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insecuredns.com -d insecuredns.com -D subdomains-top1mil-5000.txt -t brt置换扫描枚举法置换扫描也是另一种发现子域名的有趣技术，这种技术使用已知域名或子域名的排列、变形、组合形式来识别新的子域名。Altdns就是这样一种通过模式变换来发掘子域名的工具：$
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表Scan压力均匀分散在各个DN上，以避免单DN的Scan压力过大，形成Scan的单节点瓶颈。分布列不选择基表上等值filter中的列可以实现该点。 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 减少随机I/O。通过聚簇可以实现该点。 避免数据shuffle，减小网络压力。通过选择join-condition或者group
表Scan压力均匀分散在各个DN上，以避免单DN的Scan压力过大，形成Scan的单节点瓶颈。分布列不选择基表上等值filter中的列可以实现该点。 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 尽量避免数据shuffle，减小网络压力。
历经18篇，终于算是完成了这个中台系列了。 从一开始只是想结合一个实际交付的业务中台规划咨询项目，讲讲协同和共享模式的业务中台架构规划的一点体会，逐步扩大到整个企业中台规划随想，计划赶不上心里的变化，只能是想到哪儿写到哪儿了，可能有部分内容讲的还不够细致，例如数据中
height, "Y800", imageGray.data,width * height); scanner.scan(imageZbar); //扫描条码 Image::SymbolIterator symbol = imageZbar.symbol_begin(); if(imageZbar
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自定义改变全局配置文件的加载位置：(优先级最高) 二、配置加载优先级 一、全局配置文件加载优先级 spring boot 启动会扫描以下位置的application.properties或者application.yml文件作为Spring boot的默认配置文件.数值越小的标号优先级越高。
TR随机访问数据块， TS顺序访问数据库块， --忽略树高，访问成本： #读取根节点，顺序度，没有索引，全表扫描。 #访问谓词没有索引。 RT=TR*1+TS*（n-1） #建立索引（统计信息，数据量占总表比例较低，使用索引很快,超过一定比例不会使用索引。） 1，谓词条件建立索引，节省CPU，减少访问时间。
常的块。 分区在HDFS上的表现形式是一个目录， 分桶是一个单独的文件 分区: 细化数据管理，直接读对应目录，缩小mapreduce程序要扫描的数据量 分桶： 1、提高join查询的效率（用分桶字段做连接字段） 2、提高采样的效率
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实，消费者可以虚拟地试穿衣服。物联网甚至增强了用于零售商的广告机制，这要归功于连网设备能够精确地跟踪消费模式，或者产品可以通过智能手机进行扫描以显示量身定制的特别优惠。对消费者来说，结果是更加个性化的零售(根据他们的需求和口味量身定制)。 智能住宿 物联网正在改变度假住宿行业
物联网的意义另一个例子是使用RFID进行图书管理。可以通过RFID标签轻松找到书籍，并且在借书时可以轻松获取书籍信息，而不必取出书籍并一一扫描。物联网的意义在实验设备的管理中使用物联网技术可以轻松跟踪设备的位置和使用状态并便于管理。 3.智慧校园 控制物联网的智能教学环境还可
DataFrame(columns = ["姓名", "课程"]) # 构建新的拆分后的df2，只保留两列，方便下面扩展行使用df2['姓名']=df['姓名']df2['课程']=df['课程'] import numpy as npdf2=pd.DataFrame({'姓名':df.姓名.repeat(df
对火车票进行字段结构化识别，支持蓝/红背景版；支持图片和PDF，二者传参支持URL格式或BASE64字符串格式；支持图像自动分类，支持图像平面任意角度的旋转/倾斜。商品概述对火车票进行字段结构化识别，支持蓝/红背景版；支持图片和PDF，二者传参支持URL格式或BASE64字符串格
是内存被踩。3.逐步缩小定位范围。保持视频分析业务运行，从下至上逐个关闭线程，再进行人脸登记操作，定位出face_detection人脸检测线程导致了程序崩溃。4.检视face_detection线程代码中的释放内存操作，对每个释放内存操作进行验证，最终定位出导致程序崩溃的代码段
止继续查找，因为可能还有class_id等于“2”的其他记录。 这就意味着，对于表中的千万条记录，数据库每一条都要检查。这就是所谓的“全表扫描”（ full table scan） 而加上索引的最大作用就是加快查询速度，它能从根本上减少需要扫表的记录/行的数量。 四、Mysql中的索引
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