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  • 数据加密隐私保护:最佳实践和法规指南

    在当今数字化世界中,数据安全和隐私保护是软件开发领域中至关重要议题。随着数据泄露和隐私侵犯事件频发,用户对于个人数据保护意识也越来越强。在这篇博客文章中,我们将深入探讨数据加密隐私保护最佳实践,并介绍相关法规指南,帮助开发者构建安全可靠应用程序。 一、数据加密重要性

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-01 14:10:53
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  • 数据分区设计(1)-分区避免热点

    分区一般和复制协作:每个分区多个节点都有副本,即某条记录属于特定分区,而同样内容会存储在不同节点,以提高系统容错性。 一个节点可存储多个分区。如图-1,主从复制模型和分区组合时数据分布情况。每个分区都有自己主副本,如被分配给某节点,从库副本被分配给其他节点。所以,一个节点可能是某些分区主副本,同时也是其他分区的从副本。

    作者: JavaEdge
    发表时间: 2022-08-31 15:44:43
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  • 【Python数据结构算法】队列----滑动窗口

    7] 3 7 你任务是得到滑动窗口在每个位置时最大值和最小值。 输入 输入包括两行。 第一行包括n和k,分别表示数组长度和窗口大小。 第二行包括n个数。 输出 输出包括两行。 第一行包括窗口从左至右移动每个位置最小值。 第二行包括窗口从左至右移动每个位置最大值 样例输入

    作者: 是Dream呀
    发表时间: 2024-08-28 22:26:56
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  • 《数据科学分析:Python语言实现》 —1.5 总结

    需要具备适当技能数据科学家。不幸是,一些人对数据科学家产生了一些过高期望,即数据科学家角色应该类似于神秘独角兽。我们认为,要想更好地理解这个角色,应该使用不同形象,即鹿角兔。它仍然是一个神话般存在,但是你可以从现实中(如在团队中)拼凑出一个这样整体,或者暗示它们

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2020-02-15 19:01:18
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  • 《数据科学分析:Python语言实现》 —2.2.7 字典

    7 字典我们都熟悉字典概念:如果我们有兴趣查询新词或未知词含义,只需打开一本书(或访问网页),里面会按照指定顺序列出单词(例如,按字母顺序排列)。这使我们能够索引到感兴趣单词。Python中字典具有相同用途,它由键和值组成。使用大括号“{}”来定义Python字典。此外,键值对由冒号(:)分隔,例子如下:

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2020-02-15 19:38:25
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  • 《数据科学分析:Python语言实现》 —2.3.5 函数

    缩进表示。该函数输入参数是变量arg1,arg2,...,argn,你可以为其中一些参数定义默认值。定义具有默认值参数必须放在参数列表最后。函数定义中第二行为文档字符串,其目的是说明该函数执行步骤和目的。最后,请注意函数不要求必须有返回值。让我们定义一个函数来计算由边a和b所组成的矩形面积:

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2020-02-15 19:58:37
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  • 《数据科学分析:Python语言实现》 —2.2.2 数字

    2 数字正如我们在上一节中看到,Python支持两种类型数字:整数和浮点数。所以我们可以将一个整数值赋给变量,如下所示: 请注意,赋值操作不需要Python打印该内容作为响应。我们可以使用type命令检查对象类型: Python会让我们知道正在处理什么类型对象;在这种情况下,对

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2020-02-15 19:19:19
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  • 《数据科学分析:Python语言实现》 —2.7 总结

    ciPy。在功能强大Pandas库帮助下,我们可以非常直接方式进行数据分析和操作。最后,Matplotlib是一个模块,它使我们能够创建绘图并可视化,作为我们进行分析一部分。这些并不是Python程序员可用唯一有用模块,但它们是本书其余部分将使用一些模块。如果需要使

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2020-02-15 21:19:53
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  • 数据结构算法必知基础知识

    数据运算:施加在数据上运算包括运算定义和实现,运算定义基于逻辑结构,运算实现基于存储结构。 在这里容易混淆是逻辑结构存储结构概念。对于逻辑结构,不难看得出逻辑二字,逻辑关系也就是两者存在数据上关系而不考虑物理地址关系,比如线性结构和非线性结构,它描述是一组

    作者: bigsai
    发表时间: 2021-02-04 23:04:03
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  • Python多线程原理实现

    即时销毁”策略。尽管创建进程相比,创建线程时间已经大大缩短,但是如果提交给线程任务是执行时间较短,而且执行次数极其频繁,那么服务器将处于不停创建线程,销毁线程状态。 ​ 一个线程运行时间可以分为3部分:线程启动时间、线程体运行时间和线程销毁时间。在多线

