1、全部重新来，写一个最简单的在linux上docker使用卷的小案例，给完整的代码
在本指南中，我们将深入探讨构建强大的数据管道，用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储，Python 作为主要脚本语言。
在这篇文章中，我们将深入探讨文件传输的艺术。我们将介绍如何将文件从攻击者计算机传输到受害者 Windows 10 主机（下载），以及如何从受害者 Windows 10 主机传输回攻击者计算机（上传）的各种技术。
本文原名“Don’t use Hadoop when your data isn’t that big ”，出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio，纽约大学柯朗研究所博士后，搞过高频交易平台，当过创业公司的CTO，更习惯称自己为统计学者。对了，他现在自己创业，提供数据分析、推荐优化咨询服务，他的邮件是：stucchio@gmail.com 。
Source-to-Image是一个很好的工具，是以快速，灵活，可再生的方式构建容器图像的应用。Source-to-Image通常缩写为S2I，它采用一个基本的“builder”映像，其中包含编译应用程序或安装依赖项（如Python的PIP或Ruby的Bundler）所需的所有库和构建工具，以及一组位于预定义位置的脚本，这些脚本用于构建、测试和运行应用程序。一旦构建器映像被创建，S2I就可以从存储库中获取代码，将其注入构建映像，编译或安装依赖项，并生成一个应用程序映像，使最终应用程序准备就绪。
为什么要创建终端节点，把VPC和S3管理起来呢？如果不将VPC和S3通过终端节点管理起来，那么VPC中EC2实例访问S3存储桶是通过公共网络的；一旦关联起来，那么VPC中EC2实例访问S3存储桶走的就是内部网络。好处有两个：1. 走内部网络就不会产生流量费用；2. 走内部网络速度快，不会因为网络原因导致我们的Python脚本产生异常。
如果表没有定义主键，则默认情况下它是仅追加 表类型(Append Only Table)。 根据桶(Bucket)的定义，我们有两种不同的仅追加模式："Append For Scalable Table"和"Append For Queue"；两种模式支持不同的场景，提供不同的功能。 只能向表中插入一条完整的记录。 不支持删除或更新，并且不能定义主键。 此类表适合 不需要更新的用例（例如日志数据同步）。
对于后台开发工程师而言，不管你是什么语言的工程师。对于统计线上数据，从日志提炼信息等等场景，awk都是必备神器！
随着直播的兴起，一些录播视频也得到了不少人的观看，这也就引起了录播软件的疯狂下载。
JSON格式是网站和API使用的通用标准格式，现在主流的一些数据库（如PostgreSQL）都支持JSON格式。在本文中，我们将介绍如何使用Python处理JSON数据。首先，让我们先来看看JSON的定义。
近年来，在平安城市、雪亮工程、智安小区等政策的扶持下，视频监控逐渐成为市场的新增长点。而云计算、大数据、智能AI等技术，也为视频监控领域的技术提升、智能化改革提供了强大的支持。
我在简书写了很多文章，考虑到文章的安全性，我希望定期备份下载我的文章，那么该怎么做呢？
Prometheus 在云原生监控领域已经成为事实的标准。在业界常见的实践案例中，更多是介绍如何做基础的监控能力对接，很少介绍如何将 Prometheus 大规模的应用于生产环境的案例。而在现实场景中，大型互联网公司 / 金融行业场景的大规模、高可用、高时效性、高精确度等要求，会对现有的联邦或分布式存储 Prometheus 解决方案带来挑战。
在Python中，你可以通过文件操作函数（如open()函数）以及模拟输入输出流的库（如io模块）来模拟文件行为。下面是一些示例，展示了如何使用这些工具在Python中模拟文件行为。
Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
我们在【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL 讲过如何在Power BI中调用Python实现powerquery获取和处理的数据回写到MySQL中。
随着Linux社区对命令行的依赖不断增长，UNIX shell（如bash和zsh）已发展成为极其强大的工具，可以补充UNIX shell的经验。使用bash和其他类似的shell，可以使用许多强大的功能，例如管道，文件名通配符以及从称为脚本的文件中读取命令的功能。
