jobs

作者：HelloGitHub- 小鱼干 懒人福音是什么？就是省时省事，正如 Waypoint 一样，你不需要在多个平台构建代码即可部署发布应用，它允许你将应用程序构建、部署和发布生命周期定义为代码。Bit 则让你不需要记 git 操作，可在命令行选项预览、自动补全命令。Strimzi 解决了 k8s 等平台跑 Kafka 的烦恼，让你直接用 Strimzi 即可运行 Kafka，当然大厂也不示弱，swift-algorithms 便是苹果开源的算法集合包。 以下内容摘录自微博 @HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 热帖（简称 HN 热帖），选项标准： 新发布 | 实用 | 有趣 ，根据项目 release 时间分类，发布时间不超过 7 day 的项目会标注 New ，无该标志则说明项目 release 超过一周。由于本文篇幅有限，还有部分项目未能在本文展示，望周知 🌝 本文目录 本周特推 1.1 免你记命令烦恼 Git CLI：Bit 1.2 浏览器记录员：Headless recorder GitHub Trending 周榜 2.1 高颜值命令行渲染 Markdown 工具：Glow 2.2 一键构建、部署发布工具：Waypoint 2.3 全程工作合集：remote-jobs 2.4 高颜值图片占位解决方案：BlurHash

oracle手动执行导出报ora-31634、ora-31664 在服务器上通过计划任务部署了oracle的备份任务，最近发现有个表空间没有备份成功，手动执行后，发现报一下错误，百度搜索结果如下 ORA-31634: job already exists（JOB已经存在） ORA-31664: unable to construct unique job name when defaulted（采用默认方式，不能创建唯一JOB名） 解决方法: 第一步：查询生成清理DBA_DATAPUMP_JOBS的SQL语句 1 select 'drop table ' || owner_name || '.' || job_name || ';' 2 from dba_datapump_jobs 3 where state = 'NOT RUNNING' 复制生成的处理SQL语句，进行对表DBA_DATAPUMP_JOBS进行清理,例句如下: ............... drop table neands3.SYS_EXPORT_SCHEMA_06; drop table neands3.SYS_EXPORT_SCHEMA_40; ............... 第二步：清理后再次查询确认DBA_DATAPUMP_JOBS是否清理完毕 1 SELECT owner_name, job

作者：果胜 本文为作者投稿，Seebug Paper 期待你的分享，凡经采用即有礼品相送！ 投稿邮箱：paper@seebug.org 威胁情报在攻防中的地位 在IoT,云计算,基于容器的弹性计算大量铺开的趋势面前,目前的信息资产和相关漏洞出现了爆炸式的增长。基于人工的告警响应-审计已经不可能满足安全防御的需要。由于必须将有限的资源和工时向易于受到攻击的薄弱环节集中。当前的安全工作已经开始逐步向情报驱动的智能安全发展。同时,对于红队和渗透测试人员来说,获取更多的漏洞情报,将自己的基础设施和工具链条隐藏在已知威胁情报之外也是提高行动成功率的重要措施。故而具备更强的威胁情报和反情报能力是攻防活动中的一个重点。 威胁情报的本地生产 在当前的安全市场中,国内外都已经出现了大量的威胁情报平台和软件供应商,整个市场已经颇为繁荣。但是在实际的安全工作中,威胁情报的应用仍然存在很多困难,许多产品难以快速的转化为实际工作中的生产力,而往往只具备酷炫的面板。目前的实践中,国内许多中小型企业直接放弃了威胁情报在安全中的应用,而大型互联网公司则更倾向于自建威胁情报运营平台。这实际上也指向了一个结论: 如果不能在本地结合自身业务对互联网威胁情报平台的海量数据进行提取,则威胁情报的对安全工作的指导意义会大幅下降 。 具体来说,威胁情报的本地生产主要包含以下内容: 获取与自身资产相关的IOC(hash,ip

