在使用App Engine时，开发者们通常会面临需要发送爬虫ip请求的情况，而Python中的requests库是一个常用的工具，用于处理爬虫ip请求。然而，在某些情况下，开发者可能会遇到一个名为AttributeError的问题，特别是当他们尝试在App Engine上使用requests库时。在本文中，我们将探讨这个问题的背景以及可能的解决方法。
在开始正式编写代码之前，我们需要先安装openpyxl库。打开命令行终端，运行以下命令：
你可能已经听过很多遍这个不算秘密的秘密了--Kubernetes Secrets 不是加密的！Secret 的值是存储在 etcd 中的 base64 encoded（编码）[1] 字符串。这意味着，任何可以访问你的集群的人，都可以轻松解码你的敏感数据。任何人？是的，几乎任何人都可以，尤其是在集群的 RBAC 设置不正确的情况下。任何人都可以访问 API 或访问 etcd。也可能是任何被授权在 Namespace 中创建 pod 或 Deploy，然后使用该权限检索该 Namespace 中所有 Secrets 的人。 如何确保集群上的 Secrets 和其他敏感信息（如 token）不被泄露？在本篇博文中，我们将讨论在 K8s 上构建、部署和运行应用程序时加密应用程序 Secrets 的几种方法。
openpyxl是Python中一个强大的第三方库，用于操作Excel文件，它可以读取、写入和修改Excel文件，并且支持Excel文件中的样式、图表等元素。openpyxl使得在Python中处理Excel文件变得非常简单和高效。本文将从入门到精通地介绍openpyxl的使用方法，带你掌握在Python中处理Excel文件的技巧。
Cloud Native Computing Foundation，云原生计算基金会（以下简称CNCF）是一个开源软件基金会，它致力于云原生（Cloud Native）技术的普及和可持续发展。云原生技术是通过一系列的软件、规范和标准帮助企业和组织，在现代的动态环境（如公共云、私有云和混合云）中构建和运行敏捷的、可扩展的应用程序。容器、微服务、微服务治理、声明式API等都是代表性的云原生技术。这些技术使松散耦合的系统具有更好的弹性、可管理性，同时更容易被监控和观察。这些技术通过与强大的自动化工具相结合，允许工程师频繁地、可预见地对系统进行任意的更改，并尽可能减少由此带来的工作量（在这些云原生技术和框架被采用之前，相信大家都有过针对系统任何一个小改动，都需要整个开发、测试、运维团队投入大量工作的痛苦经历），而这就是云原生技术最希望为技术团队以及业务带来的价值。
https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset
为了连接到 TPU，我们必须配置一台虚拟机（单独结算）。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
建一个高效、稳定的爬虫系统是许多企业和开发者的需求。在云平台上部署和维护爬虫系统可以带来诸多好处，而利用Docker和Kubernetes进行运维优化则能进一步提升效率和可靠性。本文将为您介绍如何在云平台上部署和维护爬虫系统，并利用Docker和Kubernetes进行运维优化的具体方案和实际操作建议。
Google Colaboratory（Colab）是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本，直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的 GPU 资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
文章首发于若绾 Chevereto V4的进阶使用：挂载外部对象存储拓展存储空间，转载请注明出处
Google 在设计 Ruby Serverless Runtime 时面临的一些设计问题，做出的决策以及为什么做出这些决策。
在本教程中，我们可以在客户端从我们的 HTML 表数据创建一个 excel 文件。即使用javascript将HTML 表导出到Excel (.xlsx)。
自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要，只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
随着业务规模的不断扩大，工资核算变得更加复杂而重要。然而，仍有许多组织依赖传统的Excel方法进行工资核算，这可能导致效率低下、风险增加以及员工薪资的准确性受到影响。在这个数字化时代，我们面临一个关键问题：如何在面对庞大的数据量和高要求的准确性时，找到一种更智能、更高效的工资核算解决方案？
Google Compute Engine 的虚拟机提供了一种快速、可靠的方式来运行 Apache Hadoop。如今，Google 正在努力通过Google Cloud Storage Hadoop
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境(IDE)，为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用CloudStudio 时无需安 装，随时随地打开浏览器就能在线编程。
经常听说有人撸到无限容量的谷歌网络硬盘，或者是 5T 容量的，都是利用学生认证实现的，现在淘宝上也有一大堆，但是感觉这种都不一定稳，随时可能翻车，我自己是用的 google drive 个人版的免费 15G 空间，其实也够用了，可以挂载到服务器上，当一个普通的本地磁盘样操作，多 15G 随便放点什么都好，还稳定，不怕翻车，挂载主要通过 RCLONE 这个软件实现，需要服务器或者至少 KVM 架构的 VPS，因为需要用到 FUSE，而一般 OPENVZ 架构是不开启这个功能的，教程如下：
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
1、部署好MinIO后，可以在浏览器输入http://127.0.0.1:9001进入到Login画面
Google Colab免费为TPUs提供实验支持！在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
我们的文章包括了MySQL on Kubernetes在不同平台不同场景下的情况。相关文章的列表如下：
Serverless架构是一种现代化的云计算范式，它允许开发者构建应用程序而无需管理服务器基础架构。本文将深入探讨Serverless架构的关键概念，为您提供一份全面的指南，并提供带有实际代码示例的技巧，以帮助您构建出色的无服务器应用。
Cloud Studio是腾讯云为开发者提供的一个基于浏览器的集成开发环境(IDE)，可以在Web浏览器中进行代码编写、调试、构建和部署应用程序。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能在线编程
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