在今天的数字化世界中，文件传输是我们日常工作和生活中不可或缺的一部分。然而，对于Linux系统来说，缺乏内置的断点续传功能，以及受网络波动的干扰，可能导致文件传输变得复杂且容易中断。本文将介绍如何解决这个问题，通过代码示例演示如何实现文件传输的断点续传，并使用各种技术来减少网络波动对传输的影响。
拥有八年经验的码农我来说，通过python写一些自动化脚本是很平常的事情，至于为什么大多数都是通过python语言来完成，想必和python易读性、丰富的库和跨平台特性让更多的人选择它 ，了解python爬虫的特性，才能更好的学习python爬虫。
有时候运行一个python程序，它需要运行很长时间。你或许想提升该程序的运行效率。那该怎么做那？
多编程语言都有一个特殊的函数，当操作系统开始运行程序时会自动执行该函数。这个函数通常被命名为main()，并且依据语言标准具有特定的返回类型和参数。另一方面，Python解释器从文件顶部开始执行脚本，并且没有自动执行的特殊函数。
有很多时候，我们需要把一个Python脚本，打包成一个exe文件，在windows环境使用。具体如何实现呢？请看下面：
为了实践工业互联网场景，北京伟联科技通过理论研究和实证试验相结合的方法，构建起集数据采集、网络交换、无线通讯、工业协议转换、数据库交互、数据上云、网络防护、SCADA系统WEB发布、SCADA系统APP访问以及4G，5G远程维护为一体的演示实验平台，为学校实验室和企业培训提供了研究工业互联网络场景仿真的全新途径。
翻译自 Developer Portals Can Abstract away Kubernetes Complexity 。
1.下载和安装 Scripting Layer for Android (SL4A)
在Java开发中，有时候我们需要调用Python的方法来完成一些特定的任务，比如调用Python的数据分析库进行数据处理，或者使用Python的机器学习算法进行预测等。本文将介绍如何在Java中调用Python方法的步骤和方法。
当用户提交一些机器学习任务时，往往需要大规模的计算资源，但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下，首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务，然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题，在任务完成后通知用户，是一个可行的解决方案。 本文将分成2部分：首先通过一个demo介绍上述过程的实现，从仅使用gpu、不考虑并行的简单情况开始，扩展至并行+gpu的情况，并简要介绍batch-compute的使用方法；然后介绍一些技术的实现原理(部分资料来源于知乎和博客，仅供参考
1、按照下图，在ensp模拟器上搭建环境，为了演示批量修改设备，龙哥这里实验4台路由器，当然了，如果你电脑性能足够牛逼，你也可以多用几台路由器咯！然后标注好IP地址。
在客户端和服务端数据传输交换中经常使用的技术是 JSON 或 XML，而小编最近在项目中接触到了一种新的数据传输框架——Protobuf，接下来我们就正式学习一下吧。
Matano是一款针对AWS的开源安全湖平台，该平台允许我们从各种数据源获取并注入大量和安全以及日志相关的数据，并将其存储到一个开源的Apache Iceberg数据湖中，同时这也方便广大研究人员进行后续的安全数据查询。除此之外，该工具还会创建Python脚本对代码进行实时监测，并会在检测到问题是发出实时警报。Matano是以完全无服务架构形式实现的，并且专为AWS设计。该工具的特性为大规模、低成本和零操作，支持广大研究人员轻松将Matano部署到目标AWS账户中。
MicroPython极精简高效的实现了Python3语言，包含Python标准库的一小部分，在单片机和受限环境中运行。
文章介绍并整理了一直在维护的一个小项目：京东价格监控，并详细整理了该项目前前后后几次重构的技术选型，作为一篇总结。
本教程将介绍如何将Python脚本编译为可执行文件。这允许您的Python代码在可能未安装Python的不同Windows实例中更具可移植性。首先，我们必须下载必要的依赖项，包括python（本例中为2.7版），对于windows，cygwin（或其他一些变体，我们使用的是PyWin）。