为期五天的 Spark Summit North America 2020在美国时间 2020-06-22 ~ 06-26 举行。由于今年新冠肺炎的影响，本次会议第一次以线上的形式进行。这次会议虽然是五天，但是前两天是培训，后面三天才是正式会议。本次会议一共有超过210个议题，一如既往，主题也主要是 Spark + AI，在 AI 方面会议还深入讨论一些流行的软件框架，如 Delta Lake、MLflow、TensorFlow、SciKit-Learn、Keras、PyTorch、DeepLearning4J、BigDL 和 deep learning pipeline等。会议的全部日程请参见： https://databricks.com/sparkaisummit/north-america-2020/agenda 这次会议带来了几点比较重要消息：数砖收购 Redash 公司，发布 Delta Engine等，不过目前 KeyNote 会议的 PPT 还没有发布，感兴趣的可以看下相关视频。过往记忆大数据也在前几天发了几篇这次会议 KeyNote 的介绍，感兴趣的同学可以看这里。另外，在接下来的几天，本公众号也会对一些比较有意思的议题进行介绍，敬请关注本公众号。 如果想及时了解 Spark 、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号： iteblog

转自 | 软件定义世界 受访者表示，人工智能正在迅速普及，但预计不会大规模减少企业用工人数。目前，仅有极少数企业具备让人工智能创造规模化价值的基本要素。 麦肯锡一项以人工智能为主题的最新全球调研【1】 显示，人工智能正在全球商业领域迅速普及。人工智能通常是指机器执行与人类思维相关的认知功能（如感知、推理、学习和解决问题）的能力，包括一系列通过人工智能解决业务问题的能力。 在调研中，我们特别询问了九项相关能力【2】，近一半的受访者表示，企业在标准业务流程中至少嵌入了一项能力，此外有30% 的受访者则表示，所在企业正在试点使用人工智能。 不过总体而言，各行各业只不过刚刚开始采用这些技术并从中获利。在那些已将人工智能部署到特定职能的企业中，大多数受访者表示，新技术的使用已经创造出一定或显著的价值，但仅有21% 的受访者表示，企业已将人工智能部署到多个业务单元或职能中。 事实上，许多企业仍然缺乏通过人工智能的规模化应用创造价值的基本实践——例如，了解哪些领域存在人工智能的机会，以及制定明确的战略以获取人工智能所需的数据。 调研结果表明，通过数字化推动核心业务的转型，是企业有效使用人工智能的一个关键因素。 在数字化程度较高的企业中【3】，受访者表示，与同行相比，他们在更多的业务职能上更充分地使用了人工智能，对人工智能的投资力度更大并从中获得了更大的总体价值。

爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息，并将爬取的数据已csv各式存入文件，然后对csv文件相关字段的数据进行清洗，并对数据可视化展示，包括柱状图展示、直方图展示、词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析，其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等。。。。。 一、爬取和分析相关依赖包 Python版本： Python3.6 requests: 下载网页 math: 向上取整 time: 暂停进程 pandas：数据分析并保存为csv文件 matplotlib：绘图 pyecharts：绘图 statsmodels：统计建模 wordcloud、scipy、jieba：生成中文词云 pylab：设置画图能显示中文 在以上安装或使用过程中可能读者会遇到安装或导入失败等问题自行百度，选择依赖包的合适版本 二、分析网页结构 通过Chrome搜索'python工程师'，然后右键点击检查或者F12,,使用检查功能查看网页源代码, 当我们点击下一页观察浏览器的搜索栏的url并没有改变 ，这是因为拉勾网做了反爬虫机制, 职位信息并不在源代码里,而是保存在JSON的文件里,因此我们直接下载JSON,并使用字典方法直接读取数据.即可拿到我们想要的python职位相关的信息， 待爬取的python工程师职位信息如下： 为了能爬到我们想要的数据

作者 | Hugo Rocha 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 本文最初发表在 Medium 博客上，经原作者 Hugo Rocha 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。 这种尴尬和紧张的关系，一方面是在完成赫拉克勒斯（Hercules，希腊神话最伟大的半神英雄，男性的杰出典范，伟大的赫拉克勒斯后裔祖先）的 12 项“不可能完成的”任务后成为英雄，另一方面是在马戏团训练过的动物毫无意义地连续跳呼啦圈，我们轻描谈写地称之为求职面试。我们都讨厌面试，然而，面试却是我们职业生活中无法回避的事实。 当我第一次天真地、冒险地进入软件工程面试这一令人不舒服的、不友好的世界时，没过多久，我就觉得我在 2~3 个小时内判断软件工程师的能力就像法医一样精准。 然而，我总是想知道坐在另一边的人是什么样的人，需要什么才能知道一个工程师是否适合这个角色。在过去的几年里，我进行了 100 多次软件工程技术面试，尽管每家公司都有自己独特的面试流程，但还是有一些人们容易犯的常见错误。下面是我关于如何避免犯下这些错误的忠告。 优秀的软件工程师 成功之路和失败之路几乎一样。（The road to success and the road to failure are almost exactly the same.） ——科林・雷克斯・戴维斯（Colin R. Davis，英国指挥家）

