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首先声明这篇文章的所有内容均来自https://www.cnblogs.com/artech/p/inside-asp-net-core-framework.html ----感谢大内老A（artech）对于.net core的贡献，我们都是受益人。 HttpContext HttpContext是Http请求到达服务器后被服务器根据接口定义（这个接口定义实际上就是Feature层，由各种Feature转换而来的）转换而成的一个对象，它代表了当前请求的所有内容，它有两个核心的对象，一个是HttpRequest,另一个就是HttpResponse，HttpContext在已注册的各个中间件中传递、加工后形成最终的HttpResponse然后反馈给请求者。一个HttpContext类似于下面这样的结构： public class HttpContext { public HttpRequest Request { get ; } public HttpResponse Response { get ; } } public class HttpRequest { public Uri Url { get ; } public NameValueCollection Headers { get ; } public Stream Body { get ; } } public class

转自：梦里小探花 cnblogs.com/aoximin/p/13576479.html 前言 对中间件的一个概况，在《重新整理.net core 计1400篇》系列后面会深入。 正文 什么是中间件呢？ 其实中间件这个概念来源于分布式，当然这是一个狭隘的概念了，现在中间件概念就非常广泛了。 官网给出了这样一张图，这张图认为从请求到响应过程中间都是中间件，包括我们认为的路由。 看一段node代码: var http = require ( "http" ); http.createServer( function (req,res){ res.writeHead( 200 ,{ "Content-type" : "text/blain" }); res.write( "Hello NodeJs" ); res.end(); }).listen( 8888 ); 没有学过node 也是ok的，从字面意思就是创建了一个http服务，然后端口是8888。 createServer 可以传入一个方法，中间有两个参数，一个参数是req，另一个参数就是res。 其实就是这么回事，我们写的就是这个这个方法里面的代码，至于，你想拿到req的什么参数，或者给res写入什么信息，这些都是中间件的范畴。 那么问题来了，问什么叫做中间件呢？从语文的层面上理解，那就是分开的，一件一件的。

1.下载插件 npm install vue-awesome-swiper --save 2.应用main.js import VAS from 'vue-awesome-swiper' import 'vue-awesome-swiper.min.css' 3.遇到的坑 ! css和代码分离，要引入 ‘vue-awesome-swiper.min.css’ ! 配置时 autoplay:3000打死出不来，改成了autoplay:true ！分页器和前进后退按钮无效 4.具体代码 <template> <div id="home"> <swiper :options="swiperOption" ref="mySwiper"> <!-- slides --> <swiper-slide><img src="../assets/image/ban1.jpg" alt="" ></swiper-slide> <swiper-slide><img src="../assets/image/ban2.jpg" alt=""></swiper-slide> <swiper-slide><img src="../assets/image/ban3.jpg" alt=""></swiper-slide> <swiper-slide><img src="../assets/image/ban4

一，问题描述 在Shakespeare文集（有很多文档Document）中，寻找哪个文档包含了单词“Brutus”和"Caesar"，且不包含"Calpurnia"。这其实是一个查询操作（Boolean Queries）。 在Unix中有个工具grep，它能线性扫描一篇文档，然后找出某个单词是否在该文档中。因此，寻找哪篇文档包含了“Brutus”和“Caesar”可以用grep来实现。但是：不包含“Calpurnia”如何实现呢？ 有时，还有一些更加复杂的情况：比如寻找“Romans” 附近 出现“countrymen”的文档有哪些？附近 表示寻找的范围，比如在某篇文档中“Romans”和“countrymen”出现在 同一段落 中，那么这篇文档就是要找的文档；再比如：“Romans” 前后10个词 内出现“countrymen”，则这篇文档就是要找的文档。这种情况又如何处理？ 再比如，寻找 包含单词“Brutus”和"Caesar"的文档，返回的结果有很多篇文档，哪篇文档最相关呢？（Rank retrieval）。这些复杂的情况都无法用 grep 工具来实现，而是使用了一些特殊的数据结构（文档表示方式）。比如 Term-document incidence matrices 和 倒排索引（ Inverted index） 二，Term-document incidence

swiper swiper是一个支持滑动效果的js插件，它也支持在vue中使用，主要用于移动端的触摸滑动操作。 Swiper中文网 。 安装和导入插件 npm i vue - awesome - swiper - S //在main.js中导入swiper import Vue from "vue" import VueAwesomeSwiper from 'vue-awesome-swiper' import "swiper/dist/css/swiper.min.css" Vue . use ( VueAwesomeSwiper ) //在需要使用swiper的组件中导入具体的组件 import { swiper , swiperSlide } from "vue-awesome-swiper" swiper的html结构 < template > < swiper :options = "swiperOption" ref = "mySwiper" > //swipe标签会生成两个div，类名为：swiper-container和swiper-wrapper < swiper-slide class = "slider1 slides" > slider1 </ swiper-slide > //swiper-slide标签会生成一个div，.类名为：swiper-slide