我有一个关于使用断点续传到Google Cloud Storage的上传速度的问题。我已经编写了一个Python客户端，用于将大文件上传到GCS（它具有一些特殊功能，这就是为什么gsutil对我公司不适用的原因）。在大约2个月前运行的测试中，它很好地利用了可用的连接带宽，其中25Mbps连接中大约有20Mbps。该项目被冻结了将近2个月，现在，当重新打开该项目时，同一客户端以非常慢的速度上载，速度约为25Mbps的1.4Mbps。我已经编写了简单的Python脚本来检查它是否也会遇到相同的问题，并且速度稍快一些，但仍约为2Mbps。Gsutil工具的执行效果几乎与我的Python脚本相同。我还以超过50Mbps的上传速度在不同的网络基础架构上运行了该测试，效果非常好。
@朱嘉盛大佬考虑到当前在国内华为较为主流，也用 Windows 系统，尝试用华为的真机或者 eNSP 模拟器，把书中提及的实验做一做，方便大家学习记录，方便交流。
用脚手架的那套东西写了一个工具，但是想要一个用Node去打开选择文件夹弹框的效果，来设置操作根目录。但是，Node本身没有这个API。
当用户提交一些机器学习任务时，往往需要大规模的计算资源，但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下，首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务，然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题，在任务完成后通知用户，是一个可行的解决方案。
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该文介绍了Kafka的基本概念、应用场景、优缺点、实现原理、主要概念、相关概念和主要功能。Kafka是一个分布式流媒体平台，用于发布和订阅记录流。它具有高吞吐量、可扩展性、持久性、容错性、实时性等特点。Kafka在大数据领域非常流行，用于实时数据处理、日志收集、流处理、事件驱动应用等。
摘要总结：本文主要介绍了一种iOS客户端与服务器之间进行数据传输的方法，重点讲解了如何实现客户端与服务器之间的数据交互，包括服务器端如何接收、处理客户端发送的数据，以及客户端如何发送数据到服务器。同时，还介绍了基于idb的通用数据传输方案，以解决移动客户端与服务器之间数据传输的问题。
最近在学吴恩达和Langchain合作开发了JavaScript 生成式 AI 短期课程：《使用 LangChain.js 构建 LLM 应用程序》 课程地址：https://learn.deeplearning.ai/build-llm-apps-with-langchain-js
在上一篇文章中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据，并描述了ROS嵌入式应用程序，以准备用于训练机器学习（ML）模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。数据采用图像的形式以及与我们的自动驾驶汽车收集的每个图像相关的元数据（例如，IMU信息，转向角，位置）。我们将数据流定向到ClouderaDistribution Hadoop（CDH）集群，在该集群中将存储和整理数据以训练模型。
Spark作为一个开源数据处理框架，它在数据计算过程中把中间数据直接缓存到内存里，能大大地提高处理速度，特别是复杂的迭代计算。Spark主要包括SparkSQL，SparkStreaming，Spar
每个不平凡的机器学习项目最终都将使用漏洞缠身且无法维护的内部工具进行缝合。这些工具（通常是Jupyter笔记本和Flask应用程序的拼凑而成）难以部署，需要对客户端-服务器体系结构进行推理，并且无法与Tensorflow GPU会话等机器学习结构很好地集成。
老规矩，先介绍下环境信息，本文我会从两种常用的物理备份工具 mysqlbackup 和 XtraBackup 来讲。
1、首先打开Eric6编辑器，切换到“窗体”选项卡，然后选中需要转换的.ui文件，单击鼠标右键，选择“编辑窗体”就可以了。（具体步骤如下图）
先给出结论，对该语句用法简单的解释就是：如果if __name__ == '__main__' 所在模块是被直接运行的，则该语句下代码块被运行，如果所在模块是被导入到其他的python脚本中运行的，则该语句下代码块不被运行。
Apache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。
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