文章目录 博主前言 数据处理 输出重定向 输入重定向 查看系统活动与进程 进程操作与系统重启 前后台进程切换 定时和延时执行 博主结语 博主前言 在这里我们将会进一步地学习到进程以及数据流的操作，比如说过滤文本，统计文本，重定向，管道流，进程操作等等，当然我只是谈谈常用的命令以及参数，如果想详细看的话可以man command，利用Linux自带的命令手册去查看一下你想查的命令。这一章也比较有趣，相信大家看了以后会很有收获的！当然，如果说里面有什么问题的话，欢迎和博主华山论剑。 数据处理 1.grep： 进行数据的过滤与筛选。我们平时处理文件时，肯定想查找或者过滤一下我们感兴趣的信息，那么我们就会用到这个东东了。 用法： grep text file：这个就是在file文件中查找text文本内容了 这个就是在test.csv文件里面查找Jane内容了，查找到了就会打印出来它所在的行，并且会给它点颜色看看。 当然，我们查找的文本如果没有空格可以直接输入，如果说有空格的话就要用双引号包起来。 grep -i text file：查找文本内容的时候忽略大小写，其中的i选项就是ignore的意思嘛，忽略大小写。 查找jane的时候忽略大小写，因此查到了Jane grep -n text file：n表示number的意思，查找文本内容的时候显示对应行号 ：

在做mybatis的mapper.xml文件的时候，我们时常用到这样的情况：动态生成sql语句的查询条件，这个时候我们就可以用mybatis的foreach了 foreach元素的属性主要有item，index，collection，open，separator，close。 item： 集合中元素迭代时的别名，该参数为必选。 index ：在list和数组中,index是元素的序号，在map中，index是元素的key，该参数可选 open ：foreach代码的开始符号，一般是(和close=")"合用。常用在in(),values()时。该参数可选 separator ：元素之间的分隔符，例如在in()的时候，separator=","会自动在元素中间用“,“隔开，避免手动输入逗号导致sql错误，如in(1,2,)这样。该参数可选。 close: foreach代码的关闭符号，一般是)和open="("合用。常用在in(),values()时。该参数可选。 collection: 要做foreach的对象，作为入参时，List对象默认用"list"代替作为键，数组对象有"array"代替作为键，Map对象没有默认的键。当然在作为入参时可以使用@Param("keyName")来设置键，设置keyName后，list,array将会失效。 除了入参这种情况外

作者：陈鑫杰 概述 之前的文章给大家分析了安全行业目前的发展趋势、安全防御和******两端不同的技术栈需求。在这篇文章里面，我们聚焦以下常见的安全行业求职和职业发展问题： 安全行业如何区分？安全岗位到底有哪些？不同安全岗位的技术需求和岗位职责有什么区别？适合我们的安全岗位又有哪些？有哪些公司在招聘安全人才？安全企业的排名情况大体是怎样的？XXX公司好，还是YYY安全好？安全行业的薪酬标准是如何的？ 安全行业大而杂，个人能力有限，尽所能将2013年到2017年拼客发展的这4年时间中，不同企业在这边招聘或内推的安全岗位需求、拼客毕业学员的入职岗位和薪酬情况、以及学员后续的职业路线（跳槽趋势）、个人在安全集成、等保安全、政务税务金融等安全项目经验和技术圈来做分析。 1. 安全行业到底有多少领域？具体在做什么？区别与联系是什么？ 根据不同的安全规范、应用场景、技术实现等，安全可以有很多分类方法，在这里我们简单分为 网络安全、Web安全、云安全、移动安全（手机）、桌面安全（电脑）、主机安全（服务器）、工控安全、无线安全、数据安全 等不同领域。下面以个人所在行业和关注点，重点探讨网络/Web/云这几个安全方向。 1.1 网络安全 [网络安全] 是安全行业最经典最基本的领域，也是目前国内安全公司发家致富的领域，例如启明星辰、绿盟科技、天融信这几个企业（“老三大” ）