configparser用来处理常见的配置文件ini文件
执行
section的名字命名为大写的DEFAULT时 有点特殊,会发现打印出来的所有的section中没有DEFAULT,按照DEFAULT取key-value时,也会说找不到DEFAULT
下面把代码存在DEFAULT的地方改为default,再执行
注意,在section中 key-value的类型必须是字符串,若读取ini文件时,我们需要其他数据类型,需要自己从字符串中转换成需要的类型
除了自己转换,模块本身也提供了一些方法
如 getboolean() getint() getfloat()
执行
除了模块提供的转换方法,我们还可以定制自己的转换方法
MHA简介MHA:MasterHighAvailability,对主节点进行监控,可实现自动故障转移至其他从节点;通过提升某一从节点为新的主节点,基于主从复制实现,还需要客户端配合实现,目前MHA主要支持一主二从,即一台充当master,一台充当备用master,另外一台充当从数据库,出于机器成本的考虑,淘宝进行了改造,目前淘宝TMHA已经一主一从。MHA架构MHA的工作原理 MHA是由一台manager服务器远程监控主服务器,当主服务器挂了提升一台从服务器作为主服务器。 当主节点挂了,manager首先要查看哪台从节点,同步的数据最多,然后提升同步最多的从节点为主节点,再将其余的MySQL服务器对他做从节点。 如果原主节点没彻底死透,manager会让新的主机通过ssh协议远程连接到原先的主节点,拉取二进制日志进行同步。如果主节死透了那就放弃。 MHA搭建环境准备一、准备4台主机,管理节点1台,主节点MySQL服务器1台,从节点MySQL服务器2台主机IPManager192.168.73.111Master192.168.73.110Slave1192.168.73.112Sla
打开word模板privateDocumentBuilderbuilder;// a reference to Word application privateAspose.Words.DocumentoDoc;// a reference to the document ///<summary> ///打开有模板的word ///</summary> ///<paramname="strFileName">模板名称</param> publicvoidOpenWithTemplate(stringstrFileName) { if(!string.IsNullOrEmpty(strFileName)) { oDoc=newAspose.Words.Document(strFileName); builder=newDocumentBuilder(oDoc); } } 复制语句介绍://插入目录代码(TOC
报错信息:mysqldump:Goterror:1016:Can'topenfile:'./vos/e_syslog_20200405.frm'(errno:24)whenusingLOCKTABLES 复制分析问题:mysqldump:获取错误:1016:无法打开文件:‘/vos/e_syslog_20200405.frm’(错误:24)当使用LOCK标签时。 -->通过报错信息可以判断是Mysql打开了太多的文件,而打不开新的文件了。 复制解决方法: 1.添加--lock-tables=false参数 2.将打开文件的限制数调大 3.对打开表的缓存清空注意: 每个数据库都会在数据目录下生成一个文件夹,在文件夹中.frm是描述了表的结构,.MYD保存了表的数据记录,*.MYI则是表的索引。这些文件不能乱动,否则会出现比较严重的问题。方法一: 添加--lock-tables=false参数[root@vos~]#mysqldump-uroot-p123456--lock-tables=falsevos>test.sql 复
文章来源|MS08067JAVA审计实战班课后作业 本文作者:刘志(JAVA审计实战班1期学员)作业要求:1.下载实战项目源码,搭建项目环境2.审计SQL注入漏洞,并将审计流程记录下来。一、环境搭建1.idea导入项目 首先将下载的项目搭建起来,通过idea创建一个新项目,并选择我们下载好的cms:此时会弹出提示窗,我们通过Maven创建项目,选择Mavenproject:打开项目可能会发现源码文件加载不出来,这种情况只需要删除源码中的.idea文件夹即可:删除.idea文件后,重新打开项目,即可加载出源文件,如下图:2.配置环境参数项目加载成功后,我们还需要配置运行环境,使项目运作起来,首先JDK修改为1.8(或1.7)版本:因为是Maven项目,修改Maven配置,选择我们自己的Maven工具地址:接下来,还需要配置一下tomcat环境,选择local通过本地调试方式进行搭建:选择tomcat版本,我本机安装的是8.5.31;注意:如果端口8080和本机其他服务冲突,这里可修改为其他端口运行:最后添加运行环境,选择inxedu.war即可:3.修改数据库配置运行环境配置完毕后,还需
