贴吧链接:https://tieba.baidu.com/p/4839039900 GitHub:https://github.com/superlukia/transmission-2.92_skiphashcheck 待学习

安装并导入依赖库 # pip install parseIdCard from parseIdCard import parseIdCard from pprint import pprint 地区码校验 # 地区码数字校验 result = parseIdCard.parseArea(893116) pprint(result) # {'area': '未知地区编码', 'code': 'Error', 'id': '893116'} # 地区码列表校验 result = parseIdCar

Manifesto 是一个 HTML5 离线应用程序缓存校验工具,提供了快速校验 HTML5 manifest 文件有效性的方法.离线应用程序缓存在使用中最困难的部分之一就是无法正常工作的时候没有明显的特征,因此不容易被发现.有了 Manifesto,这个问题就简单了,它会帮助你检测 manifest 文件中出存在问题. 您可能感兴趣的相关文章 九个让人难以置信的 HTML5 和 JavaScript 实验 Web 开发人员必备的随机 JSON 数据生成工具 Popline:帅气的浮动 HTML

saripaar是个android的第三方快速校验,使用注解快速添加验证规则. public class LoginActivity extends Activity implements ValidationListener { @Required(order = 1, message="用户名不能为空") private EditText tbxUser=null; @Required(order = 2,message="密码不能为空") private Ed

Validator校验分为快速校验和全校验.快速校验是当遇到第一个参数不符合条件时,立即停止校验程序,将校验不通过的信息返回到前端:全校验是将前端传过来的参数全部进行校验,将所有不通过校验的信息一起返回到前端实现方式: 第一步:在pom.xml中添加依赖 //validate的依赖 <dependency> <groupId>org.hibernate</groupId> <artifactId>hibernate-validator</artifac

前言: Oval参数校验框架确实小巧而强大, 他通过注解的方式配置类属性, 然后通过Oval本身自带的工具类, 快速便捷执行参数校验. 但是工具类的校验需要额外的代码编写, 同时Oval对函数参数级的校验, 默认情况下并不生效. 本文将讲述借助Aspectj, 并结合Oval, 来是参数的自动校验. 举个例子: 编写如下测试代码: @Getter @Setter public class CCBReq { @NotNull(message = "message字段不能为空") priv

Shell脚本对Linux进行文件校验 一.需求 有客户等保需求对文件一致性进行校验,想到利用md5sum工具,因此写脚本来对文件进行自定义扫描,后期可以利用其进行校验,快速校验文件发现变更的文件,一定程度及时发现等行为. 二.脚本 利用md5sum将扫描得到的文件保存在/tmp目录下,后缀为时间戳,后期可以利用此文件进行校验 #!/bin/bash #func:scan file #md5sum -c $SCAN_FILE SCAN_DIR=`echo $PATH |sed 's/:/ /g'

在这篇文章中我们将了解关于 Percona 服务器,一个开源的MySQL,MariaDB的替代品.InnoDB的数据库引擎使得Percona 服务器非常有吸引力,如果你需要的高性能,高可靠性和高性价比的解决方案,它将是一个很好的选择. 在下文中将介绍在CentOS 7上 Percona 服务器的安装,以及备份当前数据,配置的步骤和如何恢复备份. 1.什么是Percona,为什么使用它 Percona是一个MySQL,MariaDB数据库的开源替代品,它是MySQL的一个分支,相当多的改进和独特的

命令列表 /usr/bin/pt-agent /usr/bin/pt-align /usr/bin/pt-archiver /usr/bin/pt-config-diff /usr/bin/pt-deadlock-logger /usr/bin/pt-diskstats /usr/bin/pt-duplicate-key-checker /usr/bin/pt-fifo-split /usr/bin/pt-find /usr/bin/pt-fingerprint /usr/bin/pt-fk-e

题图:by @joewakeford 一.序 Hi,大家好,我是承香墨影! HTTP 协议在网络知识中占据了重要的地位,HTTP 协议最基础的就是请求和响应的报文头(Header),大多数 Http 协议的使用方式,都是依赖设置不同的 HTTP 请求/响应 的 Header 来实现的. 本系列<实用 HTTP>就抛开常规的 Header 讲解式的表述方式,从实际问题出发,来分析这些 Http 协议的使用方式,到底是为了解决什么问题?同时讲解它是如何设计的和它实现原理. HTTP 协议是一种无状

博客原文:http://www.sczyh30.com/posts/Java/java-reflection-2/ 上篇文章中回顾了一下Java反射相关的基础内容.这一节我们来深入研究Method类中的invoke方法,探寻它的奥秘.注:本篇文章的所有源码都基于OpenJDK 1.8. 引入 即使没有学过反射,大家也一定会见过invoke方法.因为很多方法调用都是靠invoke方法,所以很多异常的抛出都会定位到invoke方法,比如下面的情形大家会很熟悉: 1 2 3 4 5 6 java.la

