前言: 开始从apache下载的最新版1.0.3，本地安装没有问题，但是当执行example-wordcount的时候报错找不到主类，后来解压jar包发现，1.03里面没有wordcount，有一些其他的类，于是第二次去下载安装了一个早期版本0.9.6，成功执行。 关于1.0.3和0.9.6的配置异同，可参考官方文档地址http://storm.apache.org/releases/1.0.3/Setting-up-a-Storm-cluster.html 和http://storm.apache.org/releases/0.9.6/Setting-up-a-Storm-cluster.html 个人感觉在安装使用过程中，应尽量从官方文档以及FAQ等获取有用信息，否则自己容易进入一些误区...阅读全文
目录Part I. Gentle Overview of Big Data and SparkOverview1.基本架构2.基本概念3.例子（可跳过）Spark工具箱1.Datasets: Type-Safe Structured APIs2.Structured Streaming3.Machine Learning and Advanced Analytics4.Lower-Level APIsPart II. Structured APIs—DataFrames, SQL, and DatasetsStructured API Overview1.Spark Types2.Structured API ExecutionBasic Structured Operations1.Sch...阅读全文
mysql load data部分字段的正确写法 05-30 阅读数 6321 在日常运维中，会经常遇到将文件中数据导入到数据库中，如果是.sql文件，直接采用source方式即可；如果是.csv、.txt文件，可以采用 load data 方式。这两种方式都十分熟悉，这里说一种... 博文 来自： MYSQL轻松学的专栏 mysql LOAD DATA INFILE 导入数据某一列为空 10-08 SQL 语句: LOAD DATA LOCAL INFILE 'data_info.txt' INTO TABLE t1 IGNORE 1 LINES (@date,@time,@name,@weight_lb,@state) SET dt = CONCAT(@date,' ',@time), ...阅读全文
「产品经理需要懂技术吗？懂到什么程度？」这是产品新人最容易提起的问题。 不学吧，怕做产品的时候思考不周全，学吧，又感觉太难，不知道从何学起。 今天咱们就来聊聊对于产品经理来说，到底要不要懂技术，以及对技术要了解到什么程度。  我们把对技术的了解程度分为3个层次： ...阅读全文
写博客 CSDN 中国开发者社区CSDN (Chinese Software Developer Network) 创立于1999年，致力为中国开发者提供知识传播、在线学习、职业发展等全生命周期服务。 教程 文章 帮助 视频 讨论 ManageOne运维监控数据一站式集成 Python应用篇 基于华为云Stack的云管平台开发实践 华为云专家_开发者中心-华为云 SDK_开发者中心-华为云 云创校园计划_开发者中心-华为云 编写训练代码 标准页面 配置脚本图元 一站式电商性能测试实战 应用性能管理基本操作-拓扑 应用性能管理基本操作-调用链 编译 Apache 配置错误 AH02572：无法配置至少一个证书和密钥 Apache 配置错误 AH00558：无法可靠地确定服务器完全限定的域名 最...阅读全文
spark-udf虽然spark.sql.function中的已经包含了大多数常用的函数，但是总有一些场景是内置函数无法满足要求的，此时就需要使用自定义函数了(UDF)。刚好最近用spark时，scala,java,python轮换着用，因此这里总结一下spark中自定义函数的简单用法。这里总结了scala,java,python 三种接口的DataFrame和sparkSQL的自定义函数定义和使用方法，对于比较复杂的分组自定义函数未涉及，对于这类复杂需求，应该有变通之法吧。1、pyspark接口的UDF1.1、在dataframe中使用# 定义自定义函数 import numpy as np def log_py(num): return float(np.log(num)) # 注册自定...阅读全文