纯软件加密加密芯片加密芯片的两种硬件连接形式加密过程加密保护的攻与守破解思路1:从软件入手,绕开加密点破解思路2:从加密狗的驱动程序入手,伪造驱动程序破解思路3:从加密狗硬件入手,仿制加密狗PUF:物理上无法克隆当你辛辛苦苦、历经万难,成功开发出一套软件的时候,如果有黑客从授权电脑上破解了软件,然后大量拷贝、倒卖,你会是什么样的心情?如果你没有感觉、或者无所谓的话,那只能说明目前写的程序还不是足够的优秀,还没有进入黑客的目光中~~但是,在很多看不到的战场上,软件的破解和反破解大戏,时刻都在上演着。以前听过这么一个段子:任何一家公司都不会公开说自家的软件是最安全的。只要他说出来,就会分分钟遭到破解,因为这样的声明,无疑是给黑客们下了一道挑战书。软件加密的攻与防,是一个没有终极结果的无限游戏,只会永远进行下去。但是,这并不妨碍我们给自己的软件,加上一道防火墙,在一定的范围内,最大程度的保护自己的劳动成果。这篇文章我们就来聊聊关于软件加密的那些事!这篇文章的素材,来源于两年前为一个客户开发的一款软件。 上周末偶遇到当时对接的技术人员,聊到了之前的那个产品,于是就有了此文。纯软件加密我们在安装
应用实例实验介绍本章节主要是对Vue应用实例的讲解,我们都知道在Vue2.x是通过newVue()来创建Vue应用的,但是在Vue3.0中不是这样的,使用createApp()来创建实例的。接下来我们就来好好讲讲Vue应用实例。创建一个应用实例我们在接着上个章节的实验的代码,删除多余的代码之后,我们打开src/main.js,看到引入了一堆东西,我们看到最后一行代码最吸引我们的眼球,对的,就是他创建了一个应用实例,从Vue中导出了createApp静态方法,传入App组件,然后使用use方法传入store,router等中间件,最后mount挂载到#app元素上面:import{createApp}from'vue' importAppfrom'./App.vue' importrouterfrom'./router' importstorefrom'./store' createApp(App).use(store).use(router).mount('#app')复制其实我们知道
之前挑战赛的数据都是以CT图像为主,而医学影像还有其他模态,例如核磁共振成像。今天我将分享如何对多模态MR图像脑肿瘤进行分割处理。为了方便大家学习理解整个分割流程,我将整个流程步骤进行了整理,并给出每个步骤的结果,希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理(1)、获取多模态MR图像属性信息。读取原始图像,显示图像大小,Spacing信息,BraTS18的数据都是配准好的,大小都是(240x240x155),Spacing大小都是(1x1x1)的。(2)、获取Mask图像信息。读取Mask图像,输出Mask的全部标签值:0是背景,1是坏疽区域,2是浮肿区域,4是增强肿瘤区域。(3)、多模态MR标准化处理。BraTS18采用了T1,T2,flair,T1ce这四个序列的MR图像,这四个序列是不同模态的图像,因此图像对比度也不一样,所以采用z-score方式来对每个模态图像分别进行标准化,图像减去均值除以标准差。(4)、准备脑肿瘤分割数据。首先将4个模态序列的MR原始图像进行合并生成4个通道的三维图像,原始图像大小都是(240x240x155x1),合并后大小是(240x240x155x
来源:cnblogs.com/scuury/p/10371246.html第一步:创建一个sqlSessionFactory第二步:创建sqlSession第三步:执行具体的sql请求总结参考第一步:创建一个sqlSessionFactory在了解如何创建sqlSessionFactory之前,先看一下mybatis是如何加载全局配置文件,解析xml文件生成Configuration的publicConfigurationparse(){ if(parsed){ thrownewBuilderException("EachXMLConfigBuildercanonlybeusedonce."); } parsed=true; parseConfiguration(parser.evalNode("/configuration")); returnconfiguration; } 复制privatevoidparseConfiguration(XNoderoot){ try{ propertiesElement(root.evalNode(&quo
