我是木荣，今天我们来聊一聊如何在Linux中打开、提取和创建RAR文件？ RAR 是一种流行的文件压缩格式，以其高效的压缩算法和将大文件压缩为较小档案的能力而闻名。...虽然 Linux 本身支持 ZIP 和 TAR 等常见档案格式，但处理 RAR 文件需要额外的工具。在这篇博文中，我们将探讨如何在 Linux 中打开、提取和创建 RAR 文件。...等待压缩 - rar 命令将在当前目录中创建 RAR 存档。根据文件的大小和系统的性能，此过程可能需要一些时间。 压缩完成后，您将在当前目录中获得一个包含指定文件的 RAR 存档。...等待压缩-rar命令将在当前目录中创建受密码保护的RAR存档。这可能需要一些时间，具体取决于文件大小和系统性能。 压缩完成后，您将获得一个受密码保护的 RAR 档案，需要正确的密码才能访问其内容。...这些实用程序可以打开、提取和创建 RAR 档案，让你高效地管理文件。
在 Ubuntu 操作系统中，创建网络绑定和桥接是一种常见的网络配置方式，它允许多个网络接口协同工作，提供更高的网络性能和可用性。...本文将详细介绍如何在 Ubuntu 中创建网络绑定和桥接，以便您能够轻松地配置和管理网络连接。...步骤三：创建网络绑定打开网络配置文件 /etc/network/interfaces：sudo nano /etc/network/interfaces在文件中添加以下内容来创建网络绑定：auto bond0iface...步骤四：创建网络桥接打开网络配置文件 /etc/network/interfaces：sudo nano /etc/network/interfaces在文件中添加以下内容来创建网络桥接：auto br0iface...重新启动网络服务以使配置生效：sudo systemctl restart networking网络桥接现在已成功创建。结论通过本文的指导，您已学会在 Ubuntu 中创建网络绑定和桥接。
本文章用于指导你如何在 Discourse 中配置使用 GitHub 的用户名进行登录。...访问 https://github.com/settings/developers ，然后在左侧的菜单栏中找到 OAuth Apps，随后选择 New OAuth App，并且根据提示输入相应的内容和字段...Client ID 和Client Secret 的参数。...你需要将这 2 个参数的内容返回到你的 Discourse 站点中，然后分别输入 github_client_id 和 github_client_secret 字段。
画散点图 画散点图用 plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到，用到了 plt.plot(x,y)。...plt.autoscale(tight=True) 可以自动调整图像显示的最佳化比例 。...比如从列表中取出某元素所在的索引的方法：index1 = feature_names.index(k[0])，也即 index = list.index(element) 的形式。...画水平线和垂直线 比如在上面最后一幅图中，找到了一种方法可以把三种鸢尾花分出来，这是我们需要画出模型（一条直线）。这个时候怎么画呢？...下面需要注意的就是 plt.vlines(x,y_min,y_max) 和 plt.hlines(y,x_min,x_max) 的用法。
画散点图 画散点图用plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到，用到了plt.plot(x,y)。...plt.autoscale(tight=True)可以自动调整图像显示的最佳化比例 。...(tight=True) plt.grid() ##plt.show()1234567812345678 画出散点图如下： ?...比如从列表中取出某元素所在的索引的方法：index1 = feature_names.index(k[0])，也即index = list.index(element)的形式。...画水平线和垂直线 比如在上面最后一幅图中，找到了一种方法可以把三种鸢尾花分出来，这是我们需要画出模型。这个时候怎么画呢?
在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。...大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...语法 要创建一个空的数据帧并向其追加行和列，您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。... Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
，若想要符合要求，就必须自定义设置，而这个步骤在对面对多幅图表时就显得繁琐和重复。...在之前的几篇科学图表绘制推文中Python-matplotlib 学术散点图 EE 统计及绘制 Python-matplotlib 横向堆积柱状图绘制 就定制化表格编写了较多定制化代码。...我们直接可使用pip 直接进行安装，但想要安装最新版本可以采用如下方式： pip install git+https://github.com/garrettj403/SciencePlots.git 如使用...可以发现：刻度、颜色和图例等发生明显改变。...当然我们也可以在相关性散点图绘制方法中采用此主题，可视化结果如下： ?