DataFrame和Dataset*DataFrame产生背景*DataFrame简述*DataFrame对比RDD*DataFrame基本API常用操作*DataFrame与RDD互操作*DataFrame API操作案例*Dataset简述No.1 DataFrame产生背景首先我们看一些图这些图是Google trends上面的趋势图，我们看到dataframe的搜索量是逐年增长，并且增长速度不慢，可以说还挺快的。以中国搜索最多，当然这或许和中国人口有关系，anyhow，dataframe正处于用户量快速增长，关注度不断提升的状态。就是说很火啊！这也是了解和学习它的一个重要原因！Dataframe不是spark sql提出的，而是早期在R、pandas就已经有了的。1、Spark RD...阅读全文
Kubernetes集群安装文档-v1.6版本 店家小二 2018-12-15 18:16:55 浏览906 kubernetes使用traefik的https方式访问web应用 店家小二 2018-12-16 14:26:32 浏览1783 hugo-最好用的静态网站生成器 bt联盟 2016-01-27 19:56:02 浏览6336 CICD联动阿里云容器服务Kubernetes实践之GitLab CI篇（一） 流生 2018-11-23 10:51:01 浏览8420 ASP.NET Core on K8S深入学习（14）Ingress灰度发布 EdisonZhou 2020-05-25 11:19:09 浏览47 Python的小数据存储，用什么格式更有逼格？ Python学习者 ...阅读全文
本篇博客要点如下: 浮点运算常见的一些精度问题 浮点运算精度问题产生的原因 浮点运算精度问题的几点疑问进制的相互转换 十进制和二进制整数转换十进制和二进制小数转换 浮点数据的存储 IEEE 754标准浮点数表示举例误差分析 浮点精度丢失问题的几种解决方案 转换成整型进行计算使用四舍五入计算使用Decimal函数计算 参考资料 浮点运算常见的一些精度问题 相信各位在进行浮点型数据运算的时候,出现过一些不符合常规认知,或者是我们不愿出现的结果, 比如下面这些示例(以MongoDB,Java,Python为例): mongoDB中对某种类型的交易金额聚合求和的时候: db.FACT_TRADE_POSP.aggregate([ {$match:{'AC_DT':'20200306','ETL_SO...阅读全文
scala中:: , +:, :+, :::, +++的区别Jefffrey发布于 2016-05-08 初学scala的人都会被Seq的各种操作符所confuse。下面简单列举一下各个Seq操作符的区别。 4种操作符的区别和联系 :: 该方法被称为cons，意为构造，向队列的头部追加数据，创造新的列表。用法为 x::list,其中x为加入到头部的元素，无论x是列表与否，它都只将成为新生成列表的第一个元素，也就是说新生成的列表长度为list的长度＋1(btw, x::list等价于list.::(x)) :+和+: 两者的区别在于:+方法用于在尾部追加元素，+:方法用于在头部追加元素，和::很类似，但是::可以用于pattern match ，而+:则不行. 关于+:和:+,只要记住冒号永远...阅读全文
粉丝朋友们，不知道大家看故事看腻了没（要是没腻可一定留言告诉我_），今天这篇文章换换口味，正经的来写写技术文。言归正传，咱们开始吧！ 本文结构： - 需求背景 - 进击的 Python - Java 和 Python - 给 Python 加速 - 寻找方向 - Jython? - Python->Native 代码 - 整体思路 - 实际动手 - 自动化 - 关键问题 - import 的问题 - Python GIL 问题 - 测试效果 - 总结 需求背景 进击的 Python 随着人工智能的兴起，Python 这门曾经小众的编程语言可谓是焕发了第二春。 以 tensorflow、pytorch 等为主的机器学习／深度学习的开发框架大行其道，助推了 python 这门曾经以爬虫见长（py...阅读全文
Python 代码： # Visitor Pattern with Python Code from abc import abstractmethod,ABCMeta # 定义一个表示元素（Element）的接口 class ComputerPart(metaclass=ABCMeta): @abstractmethod def accept(self, inComputerPartVisitor): pass #创建阔爱站了ComputerPart的实体类 class Keyboard(ComputerPart): def accept(self, inComputerPartVisitor): inComputerPartVisitor.visitKeyboard(self) clas...阅读全文