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。python版本为python3,实例都是经过实际验证。https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/907255661.问题描述在win系统下apache部署https的时候需要生成自签名证书(完整部署过程参考:https://www.cnblogs.com/hld123/p/6343437.html),这时候需要用到openssh,第一步的命令为:opensslgenrsa1024>server.key复制这时候生成了可以,不过由于系统是win,key的文件格式不是utf-8,所以在第二个命令:opensslreq-new-configopenssl.cnf-keyserver.key>server.csr的时候会报错:unabletoloadPrivateKey6572:error:0906D06C:PEMroutines:PEM_read_bio:nostartline:.\crypto\pem\复制这是因为key的文件格式不是utf-8造成的。2.解决办法
代理模式 代理模式(ProxyPattern)一个类代表另一个类的功能,通过代理对象访问目标对象,可以在目标对象实现的基础上,增强额外的功能。代理模式解决的问题在某些情况下,一个客户类不想或者不能直接引用一个委托对象,而代理类对象可以在客户类和委托对象之间起到中介的作用,其特征是代理类和委托类实现相同的接口。代理模式模式角色抽象主题(Subject)类:通过接口或抽象类声明真实主题和代理对象实现的业务方法。真实主题(RealSubject)类:实现了抽象主题中的具体业务,是代理对象所代表的真实对象,是最终要引用的对象。代理(Proxy)类:提供了与真实主题相同的接口,其内部含有对真实主题的引用,它可以访问、控制或扩展真实主题的功能。使用场景代理对象访问,对真实访问对象的功能进行增加,在方法执行之前和执行之后,增加一些额外的逻辑。比如在处理业务之前记录日志,在执行业务之前开启事务,执行业务之后,提交事务,让开发人员更关注业务逻辑。代码实现(3种实现方法)1.静态代理/***抽象类*/publicinterfaceSourceable{voidmethod();}复制/***真实具体类*/
图神经网络是最近AI领域最热门的方向之一,很多图神经网络框架如graph_nets和DGL已经上线。但看起来这些工具还有很多可以改进的空间。近日,来自德国多特蒙德工业大学的研究者们提出了PyTorchGeometric,该项目一经上线便在GitHub上获得1500多个star,并得到了YannLeCun的点赞。现在,创建新的GNN层更加容易了。项目链接:https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric LeCun评价:一个快速且漂亮的几何深度学习库(适用于图神经网络与其他不规则结构) PyTorchGeometric主要是现有模型快速重新实现的集合(具有定制化的稀疏操作),如果你想尝试一下特定的已发布模型,它会是一个很不错的选择;如果想实现更为复杂的结构,其自定义稀疏/分散操作也非常方便。 PyTorchGeometric是基于PyTorch构建的深度学习库,用于处理不规则结构化输入数据(如图、点云、流形)。除了一般的图形数据结构和处理方法外,它还包含从关系学习到3D数据处理等领域中最新发布的多种方法。通过利用稀疏GPU加速、提供专用的CU
