各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊MySQL里一个有点“人格分裂”但又非常实用的技巧——自连接(Self-Join)。 啥是自连接？说白了，就是一张表自己跟自己玩，自己跟自己关联。听起来有点绕，但当你需要处理层级数据结构，比如组织架构、商品分类等等，它就派上大用场了。 一、 啥时候需要自连接？ 咱们先举个例子，更容易理解。假设咱们有个employee表，用来记录员工信息，其中有个manager_id字段，指向的是该员工的直接领导的employee_id。 CREATE TABLE employee ( employee_id INT PRIMARY KEY, employee_name VARCHAR(255), manager_id INT, department VARCHAR(255), salary DECIMAL(10, 2) ); INSERT INTO employee (employee_id, employee_name, manager_id, department, salary) VALUES (1, ‘张三’, NULL, ‘技术部’, 10000.00), …
MySQL高级讲座篇之：自连接（Self-Join）的应用：解决复杂关系查询的巧妙方法。
咳咳，大家好，老司机发车了！今天咱们聊点MySQL里比较有意思的——自连接。别一听“自连接”就觉得高深莫测，其实它就像自己跟自己玩，但玩得好，能解决不少复杂关系查询的问题。 一、 啥是自连接？（别装懂，再复习一遍） 说白了，自连接就是把一张表当成两张表来用，然后通过某种关联条件，把这两张“表”的数据连接起来。 为什么要这么干？因为有些时候，数据之间的关系就藏在同一张表里，不用自连接就搞不定。 举个例子，咱们有个员工表employees，字段包括员工ID（employee_id）、员工姓名（employee_name）、以及直属领导ID（manager_id）。注意，领导也是员工，只不过他/她的employee_id会出现在别人的manager_id里。 CREATE TABLE employees ( employee_id INT PRIMARY KEY, employee_name VARCHAR(50), manager_id INT ); INSERT INTO employees (employee_id, employee_name, manager_id) VALUES …
JS `Self-Defending` 代码：反调试、反篡改与检测虚拟机
各位老铁，早上好啊！今天咱不聊妹子，聊点硬核的——JS“自卫反击战”，也就是如何写出能抵抗调试、篡改，还能检测虚拟机的JS代码。这玩意儿，江湖人称“Self-Defending”代码。 开玩笑归开玩笑，这东西在实际应用中还是挺重要的，比如： 保护知识产权： 防止别人轻易扒走你的核心算法。 游戏安全： 阻止外挂作者分析游戏逻辑。 数据安全： 确保客户端数据的完整性，防止恶意篡改。 当然，世界上没有绝对的安全，只有相对的安全。咱们今天讲的，也只是提高破解的门槛，增加攻击者的成本。 废话不多说，直接上干货！ 第一回合：反调试，让Debug摸不着头脑 反调试，顾名思义，就是阻止别人用开发者工具（比如Chrome DevTools）来调试你的JS代码。咱们的目标是： 让调试器卡住： 疯狂循环，耗尽资源。 检测调试器是否开启： 一旦发现，立刻采取行动。 干扰调试： 让调试器显示错误的信息。 1.1 无限循环大法 这是最简单粗暴的方法，利用debugger语句，让调试器陷入无限循环。 function antiDebug1() { setInterval(function() { debugger; …
自监督学习 (Self-supervised Learning)：无标签数据高效利用
自监督学习：让数据自己教自己，AI界的一场“自力更生”运动 想象一下，你是一位幼儿园老师，面对一群嗷嗷待哺的小朋友，你既没有现成的课本，也没有权威的教学大纲，只有一大堆积木、彩笔和玩具。你会怎么办？难道束手无策，看着他们自由放飞自我？当然不会！聪明的老师会引导他们通过玩耍、观察、模仿来学习。比如，你可以把积木堆成不同的形状，让他们模仿；可以让他们观察颜色，然后用彩笔涂色；可以让他们一起玩角色扮演，学习社交规则。 自监督学习，就像这位聪明的幼儿园老师，它面对的是海量但没有标签的数据（就像那一堆积木和彩笔），它没有现成的“正确答案”可以参考，却能让机器自己从数据中挖掘信息，构建“学习任务”，并从中学习有用的知识。这就像是一场AI界的“自力更生”运动，让机器摆脱对人工标注数据的依赖，自己动手，丰衣足食。 为什么我们需要自监督学习？ 在机器学习的世界里，数据就是燃料，模型就是引擎。没有充足的燃料，再强大的引擎也无法发挥作用。传统的监督学习，就像给引擎加“精炼汽油”，数据质量高，效果也好，但问题是“精炼汽油”太贵了，需要大量的人工标注，费时费力。 想象一下，你需要训练一个图像识别模型，让它能够识 …