15. 浮点数算法：争议和限制¶ 浮点数在计算机中表达为二进制（binary）小数。例如：十进制小数: 0.125 是 1/10 + 2/100 + 5/1000 的值，同样二进制小数: 0.001 是 0/2 + 0/4 + 1/8。这两个数值相同。唯一的实质区别是第一个写为十进制小数记法，第二个是二进制。 不幸的是，大多数十进制小数不能完全用二进制小数表示。结果是，一般情况下，你输入的十进制浮点数仅由实际存储在计算机中的近似的二进制浮点数表示。 这个问题更早的时候首先在十进制中发现。考虑小数形式的 1/3 ，你可以来个十进制的近似值。 0.3 或者更进一步的, 0.33 或者更进一步的, 0.333 诸如此类。如果你写多少位，这个结果永远不是精确的 1/3 ，但是可以无限接近 1/3 。...阅读全文
前言我们在上篇文章 排序算法（五）-双调排序 介绍了双调排序，今天我们来看一下另一种排序算法 —— TimSort。TimSort是Tim Peters发明的一种混合排序，最早是Python语言的内置排序算法。关于Python内置的TimSort描述可以查看该 文档。关于TimSort的理论基础，可以查看该篇论文 Optimistic Sorting and Information Theoretic Complexity，这篇论文论证了插入排序和归并排序合并后效率提高的可能性，即TimSort的理论基础。Java自Java 7 后加入TimSort，其实现参考了Python版本的实现，我们可以在JDK源码的util包下找到它，java.util.TimSort，这个class不是publi...阅读全文
今早收到邮件，GitHub要求用户强制开启两步验证：打开GitHub的设置，却发现推荐的两步验证方法要求下载1Password/Authy/Microsoft Authenticator等APP。可是1password是个收费软件，而且还不便宜。第二个通过手机短信验证码的方式，还不支持中国大陆的手机号：Countries where SMS authentication is supported - GitHub Docs怎么办呢？自己动手，丰衣足食！首先看看这种验证机制的原理。基于时间的一次性密码（time-based one-time password, TOTP）的原理基于时间的一次性密码（Time-based One-Time Password，TOTP）是一种双因素身份验证（2FA...阅读全文
### 回答1： Python可以使用pycryptodome库来解密AES-128加密的m3u8文件。具体步骤如下： 1. 读取m3u8文件内容，可以使用requests库或者urllib库来获取m3u8文件内容。 2. 解析m3u8文件，获取所有的ts文件链接。 3. 遍历所有的ts文件链接，使用requests库或者urllib库获取ts文件内容。 4. 对每个ts文件进行AES-128解密，可以使用pycryptodome库中的AES模块来进行解密。 5. 将解密后的ts文件内容保存到本地。 6. 合并所有解密后的ts文件，可以使用ffmpeg或者其他视频处理工具来进行合并。 需要注意的是，解密m3u8文件需要获取密钥，密钥一般在m3u8文件中的EXT-X-KEY标签中指定。如果密钥...阅读全文
详解Prometheus四种指标类型，谁还不是个监控老司机了 2023-02-17 14:12 来源: dbaplus社群 原标题：详解Prometheus四种指标类型，谁还不是个监控老司机了 指标是用来衡量性能、消耗、效率和许多其他软件属性随时间的变化趋势。它们允许工程师通过警报和仪表盘来监控一系列测量值的演变（如CPU或内存使用量、请求持续时间、延迟等）。指标在IT监控领域有着悠久的历史，并被工程师广泛使用，与日志和链路追踪一起被用来检测系统是否有不符合预期的表现。 在其最基本的形式中，一个指标数据点是由以下三个部分构成： 一个指标名称 收集该数据点的时间戳 一个由数字表示的测量值 在过去的十年里，随着系统变得越来越复杂，出现了维度度量的概念，也就是说，度量还包括一组标签或标识（即维度）...阅读全文
 今天给大家带来一篇关于Django4.1开发的文章，Vue框架+Django框架+前后端分离项目，带小伙伴们从零开始学习Django框架！ 本文包含：Django框架基础知识、Django视图和模板、Django框架和模型和django框架后台、Django框架实战：开发企业官网、Rest Framework 、Vue前端、Vue+Django综合项目；Vue前端对接：通过Vue与后端API进行数据交互,实现前后端分离。 首先，我们先来认识Django： Django是一个高级的Python Web框架，可以快速开发安全和...阅读全文