推文的主要内如下： SciencePlots 库介绍 SciencePlots 实例演示 SciencePlots 库介绍 使用Python-matplotlib绘制科研图表，其默认的颜色和格式并不能满足一般的期刊要求...，若想要符合要求，就必须自定义设置，而这个步骤在对面对多幅图表时就显得繁琐和重复。...在之前的几篇科学图表绘制推文中Python-matplotlib 学术散点图 EE 统计及绘制 Python-matplotlib 横向堆积柱状图绘制 就定制化表格编写了较多定制化代码。...我们直接可使用pip 直接进行安装，但想要安装最新版本可以采用如下方式： pip install git+https://github.com/garrettj403/SciencePlots.git 如使用...bar_sci_high-contrast.png',width=5,height=3, dpi=900,bbox_inches='tight') plt.show() 结果如下： 当然我们也可以在相关性散点图绘制方法中采用此主题
，提出几点建议；最后，笔者以多维母机指标为案例，简要介绍频繁项挖掘在腾讯云实际场景中的应用。...一、背景 啤酒与尿布的故事：在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。...如何从浩如烟海却又杂乱无章的数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢？这又给了我们什么样的启示呢？这就是数据挖掘，对数据之间的关联规则进行分析获取我们想要的结果。...但是和FP-growth不同的是：Relim算法在运行时不必创建频繁模式树，而是通过建立一个事务链表组(transaction lists)来找出所有频繁项集。...如何在母机指标正常的平静表面下找到隐藏的汹涌暗流？即时定位问题，发现问题，这就是挖掘频繁项的意义所在。
可选择deco和multiprocessing工具解决此问题。deco是对multiprocessing的封装，使用更加简单方便。...而后对代码进行了改进，仅将创建map的代码放到了循环之外，只创建一次地图。毕竟创建地图的代码的时间占比就超过了50%，其余部分占比较低，改动此项仍能大幅节省画图时间。...Figure对象，添加colorbar的时候，图形对象会进行自适应，删除colorbar之后axes的位置并不会自动适应到原始位置，此时如果添加新的图层和colorbar，会导致新的Figure对象中的...解决方法如下：可通过如下方式创建Figure图像，固定contourf的axes和colorbar的axes，这样每次删除/更新新图层时就不会出现上述问题。...尝试了更新axes的位置，然后更新图形： gp = ax.get_position() ax.set_position(gp) ax.autoscale() ax.relim() fig.canvas.draw
为了应对这种情况，自动化缩放服务成为了维持服务稳定性和成本效率的关键。...Kubernetes HPA 允许用户根据特定的度量，如CPU或内存利用率，自动增加或减少Pod的数量。这意味着，当应用的负载增加时，HPA可以自动启动更多的Pod来处理增加的负载。...使用这个命令来创建HPA： kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 在这个例子中，我们设置了...HPA来监控php-apache deployment，Pod数量的最小值和最大值分别为1和10，目标CPU使用率设定为50％。...结论 在现代应用部署中，HPA是一个不可或缺的工具，能够保障应用在负载波动时的稳定性，并且有助于节省成本。通过这篇文章，应该知道了如何在 Kubernetes 集群中实现HPA的基础知识和操作指南。
喜欢的话，记得帮我们转发一下哦～ 对于一篇优质的论文而言，除了好的idea之外，好的绘图可以给人眼前一亮的感觉，让审稿人和读者一下子就可以记住你的论文和实验结果，为论文接收和被他人引用创造机会。...接下来，用一些例子来展示一下SciencePlots的用法和具体的效果，首先，引入一些初始的数据并进行绘制。...label=p) ax.legend(title='Order') ax.set(xlabel='Voltage (mV)') ax.set(ylabel='Current ($\mu$A)') ax.autoscale...如果我们稍加改造，使用SciencePlots中Science的提交格式，上面的图片就会变为： 无论是坐标轴的刻度线，字体都变得高大上了很多。...figures/fig2.pdf') fig.savefig('figures/fig2.jpg', dpi=300) 图片的效果则变为了： 除了二维的线图（line plot），散点图同样可以绘制
下面我们来看看如何在Maple中处理散点图。准备数据：首先，你需要准备散点图所需要的数据。这些数据可以来自各种数据源，如Excel、CSV等文件。在准备数据时，需要注意数据格式的正确性。...导入数据后，你可以使用“Matrix”命令将数据转换为Maple中的矩阵格式。创建散点图：在导入数据后，你可以使用“Plot”命令创建散点图。...例如，你可以使用“plot([x,y],style=point,color=red)”命令创建一个简单的散点图，其中x和y分别表示数据中的两列，style表示散点图的类型，color表示散点图的颜色。...散点图处理：在创建散点图后，你可以对其进行各种处理。...散点图保存：在处理完成散点图后，你可以使用“Export”命令将其保存为各种格式的文件，如PDF、PNG、SVG等。保存散点图时，你可以选择保存的文件名和保存的位置。
