<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[someInNeed的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; someInNeed]]></copyright><item><title><![CDATA[多任务-异步]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/145011548</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/145011548</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Wed, 08 Jan 2025 16:01:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】多任务-异步。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Requests-数据解析bs4+xpath]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/144962488</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/144962488</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Mon, 06 Jan 2025 14:01:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[解析三种方法：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python反爬]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/143114347</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/143114347</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Mon, 21 Oct 2024 15:49:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[关闭掉 Deactivate Breakpoints。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Request3:滚轮刷新更多]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/143109632</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/143109632</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Mon, 21 Oct 2024 13:31:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[豆瓣，get请求查看ajax，下拉滚轮刷新新板块的数据。可查看的，调用的参数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Request2:Post请求和Json]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/143056039</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/143056039</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Fri, 18 Oct 2024 16:11:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[取出对应的RequestUrl ，看出来要使用的话得用post请求。百度翻译拿到自己想看的数据，下图查看请求到数据的请求。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Request1：入门及User-Agent]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/143053736</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/143053736</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Fri, 18 Oct 2024 15:15:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[加上query搜索，查看没有user-agnet并未伪装成浏览器。用request获取搜狗的页面存储成html页面。被检测出来是程序要求输入验证码。加上user-agent。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python-获取浏览器静态/动态素材]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/142498002</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/142498002</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Tue, 24 Sep 2024 19:29:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[f12浏览器中1：静态爬取2.动态资源获取。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DorisManager使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/142377043</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/142377043</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Fri, 20 Sep 2024 10:08:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[9、修复缩容失败后选择修改配置，状态显示未知状态，概览页却是 Running 状态的问题。10、修复缩容 manager 上显示活跃实际是非 Alive 的 BE 节点失败的问题。20、修复新建集群状态不正确的问题（集群创建为创建失败，任务状态为执行中）4、修复被托管的集群升级的时候会报错找不到 JDK 的问题。8、修复 File cache 配置的单位不正确的问题。18、修复节点显示无效状态但实际是正常状态的问题。14、修复托管的集群参数配置修改未成功的问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Flink状态后端-Memory/Fs/RockDB]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/141125794</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/141125794</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Mon, 12 Aug 2024 11:30:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[纠正一个常见的误区：认为RocksDB是一个需要在集群上运行并由专门管理员管理的分布式数据库，是错误的。RocksDB是一个用于快速存储的可嵌入持久化键值存储。它通过Java Native接口（JNI）与Flink进行交互。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Flink Sink JDBC 源码分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/140974282</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/140974282</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Wed, 07 Aug 2024 09:38:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[JdbcExecutionOptions 可以配置  批量写入间隔时间  最大写入数量  和 异常容错次数（只支持sql异常）JdbcConnectionOptions 可以配置数据库的连接参数关闭定时写入可以把 BatchIntervalMs设置为0实时写入可以把 BatchSize 设置为1间隔时间 或者 最大写入数 或者 触发检查点的时候 这三个地方 会触发写入批量写入jdbc未开启检查点可能会丢失数据的，开启了检查点需要保证数据库幂等性插入因为可能会重复插入！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java并发调用多个接口聚合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/140260174</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/140260174</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Mon, 08 Jul 2024 09:54:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过并发调用多个接口并聚合结果，我们可以提高系统的响应速度和效率。在实际应用中，可以根据具体需求和接口调用的复杂度来调整线程池的大小和任务提交的方式。同时，我们也需要注意异常处理和线程安全性，确保系统的稳定性和可靠性。希望本文对你理解Java并发调用多个接口聚合有所帮助！如果有任何问题或建议，欢迎留言讨论。原创作者: u_16213326 转载于: https://blog.51cto.com/u_16213326/11293590。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python机器学习术语and线性回归算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/140187263</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/140187263</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Thu, 04 Jul 2024 18:43:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[线性关系：x和y呈一条直线。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[conda同时使用tensorflow1和tensorflow2（conda基础操作）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139683673</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139683673</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Fri, 14 Jun 2024 16:07:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[Anaconda环境除了附带了众多Python库外，还支持多个虚拟环境，这这是TensorFlow1.x和TensorFlow2.x共存的关键。如果下载的是Python3.7的Anaconda版本，那么这个环境的Python版本就是Python3.7。注意，在创建虚拟环境的过程中，会通过Internet下载相关的库，可能在国内有些慢。现在回到主题，在前面已经创建了一个名为tf2的虚拟环境，接下来用下面的命令激活tf2。如果在此之前设置了其他的镜像，可以使用下面的命令删除这些镜像。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[安装torch报cannot uninstall TBB，its a distutils installed project]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139597408</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139597408</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Tue, 11 Jun 2024 14:01:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[去anaconda文件夹的Lib下site-packages里找，TBB名称的egg.info的文件删掉即可，然后再次安装torch。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据治理指标库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139355513</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139355513</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Fri, 31 May 2024 16:13:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[方法：以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，定义业务域、数据域、业务过程、度量/原子指标、维度、维度属性、修饰词、修饰类型、时间周期、派生指标等。统一指标和维度管理，指标命名、计算口径、统计来源唯一， 维度定义规范、维度值一致。1.2 衍生原子指标  依赖于主原子指标，加衍生词(带计算口径)，不含时间范围。1 原子指标：不可再拆分的指标。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据治理之语法治理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139355463</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139355463</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Fri, 31 May 2024 16:10:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[指使用left join时，左表的过滤条件没有写在 where 中或写子查询，右表的过滤条件没有写在on里面或写子查询。使用right join时，左表的过滤条件没有写在on中或写子查询，右表的过滤条件没有写在where里面或写子查询。指语句中使用了distinct关键字，建议可用group by语句实现的采用group by来实现。指语句中进行了表关联，但是未指定on关联条件。该操作会导致大量计算，影响代码性能，需谨慎操作。指表关联中使用了full join，建议使用union all优化。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[吴恩达深度学习个人笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139355034</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139355034</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Fri, 31 May 2024 15:58:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[但它并不能很好地拟合该数据集，这是偏差高（high bias）的情况，称为欠拟合（underfit the data）；（Recurrent Neural Network），语言，英语和汉语字母表或单词都是逐个出现的，所以语言。复杂程度适中，数据拟合适度的分类器，这个看上起更为合理，称适度拟合（just right），相反地，如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或者含有隐藏单元的神经网络，梯度下降法的工作原理是通过计算损失函数对于参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数，以减小损失函数的值。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tensorflow初实现深度学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139354929</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139354929</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Fri, 31 May 2024 15:55:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】tensorflow初实现深度学习。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139353303</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/139353303</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Fri, 31 May 2024 15:10:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记，一共5门课：《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》，最后附上人工智能领域大师访谈，干货满满。2-1 Coursera吴恩达《改善深度神经网络》 第一周课程笔记-深度学习的实践方面。3-1 Coursera吴恩达《构建机器学习项目》 第一周课程笔记-机器学习策略（1）3-2 Coursera吴恩达《构建机器学习项目》 第二周课程笔记-机器学习策略（2）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于docker-compose通过指定镜像做版本升级]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/137635347</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/someInNeed/article/details/137635347</guid><author>someInNeed</author><pubDate>Thu, 11 Apr 2024 16:54:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[将mysql的镜像导出成tar文件到当前文件夹。docker-compose.yml文件。#离线做mysql升级。]]></description><category></category></item></channel></rss>