Element-ui的校验规则Rules <el-form label-position="left" label-width="80px" :model="user" ref="user" :rules="rules"> <el-form-item label="手机号" prop="phone"> <el-input v-model=

基本术语 1.服务器 服务器:是提供计算服务的设备.由于服务器需要响应服务请求,并进行处理,因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力.服务器的构成:包括处理器.硬盘.内存.系统总线等,和通用的计算机架构类似,但是由于需要提供高可靠的服务,因此在处理能力.稳定性.可靠性.安全性.可扩展性.可管理性等方面要求较高.在网络环境下,根据服务器提供的服务类型不同,分为文件服务器.数据库服务器.应用程序服务器.WEB服务器等. 处理器:处理器一般指中央处理器中央处理器(CPU)是一块超大规模的集成

原文链接:https://www.javazhiyin.com/5130.html 微服务开发专栏:https://www.javazhiyin.com/category/springcloud Ribbon是什么? Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端 负载均衡的工具. 简单的说,Ribbon是Netflix发布的开源项目,主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法,将Netflix的中间层服务连接在一起.Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时,重试等.

六:Ribbon负载均衡 1. 概述 1.1 是什么 Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套==客户端 负载均衡==的工具. 简单的说,Ribbon是Netflix发布的开源项目,主要功能是==提供客户端的软件负载均衡算法==,将Netflix的中间层服务连接在一起.Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时,重试等.简单的说,就是在配置文件中列出==Load Balancer==(简称LB)后面所有的机器,Ribbon会自动的帮助你基于某

持久化 去重规则 深度 cookie start_url 深度和优先级 下载中间件 持久化 步骤 pipeline/items a. 先写pipeline类 class XXXPipeline(object): def process_item(self, item, spider): return item b. 写Item类 class XdbItem(scrapy.Item): href = scrapy.Field() title = scrapy.Field() c. 配置 ITEM_

一.Ribbon定义 spring cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端,负载均衡工具 简单的说,Ribbon是Netflix发布的开源项目,主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法 ,将Netflix的中间层服务层连接在一起.Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接 超时,重试等.简单的说,就是在配置文件中列出Load Balancer(简称LB)后面所有的机器, Ribbon会自动的帮助你基于某种规则(如简单轮询,随机连接等)去连接这些机器.我们

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1. Scrapy通用爬虫 通过Scrapy,我们可以轻松地完成一个站点爬虫的编写.但如果抓取的站点量非常大,比如爬取各大媒体的新闻信息,多个Spider则可能包含很多重复代码. 如果我们将各个站点的Spider的公共部分保留下来,不同的部分提取出来作为单独的配置,如爬取规则.页面解析方式等抽离出来做成一个配置文件,那么我们在新增一个爬虫的时候,只需要实现这些网站的爬取规则和提取规则即可. 这一章我们就来了解下Scrapy通用爬虫的实现方法. 1.1 CrawlSpider 在实现通用爬虫之前,

1 LPM库 DPDK LPM库组件为32位的key实现了最长前缀匹配(LPM)表查找方法,该方法通常用于在IP转发应用程序中找到最佳路由匹配. 2 LPM API概述 LPM组件实例的主要配置参数是要支持的最大规则数. LPM前缀由一对参数(32位Key,深度)表示,深度范围为1到32.LPM规则由LPM前缀和与该前缀关联的一些用户数据表示. 该前缀用作LPM规则的唯一标识符. 在此实现中,用户数据的长度为1字节,称为下一跳,与其在路由表条目中存储下一跳ID的主要用途相关. LPM组件主要方法

1.Ribbon简介 (1).Ribbon介绍 Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具. Ribbon是Netflix发布的开源项目,主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法,将Netflix的中间层服务连接在一起.Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时,重试等.简单的说,就是在配置文件中列出Load Balancer(简称LB)后面所有的机器,Ribbon会自动的帮助你基于某种规则(如简单轮询,随机连接等)去连接这些

