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猿创征文｜【云原生 | 27】Docker部署运行开源消息队列实现RabbitMQ
AMQP架构中有两个主要组件：Exchange和Queue，两者都在服务端，又称Broker，由RabbitMQ实现的。客户端通常有Producer和Consumer两种类型
【数据结构初阶】初始二叉树 -- （二叉树基础概念+二叉树的顺序结构及实现）
由于堆是用数组来存储的，所以定义的结构与顺序表相似，逻辑上是一个完全二叉树，物理上是一个数组的形式。int size;} HP;
LVS负载均衡群集
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web安全最亲密的战友Burp Suite—网络攻防常用工具介绍--burp suit工具初体验一
说起WEB安全，无论是攻击方还是防守方，都离不开抓包。那什么是抓包呢？简单说来，就是在web交互中，不同服务端、客户端、主机间都是以一个个数据包方式发送和接收，再根据内容进行响应，完成交互和信息传递。以上的交互流程，对正常使用者来说是不可见的。但我们作为安全技术人员怎么能够是正常使用者呢。所以需要使
Linux环境基础开发工具使用（上）
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用动图详细讲解——栈
用动图详细讲解栈，直观并易理解
猿创征文 | 《深入浅出Vue.js》打卡Day2
《深入浅出Vue.js》打卡Day2坚持就是胜利！！！
深拷贝、浅拷贝及其实现方式
深入理解JavaScript深浅拷贝及其实现方式，理解原始值与引用值的数值传递区别。规避开发中不必要的错误。
js的三种基本循环方式
JavaScript 循环JavaScript 循环是反复执行同一段代码的循环功能
【Typescript基础】函数详解
这里会报错，虽然我们将sayhello函数放入info对象中，但是我们通过对象调用sayhello函数的是，this指向的对象，但是如果直接调用sayhello函数的时候，this指向了函数本身，造成了混乱，所以这里会报错，typescript中不允许我们这样做。如果函数作为参数时候，也可以在参
【微信小程序】自定义组件(一)
本文主要讲解了微信小程序中自定义组件快速入门知识
猿创征文｜【React 三】组件实例的三大属性（state、props、refs）
组件内的标签可以定义ref来标识自己。字符串形式的ref、回调函数下ref、createRef 创建ref容器字符串形势，是直接通过ref绑定值，通过在点击事件中获取ref的值，ref如同把整个input表单传了过来，在获取值的时候需要点一下value来获取的是input表单的内容通过ref中的箭头
【C++】string类的模拟实现.深浅拷贝与引用计数，写时拷贝的优化
有人觉得深拷贝代价太大，就提出了 引用计数+写时拷贝 的方法1.增加一个引用计数，多少个引用指向浅拷贝的哪个空间，就计数多少，计数器减到1的时候才去析构，不然不析构2.写时拷贝，去写的时候才去深拷贝（延迟拷贝动作）
【Vue瀑布流布局】vue简单实现瀑布流布局，循环数据自动排列到最短的列上【详细注释，直接使用】
瀑布流布局是什么呢？应用于什么场景呢？简单描述一下，就是，瀑布流布局就是宽度一致，但是高度不限定死，最终通过算法排列，使得布局出现一种上下交错显示的感觉，看起来像是瀑布一样。应用场景：可以说非常多了，比如最常见的淘宝，蘑菇街等都是瀑布流布局做前端的肯定都会遇到这种情况需要使用瀑布流布局那么今天我就专
AI学习教程：AI(Adobe lliustrator)快速入门
该软件主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等，也可以为线稿提供较高的精度和控制，适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。通常用于创建LOGO(商标或徽标)，图标，插图，名片，包装设计等等。总而言之，它主要用于创建高分辨率图形，以后可以用于打印。不同于Photos
技术团队如何高效落地代码CR
代码CR（Code Review）是软件研发活动中保障平台产品质量的重要环节，相信很多技术团队平常都会进行代码CR。就拿阿里来说，一般周二和周四都是发布日，那么在发布上线某项功能之前都要组织进行发布代码CR，CR不通过的代码必须修改检查通过后才能发布上线，可见一线互联网大厂技术团队对于代码CR的重视
【NLP屠夫系列】- NER之实战BILSTM
【NLP屠夫系列】- NER之实战BILSTM了解什么是命名实体识别了解命名实体识别的作用了解命名实体识别常用方法- 了解医学文本特征
Pandas数据分析：处理文本数据(str/object)各类操作+代码一文详解(一)
Pandas数据分析系列专栏已经更新了很久了，基本覆盖到使用pandas处理日常业务以及常规的数据分析方方面面的问题。从基础的数据结构逐步入门到处理各类数据以及专业的pandas常用函数讲解都花费了大量时间和心思创作，如果大家有需要从事数据分析或者大数据开发的朋友推荐订阅专栏，将在第一时间学习到Pa
Pytorch优化器全总结（一）SGD、ASGD、Rprop、Adagrad
这是一个系列，以Pytorch为例，介绍所有主流的优化器，如果都搞明白了，对优化器算法的掌握也就差不多了。作为系列的第一篇文章，本文介绍Pytorch中的SGD、ASGD、Rprop、Adagrad，其中主要介绍SGD和Adagrad。因为这四个优化器出现的比较早，都存在一些硬伤，而作为现在主流优化
MobileViT模型简介
自从2010年ViT(Vision Transformer)模型的横空出世，人们发现了Transformer架构在视觉领域的巨大潜力。近些年，越来越多的科研人员投入Transformer的怀抱，视觉领域的各项任务也不断被Transformer架构模型刷新。Transformer虽然强大，但在现在看来