大数据文摘作品编译:张馨月、黄文畅、蒋宝尚在你的印象中数据科学是21世纪最性感的工作,他不仅能够带来满意的薪酬,而且领域内大量高技能的“极客”会帮你享受到思想碰撞的乐趣。但英国《金融时报》的一篇文章中提到:“数据科学家每周花1-2个小时寻找新工作。”此外,文章还指出“在要找新工作的程序员的列表中,机器学习专家们以14.3%的比例名列第一。数据科学家们紧随其后,为13.2%。”这些数据是从对StackOverflow上的64000名程序员的问卷调查中来的。那么,为什么有这么多的数据科学家在寻找新的工作呢?在享受这份职业带来的激情与满足之余,总有一些消极的方面在给你泼冷水。下面文摘菌就为你带来四盆冷水,希望不要把你心中的热火扑灭~期望和现实不符期望与现实的对比大数据就像青少年的性爱:每个人都在谈论它,没有人真正知道如何去做,每个人都认为其他人正在做,所以每个人都声称自己在做。 ——丹•艾瑞里这句至理名言十分恰当的描述了初级数据科学家进入数据科学领域的初衷——每个人都不想让自己脱离群体。另外想用酷炫到爆的机器学习算法解决复杂问题,从而对企业产生巨大的影响,也是入坑数据科学的另一重要原因。你或
SpringBoot自定义kafka消费者配置ContainerFactory最佳实践 本篇博文主要提供一个在SpringBoot中自定义kafka配置的实践,想象这样一个场景:你的系统需要监听多个不同集群的消息,在不同的集群中topic冲突了,所以你需要分别定义kafka消息配置。 此篇文章会在SpringBoot提供的默认模板上提供扩展,不会因为你自定义了消费者配置,而导致原生SpringBoot的Kakfa模板配置失效。 引入MAVEN依赖 版本需要你自己指定 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>xxx</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>sp
4198:[Noi2015]荷马史诗 TimeLimit: 10Sec MemoryLimit: 512MBSubmit: 700 Solved: 365[Submit][Status][Discuss] Description 追逐影子的人,自己就是影子。——荷马 Allison最近迷上了文学。她喜欢在一个慵懒的午后,细细地品上一杯卡布奇诺,静静地阅读她爱不释手的《荷马史诗》。但是由《奥德赛》和《伊利亚特》组成的鸿篇巨制《荷马史诗》实在是太长了,Allison想通过一种编码方式使得它变得短一些。 一部《荷马史诗》中有n种不同的单词,从1到n进行编号。其中第i种单词出现的总次数为wi。Allison想要用k进制串si来替换第i种单词,使得其满足如下要求: 对于任意的1≤i,j≤n,i≠j,都有:si不是sj的前缀。 现在Allison想要知道,如何选择si,才能使替换以后得到的新的《荷马史诗》长度最小。在确保总长度最小的情况下,Allison还想知道最长的si的最短长度是多少? 一个字符串被称为k进
一、新手引导须要的遮罩效果 一般做新手引导的时候,会把游戏画面变的半黑,然后须要玩家点击的地方就亮起来。经常使用的做法是採用遮罩来实现,可是仅仅能实现方形的,不能不规则图形。以及是全然挖空。做不到渐变效果(除非美术直接出整张资源)。表现效果例如以下: 实事上,我们想做把那个透明框做得更自然一点,更好看一点。 也就是相似火把,点光源的效果。比方以下游戏的画面那样: 比較效果。肯定是相似点光源酷多了。 既然要这种效果,那肯定得出我们图像混合大法了。 二、AS3实现的相似点光源效果 这里是採用一张美术出的具有渐变效果的图片来实现相似点光源的效果的。美术图例如以下: 实际上。想要更好的效果,美术能够把这个图片做得更精细一些,这里我把角色阴影来做的。 假设想要实现点光源的动画效果,那么出多几张这个图片,形成动画效果就能够了。 实现使用的API DisplayObject.blendMode属性 BlendMode类中的一个值。用于指定要使用的混合模式。复制 用到了BlendMode类的两个属性 LAYER:String="layer" [静态]强制为该显示对象创
题意 给出一棵n个点的树,求包含1号点的第k小的连通块权值和。(\(n<=10^5\)) 分析 k小一般考虑堆... 题解 堆中关键字为\(s(x)+min(a)\),其中\(s(x)\)表示\(x\)状态的权值和,\(min(a)\)表示\(x\)状态相邻的不在\(x\)里的的点的最小权值。 每一次从堆中弹出最小的,然后用这个来拓展。 可以证明,这样第\(k\)次弹出来的状态\(x\cup\\{a\\}\)就是\(k\)小的。 证明很简单,堆中的都是待拓展状态,每一次取出来\(x\cup\\{a\\}\)的将来再也不会有状态的权值和小于这个状态。 维护相邻的点我们可以用可持久化堆搞。 #include<bits/stdc++.h> usingnamespacestd; typedeflonglongll; constintMX=8000005;//超过这个数这份代码别想活了【捂脸熊 structnode*null; structnode{ node*c[2]; intx,w,s; voidup(){s=1+c[0]->s+c[1]->s;if(c
