首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Linux中使用rsync进行备份如何排除文件目录?

Linux系统中,rsync是一种强大的工具,用于文件目录的备份同步。然而,进行备份,我们可能希望排除某些文件或目录,例如临时文件、日志文件或其他不需要备份的内容。...本文将介绍Linux中使用rsync进行备份如何排除文件目录的方法。图片方法一:使用--exclude选项rsync提供了--exclude选项,可以命令行中指定要排除的文件或目录。...方法三:使用rsync的模式匹配rsync还支持使用模式匹配来排除文件目录。我们可以使用通配符来匹配文件目录名。...方法四:排除隐藏文件目录在Linux系统中,以"."开头的文件目录被视为隐藏文件或目录。如果我们希望排除这些隐藏的文件目录,可以使用--exclude='.*'选项。...*'来排除源目录中的所有隐藏文件目录。图片结论Linux中,使用rsync进行备份,排除文件目录对于保持备份的干净高效非常重要。

1.3K50

UbuntuLinux环境下使用MySQL开放修改3306端口开放访问权限

注意上图中的第一行红色的注释: “By default we only accept connections from localhost”,这几句话的意思是说“默认情况下我们只允许本地服务访问MySQL...修改完文件之后记得保存。 四、开放root账户的访问权限 第三步中,我们仅仅只是取消了本地访问限制,但是我们还是没有对账户权限进行设置。...我们要修改上图中的最后一张表“user”,看一下这张表有哪些字段: desc user; ? 字段非常多,就不一一罗列了。...我们要用到的只是“Host”“User”两个字段而已: select host,user from user; ?...注意,真实的生产环境中,并不建议这么修改,因为安全风险太大。

6.8K42

使用Hooks,如何处理副作用生命周期方法?

使用React Hooks,可以使用useEffect钩子来处理副作用替代生命周期方法。useEffect钩子可以组件渲染执行副作用操作,根据需要进行清理。...下面是一些常见的用法示例: 1:执行副作用操作: useEffect钩子中执行诸如数据获取、订阅事件、DOM操作等副作用操作。接受一个回调函数作为第一个参数,该回调函数组件渲染后执行。...// componentWillUnmount cleanup(); }; }, []); return ( // 组件渲染内容 ); } 这里副作用操作组件首次渲染执行...返回的清理函数组件卸载执行,模拟了componentWillUnmount方法。 通过使用useEffect钩子,函数组件中处理副作用操作,模拟类组件的生命周期方法。...使用Hooks更加灵活简洁,避免了使用类组件的繁琐代码状态管理。

16830

告别相差8小问题, WordPress 正确使用 Date Time

使用 Date Time 是 WordPress 第三方开发者非常日常的工作,我们知道 PHP 提供了非常多的时间相关的函数类,但是 WordPress 对时间的处理,有自己一套的逻辑。...下面讲解下在 WordPress 中使用 Date Time 的经验坑: UTC 时区 PHP 中,我们可以使用 date 函数格式化一个时间戳,比如: echo date('Y-m-d H:...i:s', 1669043745); // 2022-11-21 23:15:45 如果我们 WordPress 也这么使用,将会输出:2022-11-21 15:15:45,将会相差8小,这是为什么呢...strtotime("2022-11-21 23:15:45"); // 1669072545 上面输入的 1669043745 也是相差 8x3600,也是8小,同样的原因,这个函数也是基于系统默认的时区的...总结 一句话总结,我们 WordPress 中可以使用 Date Time 做很多事情,但是一定使用 WordPress 方式,WordPress 方式,我也总结为两条规则: 进行格式化时间戳操作的时候

71830

Spark为什么只有调用action才会触发任务执行呢(附算子优化使用示例)?

还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到,Spark RDD的缓存checkpoint是懒加载操作,只有action触发的时候才会真正执行,其实不仅是Spark RDD,Spark其他组件如...像我们常用的算子map、flatMap、filter都是transformation算子,而collect、count、saveAsTextFile、countByKey、foreach则为action...导致map执行完了要立即输出,数据也必然要落地(内存磁盘) 2. map任务的生成、调度、执行,以及彼此之间的rpc通信等等,当牵扯到大量任务、大数据量,会很影响性能 看到这两点是不是很容易联想到...会将多个map算子pipeline起来应用到RDD分区的每个数据元素上(后续将要介绍的SparkSQL中的Dataset/DataFrame也是如此) 下面说几个算子的优化,这也是面试中经常问的问题: 我们实际的业务场景中经常会使用到根据...这里举一些常用的transformationaction使用示例: transformation >> map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。

2.3K00

Spark为什么只有调用action才会触发任务执行呢(附算子优化使用示例)?