Percona数据库服务器是MySQL的增强版,替代MySQL并不复杂. 一.PerconaDB的特性 1)查询速度更快,数据的一致性更好 2)服务器运行及其稳定 3)可以延迟分片,或者避免分片 4)需要支付的费用比MySQL低 5)在优化和管理方面花费的时间更少 6)更高的正常运行时间 7)不排除猜测 还有一些特性: 1)数量更多的INFORMATION_SCHEMA表 2)数量更多的全局性能参数(Global Performance)和状态计数器(Status Counters) 3)每个索

  由于工作中需要对大量数据进行快速校验,试验采用读入内存List实体采用lamdba查找来实现. 实际需求:实际读入内存数据 50W条记录主集数据,还包含约20个子集,子集最大记录数300W条记录.读入内存,校验出结果5分钟之内完成. 测试数据读入内存后占用约2-3G内存.这里测试了多线程读取数据,但提速效果并不明显.SQLServer有自己的SQL执行排队机制(读入数据过程遇到一个小插曲,读入速度慢,占用内存大,无意中发现是把记录照片流也读入了内存.实际处理数据过程并不需要照片信息.去掉后速

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什么是Merkle Tree? Merkle Tree 的命名来自于美国密码学家Ralph C. Merkle ,关于他的个人资料:传送门https://en.wikipedia.org/wiki/Ralph_Merkle.与前面讲的几种算法不同,Merkle Tree是一种树结构,而并非具体的某种算法. 在具体讲之前,简单说一下哈希算法: 哈希算法是密码学中一种基础的算法,通常的特点: 1.任意的输入值经过哈希算法都能产生固定长度的输出. 2.输入值的微小变化都能导致输出值的巨大变化. 优秀的

一.银联开放平台 https://open.unionpay.com/tjweb/api/detail?apiSvcId=21 应用场景 综合数据服务平台是银联为接入商户提供的综合数据认证服务接口,目前业务支持场景包括:银行卡各类信息验证.身份证相关信息验证.三大运营商认证等丰富的认证服务. 银行卡信息验证支持5种模式: .银行卡2要素(银行卡+姓名)认证:商户上传所要验证银行卡和银行卡持有人姓名信息,平台返回校验一致性信息: .银行卡2要素(银行卡+身份证号)认证:商户上传所要验证银行卡和银行

HTTP 基本认证 HTTP Basic Authentication(HTTP 基本认证)是 HTTP 1.0 提出的一种认证机制,这个想必大家都很熟悉了,我不再赘述.HTTP 基本认证的过程如下: 客户端发送 HTTP Request 给服务器. 因为 Request 中没有包含 Authorization header,服务器会返回一个 401 Unauthozied 给客户端,并且在 Response 的 Header “WWW-Authenticate” 中添加信息. 客户端把用户名和

前段时间公司业务调整,新开了新的移动端的项目,所以和朋友聊到了“版本号”和“版本更新所需的数据表设计”. 一般来讲大部分的软件版本号分3段,比如 A.B.C A 表示大版本号,一般当软件整体重写,或出现不向后兼容的改变时,增加A,A为零时表示软件还在开发阶段. B 表示功能更新,出现新功能时增加B C 表示小修改,如修复bug,只要有修改就增加C 除了版本号之外还会有一些修饰的词,比如: alpha: 内部版本 beta: 测试版 rc: 即将作为正式版发布 lts: 长期维护 但老实讲,知名的

概要 本部分内容主要是研究单机数据库.分别介绍单机数据库的实现原理,数据库的持久化,Redis事件,服务器维护管理客户端以及单机服务器的运作机制. 数据库 数据库结构 Redis数据库由redis.h/redisDb定义,结构如下: typedef struct redisDb { dict *dict; //字典,用来保存这个数据库中所有的键值对 dict *expires; //字典,用来存放过期时间 dict *blocking_keys; /* Keys with clients wai

概述 PAI AutoLearning(简称PAI AL)自动学习支持在线标注.自动模型训练.超参优化以及模型评估.在平台上只需准备少量标注数据,设置训练时长即可得到深度优化的模型.同时自动学习PAI AL平台与EAS模型在线服务打通,一键完成模型部署.下面通过一个番茄(tomato)和黄瓜(cucumber)的图片分类示例来演示整个流程的具体操作步骤. 1.数据准备 1.1 数据集说明 数据集下载地址 数据集说明: 10张番茄图片 + 10张黄瓜图片 1.2 数据集上传到oss 注意oss的区

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.Fork/Join框架 Java提供Fork/Join框架用于并行执行任务,核心的思想就是将一个大任务切分成多个小任务,然后汇总每个小任务的执行结果得到这个大任务的最终结果. 这种机制策略在分布式数据库中非常常见,数据分布在不同的数据库的副本中,在执行查询时,每个服务都要跑查询任务,最后在一个服务上做数据合并,或者提供一个中间引擎层,用来汇总数据: 核心流程:切分任务,模块任务异步执行,单任务结果合并:在编程里面,通用的代码不多,但是