## download：[Netty+Nacos+Disruptor自研企业级API网关](https://www.51xuebc.com/thread-566-1-1.html) 数据类型、变量和常量的使用 在计算机编程中，数据类型、变量和常量是非常重要的概念。它们可以帮助程序员更好地理解和处理数据，从而实现更加复杂的功能。本文将详细介绍这些概念及其使用。 数据类型 数据类型是指计算机中可用的不同种类的数据。在编程语言中，通常有多种基本数据类型，如整数、浮点数、布尔值、字符等。每种数据类型都有其自己的特定格式和范围。 例如，在Python编程语言中，有以下常见的数据类型： 整数（int）：表示整数，如1、2、3等。 浮点数（float）：表示小数，如1.5、3.14等。 布尔值（bool）...阅读全文
作为很多地方都介绍过的，python自带的SimpleHTTPServer，只需要一个命令就可成为一个web服务器，可以实现文件的共享（下载）功能。 一个命令：python -m SimpleHTTPServer 默认就会监听0.0.0.0:8000，其输出信息中有 “Serving HTTP on 0.0.0.0 port 8000”等。 然后，用浏览器打开 http://server_ip:8000/ 的 URL 即可看到一个web页面展示着启动的目录下各个文件。 当然，你想换个端口（假设8888），命令改一下即可：python -m SimpleHTTPServer 8888 不过，原生的SimpleHTTPServer不支持文件的上传；因为有时候，不想给用户名密码给别人，但就临时想让...阅读全文
作为一个专业文档型数据库，MongoDB有一个很大的优势，就是使用JavaScript使用、管理数据库，所以也能够使用JavaScript脚本进行复杂的管理，就像Oracle中使用自定义函数、存储过程一样使用、管理数据库。 mongodb 的shell是javascript实现的，如果直接使用javascript实现相应的功能则显得很直观和简便。运行JavaScript脚本有四种[1]方式： （1） 交互式 mongo shell 大部分的 mongodb 教程，在第一章都会讲解这种方式。 mongo 127.0.0.1:27017 use test db.users.findOne() （2） mongo --eval 运行一段脚本 不进入交互模式，直接在 OS 的命令行下运行一段mong...阅读全文
download：https://www.daxiacode.com/7446.html【资源目录】:| ├──1–django 简介.mp4 1.65G| ├──10–权限分配.mp4 637.10M| ├──11–批量操作.mp4 1011.98M| ├──12–权限分配实现.mp4 696.79M| ├──13–rbac组件.mp4 804.36M| ├──14–stark组件(上).mp4 699.82M| ├──15–stark组件(下).mp4 635.81M| ├──16–CRM项目开发(上).mp4 362.90M| ├──2–路由匹配与函数视图.mp4 1.36G| ├──3–数据模型.mp4 1.56G| ├──4–数据查询与网络请求.mp4 1.22G| ├──5–网络...阅读全文
download ： https://www.daxiacode.com/7444.html【资源目录】:├── Python爬虫高级开发工程师【第五期完结】| ├──1–网络爬虫通讯原理.mp4 1.08G| ├──10–小程序采集实战.mp4 1.23G| ├──11–cookie反爬虫和绕过.mp4 1.28G| ├──12–常见加解密算法.mp4 1.00G| ├──13–javascript反爬与调试.mp4 1.48G| ├──14–爬虫模拟登录原理实践.mp4 1.22G| ├──15–JavaScript参数混淆突破.mp4 1.20G| ├──16–JavaScript逆向OB混淆.mp4 1.34G| ├──17–JavaScript RPC调用.mp4 1.20G| ├...阅读全文
【完结10章】Django+Vue：Python Web全栈开发（基于Django4.1） 给大家分享一套课程——Django+Vue：Python Web全栈开发（基于Django4.1），已完结10章，附源码。 Django是一个高级的Python Web框架，可以快速开发安全和可维护的网站。由经验丰富的开发者构建，Django负责处理网站开发中麻烦的部分，可以专注于编写应用程序，而无需重新开发。它是免费和开源的，有活跃繁荣的社区，丰富的文档，以及很多免费和付费的解决方案。 Django是高水准的Python编程语言驱动的一个开源模型．视图，控制器风格的Web应用程序框架，它起源于开源社区。使用这种架构，程序员可以方便、快捷地创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。这也正是OpenSt...阅读全文
