在devise中关闭会话

tf API 研读6：Running Graphs

该文介绍了TensorFlow API中Session的用途和用法，包括运行Graph、操作Session、变量、清理Session、TensorBoard可视化、分布式训练、变量持久化、模型保存与加载、自定义Operations和Session的上下文管理器。

如何在退出Hue后关闭Spark会话

Hive配置了Spark作为默认执行引擎，在通过Hue执行Hive查询后，退出Hue后Spark的Session并为随着Hue的退出而关闭，操作如下：

Linux 工具-tmux 使用笔记

Tmux 是一个终端复用器（terminal multiplexer），非常有用，属于常用的开发工具，适合在远程服务器上开发时使用。

Tmux入门指南

前言 很多时候我们需要通过SSH连接服务器进行一些操作，费了好长时间调好了程序，一顿饭的功夫SSH超时了(broken pipe)，重新连上去正在运行的程序也都没了，一切又得从头再来。这个时候你就非常需要用到tmux了，用tmux在服务器上创建一个会话（Session），在该会话中进行操作，你可以随时随地断开和重新连接会话（Session），即便是SSH中断了你在远程服务器上的工作状态也可以持久化地保存。 简介 tmux 是一个优秀的终端复用器类自由软件，功能类似 GNU Screen，但使用 BSD

ODL（opendaylight）BGP会话状态机

ODL源码中的BGP状态机有问题，一些场景下会导致会话状态挂死，这里按照ODL划分的4个状态，给出一个状态机驱动表：

2.1 TensorFlow模型的理解

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。python版本为python3，实例都是经过实际验证。 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/82984443

5. Mybatis 单表查询 - resultMap标签 - 多条件查询 - 模糊查询

在前面篇章中，我们编写查询的都是 select * from user 这样的查询，而查询的结果集字段名 都是对应 我们编写的实体类 User 相关属性名。所以我们设置返回的结果都是用 resultType 属性，如下：

如何在 MongoDB 中实现事务

在 MongoDB 中，事务可以用于在一个或多个集合上执行多个操作。事务可以帮助确保数据的一致性和可靠性。

Python 上下文管理器

本文介绍了TensorFlow的上下文管理器，通过它可以简便地管理TensorFlow程序运行时的资源，避免手动回收资源出现的错误，提高了代码的健壮性和可维护性。同时，文章还介绍了如何使用try-finally语句和with语句来实现手动回收资源，以完成一些需要确保资源被正确释放的场景。

Hibernate进阶篇（三）——transaction简介

转载请注明：http://blog.csdn.net/uniquewonderq

深度学习（三）--session对话和operation操作

我们第二种模式是通过python的上下文管理器来创建管理这个会话session，此时是不需要手写来关闭这个session，因为它会随着上下文管理器的关闭而自动结束并且自动释放资源。

10 分钟学会 tmux

Tmux 是一个终端复用器(terminal multiplexer)，用户可以通过 tmux 在一个终端内管理多个分离的 session、window 及 pane，对于同时使用多个命令行，或多个任务时非常方便。

MongoDB 分布式事务

在分布式系统中，不同节点之间的数据一致性是非常重要的，特别是在执行跨节点的操作时。MongoDB 3.6 版本引入了分布式事务（Distributed Transactions）功能，它可以在分片集群中保持多个分片之间的数据一致性。

4. 使用Mybatis完成增删改查操作

在前面的篇章中，我们通过入门案例 以及 Mybatis 核心配置文件的标签说明，已经大概了解了一下 Mybatis 的基础使用。

Tmux是在一个终端窗口中运行多个终端会话，类似GNU Screen

1）进入tmux面板后，一定要先按ctrl+b，然后松开，再按其他的组合键才生效。

Tensorflow入门

tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构，那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。

tf.Session

一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。

面试题:说下原生 JDBC 操作数据库流程？

第二步： DriverManager.getConnection()获取数据连接对象

TensorFlow函数：tf.Session()和tf.Session().as_default()的区别

对于run()方法也是一样，如果想让默认会话在退出上下文管理器时关闭会话，可以调用sess.close()方法。

screen实现多任务不断线操作

文章时间：2020年2月23日 01:55:12 解决问题：linux上有些服务，需要一直跑着，ctrl+c也不能结束他 适用系统：Cent os，另外写了一下Ubuntu的安装步骤 第一步 安装 yum install screen #CentOS apt-get install screen #Debian或者Ubuntu 第二步 创建会话 screen -S xx 解析：xx为创建会话的名称 第三步 隐藏并保留会话 按Ctrl+A，再按"d"键 第四步 恢复会话窗口 screen -r

【玩转云服务器】Linux会话服务Screen教程

Windows远程桌面连接到服务器后，在服务器上安装软件或进行长时间操作时，只需点击远程桌面连接的X，将其关闭，会话仍然保持，程序或操作仍然在服务器上运行。之后我们只需重新连接服务器即可查看运行情况。

