参考文献DeepNeuralNetworksforYoutubeRecommendation的tensorflow实古代码。
数据集：MovieLens-20M，构造方式，以userid的观看记录时间戳构造每个user的观看历史，即每一行为n个video的id以及其所对应的时间戳。
videoid的label映射是按照其出现的频率做反比

testssl.sh处理器该项目旨在用作更大的管道的一部分，用于通过命令文件大规模并发调用出色的SSL/TLS测试工具。
请参阅同级项目，以testssl.sh可以对testssl.shJSON结果输出文件作出React以发送通知或执行其他操作的引擎。
testssl_processor.py提供一个长期的看门狗进程，该进程监视目录（通过）能否有testssl.sh命令文件。
当新文件出现在包含--filename-filter的--input-dir中时，它们就会被使用并针对testssl.sh命令进行评估，每行一个。
每个testssl.sh命令都在单独的线程中处理，并且处理结果记录在--output-dir下的YAML或JSON结果文件中。
每次调用的testssl.sh调用的实际输出（即通过--*file参数）也将写入到--output-dir下带有时间戳的输出目录中的磁盘要求Python3依存关系：pipinstalltwistedpyyamlpython-dateutilwatchdog用法./testssl_processo

snowflake雪花算法时间戳：当前时间-1288834974657（Hutool工具雪花算法开始时间戳，与程序生成时间戳保持一致） datacenter+workerid：使用0(hutool默认使用最大值，区分开hutoolID) 序列表：使用temp_sequence表生成序列号，并与4096取模可以用于一些特殊的数据迁移场景，不使用程序进行数据写入。
可自行针对自己的生成算法进行调整

-我为什么做这个-很简单，网上很多关于分表的都是含糊其辞，没有任何详细的，通用的，既然没有，那么我写一个出来吧。
-主要目的-产品上线以后，数据量越来越大，当一个表有几十万上百万条记录的时候，是时候考虑分表了。
【超过几千万记录的话，这个分表估计不适合。
】-怎么做-分表情况，1：hash分表，按照目标表的id的hash值，写入对应hash值的表【注意：需要这个表有独一标示性ID】-分表情况，2：日期分表，按照目标表里面的记录日期的字段，按照日期【日、周、月、年】拆分成多个表【本代码仅考虑unix时间戳来分表，其它不支持，您可以自己思考，自己修改代码】-注意，支持【子表】，填入对应子表名、id、关联主表id，执行分表的时候，将对应把子表分表【目前支持2个子表，如果您想更多个子表，请自行修改代码】-为什么要分享-赚积分呗，老子十几年的CSDN会员了，想在CSDN上下载个东西，还要积分，罢了，赚些积分吧，

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。