 Django 是一个由 Python 编写的一个开放源代码的 Web 应用框架。Django 是一个高级的 Python Web 框架，用于快速开发可维护和可扩展的 Web 应用程序。使用 Django，只要很少的代码，Python 的程序开发人员就可以轻松地完成一个正式网站所需要的大部分内容，并进一步开发出全功能的 Web 服务。 第一步，安装 Python Windows 下安装 Python 非常简单，去 Python 官方网站找到 Python 3 的下载地址，根据你的系统选择 32 位或者 64 位的安装包，下载...阅读全文
参考资料地址1：https://pan.baidu.com/s/1Gml6a50F4DU8uWfoRqa--g 提取码: qczi 参考资料地址2：https://share.weiyun.com/2pn97By4 密码：c58ghh 一站式通关CKA证书-Kubernetes管理员认证（CKA）-Kubernetes管理员认证（CKA）计划的目的是提供CKA管理员具有执行Kubernetes管理员职责的技能﹑知识和能力的保证。这个CKA 证书是云原生计算基金会 CNCF 组织的，比国内的一些含水量很大的证书强太多了。 CKA 证书是云原生计算基金会 CNCF 组织的，它考察的是你是否具备足够管理 Kubernetes 集群的必备知识。考试形式是上机直接在集群上操作，限时 3 小时，非常考验...阅读全文
点击下载：百度网盘第1章 2020版 第一章 移动端Python爬虫进阶实战课程导学介绍课程目标、通过课程能学习到的内容、学会这些技能能做什么，对公司业务有哪些帮助，对个人有哪些帮助。介绍目前app数据抓取有哪些困难，面临的挑战，本实战课程会利用哪些工具来解决这些问题，以及本实战课程的特点 ......1-1 移动端python爬虫进阶实战-2020版导学 试看第2章 2020 第二章 u2自动化抓取开发环境搭建介绍uiautomator2移动端自动化工具包含的核心模块，移动端自动化抓取开发环境的搭建，分别介绍windows平台和ubuntu平台通过uiautomator2连接移动设备，并介绍离线安装uiautomator2安装包2-1 u2自动化抓取工具介绍 试看2-2 u2通信流程介绍 ...阅读全文
【保姆级教学】Python爬虫、Selenium、Scrapy爬虫框架、反爬与反反爬、Appium 视频课程分享——【保姆级教学】Python爬虫、Selenium、Scrapy爬虫框架、反爬与反反爬、Appium，附源码+文档下载。 Python爬虫是一种自动化获取互联网数据的技术，它可以通过编写程序自动访问网站并抓取所需的数据。在本文中，我们将介绍Python爬虫的基础知识、常用库和实际应用。 一、Python爬虫的基础知识 1. 爬虫的定义 爬虫是一种自动化获取互联网数据的技术，它可以通过编写程序自动访问网站并抓取所需的数据。 2. 爬虫的工作原理 爬虫的工作原理是通过模拟浏览器的行为，向目标网站发送请求并获取响应，然后解析响应中的数据。 3. 爬虫的分类 根据爬虫的目的和实现方式，可...阅读全文
在文件传输的时候，有时候会因为文件过大，文件互传很慢。同一局域网内大文件传输可以借助python的httpServer进行传输1、进入到需要共享的文件夹 cd D:\我的文档\11070488\Desktop\temp\test2、建立http.serverpython2 : python -m SimpleHTTPServer python3: python -m http.server3、远程linux、centos机器可以使用wget 直接获取； window机器可以直接用浏览器打开 wget http://本机ip:8000/文件名 浏览器打开为 http://本机ip:800...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《接口性能测试---locust脚本编写（一）》，作者：丁****乐一、安装locust是用python编写的一款开源接口性能测试工具，以python3为例，直接使用pip安装即可，pip3 install locust。安装完成之后可使用locust --version查看对应的版本。二、脚本编写通过编写python脚本模拟用户行为进行性能测试，locust python脚本一种比较常见的写法是将脚本分成三部分，第一部分进行相关导入、第二部分进行用户行为定义，第三部分进行用户定义。