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kk-anti-reptile是适用于基于spring-boot开发的分布式系统的反爬虫组件系统要求基于spring-boot开发(spring-boot1.x,spring-boot2.x均可)需要使用redis工作流程kk-anti-reptile使用基于Servlet规范的的Filter对请求进行过滤,在其内部通过spring-boot的扩展点机制,实例化一个Filter,并注入到Spring容器FilterRegistrationBean中,通过Spring注入到Servlet容器中,从而实现对请求的过滤在kk-anti-reptile的过滤Filter内部,又通过责任链模式,将各种不同的过滤规则织入,并提供抽象接口,可由
内含面试内容,建议,熟练掌握该功能的理论及步骤讲解。想了解更多Ajax内容,可点击下方链接,内含详细讲解:【精讲】封装Ajax,promise,json为一体的数据转换及获取数据步骤_共创splendid--与您携手的博客-CSDN博客第一部分:async简介:async是一个修饰符,async定义的函数会默认的返回一个Promise对象resolve的值,因此对async函数可以直接进行then操作,返回的值即为then方法的传入函数。//async是修饰作用 下面的语句是构造一个函数 //asyncfunctiondemo(){ // //通过return返回一个值(但是下面的语句内包含两个参数,一个是成功,一
图像分类?文章目录图像分类?前言?一、ILSVRC竞赛二、卷积神经网络(CNN)发展1.网络进化2.AlexNet网络3.VGG网络4.GoogLeNet网络5.ResNet网络总结前言?上一章介绍了深度学习的基础内容,这一章来学习一下图像分类的内容。图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务,也是几乎所有的基准模型进行比较的任务。从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别任务mnist,到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100任务,到后来的imagenet任务,图像分类模型伴随着数据集的增长,一步一步提升到了今天的水平。现在,在imagenet这样的超过1000万图像,超过2万类的数据集中,计算机的图像分类水准已经超过了人类。一、
周末和技术大佬们聚餐,聊到了测试行业的“金九银十”高峰就业问题,普遍认为转行和大学生入行的越来越多,内卷之势已然形成。现在不论面试哪个级别的测试工程师,面试官都会问一句“会编程吗?有没有自动化测试的经验?”因此想要获得更好的待遇,不断提升自己的技能栈成了测试老人的头等大事。如何从初级测试到高级自动化测试,达到技术提升和待遇提高的目的,是很多初级测试人必经的一个阶段。作为一个过来人,深知步入职场的社会人坚持学习的困难。所以我分享一个技术学习方案,实际工作中使用的技术、学习方法、心得都会一一说明。也希望想做自动化的你一样,通过我的分享可以形成一套自己的方法,应用到实际中。高效速成的方案对于新手来说,如果想低成本快速度搞定技术涨收入,应该是很困难的事情了,所以,我特意花了一段时间整理
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