关系逻辑

爬虫是什么？ 网络爬虫为一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。 将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。 当今大数据的时代，网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段。 但要学习好爬虫并没有那么简单。首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起。正因为涵盖的方向多，因此学习的东西也非常零散和杂乱，很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识，学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决，本篇我们来做一些归纳和总结。 初学爬虫 一些最基本的网站，往往不带任何反爬措施。比如某个博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就可以了。 那代码怎么写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑

文章目录 abstract 1.Introduction 2.2. Supervised Machine Learning Approaches to Relation Extraction 2.1. Statistical Learning Approach 2.1.1 Feature-based approaches to RE 2.1.2 Kernel-based approaches to RE 2.2. Relational Learning Approach 2.2.1. Inductive Logic Programming 2.2.2 Ontologies 2.2.3 ILP-based systems for RE 2.2.4 Qualitative Comparison of ILP-based RE systems Lima, R., et al. (2019). “A logic-based relational learning approach to relation extraction:The OntoILPER system.” Engineering Applications of Artificial Intelligence, Elsevier 78: 142-157. 机器学习中可能的函数构成的空间称为 假设空间 abstract 关系提取

easySpring 在学到Java的Spring容器概念这里，我参考网上的博客和自己的理解实现了一个简易的Spring容器也就是这个项目。该项目分为 up 和 down 两部分。 up 模块只实现了最简单的IOC和AOP功能，两者并没有联系起来。 后来在 down 中实现了更复杂的IOC、AOP功能，并使两者能够很好地进行协作。 1. 简单的IOC和AOP的实现 1.1 简单的IOC容器实现 先从简单的 IOC 容器实现开始，最简单的 IOC 容器只需4步即可实现，如下： 加载 xml 配置文件，遍历其中的 标签 获取标签中的 id 和 class 属性，加载 class 属性对应的类，并创建 bean 遍历 标签中的 标签，获取属性值，并将属性值填充到 bean 中 将 bean 注册到 bean 容器中 代码结构如下： SimpleIOC // IOC 的实现类，实现了上面所说的4个步骤 SimpleIOCTest // IOC 的测试类 Car // IOC 测试使用的 bean Wheel // 同上 ioc . xml // bean 配置文件 容器实现类 SimpleIOC 的代码： package easySpring . up . ioc ; import org . w3c . dom . Document ; import org . w3c . dom .

口诀：单目乘除为关系，逻辑三目后赋值。 单目：单目运算符+ –(负数) ++ -- 等 乘除：算数单目运算符* / % + - 为：位移单目运算符<< >> 关系：关系单目运算符> < >= <= == != 逻辑：逻辑单目运算符&& || & | ^ 三目：三目单目运算符A > B ? X : Y 后：无意义，仅仅为了凑字数 赋值：赋值= 来源： 51CTO 作者： loserone 链接： https://blog.51cto.com/11585002/2476385

一、单一职责原则（Single Responsibility Principle） 二.开闭原则(Open-Closed Principle, OCP) 三、里氏代换原则(Liskov Substitution Principle, LSP) 四、依赖倒置原则（Dependence Inversion Principle，DIP） 五、接口隔离原则(Interface Segregation Principle, ISP) 六、迪米特法则(Law of Demeter, LoD) 总结 一、单一职责原则（Single Responsibility Principle） 定义：一个类只负责一个功能领域中的相应职责，或者可以定义为：就一个类而言，应该只有一个引起它变化的原因。 问题由来：类T负责两个不同的职责：职责P1，职责P2。当由于职责P1需求发生改变而需要修改类T时，有 可能会导致原本运行正常的职责P2功能发生故障。 单一职责原则告诉我们：一个类不能太“累”！在软件系统中，一个类（大到模块，小到方法）承担的职责越多，它被复用的可能性就越小，而且一个类承担的职责过多，就相当于将这些职责耦合在一起，当其中一个职责变化时，可能会影响其他职责的运作，因此要将这些职责进行分离，将不同的职责封装在不同的类中，即将不同的变化原因封装在不同的类中

讲到ｊａｖａ企业级开发框架，就不可避免的讲到　IOC，AOP，MCV 　 今天面试时被问到AOP，讲的很乱，这里整理笔记，包括AOP,spring-AOP的部分知识,错误的地方请小伙伴指出来. 谈谈你对AOP的理解: AOP概念(Aspect-Oriented Programming)： 即面向切面编程，与OOP(Object - Oriented Programming,面向对象编程)相辅相成，AOP的基本单元为Aspect(切面)，Struts2 的拦截器设计就是基于AOP的思想。 AOP原理： 大型系统中的 通用的服务型的代码会穿插在各个业务类 ，方法中，随着系统规模的增大，会造成 大量的代码重复 ，，且与核心代码没有太多的关系。 系统中的业务可分为 核心关注点和横切关注点 ， 核心关注点是业务处理的主要流程，横切关注点是与核心业务无关的通用业务。如日志权限 等，各个横切点离散的穿插与核心业务中。导致系统中的每一个模块代码都与这些业务具有很强的依赖性，当需要添加横切功能时，需要大幅修改已有的代码。 AOP即解决这个问题， 使用AOP框架，能够将这些影响多个类的通用性服务抽取出来，(即切面) ，并通过 配置的方式明确在那些位置插入这些服务， 系统运行后，AOP框架在指定的时机自动运行这些服务，从而达到核心业务逻辑和服务性逻辑分离的目的，减少了重复代码的

