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搜索关键字:erlang 正则    ( 22564个结果
netcore使用RabbitMQ入门--win10开发环境(实践篇无理论)
1.进入rabbitMQ官网下载安装包 2.点击安装包安装的时候会提示需要先装erlang 点击是会自动跳转到erlang的下载界面如果没有跳转可以直接点击这里下载,根据系统选择下载包 下载完之后双击exe安装包进行安装,一直下一步就行了(如果不想装在c盘那就改一下盘符) 3.装完了erlang,回 ...
分类:Windows程序   时间:2020-07-24 21:19:30    阅读次数:92
正则表达式 -- 提取并替换 ${} 之间的内容
一、提取 ${} 之间的内容 1、正则表达式 2、用 Python的正则 提取 二、替换 ${} 之间的内容 1、替换 2、封装成专门的替换函数 import re def my_split(resource_data: str, split_content: dict): """ :param r ...
分类:其他好文   时间:2020-07-24 09:56:26    阅读次数:156
文件上传漏洞,解析漏洞总结
文件上传漏洞、解析漏洞总结 1.文件上传漏洞是什么 文件上传漏洞是指用户上传了一个可执行的脚本文件,并通过此脚本文件获得了执行服务器端命令的能力。常见场景是web服务器允许用户上传图片或者普通文本文件保存,而用户绕过上传机制上传恶意代码并执行从而控制服务器。显然这种漏洞是getshell最快最直接的 ...
分类:Web程序   时间:2020-07-24 09:52:21    阅读次数:124
四、添加路由的两种方式
在Flask中,添加路由有两种方式:(一般情况下都是用第一种方式) 第一种:常见的装饰器模式 @app.route("/") def index(): return "Hello World" 通过这种方式,将rule与视图函数对应起来 第二种:通过阅读装饰器模式添加路由的源码发现 def rout ...
分类:其他好文   时间:2020-07-23 23:29:38    阅读次数:138
文本处理工具和正则表达式练习
1、在vim中设置tab缩进为4个字符setautoindent或setai2、复制/etc/rc.d/init.d/functions文件至/tmp目录,替换/tmp/functions文件中的/etc/syscon?g/init为/var/logcp/etc/rc.d/init.d/functions/tmpvim/tmp/functions%s@/etc/sysconfig/init@/va
分类:其他好文   时间:2020-07-23 22:52:48    阅读次数:76
C++与正则表达式入门
什么是正则表达式? 正则表达式是一组由字母和符号组成的特殊文本, 当你想要判断许多字符串是否符合某个特定格式;当你想在一大段文本中查找出所有的日期和时间;当你想要修改大量日志中所有的时间格式,在这些情况下,正则表达式都能帮上忙。 简单来说,正则表达式描述了一系列规则,通过这些规则,可以在字符串中找到 ...
分类:编程语言   时间:2020-07-23 22:52:11    阅读次数:64
简单对正则的总结
简单总结一下,方便看看 1、方括号( []) 方括号内的一串字符是要用来进行匹配的字符 2、连字符 例如: [a-z]表示匹配英文字母大小从a到z的任意字符, 【A-Za-z】表示匹配英文字母大小写从大写A到小写z的任意字符 3、点号符(.) 点号字符在正则在为通配符,代表所有字符和数字 如,".e ...
分类:其他好文   时间:2020-07-23 22:50:04    阅读次数:76
jmeter-正则表达式提取器
说到Jmeter正则表达式提取器的应用,就不得不说到关联。所谓关联,就是把应用中动态变化返回的数据获取到,把它保存为一个参数,提供给后面需要用到的地方进行使用。 如下面图中中userId、token在是关联参数, 方法一:正则表达式提取器 debug sampler 可以看到userId、token ...
分类:其他好文   时间:2020-07-23 22:24:08    阅读次数:53
部署 Nginx Web 服务器01——linux
1.启动Nginx $ sudo service nginx start 查看状态: $ sudo service nginx status 2.查看版本信息 $ nginx -V $ nginx -V 2>&1 | sed 's/ /\n/g'(与上一命令一样,查看版本信息,但更加整洁规范。 2> ...
分类:Web程序   时间:2020-07-22 20:56:48    阅读次数:98
回归|深度学习(李宏毅)(一)
一、偏差和方差 欠拟合的loss主要来自偏差 过拟合的loss主要来自方差 应对大的偏差的方法: 增加更多特征作为输入 使用更复杂的模型 应对大的方差的方法: 更多数据 正则化 k折交叉验证 二、梯度下降 Adagrad 二次微分大的点梯度虽然大但是可能会比梯度小的点离极值点更近,因此学习率需要考虑 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-22 20:53:23    阅读次数:106
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