使用screen来实现多任务不断线操作命令

说明：我们用VPS执行一个系统安装，就输入命令然后在那一直等。如果出现掉线或者断网死机的情况，我们还得重新安装。如果能使用上screen命令可以实现无人值守的效果。我们可以同时操作多个任务，也可以关机操作。所以说很方便。

使用screen来实现多任务不断线操作命令

说明：我们用VPS执行一个系统安装，就输入命令然后在那一直等。如果出现掉线或者断网死机的情况，我们还得重新安装。如果能使用上screen命令可以实现无人值守的效果。我们可以同时操作多个任务，也可以关机操作。所以说很方便。

Linux centos screen命令基础用法

screen是一个在Linux系统中非常有用的工具，特别是当你需要在远程服务器上运行长时间运行的任务时

TensorFlow修炼之道（3）——计算图和会话（Graph&Session）

在计算图中，节点表示计算单位，边表示计算用到和产生的数据。 例如，在TensorFlow图中，tf.matmul操作将对应于具有两个输入边（要乘以的矩阵）和一个输出边（乘法的结果）的单个节点。

6. Mybatis映射文件深入 - 新增数据后返回主键ID - 动态SQL - SQL片段

在前面的篇章中，我们已经认识了如何使用 resultMap标签 映射查询的结果集字段、多条件查询、模糊查询。

从源码的角度解析Mybatis的会话机制

坐在我旁边的钟同学听说我精通Mybatis源码（我就想不通，是谁透漏了风声），就顺带问了我一个问题：在同一个方法中，Mybatis多次请求数据库，是否要创建多个SqlSession会话？

为Anaconda安装tf、pytorch、keras

# Anaconda3介绍 简单来说，Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。 先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点： 1. Anaconda附带了一大批常用数据科学包，它附带了conda、Python和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以用Anaconda立即开始处理数据。 2. 管理包。Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3. 管理环境。为什么需要管理环境呢？比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。还有很多项目使用的包版本不同，比如不同的pandas版本，不可能同时安装两个pandas版本。你要做的应该是在项目对应的环境中创建对应的pandas版本。这时候conda就可以帮你做到。 # Anaconda3的安装 1. [官网地址](https://www.anaconda.com/download/) 2. [清华镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/) 关于安装过程中的细节,如全局变量设置...可自行百度,下面我们转入正题 # Anaconda3安装tensorflow 1. 打开anaconda安装时自带的Anaconda prompt 2. 打开后,输入清华镜像的tensorflow的下载地址(如果你已经在墙外翱翔了,可以省略这一步): ```html conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 3. 接着我们开始创建一个python3.6的环境,因为如果你安装的是最新的anaconda,它默认环境为py3.7,并且在不久之前,tensorflow已经开始支持py3.6,所以我们创建一个py3.6环境: ```html conda create -n tensorflow python=3.6 ``` 4. 启动anaconda中的py3.6环境: ```html activate tensorflow ``` 如果不能进入,则重新执行第3步骤 5. 进入py3.6的环境中后,我们就可以进行安装了(此处我们安装的是CPU版本的tensorflow): ```html pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow ``` 6. 当我们不使用tensorflow时,我们就可以使用: ```html deactivate ``` 退出该环境 7. 开始测试一下是否安装成功: 重新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow，并进入python环境 ```python #TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务；并使用会话(Session)来执行图，通过Session.close()来关闭会话（这是一种显式关闭会话的方式）。会话方式有显式和隐式会话之分。 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #初始化一个TensorFlow的常量 sess = tf.Session() #启动一个会话 print(sess.run(hello)) ``` 如果可以准确的输出结果,那么恭喜你,安装tensorflow成功!

TensorFlow--Chapter03编程基础知识总结,TensorBoard可视化初步

必须在模型的其他操作运行之前先明确地完成变量初始化，最简单的方法是添加一个给所有变量初始化的操作，并在模型使用前首先运行该操作

钟同学，this is for you！

坐在我旁边的钟同学听说我精通Mybatis源码（我就想不通，是谁透漏了风声），就顺带问了我一个问题：在同一个方法中，Mybatis多次请求数据库，是否要创建多个SqlSession会话？

强！1.8k star，推荐一款将Requests和Selenium无缝衔接的爆款工具！

Requestium是一个基于Requests库的Python库，概况来说，它是将 Requests、Selenium 和 Parsel 的功能合并为一个用于自动化Web操作的集成工具，特别是针对网络数据采集、Web自动化测试等任务提供了极大的便利。它可以让你在一个统一的接口中使用 Requests 的简便性和 Selenium 的强大功能。