还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到,Spark RDD的缓存checkpoint是懒加载操作,只有action触发的时候才会真正执行,其实不仅是Spark RDD,Spark其他组件如...像我们常用的算子map、flatMap、filter都是transformation算子,而collect、count、saveAsTextFile、countByKey、foreach则为action...导致map执行完了要立即输出,数据也必然要落地(内存磁盘) 2. map任务的生成、调度、执行,以及彼此之间的rpc通信等等,当牵扯到大量任务、大数据量,会很影响性能 看到这两点是不是很容易联想到...会将多个map算子pipeline起来应用到RDD分区的每个数据元素上(后续将要介绍的SparkSQL中的Dataset/DataFrame也是如此) 下面说几个算子的优化,这也是面试中经常问的问题: 我们实际的业务场景中经常会使用到根据...这里举一些常用的transformationaction使用示例: transformation >> map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。

1.6K30

关于AD域通过LDAP认证登录密码修改后还可使用旧密码正常登录问题解决方法

最近一直在做一个LDAP的管理认证登录平台,但是发现在Active Directory中修改用户账号密码后,LDAP认证还可以正常通过认证,并登录系统,这是什么原因了?         ...查看相关资料后发现,系Active Directory原因造成;那么应该如何解决这个问题了,可以通过修改旧密码的生命周期时间可以解决此问题; 具体原因:         域用户成功更改密码使用 NTLM...密码的扩展寿命期仅适用于网络访问使用 NTLM。交互式登录行为保持不变。此行为不适用于客户承载独立服务器或成员服务器上。只有域用户会受到这种现象。         ...OldPasswordAllowedPeriod右键单击,然后单击“修改”,在数值数据框中,键入以分钟为单位的所需值,然后单击“确定”修改完成; 注意事项:         修改对应的生命周期时间后,...这时候意味着你无法访问任何信息,常规情况下我们是不建议这样子修改的;

3.9K20

Vue中key的作用

如果不使用key,Vue会使用一种最大限度减少动态元素并且尽可能的尝试就地修改、复用相同类型元素的算法,而使用key,它会基于key的变化重新排列元素顺序,并且会移除key不存在的元素。...描述 首先是官方文档的描述,当Vue正在更新使用v-for渲染的元素列表,它默认使用就地更新的策略,如果数据项的顺序被改变,Vue将不会移动DOM元素来匹配数据项的顺序,而是就地更新每个元素,并且确保它们每个索引位置正确渲染...为了给Vue一个提示,以便它能跟踪每个节点的身份,从而重用重新排序现有元素,你需要为每项提供一个唯一 key attribute,建议尽可能在使用v-for提供key attribute,除非遍历输出的...示例 首先定义一个Vue实例,渲染四个列表,分别为简单列表与复杂列表,以及其分别携带key与不携带key对比其更新渲染的速度,本次测试使用的是Chrome 81.0,每次Console执行代码首先会进行刷新重新加载界面...-- 源于 https://www.zhihu.com/question/61078310 @霸都丶傲天 有修改--> 复杂列表 使用key不仅能够避免上述的原地复用的副作用,且一些操作上可能能够提高渲染的效率

1K10

Rxjs 响应式编程-第三章: 构建并发程序

我们一直使用本书中的管道; 使用RxJS进行编程,它们无处不在。...使用Observables,我们只会查看一次列表,只有绝对需要才会应用转换。...你可以放心,操作序列,RxJS只会做必要的工作。 这种操作方式称为惰性评估,HaskellMiranda等函数式语言中非常常见。...,我们检查星醒y坐标是否已经屏幕之外,如果是的话,我们将其重置为0.通过改变每个星星中的坐标,我们可以始终使用相同的星星阵列。...此间隔将继续向敌方子弹阵列添加子弹,然后它将过滤掉屏幕外的子弹。我们也可以使用isVisible来过滤屏幕外的敌人,就像我们return语句中所做的那样。

