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【BlogBook书】4、Cache：缓存
框架已经将缓存集成到了官方的IDistributedCache分布式缓存接口，可以直接使用内存缓存和分布式缓存。
39810编辑于 2024-01-15 - 来自专栏Tommonkey
ARL灯塔部署
ARL采用python3.6开发，Web API接口通过flask构建，数据存储在mongo中，任务调度采用celery进行分发。目前其运行环境仅局限于Linux于Mac平台，可采用docker直接拉去运行。其旨在快速侦察与目标关联的互联网资产，构建基础资产信息库。协助甲方安全团队或者渗透测试人员有效侦察和检索资产，发现存在的薄弱点和攻击面。这里让我们再次感谢斗象TCC团队将它无偿的开源！！！
3.1K20编辑于 2023-03-20 成本暴降90%的秘密：DeepSeek+RAGGraphRAG全解析，尽在灯塔书《知识增强大模型》
“灯塔书”《知识增强大模型》以“知识增强”为核心方法论，结合国产大模型DeepSeek的突破性技术，揭示了如何通过RAG与知识图谱技术实现成本暴降90%的行业革命。 正如灯塔指引航船，希望“灯塔书”可以成为一盏指引AI应用航向的“灯塔”，为AI从业者照亮一条高效、可信、可持续的技术落地之路。
2.6K20编辑于 2025-04-18- 来自专栏机器学习/数据可视化
西瓜书4-决策树
从西瓜书和统计学习方法中学习了决策树的相关知识，同时在网上查找了树的知识点，最重要的是二叉树和树3种的遍历方式 树的知识 决策树 剪枝问题 ? 数据样本取自西瓜书 ? (D_2)=-(\frac{4}{6}log_2\frac{4}{6}+\frac{2}{6}log_2\frac{2}{6})=0.918 Ent(D_1)=-(\frac{1}{5}log_2\frac {1}{5}+\frac{4}{5}log_2\frac{4}{5})=0.722 信息增益 根据上面的计算，得到基于色泽属性的信息增益为 $$ \begin{align} Gain(D,seze 特点 在决策树生成的过程中，对每个节点划分前先进行预估 如果当前节点的划分不能提高泛化能力，停止划分 直接将当前节点划分叶子节点 通过西瓜书的例子来讲解 采用留出法，将数据分成训练集和验证集（通过双横线区分
1.3K10发布于 2021-03-02 【技术文档：技术传播的灯塔】
图片五、结语技术文档是技术传播的灯塔，它不仅照亮了技术实施的道路，也连接了知识的传承和团队的协作。无论是技术大神还是初涉此领域的新手，都有责任和机会去贡献自己的一份力量，共同打造更加出色的技术文档。
35500编辑于 2024-11-28- 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
数据采集上报之灯塔SDK详解
作者：jackhuali 腾讯PCG工程师 |导语 灯塔SDK当前的日活终端设备数超过10亿，日事件上报量超过万亿条，灯塔SDK是什么，灯塔SDK做了哪些工作来支撑如此大业务需求的呢？ 本文将围绕灯塔SDK是什么、为什么、怎么做这三大类问题，对灯塔SDK进行偏向于技术方向的整体介绍。 ? 灯塔SDK是什么 ? ；业务自定义上报的事件也通过灯塔sdk上报到灯塔日志接收后台； 灯塔日志接收后台调用阿塔API将数据转换成AttaID通过阿塔系统传输； 阿塔将数据分发到灯塔的敏捷分析平台，在灯塔上可以配置和查看数据分析报表 本质上，灯塔SDK结合灯塔分析平台，是有作为日志logging系统和Metric监控系统使用的简单能力，但这不是灯塔SDK专注和推荐的。 ? 为什么使用灯塔SDK ? 因为灯塔SDK自身作为一个上报通道，也可以作为监控上报的通道，但是为了监控灯塔SDK ，灯塔SDK使用腾讯的atta系统作为监控旁路，对灯塔SDK做监控上报，并将监控数据接入灯塔分析平台进行统计和分析。
5.1K41发布于 2021-05-10 - 来自专栏灯塔大数据
灯塔原创 | 披着共享经济外衣的租赁经济
文章首发：灯塔大数据 文章编辑：秦革
1.4K110发布于 2018-04-04 - 来自专栏labuladong的算法专栏
我从《算法4》到底学到了什么 | 文末送书