【说站】python浏览器操作有哪些

以上就是python浏览器操作的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程

基于 Tmux 的多会话终端管理示例

我们已经了解到如何通过 GNU Screen 进行多会话管理。今天，我们将要领略另一个著名的管理会话的命令行实用工具 Tmux。类似 GNU Screen，Tmux 是一个帮助我们在单一终端窗口中创建多个会话，同一时间内同时运行多个应用程序或进程的终端复用工具。Tmux 自由、开源并且跨平台，支持 Linux、OpenBSD、FreeBSD、NetBSD 以及 Mac OS X。本文将讨论 Tmux 在 Linux 系统下的高频用法。

Hibernate基础知识

Hibernate入门篇（三）——编写第一个Hibernate例子

转载请注明：http://blog.csdn.net/uniquewonderq

RTSP协议解析_RTP协议

RTSP被用于建立的控制媒体流的传输，它为多媒体服务扮演“网络远程控制”的角色。尽管有时可以把RTSP控制信息和媒体数据流交织在一起传送，但一般情况RTSP本身并不用于转送媒体流数据。媒体数据的传送可通过RTP/RTCP等协议来完成。

工具| 终端复用命令行神器--tmux

经常使用命令行的运维肯定会遇到如何防止网络中断导致正在进行从操作失败的情况，比如执行一个耗时好几个小时的操作或者方便管理窗口的需求，比如在同一个窗口边执行命令边查看程序的log 。通常我们使用screen 或者nohup的方式解决长时间执行的命令。本文介绍另一款窗口复用神器--tmux。用过tmux，大家都不想继续使用screen 了。。

tmux-初探

Tmux是一个优秀的终端复用软件，类似GNU Screen，但来自于OpenBSD，采用BSD授权。使用它最直观的好处就是，通过一个终端登录远程主机并运行tmux后，在其中可以开启多个控制台而无需再“浪费”多余的终端来连接这台远程主机。是BSD实现的Screen替代品，相对于Screen，它更加先进：支持屏幕切分，而且具备丰富的命令行参数，使其可以灵活、动态的进行各种布局和操作。

使用ReactHook和context实现登录状态的共享

使用react hook 和应用上下文context进行一个自定义的hook的开发。

面试前看了这篇spring事务的文章，让我多要了2k的工资

继上一篇《spring事务的这10种坑，你稍不注意可能就会踩中！！！》之后，我打算对spring的事务做详细分析，带大家一起探讨一下spring事务的设计原理和底层实现，希望这篇文章能够让你有所收获。

Termius for Mac(SSH客户端)7.34.1中文正式版

Termius for Mac最新版是针对mac平台设计的SSH客户端，Termius for Mac不仅仅是一个SSH客户端，还是一个完整的命令行解决方案，Termius for Mac中文正式版正在重新定义系统管理员和网络工程师的远程访问。安全地访问Linux或IoT设备，并通过笔记本电脑或手机快速解决问题。

如何通过Wireshark抓包分析视频结构化图像智能分析系统EasyNVR的RTSP流交互协议？

在很多情况下，如果EasyNVR或者EasyGBS出现了问题，我们排查的方法通常有两个，一个是通过检查日志找出报错，另一个是通过wireshark抓包工具来判断问题字段。当然了，我们还可以通过Wireshark抓包来分析视频结构化图像智能分析系统EasyNVR的RTSP流交互协议，本文就和大家分享一下我们的分析过程。

如何通过Wireshark抓包分析视频结构化图像智能分析系统EasyNVR的RTSP流交互协议？

在很多情况下，如果EasyNVR或者EasyGBS出现了问题，我们排查的方法通常有两个，一个是通过检查日志找出报错，另一个是通过wireshark抓包工具来判断问题字段。当然了，我们还可以通过Wireshark抓包来分析视频结构化图像智能分析系统EasyNVR的RTSP流交互协议，本文就和大家分享一下我们的分析过程。

Flink Forward 2019--实战相关(9)--Yelp公司分享CEP应用

Creating millions of user sessions using Complex Event Processing -- Prem Santosh & Udaya Shankar(Yelp)

[大家的项目] rust ssh-rs 0.2.0 发布

github地址： https://github.com/1148118271/ssh-rs 连接方式： 1. 密码连接: use ssh_rs::{Session, ssh}; fn main() { let mut session: Session = ssh::create_session(); session.set_user_and_password("用户", "密码"); session.connect("ip:port").unwrap(); } 2. 公钥连接:

应用系统缓存体系深入研究（Java版）

在使用MyBatis、MybatisPlus等DAO层数据库访问框架式，常常会与一级缓存、二级缓存打交道，为了增强对缓存体系的整体把控力，提高软件应用响应速度，这里对三级缓存一次梳理。

[NetWork] L2TP VPN

隧道可以传输PPP的帧 因此他工作在数据链路层 支持IP地址动态分配以及验证 拥有点对网络特性（点到多点） 不过现在基本上不用L2TP，取而代之的是SSL VPN

第一个使用Tensorflow的程序

构建图的第一步, 是创建源 op (source op). 源 op 不需要任何输入, 例如 常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.