以一个例子进行讲解首行进行了包导入，导入了常用的类、装饰器和函数。Behave定义了进行用户行为定义，声明了两个操作，一个是get请求，一个是post请求。TestUser定义了用户...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《一种基于alpine、支持ARM架构64位的镜像构建方法及其构建系统》，作者：郑****团一种基于alpine、支持ARM架构64位的镜像构建方法及其构建系统，包括以下步骤：步骤1：准备arm64位基础镜像包在docker官网上下载对应arm64位python-arm-3.7.8-alpine基础镜像包。在预先配置好python包的基础上，alpine相比于centos来说小的多，没有默认的预安装环境。需要自己安装python运行依赖的基础组件，包括bash-doc、bash-completion、gcc、g++、make、libc-dev、libffi-dev mysql-dev、linux-headers、pcre-dev、pip。查看适配的ARM架构服务器环...阅读全文
DataLeap 字节跳动数据流的业务背景 数据流处理的主要是埋点日志。埋点，也叫Event Tracking，是数据和业务之间的桥梁，是数据分析、推荐、运营的基石. 用户在使用App、小程序、Web等各种线上应用时产生的行为，主要通过埋点的形式进行采集上报，按不同的来源分为客户端埋点、Web端埋点、服务端埋点。 不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ，然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实时风控反作弊等处理，最终分发到下游，主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离线数仓。 所以，如果用一句话来概括数据流主要业务，其实就是埋点的收集、清洗、分发。 目前在字节跳动，清洗和分发环节是基于Flink搭建的。 01 - 数据流业务规模 ...阅读全文
PyQT6 GUI编程开发桌面软件 PyQt6 是基于 Python 的一系列模块。它是一个多平台的工具包，可以在包括Unix、Windows和Mac OS在内的大部分主要操作系统上运行。PyQt6 有两个许可证，开发人员可以在 GPL 和商业许可之间进行选择。 PyQt6 模块 PyQt6 类是由一系列模块组成的，包括如下的模块： QtCore QtGui QtWidgets QtDBus QtNetwork QtHelp QtXml QtSvg QtSql QtTest PyQt6 中的事件 GUI 应用程序是事件驱动的。事件主要由应用程序的用户触发，但也可以通过其他方式生成，例如 Internet 连接、窗口管理器或定时器。当我们调用应用程序的 exec() 方法时，应用程序进入主循...阅读全文
download： https://www.daxiacode.com/7424.html【资源介绍】:AI人工智能工程师-NLP必备技能主要指的是在自然语言处理（NLP）领域中，作为人工智能工程师应具备的必要技能。这些技能包括但不限于：自然语言处理基础知识：掌握自然语言处理的基本概念、原理和常用算法，了解语言学的基础知识。机器学习和深度学习：熟悉常用的机器学习和深度学习算法，并能应用于NLP任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。文本表示与向量化：了解和掌握常用的文本表示方法，如词袋模型、TF-IDF、word2vec等，能够将文本数据转化为向量表示。语言模型和序列模型：熟悉语言模型的概念和常用模型，如N-gram、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，并能应用于文本生成...阅读全文
download : https://www.daxiacode.com/4346.html〖资源目录〗:├──{10}–第11周JMeter性能测试| ├──{1}–性能测试认知| | ├──{1}–第1章Bug引发的又一次思考| | ├──{2}–第2章性能测试认知| | └──{3}–第3章课程总结| └──{2}–JMeter测试工具篇| | ├──{0}–附件| | ├──{1}–第1章课程介绍| | ├──{2}–第2章JMeter介绍与安装| | ├──{3}–第3章JMeter模拟多用户同时发送请求| | ├──{4}–第4章JMeter脚本开发精要技巧| | └──{5}–第5章课程总结├──{11}–第12周JMeter性能测试项目实战| ├──{1}–Linux与MyS...阅读全文