一、为什么需要分布式数据据库 随着计算机和信息技术的迅猛发展，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据量呈爆炸式增长，动辄达到数百TB甚至数百PB的规模，已远远超出传统计算技术和信息系统的处理能力，集中式数据库面对大规模数据处理逐渐表现出其局限性。因此，人们希望寻找一种能快速处理数据和及时响应用户访问的方法，也希望对数据进行集中分析、管理和维护。这已经成为迫切需求。 分布式数据库是在集中式数据库的基础上发展起来的，是计算机技术和网络技术结合的产物。分布式数据库是指数据在物理上分布而在逻辑上集中管理的数据库系统。物理上分布是指数据分布在物理位置不同并由网络连接的节点或站点上;逻辑上集中是指各数据库节点之间的逻辑上是一个整体，并由统一的数据库管理系统管理。不同的节点分布可以跨不同的机房、城市甚至国家。 二、分布式数据库的特点 分布式数据库具有透明性、数据冗余性、易于扩展性、自治性等特点，还具有经济、性能优越、响应速度更快、灵活的体系结构、易于集成现有系统等特点。 分布式数据库尽管有着天生的高贵血统，但它依赖调整网络，对事务的处理远没有传统数据库成熟，在很长一段时间内分布式数据存储将与传统数据存储共存。 三、MyCat数据库中间件简介 MyCat是一个彻底开源的面向企业应用开发的大数据库集群，支持事务、ACID，是可以替代MySQL的加强版数据库

OpenStack入门——理论篇（二）：OpenStack的节点类型和架构（含仪表板界面示例） 前言 ​ 看了网上的一些博客对OpenStack架构的描述，大部分都是将官网的架构图截取下来（还是纯英文文字描述的图片）或者直接将描述翻译为中文直接复制粘贴过来了。如果对于初学者而言，这或许是有字天书了。所以笔者先前的一篇文章是介绍了关于OpenStack的基础知识和核心的组件服务。而本文先从OpenStack部署的节点结构描述，再来对其整体架构进行阐述。 一、OpenStack节点类型 ​ 在介绍OpenStack的节点类型之前我们先对OpenStack做一些知识补充。 ​ OpenStack是适用于所有类型云的开源云计算平台，其目标是易于实现，可大规模扩展且功能丰富。 ​ OpenStack是通过一组互相关联的服务组件提供IaaS（基础设施即 服务）解决方案。我们在实验环境或生产环境中部署OpenStack实践之前，都需要对其各种类型的节点及对应安装的服务有所了解。 ​ OpenStack的节点类型有以下四个类型： 控制节点； 网络节点： 计算节点； 存储节点； 下面我们对这四个节点类型注意介绍。 1.1 OpenStack的控制节点 ​ 控制节点包括了管理支持服务、基础管理服务和扩展管理服务。 1.1.1管理支持服务（底层） ​ 相对于OpenStack而言

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、MySQL逻辑架构 1、逻辑架构图 基于下面的逻辑架构图，可以大致熟悉MySQL各个架构组件之间的协同工作关系。 很经典的C/S架构风格，即客户端/服务端模式。 2、分层描述 客户端连接 通常会进行连接池管理，连接用户权限认证，安全管理等操作。 可以通过如下命令查看连接配置信息： SHOW VARIABLES LIKE '%connect%'; 可以看到最大连接和每个连接占用的内存等相关配置。 核心功能 第二层架构封装MySQL一系列核心操作，查询解析、优化、缓存、内置函数、触发器、视图等，跨存储引擎的功能都在这一层实现。 存储引擎 MySQL的最底层封装，也是最核心的功能，不同的存储引擎有不同的特点功能，共同点是处理数据的存储和提取。 二、概念简介 1、存储引擎 MySQL数据库存储引擎是数据库底层的架构组件，数据库管理系统使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据操作。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎还具有不同的特点功能，以满足不同场景下的业务需求。 2、支持关系 可以通过下面两个命令查看MySQL当前版本，和对存储引擎的支持情况。 SELECT VERSION() ; SHOW ENGINES ; 可以看出本地环境是MySQL5.7，支持如下几种存储引擎：

上篇： 架构漫谈（七）：不要空设架构师这个职位，给他实权 　　在 第六篇 文章中，我们得出一个结论，软件架构实际上包括了：代码架构，以及承载代码运行的硬件部署架构。实际上，硬件部署架构最终还是由代码的架构来决定。因为代码架构不合理，是无法把一个运行单元分拆出多个来的，那么硬件架构能分拆的就非常的有限，整个系统最终很难长的更大。 　　所以我们经常会听说， 重写代码，推翻原有架构，重新设计等等说法，来说明架构的进化。这实际上就是当初为了完成任务，没有充分思考所带来的后果。 这也并不是架构进化的事情，而是个人对问题领域的逐渐深入理解的过程。所以有必要再讨论一下，代码的架构应该是怎样的。 　　本文会在之前几篇文章的基础上，进一步探讨如何把架构的思考进行落地，细化到我们代码的实践当中，尽量不要让代码成为系统长大的瓶颈，降低架构分拆的成本。 　　在前面我们提到， 软件实际上是对现实生活的模拟，虚拟化 。这是一个非常重要的前提，直接决定了我们的代码应该分为几部分。结合每个部署单元所承担的责任，可以明确的拆分为两个不同的责任： 表达业务逻辑的代码。很多人把这部分叫做Domain Logic，或者叫Domain Model。这部分实际是来源于生活的，必须保持和现实生活中的切分一致，并非人为的抽象而成。 对用户提供访问并保存业务逻辑运行结果的代码。计算机的状态保存有一个缺陷