从名不经传的校园研究项目到全球顶尖搜索巨头，从 1998 年作为私营公司成立到 2004 年 8 月 19 日在纳斯达克挂牌上市，Google 用了 23 年的时间续写着属于自己的传奇故事。与此同时，它在自研引领科技最前沿技术之际，也通过不断的并购将自己的版图从搜索逐渐渗透到互联网广告、软件
一、简介 在 Docker 中，当我们执行 docker pull xxx 的时候 ，它实际上是从 registry.hub.docker.com 这个地址去查找，这就是Docker公司为我们提供的公共仓库。在工作中，我们不可能把企业项目push到公有仓库进行管理。所以为了更好的管理镜像，Docker不仅提供了一个中央仓库，同时也允许我
项目结构 - setting.py 1.setting.py包含了django项目启动的所有配置项 2.配置项分为公有配置和自定义配置 配置项格式例：BASE_DIR='XXX' 公有配置 -django官方提供的基础配（http://docs.djangopr
题目描述 Given two strings A A A , B B B , and little H
ab(apache bench)：apache下的一个工具，主要用于做web站点的压力测试 1. Ubuntu安裝ab命令 sudo apt-get install apache2-utils 若报错： Err:1 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 apache2-utils amd64 2.4.29-1ubuntu4.14 404 Not Found [I
现在各个大厂也不走寻常路线了？ 都开始出书了，像阿里的五岳版《Java开发手册》，腾讯《hr管理》等，字节也不甘落后。在近期出了一份5000多页的《Java面试全解手册》，一经发布就瞬间霸占各大搜索专栏！ 正题： 这份《Java面试全解手册》包含了：Bug，Dubbo，Git，GitHub，IDEA，IDEA插件，Java，Linux，Maven
Docker学习笔记(1)： 提示：这里可以添加学习目标 例如：一周掌握 Java 入门知识 第一章：制作一个自己的image mkdir hello-world cd hello-word vi hello.c i #include<stdion.h> int main(){ print("hello docker \n"); } gcc -static hello.c -o hello vim Dockerfile Doc
代码： ''' import random def phone(): #创建手机号第二位 second=random.choice([3,4,5,7,8,9]) #从这个list里面随机选择一个数字 #创建手机号第三位 third={ 3:random.randint(0,9), #从0-9之间随机生成一个整数int类型 4:random.choice([5,7,9]), #4:[5,7,9][
1、使用软硬件环境说明 镜像仓库服务器：是指专门用于存放docker镜像仓库的计算机。 客户端：是指可以在镜像仓库服务器上下载，或往镜像仓库服务器上推送镜像的计算机，客户端主要用于启动并运行容器。 2、镜像仓库服务器配置 注意1：根据需要，存放镜像的目录或分区空间要预留足够的空间
一 什么是仓库 Docker 仓库是用来包含镜像的位置,Docker提供一个注册服 务器(Register)来保存多个仓库,每个仓库又可以包含多个 具备不同tag的镜像。 Docker运行中使用的默认仓库是 Docker Hub 公共仓库。 二 Docker Hub docker hub是docker公司维护的公共仓库,用户可以免费
request对象的常用属性 postman请求示例 request.host: 127.0.0.1:5000: request.host_url: http://127.0.0.1:5000/: request.base_url: http://127.0.0.1:5000/demo/data: request.url: http://127.0.0.1:5000/demo/data?a=1: request.full_path: /demo/data?a=1: reques
mPEG-NH2 甲氧基聚乙二醇胺 MW:5000 甲氧基聚乙二醇胺(mPEG-NH2) 中文名称:甲氧基聚乙二醇氨基 英 文 名:MPEG-NH2 纯度： ≥95% 保存条件： 零下20℃ 分子式： NH2-(CH2CH2O)nOCH3 性 状 :白色或微黄色粉状制剂 用 途： 仅供科研实验使用 外 观： 粘稠液体或者固体粉末，取决
事件源头: 周六mysql从5.6 升级到 5.7 --> 周一业务开始使用 –> 正常…正常… 突然系统不能正常登陆. –> 我开始接到一堆业务的轰炸, 系统不能用了…不能用了…赶紧解决…影响单子… 开始查监控,发现机器CPU 一直处于100%. 细查,发现一个sql 慢, 一个sql慢能导致CPU 100%??