1. 论文简介 论文题目:P3Depth: Monocular Depth Estimation with a Piecewise Planarity Prior Paper地址:paper Code地址:Github Paper简单评论:个人觉得是2022 CVPR上depth estimation最优阅读价值的论文,它不同于之前的所有论文:1. 将几何先验用深度神经网络表达出来:2.算是开创了几何的新用法:3.共面这个特性到是不属于新东西,但作者想法奇妙. 2. 摘要 3D场景中含有高度规律

减少分配率 这个几乎不用解释,减少了内存的使用量,自然就减少GC回收时的压力,同时降低了内存碎片与CPU的使用量.你可以用一些方法来达到这一目的,但它可能会与其它设计相冲突. 你需要在设计对象时仔细检查每个它并问自己: 我真的需要这个对象吗? 这个字段是我需要的吗? 我能减少数组的尺寸吗? 我能缩小primitives的尺寸吗(用Int32替换Int64,其它)? 这些对象,是否只有在极少数情况下,或者只有初始化的时候才用到? 是否能将一些类转为结构体使他们在栈上分配或者成为某个对象的一部分?

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Rewrite规则可以实现对url的重写,以及重定向 作用场景: 1.URL访问跳转,支持开发设计,如页面跳转,兼容性支持,展示效果等 2.SEO优化 3.维护:后台维护.流量转发等 4.安全 配置语法 配置语法:rewrite regex replacement [flag];默认状态:-配置方法:server.location.if如:rewrite ^(.*)$ /pages/maintain.html break; 常用的正则表达式 在linux下,可以用pcretest来测试 flag

前言 Drools是一款老牌的java规则引擎框架,早在十几年前,我刚工作的时候,曾在一家第三方支付企业工作.在核心的支付路由层面我记得就是用Drools来做的. 难能可贵的是,Drools这个项目在十几年后还依旧保持着开源和更新. https://github.com/kiegroup/drools 而LiteFlow也是一款java规则引擎,于2020年开源.经过2年的迭代,现在功能和特性也非常棒,很适合用在高复杂度的核心业务上,同时又能保持业务的灵活性. https://gitee.com

本文版权归博客园和作者吴双本人共同所有,转载和爬虫请注明博客园蜗牛原文地址,cnblogs.com/tdws   写在前面 请原谅我这个标题党,写到了第100篇随笔,说是深度优化,其实也并没有什么深度.源码也没怎么修改,如果你想使用WebApi Swagger文档,请先移步到上一篇的中度优化. 第一篇:ASP.NET WebApi 文档Swagger中度优化 http://www.cnblogs.com/tdws/p/6100126.html 第二篇:ASP.NET WebApi 文档Swash

"no-alert": 0,//禁止使用alert confirm prompt "no-array-constructor": 2,//禁止使用数组构造器 "no-bitwise": 0,//禁止使用按位运算符 "no-caller": 1,//禁止使用arguments.caller或arguments.callee "no-catch-shadow": 2,//禁止catch子句参数与外部作用域变量同

最新博客地址已转到: http://blog.csdn.net/zzlyw?viewmode=contents   ------------------------------------------------------------------------ 本文将会介绍Kinect V2怎样在Ubuntu上进行配置. 首先我们针对的是Kinect的第二代产品,与一代产品有着明显的不同,所以不用担心会认错. 1 安装libfreenect2 因为官方没有给出Kinect v2在Linux系统上

一.移动.复制页的逻辑实现 移动.复制页的功能是在设计调查页面的时候需要实现的功能.规则是如果在同一个调查中的话就是移动,如果是在不同调查中的就是复制. 无论是移动还是复制,都需要注意一个问题,那就是页面在一个调查中的位置问题,这就需要一个变量来标识该该页面在一个调查中的位置.我们在Page对象中添加一个成员变量orderNo,该变量是float类型的变量,默认值和pageId相同,在设置pageId的同时设置好orderNo,我们使用该变量来对一个调查中的所有页面进行排序. 移动.复制页的流程

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 三.核范数 核范数||W||*是指矩阵奇异值的和,英文称呼叫Nuclear Norm.这个相对于上面火热的L1和L2来说,可能大家就会陌生点.那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(