来说
#include<stdio.h> #define N 5 #define M 80 typedef struct { char name[M]; char author[M]; }Book; int main() { Book x[N]={ {"一九八四","乔治.奥威尔"}, {"美丽新世界","赫胥黎"}, {"昨日的世界", &quo
学号 20204202 《Python程序设计》实验四报告 课程：《Python程序设计》班级： 2042姓名： 牟朝婷学号：20204202实验教师：王志强实验日期：2022年5月21日必修/选修： 公选课 一.实验内容： 爬取并可视化分析微博评论 二.实验要求： Python综合应用：爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、
数据传输安全实践 数据传输安全存在两个过程域分别为数据传输加密和网络可用性管理 数据传输加密 数据安全事件频发的阶段主要集中在数据传输阶段，而数据传输加密是保障数据传输安全的主要手段，数据传输加密可以帮助数据在不可信或安全性较低的网络中传输，能够有效防止数据遭到窃
