导读：企业的精细化运营、数据驱动都是基于大数据分析来进行的。在大数据分析中，对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向，通过对用户行为进行分析，企业可以了解用户从哪里来，进入平台后进行了哪些操作，什么情况下进行了下单付款，用户的留存、分布情况是怎样的等。在这些数据的指导下可以不断优化产品设计、运营模式从而促进转化率的提高和营收的增长。基于用户行为分

前言：网络渗透中，网站一直是黑客们重点攻击的目标。面对网站，攻击者经常会想找到网站后台，登录上去，从而进一步获得网站服务器控制权。所以，如何获得网站后台登录地址，就是非常重要的第一步。爬虫分析爬虫分析的原理，是通过分析网站页面的HTML源代码，从里面不断爬取链接，分析潜在的后台登录地址。一般来说，后台登录页面的地址中，通常会出现login、admin、us

在做过大量的代码审查后，我经常看到一些重复的错误，以下是纠正这些错误的方法。在循环之前测试数组是否为空$items;//...if(count($items)0){foreach($itemsas$item){//processon$item...

一个阳光明媚的周末，透光的窗帘把我从睡梦中叫醒，大脑说今天是周六，可以慵懒个一上午，于是开心地打开我的Mac准备看两集RickandMorty(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzIwNTU3NTI4N

摘要：本文基于Flink1.9.0和Kafka2.3版本，对Flinkkafka端到端ExactlyOnce进行分析及 notifyCheckpointComplete顺序，主要内容分为以下两部分：1.Flinkkafka两阶段提交源码分析TwoPhaseCommitSinkFuncti

ecodingutf8importosimporttime2019/9/8将大的csv文件拆分多个小的csv文件defmkSubFile(lines,head,srcName,sub):des_filename,extnameos.path.spl

生信论文的套路1.ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析；2.临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要；3.KaplanMeierPlotter从临床意义的角度阐明其重要性；4.cBioportal数据库做基因组学的分析（机制一）；5.STRING互作和

　　通过上一篇源码的分析已经完成了BeanDefinition资源文件的定位，本篇继续分析BeanDefinition资源文件的载入和解析。AbstractBeanDefinitionReader的loadBeanDefinitions(Stringlocation,Set<ResouceactualResouces)方法完成定位，紧接着调用loa

到这一篇我们终于把环境搭好，也做好了几个热搜小组件，为了让我们方便展示成果或者方便自己摸鱼，我们需要将这个小网站部署上云。整体流程并不复杂，但有很多个小细节。如果某个细节处理不当，可能会导致部署失败，因此这是一个不断尝试和调整的过程。基本流程包括：修改配置、打包、上传、运行和调试，然后反复进行，直到成功。