《算法4》看起来挺厚的，但是前面几十页是教你 Java 的；每章后面还有习题，占了不少页数；每章还有一些数学证明，这些都可以忽略。 《算法4》就介绍到这里，关于上面两个例子的具体内容，可以自己去看书，公众号后台回复关键词「算法4」就有 PDF。 你花时间《算法4》过个大半（最后小半部分有点困难），同时刷点题，看看咱们的公众号文章，算法这块真就够了，别对细节问题太较真。 公众号后台回复关键词「算法4」可以获得 PDF 下载，但个人认为看纸质书更容易集中精力，有兴趣的朋友可以通过这个链接领券购买。 最后，为了感谢最近读者对我的支持，我准备从留言区选取点赞最高的 3 个评论，每人免费送出一本《算法4》。
69210发布于 2021-09-23 - 来自专栏GopherCoder
『简书API：Golang 处理 json 用法讲解(4)：视频版』
简书API:Jianshu-go 历史文章： 1.『简书API : jianshu 基于 golang （1）』 2.『简书API：jianshu 基于golang -- 用法介绍 （2）』 3. 『简书API：Goquery 用法讲解(3)：视频版』 这是这个项目中使用到处理json 的用法讲解。 Json 是一种轻量级的数据交换格式。易于让人理解。
1.1K60发布于 2018-06-06 - 来自专栏全栈程序员必看
webpackdevtool配置简单对比简书_钢铁雄心4toolpack
官方对devtool配置的定义很简单：选择一种 source map 格式来增强调试过程，不同的值会明显影响到构建build和重新构建rebuild的速度。
1K10编辑于 2022-11-10 - 来自专栏数据猿
UiPath做RPA行业的“灯塔”，合格么？
这样一个企业就像一个灯塔，让从业者看到了方向，看到了希望。资本的涌入，让很多其他企业也受到关注。当年的AR/VR热潮、如今的元宇宙，都是如此。 那么，RPA行业的“灯塔”是谁呢？
93920编辑于 2022-03-16 - 来自专栏敏捷分析
腾讯灯塔融合引擎的设计与实践
丨导语丨 本文分享的主题是腾讯灯塔融合引擎的设计与实践，主要围绕以下四个方面进行介绍： 1. 背景介绍 2. 挑战与融合分析引擎的解法 3. 实践总结 4. 下图展示了灯塔融合分析引擎的整体技术架构： 左侧对接应用系统，包括灯塔自己提供的分析模型、可视化方案和一些 API 请求；右侧为融合分析引擎，包括查询引擎层、计算层、物化存储层、存储层分析策略中心和产品化中心 产品化中心，除了灯塔产品套件整体作为产品对外输出以外，融合分析引擎也可以单独作为产品对外输出。 三 实践总结 灯塔融合分析引擎，在 SQL、计算和存储三个技术领域，做了很多的技术创新和沉淀。下图列出了重要的优化点。 冯国敬 腾讯 后台开发工程师 2013年毕业于哈尔滨工业大学，一直从事大数据领域研发工作，目前在腾讯灯塔负责融合分析引擎的研发。
1.5K20编辑于 2023-02-17 - 来自专栏白安全组
centos7.4下搭建灯塔信息搜集系统
搭建灯塔进行资产信息搜集 ARL灯塔是信息搜集的工具之一，由漏洞盒子研发的一款基于Linux搭建的资源信息管理控制器，其作用就是搜集信息，这次我们基于centos7.4版5本进行搭建，如果系统版本不同可能会存在错误请自行百度 配置资产灯塔 一、下载docker环境依赖 yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 二、配置国内docker的yum源。
2.9K21编辑于 2021-12-09 - 来自专栏智能相对论
「灯塔工厂」距离规模化复制还有多远？
然而，随着这个项目历经4年8轮的评选，「灯塔工厂」的落地似乎正在向某些巨头企业靠拢，比如强生、宝洁、海尔、美的、富士康、施耐德电气、联合利华等巨头上榜的工厂早已达到4家及以上，成为这场盛宴的常客。 在当前处于全球「灯塔工厂」网络的103家工厂中，强生集团占据8席，宝洁集团与施耐德电气各占据5席，海尔、美的、富士康以及联合利华占据4席，博世、汉高、沙特阿美、塔塔钢铁、雷诺集团各占据3席，西部数据、西门子 而另一批巨头如强生、宝洁、海尔、美的、富士康以及联合利华等对于「灯塔工厂」的热情不减反增，旗下世界级的「灯塔工厂」不断加速落地、上榜。 那么，在如此巨大的成本投入面前，又是什么驱动后者不断投身于智能工厂建设，频频打造世界级的「灯塔工厂」？ 在国内，海尔、美的、富士康是目前拥有世界级「灯塔工厂」最多的企业，均为4家。 至此，以「灯塔工厂」为支点撑起的价值链初见端倪。 也正是在相对完整的价值链支持下，海尔、美的、富士康等制造企业对于「灯塔工厂」的热情才会不减反增，旗下多家智能工厂不断升级打造成为世界级的「灯塔工厂」。
39610编辑于 2022-05-17 - 来自专栏敏捷分析
腾讯灯塔：我们更了解移动互联网用户