线程安全:多个线程之间的切换不会导致该接口的执行结果存在二义性。 分布式一致性:数据的多份副本,当对一个副本进行修改时,其它的副本的值也要与其保持一致。 数据库一致性:事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。保证数据库一致性是指当事务完成时,必须使所有数据都具有一致的状态。 线程不完全则分布式一致性是绝对无法保证的。线程安全,也不一定可以保证分布式一致性。所以分布式一致性是一种更复杂的要求。 线程不安全则数据库的一致性绝对无法保证。数据库的一致性其实就是数据库本身的线程安全性吗? 隔离级别: 串行:没有线程安全问题,数据变更依赖的状态是事务开始的状态。 RR:并发执行,存在线程安全问题,数据变更依赖的状态是事务开始的状态,不会受到其他事务的影响。但是对新增数据无能为力。 RC:并发执行,存在线程安全问题,数据变更依赖的状态是会受其他事务影响的。 Readnotcommit:并发执行,存在线程安全问题,数据变更依赖的状态是会受其他事务影响的。 所以,事务最多只是提供了线程安全,一定的数据隔离,还有原子性。这些无法保证可以达到分布式的数
NetEQ使得WebRTC语音引擎能够快速且高解析度地适应不断变化的网络环境,确保了音质优美且缓冲延迟最小,其集成了自适应抖动控制以及丢包隐藏算法。 WebRTC和NetEQ概述 WebRTC WebRTC(WebReal-TimeCommunications)是一项实时通讯技术,它允许网络应用或者站点,在不借助中间媒介的情况下,建立浏览器之间点对点(Peer-to-Peer)的连接,实现视频流和(或)音频流或者其他任意数据的传输。WebRTC包含的这些标准使用户在无需安装任何插件或者第三方的软件的情况下,创建点对点(Peer-to-Peer)的数据分享和电话会议成为可能。 WebRTC主要由语音引擎、视频引擎和传输引擎组成: VoiceEngine(音频引擎) iSAC/iLBCCodec(音频编解码器,前者是针对宽带和超宽带,后者是针对窄带) NetEQforvoice(处理网络抖动和语音包丢失) EchoCanceler(回声消除)/NoiseReduction(噪声抑制) VideoEngine(视频引擎) VP8Codec(视频图像编解码器) Videojitte
一、基本用法 optparse,是一个更够让程序设计人员轻松设计出简单明了、易于使用、符合标准的Unix命令例程式的Python模块。生成使用和帮助信息 首先你必须导入该类,并创建一个OptionParser对象,然后再使用parser.add_option(...)待定义命令行参数,及其帮助文档。 每个命令行参数就是由参数名字符串和参数属性组成的。如-f或者file分别是长短参数名: parser.add_option("-f","--file",...)复制 当你将所有的命令行参数都定义好了的时候,我们需要调用parse_args()方法赖际熙add_option()函数依次传入的参数: options,args=parser.parser_args()复制 &n
除了上一篇文章说到到NSThread线程,还有一个GCD(GrandCentralDispath),是Apple新开发的一个解决多核编程的解决方案,充分的利用CPU资源,将所有的任务,放到一个任务队列进行调度。 GCD默认提供了全局的并发队列,供整个应用使用,不需要创建。 同步和异步的区别 dispatch_sync同步:不具备开启线程的能力 dispatch_async异步:具备开启线程的能力 任务的执行方式 并发队列:多个任务同时执行,并发只能在一步函数下才执行“异步“ 串行队列:让任务一个接一个的运行 注意:一般在实际开发中最常用的是dispatch_async。 下面介绍几种常用的队列使用 一:最最常用的全局并发队列: //获取全局并发队列 letqueue=dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_DEFAULT,0) //将任务添加到队列中并发执行 dispatch_async(queue){()->Voidin //doSomething...任务1 } d