Firebase 是Google推出的一个云服务平台，同时也是一个应用开发平台，可帮助你构建和拓展用户喜爱的应用和游戏。Firebase 由 Google 提供支持，深受全球数百万企业的信任。开发人员可以利用它更快更轻松地创建高质量的应用程序。该平台拥有众多的工具和服务，其中包括实时数据库、云函数、身份验证和更多。近年来，Firebase推出了一系列的更新和新特性，其中包括并发属性。在本文中，前面我会向大家介绍这款产品的特性，以及如何使用它开发一个非常简单的应用，最后我们将探讨Firebase中 Cloud Functions for Firebase 的全新并发选项及其如何影响应用程序的开发。 在2023 Google开发者大会上Firebase带来了最新的特性动态分享，主题为 Firebase 应用打造更快捷、更经济的无服务器 API。本片文章就带领大家一同来体验最新的特性。为了兼顾还没使用过Firebase的小白，本文会前面会讲解一下Firebase的使用。
最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序，它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
Knative 是一个基于 Kubernetes 的，用于构建、部署和管理现代 serverless 应用的平台。Getting Started with Knative 是一本由 Pivotal 公司赞助 O’Reilly 出品的电子书，公众号后台回复”knative“获取下载地址。本书中文版由 ServiceMesher 社区自发翻译，从今天起 ServiceMesher 社区将陆续为大家推出本书的中文译文。
vault 是一款 HCP 推出的密钥管理引擎，用来集中存储集群运行过程中所需要的秘密信息，例如数据库的访问凭证、密码、密钥等。它保证了存储与通信过程的保密性，这对于我们无处不在的敏感信息的数据安全显然是十分必要的。
[TOC] Kubernetes 学习路径 0x00 简要介绍 简要介绍 发展历史 公有云类型说明 基础设施及服务 (IaaS) 平台及服务(PaaS) 软件即服务(SaaS) 部署时代变迁 传统部署时代 (早期传统IT企业、单机部署、资源利用率较低) 虚拟化部署时代 (近现代IT企业使用较多) 容器化部署时代 (现代企业从传统企业向数据信息化建设转型) 资源管理器对比 Apache MES
[TOC] Kubernetes 学习路径 0x00 简要介绍 简要介绍 发展历史 公有云类型说明 基础设施及服务 (IaaS) 平台及服务(PaaS) 软件即服务(SaaS) 部署时代变迁 传统部署时代 (早期传统IT企业、单机部署、资源利用率较低) 虚拟化部署时代 (近现代IT企业使用较多) 容器化部署时代 (现代企业从传统企业向数据信息化建设转型) 资源管理器对比 Apache MESO
2、个税扣除核算方法：**个税扣除 = 基础工资 - 五险一金扣除 - 考勤扣除金额，然后进行以下方式核算：**
最近，我一直在Kubernetes上进行各种测试和部署。因此，我不得不一次又一次创建和销毁Kubernetes集群，有的时候甚至在一个小时内执行好几次。但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群，所以简单地删除所有的pod、service、deployment等，来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
在.NET开发中，处理Excel文件是一项常见的任务，而有一些优秀的Excel处理包可以帮助开发人员轻松地进行Excel文件的读写、操作和生成。本文介绍了NPOI、EPPlus和Spire.XLS这三个常用的.NET Excel处理包，分别详细介绍了它们的特点、示例代码以及使用方法。通过对这些程序集的比较和示例代码的演示，读者可以更好地理解如何在C#开发中利用这些工具进行Excel文件的读取、写入和操作。这些程序集提供了丰富的功能和灵活的API，能够满足不同场景下对Excel文件处理的需求，有助于提高开发效率和减少工作量。
python处理Excel实现自动化办公教学（数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等）【三】
之后使用了B站图床 到最后还是想到了老办法 Microsoft E5套餐里面免费大碗的Onedrive（当然也可以用Sharepoint）
Thanos[1] 和 VictoriaMetrics[2] 都是用来作为 Prometheus 长期存储的成熟方案，其中 VictoriaMetrics 也开源了其集群版本[3]，功能更加强大。这两种解决方案都提供了以下功能：
前文中说到，数据分析就是像是做饭一样，在数据获取的内容好比收集食材，通常情况下，食材装备好后是需要有容器存放，有一些是需要立马做饭使用的，就放在盆中，还有一些今天用不上，下次需要的先放到冰箱中。同样，数据也是如此，尤其是爬虫获取的数据，通常是需要保存到本地中，方便下次直接使用。
大家都知道，在实际工作中开发，进场需要将一个文件写入到手机的存储中。既然说到手机的存储空间，那就先说说手机的存储空间分类：
数字化时代下，企业的发展与数据库的建设息息相关。如果搭建云下数据库，不仅要通过大量的运维投入保证数据库稳定运行，随着企业规模与数据量的发展，还要应对数据库扩容、弹性、运维、备份等各种各样的问题，云下数据库对企业提出的要求日益增长。此时有两种应对之法，一是凭借扩充技术团队解决问题，但这无疑将会带来不菲的运维与人员成本，二则是把一切交给云服务。
谷歌地球引擎是一个计算平台，允许用户在谷歌的基础设施上运行地理空间分析。与平台交互的方式有以下几种：
从数据库到数据仓库，最后到数据湖[1]，随着数据量和数据源的增加，数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2]，将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看，数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0，该趋势可能会增长，该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能，使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析，将会推动该领域创新。
python处理数据文件的途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv、txt、json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
在当今数字化浪潮中，云计算如一颗闪烁的科技明珠，为企业和个人带来了前所未有的灵活性、效率和创新力。本文将带领读者深入探索云计算的核心概念、关键服务模型以及未来发展趋势。云计算不仅是数字化时代的基石，更是推动创新和变革的引擎。站在云端风云之巅，我们将解析云计算的奥秘，揭晓数字化未来的蓬勃蔓延。通过这场科技奇迹的探索，我们将共同领略云计算为全球带来的变革，见证科技与未来的奇妙融合。
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