本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它是如何为你所用，以及如何使用Twitter API和Python快速开始。
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。 本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它
介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块，以及在GPU环境下运行tensorflow案例。代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》，CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12》。
有的页面的很多部分都是用JS生成的，而对于用scrapy爬虫来说就是一个很大的问题，因为scrapy没有JS engine，所以爬取的都是静态页面，对于JS生成的动态页面都无法获得
在之前的章节中，爬取的都是静态页面中的信息，随着越来越多的网站开始用JS在客户端浏览器动态渲染网站，导致很多需要的数据并不能在原始的HTML中获取，再加上Scrapy本身并不提供JS渲染解析的功能，那么如何通过Scrapy爬取动态网站的数据呢？这一章节我们将学习这些知识。 通常对这类网站数据的爬取采用如下两种方法： 通过分析网站，找到对应数据的接口，模拟接口去获取需要的数据（一般也推荐这种方式，毕竟这种方式的效率最高），但是很多网站的接口隐藏的很深，或者接口的加密非常复杂，导致无法获取到它们的数据接口，此
一般网站部署的流程 这边是完整流程而不是简化的流程 需求分析—原型设计—开发代码—内网部署-提交测试—确认上线—备份数据—外网更新-最终测试，如果发现外网部署的代码有异常，需要及时回滚 一般是运维来做 功能测试 上线的时间 jenkins 运维 功能测试
针对某个需要做CI/CD的项目，需要将代码库的该设置打开，并为其配置 gitlab-runner。
借着公司代码库迁移到私有Gitlab的契机，我接下持续集成的工作，实现了对Python服务端代码的单元测试、静态代码分析和接口测试的持续集成。总体架构如下：
在实际学习中，经常需要模拟不同的漏洞环境，而使用公网的实例的话，多多少少又存在一些风险，因此能搭建一个本地的模拟环境去测试漏洞是一个不错的方案。Docker是近两年来十分流行的开源容器引擎，因此也出现
使用jenkins管理我的python代码，因为使用的是python3.5的版本，先在ubuntu上使用virtualenv生成一个python3.5的虚拟运行环境
这里我使用的是docker容器管理UI进行操作的，强烈推荐portainer，确实好用；登陆后台管理界面后，直接点击App Templates，找到mongo，点击进去就是配置了。这里有一点说明，最好点击show advanced options配置一个固定端口；
Docker hub 是 Docker 官方维护的一个公共仓库，大部分需求都可以通过在 Docker hub 中直接下载镜像来完成。接下来，来看一下怎么与 Docker hub 进行交互，包括登陆登出以及将本地镜像推送到 Docker hub 等...
aiowebsocket github：https://github.com/asyncins/aiowebsocket
本文介绍了如何在深度学习中利用Docker和NVIDIA GPU进行高效的GPU加速计算，同时探讨了如何安装和配置Docker和NVIDIA GPU驱动，以及如何使用Docker和TensorFlow进行GPU加速的深度学习模型训练。
本文将展示使用云函数+ 蓝盾，开发部署一个"给用户发送提醒短信"的微服务。以这个非常简单的应用，探索一下ServerLess结合DevOps所能产生的合力，畅想一下未来轻应用的开发部署模式。
直接上地址： https://github.com/vulhub/vulhub 前言 Vulhub是一个面向大众的开源漏洞靶场，无需docker知识，简单执行两条命令即可编译、运行一个完整的漏洞靶场镜像。 在ubuntu16.04下安装docker/docker-compose: 安装 1、需要python3和pip，这两个自行去安装 2、安装docker，这个不在赘述 3、安装compose #pip install docker-compose 4、拉取项目 #git clone https://
在 使用 Nginx 和 Gunicorn 部署 Django 博客 中，我们通过手工方式将代码部署到了服务器。整个过程涉及到十几条命令，输了 N 个字符。一旦我们本地的代码有更新，整个过程又得重复来一遍，这将变得非常繁琐。 使用 Fabric 可以在服务器中自动执行命令。因为整个代码部署过程都是相同的，只要我们用 Fabric 写好部署脚本，以后就可以通过运行脚本自动完成部署了。 安装 Fabric Fabric 目前仅支持 Python2，如果你的系统中只有 Python3 版本，请先安装一个 Pyth
github地址：https://github.com/small99/AutoLine
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