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数据界的达克摩斯之剑----深入浅出带你理解网络爬虫(First)

Raghavan等人提出的HIWE系统中,爬行管理器负责管理整个爬行过程,分析下载的页面,将包含表单的页面提交表单处理器处理,表单处理器先从页面中提取表单,从预先准备好的数据集中选择数据自动填充并提交表单,由爬行控制器下载相应的结果页面。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定。聚焦爬虫爬行策略

#爬虫
Nginx 反向代理配置

Nginx 作为反向代理服务器,在 Web 服务架构中发挥着至关重要的作用。通过反向代理配置,Nginx 能够帮助分担流量、提供负载均衡、提高安全性、加速请求响应等。本文介绍了 Nginx 反向代理的基本配置方法,以及如何通过负载均衡、SSL 反向代理、WebSocket 代理等功能,进一步扩展其能力。

#nginx#运维
MySQL 启动失败 (code=exited, status=1FAILURE) 异常解决方案

在日常运维和开发过程中,MySQL数据库的稳定运行至关重要。然而,MySQL有时会因为配置文件错误或环境问题而启动失败。本文将以 MySQL 启动失败的案例为例,详细介绍如何通过查看日志文件,定位问题并解决 MySQL 启动异常。通过上述步骤,我们成功解决了 MySQL 启动失败的问题。首先,查看 MySQL 的错误日志文件,找到具体的错误信息。通过错误提示,确定配置文件中的问题所在。修改或注释掉

#mysql#数据库
图文详述:MySQL的下载、安装、配置、使用

参考一:https://blog.csdn.net/weixin_39289696/article/details/128850498。系统变量中,选中 Path 变量,点编辑,在新弹出来的编辑环境变量中点击新建,填入。我们这里选第二个(包含32位和64位安装包,会自动适配),下载到本地后进行安装。win+r 打开运行窗口,输入cmd,点回车,进入命令行窗口,输入。注意:这里编辑的是系统变量中的

#mysql#adb#android
SDN架构详解

SDN架构中OpenFlow交换机基于流表(Flow Table)转发报文。经典网络依靠网络设备通过查询路由表指导流量转发当前OpenFlow的主流应用是用于数据中心的软件交换机,例如OVS、CE1800V(华为)等,而不是实现硬件交换机的转控分离每个流表项由匹配字段、优先级、计数器、指令、超时、Cookie、Flags这七部分组成。其中关于转发的关键的两个内容是匹配字段和指令。匹配字段是匹配规则

#架构
PLSQL执行.sql文件

原文链接:https://blog.csdn.net/iamlzyoco/article/details/136322981。版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。2.打开plsql选择命令窗口,即选择File->New->Command Window;注意:一定记得最后一步,提交后,才能查询到更新后的数据。中选择需要执行的.sql

#java
Nginx 安装及配置教程(Windows)【安装】

只需要启动一个 Nginx 服务器,将 server_name 设置为 font_server,然后设置相应的 location 以拦截前端需要跨域的请求,最后将请求代理回 github.com。现在 http://domain 对 http://font_server发起请求一定会出现跨域。# 设置gzip所需的http协议最低版本 (HTTP/1.1, HTTP/1.0)如果两个页面的协议,端

#nginx#windows#运维
图文详述:MySQL的下载、安装、配置、使用

参考一:https://blog.csdn.net/weixin_39289696/article/details/128850498。系统变量中,选中 Path 变量,点编辑,在新弹出来的编辑环境变量中点击新建,填入。我们这里选第二个(包含32位和64位安装包,会自动适配),下载到本地后进行安装。win+r 打开运行窗口,输入cmd,点回车,进入命令行窗口,输入。注意:这里编辑的是系统变量中的

#mysql#adb#android
【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展

回顾近10年来经典的语义分割模型,无论是基于CNN的架构还是基于Transformer的架构,最核心的理念是“编码-解码”。直观上来讲,就是通过下采样获取特征的潜在表示,再通过上采样从抽象的底层特征表示中恢复目标的细节信息。从交通、医学、遥感、自动驾驶、智能施工管控等领域近些年发表的关于语义分割的论文来看,采用的架构大多是以上所提到的模型的变体,包括但不限于添加各种注意力机制模块、更换主流的特征提

#算法#架构
【架构解析】深入浅析DeepSeek-V3的技术架构

模型层数:61 层隐藏层维度:7168前馈网络维度:18432注意力头数:128词汇表大小:129280最大位置嵌入:163840该模型通过精细的架构设计,实现了在计算效率和性能上的平衡。高性能表现:在编程、数学等任务上取得领先成绩,展现出卓越的智商水平。低成本高效能:以较低的训练成本,实现了与大型闭源模型相当的性能。技术创新:在 FP8 混合精度训练、MLA、无辅助损失负载均衡等方面取得突破。支

#架构
到底了