点击上方☝ Java编程技术乐园 ，轻松关注！ 及时获取有趣有料的 技术文章 做一个积极的人 编码、改bug、提升自己 我有一个乐园，面向编程，春暖花开！ 来源： https://juejin.im/post/5d674ac2e51d4557ca7fdd70 Redis占用内存大小 Redis的内存淘汰 LRU算法 LRU在Redis中的实现 LFU算法 问题 Redis占用内存大小 我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。 1、通过配置文件配置 通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小 //设置Redis最大占用内存大小为100M maxmemory 100 mb redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件，启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的 2、通过命令修改 Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小 //设置Redis最大占用内存大小为100M 127.0.0.1 : 6379 > config set maxmemory 100 mb //获取设置的Redis能使用的最大内存大小 127.0.0.1 : 6379 > config get maxmemory

今日主要内容 推导式 生成器表达式 lambda匿名函数 内置函数介绍 一、推导式 （一）列表推导式 先来看一段代码 建立一个空列表，向空列表中添加元素 lst = list() for i in range(5): lst.append(i) print(lst) 运行结果： [0, 1, 2, 3, 4] 利用列表推导式，效果一样 lst = [i for i in range(5)] print(lst) 运行结果： [0, 1, 2, 3, 4] 循环模式： 格式： [元素 for 元素 in 可迭代对象] 执行流程：每次for循环将元素添加到列表中 lst = [i for i in range(5)] print(lst) 运行结果： [0, 1, 2, 3, 4] 筛选模式 筛选模式： 格式： [元素 for 变量 in 可迭代对象 if 条件] 执行流程：执行for循环并判断元素是否符合条件，将符合条件的元素添加到列表中 lst = [i for i in range(5) if i > 2] print(lst) 运行结果： [3, 4] （二）字典推导式 同理，先来看一段代码 建立一个空字典，向字典中添加键值对 dic = dict() for i in range(1, 5): dic[f"k{i}"] = i print(dic) 运行结果： {'k1':

内置函数就是python给你提供的, 拿来直接用的函数，比如print.，input等。截止到python版本3.6.2 python一共提供了68个内置函数。 #68个内置函数 # abs() dict() help() min() setattr() # all() dir() hex() next() slice() # any() divmod() id() object() sorted() # ascii() enumerate() input() oct() staticmethod() # bin() eval() int() open() str() # bool() exec() isinstance() ord() sum() # bytearray() filter() issubclass() pow() super() # bytes() float() iter() print() tuple() # callable() format() len() property() type() # chr() frozenset() list() range() vars() # classmethod() getattr() locals() repr() zip() # compile() globals() map() reversed() _

https://amazonaws-china.com/blogs/machine-learning/flagging-suspicious-healthcare-claims-with-amazon-sagemaker/ The National Health Care Anti-Fraud Association (NHCAA) estimates that healthcare fraud costs the nation approximately $68 billion annually—3% of the nation’s $2.26 trillion in healthcare spending. This is a conservative estimate; other estimates range as high as 10% of annual healthcare expenditure, or $230 billion. Healthcare fraud inevitably results in higher premiums and out-of-pocket expenses for consumers, as well as reduced benefits or coverage. Labeling a claim as fraudulent

Python提供了必要的函数和方法进行默认情况下的文件基本操作 文件打开方式： open(name[,mode[buf]]) name：文件路径 mode：打开方式 buf：缓冲buffering大小 文件读取方式： read([size])：读取文件(读取size字节，默认读取全部) readline( [size])：读取一行 readline( [size]) ：读取缓冲buf(io.DEFAULT_SET_BUFFER)，返回每一行所组成的列表 iter：使用迭代器遍历读取文件 f.open(name);iter_f = iter(f);用for line in iter_f循环迭代器 with open( 'pi_digits.txt') as f: # 默认模式为‘r’，只读模式 contents = f.read() # 读取文件全部内容 文件写入方式： write(str)：将字符串写入文件 writelines(sequence_of_strings):写多行到文件，参数为可迭代的对象 当调用write(str)时，python解释器调用系统调用想把把内容写到磁盘，但是linux内核有文件缓存机制，所以缓存到内核的缓存区，当调用close()或flush()时才会真正的把内容写到文件 或者写 入数据量大于或者等于写缓存，写缓存也会同步到磁盘上 关闭文件的目的 1