3.5K30

pandas中的.update()方法

需要注意的是,update()方法会就地修改当前对象,而不会返回一个新的对象。这与许多Pandas方法的行为不同,因为它们通常会返回一个新的对象。...因此使用update()方法之前,请确保对数据进行了适当的备份或者确保没有破坏原始数据的需求。...如果只想替换缺失的值,请可以设置参数' overwrite = False ' df.update(df1,overwrite=False) df filter_func参数 也可以通过使用' filter_func...所以处理缺失或者过期数据更新,pandas中的update方法是一个很有用的工具。...但是需要注意的是,使用update()方法之前,需要对数据进行了适当的备份或者确保没有破坏原始数据的需求,因为他会直接修改我们的DF。

25240

✨从响应式讲起,Observable:穿个马甲你就不认识啦?(附实战)

—— Observable Iterator 很像、很像 它们有一样的共性,即:它们都是渐进式取值,以及适用阵列的运算。...rx.js.org-操作符分类 弹珠图 我们传达事物,文字其实是最糟的手段,虽然文字是我们平时沟通的基础,但常常千言万语也比不过一张清楚的图。...当第一次 mouseDown ,监听 mouseMove,直到 mouseUp; 这个过程中,修改 dragDOM 的left、top 值; 只要能看懂 Observable operators,代码可读性非常高...响应式的另一种展示:RxJS Observable 又换了一个新的马甲,监听动作、沿着时间线去推送值、渐进式取值、值可以作阵列变化(map、filter 等等),这是本篇核心。...感受感受事件流,只是善用这些操作符还需要时间来学习、使用、沉淀。。。

1.1K30

还在回放Hoverfly录制的死数据吗?

原先的文章 真香系列之2-自动录制回放的Hoverfly-java-Junit5 中,笔者提到了关于录制文件中数据修改的问题。...,通过录制并完成写文件之后重新进行调整的方式实现了修改。... */ @Override void accept(Simulation simulation); } 与之前的案例类似,选取Hoverfly官网提供的测试案例, 模拟文件中有如下的请求需要修改为通配...matcher为exact,但是经过CustomSimulationPreprocessor类中的修改之后,从测试用例中获取到的hoverfly实例中所包含的该数据已经被修改成了glob。...也就是动态修改成功了。 当然,相比于录制就地修改的一劳永逸,用这种方式来修改请求其实也比较繁琐,需要在各个引用此模拟文件的类中使用CustomSimulationPreprocessor。

48830

VBA:获取指定数值指定一维数组中的位置

文章背景:采用VBA抓取数据,有时需要判断指定数值是否一维数组中已存在;如果存在,则希望能够获取该数值在数组内的位置。...实践过程中发现,VBA的filter函数无法完全匹配指定数值;而借助Excel的match函数,可以实现完全匹配。接下来分别对Filter函数Match函数进行介绍。...Filter 函数 根据指定的筛选准则,传回包含字串阵列子集的以零为基础的阵列。...Filter ( sourcearray , match , [ include , [ compare ]]) sourcearray 必要项目。要搜寻的字串的一维阵列。...若include为True,Filter则会传回包含match作为子字串的阵列子集。若include为False,Filter则会传回不包含match作为子字串的阵列子集。

7K30

概率数据结构简介

处理大型的数据集,我们常常进行一些简单的检查,如稀有项(Unique items)的数量、最常见的项,以及数据集中是否存在某些指定的项。...要添加一个元素,则先将其流入 k 个哈希函数,以获取 k 个阵列位置,并将这些位置对应的数位设置为 1。查询某元素,将其流入 k 个哈希函数来获得 k 个阵列位置。...当我们集合中查找 w ,由于其中一个比特未被设置为 1,Bloom filter 会告诉我们它不在集合中。...布隆过滤器需要以下几种输入: m:位阵列的大小 n:预计要插入的元素数量(插入次数) p:误报率 使用以下公式可以确定哈希函数的最佳数量 k: 给定误报率 p 预计的插入次数 n,位阵列的长度可以通过下式计算...它与 Bloom filter 某种程度上是相似的。

3.4K71
领券