腾讯灯塔依托拥有的海量移动互联网大数据，为《2015互联网+白皮书》提供数据支持。 腾讯灯塔在白皮书《互联网+产业篇》中提供中国移动互联网用户分布及属性、移动互联网硬件设备、移动游戏玩家属性数据分析，让我们一睹为快吧！ 六、用户使用行为 凌晨4点是用户量最少的时点，每天的两个使用高峰分别是中午12点和晚上20~21点。 WiFi仍是占比最高的用户联网方式，但从去年至今，4G用户的占比一直在快速增长，很快就将超过2、3G，成为占比最高的移动网络接入方式。 关注腾讯灯塔一起探索移动互联网世界
1.3K50编辑于 2022-08-25 - 来自专栏敏捷分析
腾讯灯塔DataTalk可视化平台之——组件设计
#4 editorForm（组件编辑配置） 我们为每个组件都提供了丰富的功能，所以也需要有对应的UI配置，比如可视化图表中坐标轴样式，图例显示样式等等。 4 插件式组件 ” 上面提到过插件式组件，也讲过每个插件的结构是什么，其核心就是viewWarpper+editorForm这两部分。 5 结尾 ” 01 DataTalk介绍 灯塔DataTalk——如同乐高，这是一个开放/自由的数据可视化世界 02 效果展示（下表均为虚拟数据，仅供参考） #1 大屏效果 #2 微博热搜 Datatalk 仍在不断迭代，欢迎大家提出宝贵意见，我们一同共建~您可以将您的想法留在评论区，或后台私信「腾讯灯塔」公众号，我们期待您的声音！
3.7K31编辑于 2022-08-25 - 来自专栏机器学习/数据可视化
NLP经典书籍鱼书笔记4：对比计数统计和推理
goodbye and I say hello.' corpus, word_to_id, id_to_word = preprocess(text) corpus array([0, 1, 2, 3, 4, 1, 5, 6]) id_to_word {0: 'you', 1: 'say', 2: 'goodbye', 3: 'and', 4: 'i', 5: 'hello', 6: '.'} corpus [1:-1] array([1, 2, 3, 4, 1, 5]) def create_contexts_target(corpus, window_size=1): target = corpus create_contexts_target(corpus, window_size=1) contexts # 上下文 array([[0, 2], [1, 3], [2, 4] , [3, 1], [4, 5], [1, 6]]) target # 目标值 array([1, 2, 3, 4, 1, 5]) convert_one_hot
81310编辑于 2023-02-28 - 来自专栏【全栈开发之路】
玩转 DeepSeek 必读这4本书
我们推荐你阅读这4本书。 01《Prompt魔法》 《Prompt魔法》 作者：丁博生 张似衡 卢森煌 吴楠 推荐理由：提示词标准工具书，AIGC专家和布道者撰写，200余案例，200余模版，零基础掌握日常办公和10余行业AI
51010编辑于 2025-02-07 - 来自专栏博文视点Broadview
书单丨4本书教你如何优雅地迁移上云
NO.4 《云原生应用架构实践》 网易云基础服务架构团队 著 ? 针对企业如何采用云原生架构实现高效的产品迭代能力、支持互联网业务健康发展，本书总结了一套可行的方法论。
1.2K30发布于 2020-06-10 - 来自专栏Python无止境
听说你是程序员，请问你知道龙书、虎书、鲸书、魔法书、犀牛书...指的是哪些书么？
而且有趣的是，与“龙书”并提的还有什么“虎书”、“鲸书”，这些称呼太有意思了。 相信你肯定听说过“XX书”的叫法，指代某本著名的技术书籍。这有点像是行业内的“黑话”了，那么，你都知道哪些黑话呢？ 其实，这些书的别名主要根据封面、作者姓名首字母、书名首字母来命名的。下面，我们就来盘点下编程界的龙书、虎书、鲸书、橡书、犀牛书、蝴蝶书……都是指哪些？ ”龙书“的由来：1977年的封面是一个骑士和一只恐龙，因此第一次被人们叫做龙书，而且那条龙是绿色的，所以又叫绿龙书。再次之后随着不断的改版，又相继出现了红龙书、紫龙书。 2、《现代编译原理：Ｃ语言描述 》（虎书） ? 《现代编译原理：C语言描述》修订版 在编译领域，“虎书”和“龙书”齐名。 对于鲸书来说，出版的时间比“龙书”和“虎书”晚，它不但包含了起那两本书的内容，而且还涵盖其中包含了一些比较高级的编译器的设计和实现，是针对有一定基础的人群来学习的。 4、《编译器设计》 （橡书） ?
4.8K21发布于 2019-08-02
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