交互式图表不仅能够提供更丰富的数据洞察，还能让用户通过动态操作（如缩放、过滤和悬停）深入探索数据。...它支持多种图表类型，如散点图、折线图、柱状图、饼图等，并且能够与 Jupyter Notebook 和 Dash 等工具集成。...', y='y', color='category', title='互动散点图')# 显示图表fig.show()在这个示例中，我们使用 px.scatter 创建了一个散点图，其中 x 和 y 是数据点的坐标...以下示例展示了如何在图表中添加注释和标记：import plotly.graph_objects as go# 创建示例数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 11, 12, 13,...') return fig# 运行应用if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)在这个示例中，我们创建了一个包含散点图和滑块的
kubectl 本身提供了 scale 和 autoscale 命令用于扩容和自动扩容，下面就重点介绍这两种方式。...deployment flamingskys$ kubectl create -f deploy-web.yaml deployment.apps/web created 3.4 创建 autoscale...service flamingskys$ kubectl create -f service-web.yaml service/web created 查看刚刚创建的资源： autoscale flamingskys...1000 "http://jd.com/" 其中参数-n：请求数；-c：并发数 本地压测命令： ab -n 200000 -c 20 "http://localhost:30029/" 执行过程中可以通过...在压测过程中，通过 top 命令查看实时 cpu 和内存使用情况，以及 pod 扩容进度。至此，两种 kubectl 提供的扩容和自动扩容方法介绍完毕。
目前，kubeless 中的函数支持基于 cpu 和 qps 这两种指标进行自动伸缩。 本文将演示基于 cpu 指标进行自动伸缩。...If metric is qps, value must be in format of Quantity 安装 Metrics Server 要使用 HPA，就需要在集群中安装 Metrics Server...hello 函数，加上 cpu 参数和 memory 参数，以便 HPA 可以根据 cpu 指标进行扩容缩容： $ kubeless function deploy hello --runtime python2.7...hello default test.hello python2.7 1/1 READY 使用 kubeless 为函数 hello 创建...INFO[0000] Autoscaling rule for hello submitted for deployment 使用 kubectl proxy 创建反向代理，以便可以通过 http 访问函数
Plotly是一个开源的、基于浏览器的图形库，支持多种编程语言如Python、R、MATLAB等。它能够生成高质量、交互式的数据可视化，并支持各种类型的图表，如线图、散点图、饼图、柱状图、地理图等。...与其他静态图形库（如Matplotlib）不同，Plotly允许用户在浏览器中与图表进行交互，如缩放、平移、选择数据点等。这对于数据分析和结果展示有着极大的帮助。...通常这是由于在某些IDE中（如PyCharm）使用plotly时，无法自动打开浏览器窗口。...4.2 如何在Jupyter Notebook中使用Plotly？...，已经在数据科学、人工智能和各类科研工作中得到了广泛的应用。
高温环境下，GPU内各个组件如芯片封装材料、焊料连接等将会以更快的速度老化和失效。 故障率增加。85°C及以上的高温会促进GPU内部各种微观装配和结构性问题的暴露，从而加大故障发生概率。...所以总体来说，如果GPU显卡长期工作在85°C以上高温，会明显缩短GPU的平均使用寿命，从1-3年不等，同时也影响其锁定频率和稳定性能输出，建议尽量降低和控制工作温度。...1]) self.line.set_xdata(self.xdata) self.line.set_ydata(self.ydata) self.ax.relim...() self.ax.autoscale_view() self.canvas.draw() def resize(self, event):...>", plot_temp.resize) # 计算窗口初始尺寸 window_width = plot_width * 2 + 40 # 两个图表并排 + 滚动条和边距
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