我的思路是把多个项目，统一写到一个项目里面，用路由进行链接跳转， 项目主体为一个静态页面项目，作为网站入口，页面内布置两个链接，跳向另外两个静态页面，还有一个链接，跳向一个有后端的电商后台管理系统项目，虽然有多个页面要展示，但是实际上是打算用router来做成SPA， 所以我把前端代码
全文共5100字 预计阅读时间：14分钟 来源：三元方差（sanyuanfangcha） 对比是最基本的数据分析方法，要讲数据分析思维，这个最基础的方法是肯定绕不开的。 不过现在的文章提到对比思维，很多都是浅尝辄止，很少看到有人把对比思维讲的更加深入。导致很多数据分析初学者对于对比思维的理解非
ClickHouse 是什么？ ClickHouse：是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS) 我们首先理清一些基础概念 OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务一致性，比如银行系统、电商系统 OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策支持，提供直观简单
首先声明，我不是标题党，我真的是用5000行左右的JS实现了一个轻量级的关系型数据库JSDB，核心是一个SQL编译器，支持增删改查。 源代码放到github上了：https://github.com/lavezhang/jsdb 如果你需要修改程序引入新的特性，请严格遵守GPL协议。 如果转发此文，请注明来源。 体验页面
私有仓库的搭建与配置 （1）拉取私有仓库镜像 docker pull registry （2）启动私有仓库容器后，访问地址http://192.168.0.155:5000/v2/_catalog能正确显示则配置成功 docker run -di --name=registry -p 5000:5000 registry (3)修改vi /etc/docker/daemon.json加一行 保存退出后重启docker
动态php页面响应速度分析（ab命令）,本地测试响应时间0.3ms/request(硬件条件充足) test.php内容（经测试，如果test.php文件只有一个空标签，那么与有一个echo语句的测试效果基本一样）： <?php echo 'a'; ?> 测试用例1:1个并发量发送5000个请求,test.php页面为一个字符a，本地访问，服务器cpu，内
参考官网：https://docs.docker.com/compose/gettingstarted/ 1. 创建测试目录，放测试文件 mkdir composetest cd composetest 2. 当前目录创建app.py import time import redis from flask import Flask app = Flask(__name__) cache = redis.Redis(host='redis', port=6379)
这里主要是解决multipart/form-data这种格式的文件上传，基本现在http协议上传文件基本上都是通过这种格式上传 1 思路 一般情况下，如果我们往一个地址上传文件，则必须要登陆，登陆成功后，拿到cookies，然后在上传文件的请求携带这个cookies。 然后我们就需要通过浏览器在网站上传文件，这
默认的 NavLink 的 Match 的默认值就是 NavLinkMatch.Prefix 表示只要当前的链接的路由的前部分和 href 的相同，那么将匹配上，修改样式为高亮 本文记于 2020.06.25 也许后续也有点变更 在 NavLink 的取值上有两个可选的值，一个是 NavLinkMatch.All 另一个是 NavLinkMatch.Prefix 按照
关于flask的app.run（）局域网不能访问的解决方法 关于host 看了很多帖子说把 app.run() 改成 app.run(host=‘0.0.0.0’, port=5000, debug=‘True’) 但是往往很多电脑修改过都不行，那是因为端口没有打开 关于端口5000 一般电脑都不会把你的5000端口开放，这个时候我们新建5000端
我是程序员。大众口中非科班的那种，带着高中时期对二进制的恐惧，在大学参加科研比赛后保研，再到和校友一起创业，现在在某大型互联网公司做前端开发，一路走来都是靠自己学习。 前端框架 VUE 的作者尤大说过一句话：以前所学的东西并不影响以后要学的东西。这句话也是，我对前二十多年从义务
废话不说，小编先上动图给大家看~ （大数据可视化展板通用模板） 项目简介 项目名称：big_screen 项目地址： https://github.com/TurboWay/big_screen 应用环境（呆鸟实测可用）： Python 3.8.8 flask 1.1.2 Echarts （项目基本架构） 安装 点击上面的项目地址，在 GitHub 上把项目克隆