    作者: 莫言2021
    发表时间: 2021-10-31 09:14:14
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  • YOLOv5 模型原理及代码解析

    和 YOLOv4 是不同,至少在工程上是不同,它代码是用 Python(Pytorch) 写 YOLOv4 C代码 (基于 darknet 框架)有所不同,所以代码更简单、易懂,也更容易传播。 另外,值得一提是,YOLOv4 中提出关键 Mosaic 数据增强方法,作者之一就是

    作者: 嵌入式视觉
    发表时间: 2023-02-23 07:54:05
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  • 为实习准备数据结构(1)-- 详尽数组篇

    所谓数组,就是相同数据类型元素按一定顺序排列集合,就是把有限个类型相同变量用一个名字命名,然后用编号区分他们变量集合,这个名字称为数组名,编号称为下标。组成数组各个变量称为数组分量,也称为数组元素,有时也称为下标变量。数组是在程序设计中,为了处理方便, 把具有相同类型若干变量按

    作者: 看,未来
    发表时间: 2021-02-03 00:55:44
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  • 【GDE直播公开课·第五期】低代码平台关键能力之RPA编排观后感+y-wolfandy

    生活中常见自动化有:自动售货机,全自动洗衣机,无人驾驶等。RPA采用技术有:机器学习,自然语言处理,自然语言生成和计算机视觉。RPA允许Robots以人类相同方式任何应用程序进行交互。RPA传统自动化区别时,它使用是说明性步骤,剥离代码层,因此,具有少量编程经验的人

    作者: y-wolfandy
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  • MySql基础-笔记12 -重复数据处理、SQL注入、导入导出数据

    NSERT IGNORE INTO INSERT INTO 区别: INSERT IGNORE:会忽略数据库中已经存在数据,如果数据库没有数据,就插入新数据,如果有数据的话就跳过这条数据。这样就可以保留数据库中已经存在数据,达到在间隙中插入数据目的 INSERT IGNORE

    作者: 虫无涯
    发表时间: 2023-01-13 02:06:56
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  • Spark & Hive 云原生改造在智领云应用

    Kubernetes 作为主要计算引擎,底层可以采用 HDFS 兼容现有系统,也可以采用其它支持 HDFS 接口云原生存储。这样架构,加上对 Hive 等传统 Hadoop 生态云原生改造,可以在最大程度支持现有系统同时逐步迁移到纯云原生体系架构下,无缝集成新大数据和人工智能系统。而基础架构即代码(Infra

    作者: 星恒
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  • 2021年,掌握这13个Java核心技术栈,你也能拿30K!

    6、进程任务调度算法特点以及使用场景。 7、死锁原因、必要条件、死锁处理。手写死锁代码。java是如何解决死锁。 8、线程实现方式。 9、协程作用。 10、内存管理方式:段式、页式、段页式。比较他们区别 11、虚拟内存作用,分页系统实现虚拟内存原理。 12、页面置换算法原理,特别是

    作者: Java小叮当
    发表时间: 2022-03-31 17:28:13
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  • 算法数据结构【30天】集训营——概念术语介绍及基础知识准备(01)

      (1)传值,就是把你变量值传递给函数形式参数,实际就是用变量值来新生成一个形式参数,因而在函数里对形参改变不会影响到函数外变量值。      (2)传址,就是传变量地址赋给函数里形式参数指针,使指针指向真实变量地址,因为对指针所指地址内容改变能反映到函数外,也就是能改变函数外的变量的值。

    作者: 王小王-123
    发表时间: 2022-08-04 14:26:48
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  • 因特网,万维网,互联网关系(转)

    万维网什么是互联网(internet 注意 i 小写)?凡是能彼此通信设备组成网络就叫互联网,可以看出,这里互联网范围很广。什么是因特网(Internet 注意 I 大写)?是网络网络之间所串连成庞大网络,这些网络以一组标准网络TCP/IP协议族相连,下图展示是TCP/IP协议族:4. 什么是万维网(World

    作者: scu-w
    1997
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  • SQL中EXISTS用法示例详解【转】

    7)EXISTSIN使用效率问题,通常情况下采用exists要比in效率高,因为IN不走索引,但要看实际情况具体使用:IN适合于外表大而内表小情况;EXISTS适合于外表小而内表大情况。in、not in、exists和not exists区别:先谈谈in和exists区别:

    作者: 赫塔穆勒
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  • 深度学习之Dropout

    处理。Dropout提供了一种廉价Bagging集成近似,能够训练和评估指数级数量神经网络。具体而言,Dropout训练集成包括所有从基础网络除去非输出单元后形成子网络。最先进神经网络基于一系列仿射变换和非线性变换,我们只需将一些单元输出乘零就能有效地删除一个单元。这

    作者: 小强鼓掌
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