辰哥准备出一期在Docker跑Python项目的技术文，比如在Docker跑Django或者Flask的网站、跑爬虫程序等等。
这条命令的意思就是说： 运行test.py脚本，且将运行过程中本来要输出到屏幕/控制台的内容(如脚本里面的print语句、报错信息等)输出到test.log日志文件中去。
虽然pycharm很耗内存，但这依然阻挡不了它灰常好用的优势，电脑配置不够的话建议选择19年的pycharm版本，16G的内存带2021.2.1运行起来是这样：
背景：前段时间帮学长跑实验，在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑，半夜跑，跑了5、6次，一次因为电脑死机，一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费，想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源，耗电又有风险。想着自己还有个服务器，这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤，避免大家采坑。
利用python进行邮件的发送，这个功能自我感觉主要应用于检测或者报告之类，我两次运用这个功能。
如果你想使用 pycharm 的远程 SSH 功能在服务器上跑代码，记得一定要下载 专业版（社区版不支持 SSH ）。
GET和POST是HTTP请求的两种基本方法，要说它们的区别，接触过WEB开发的人都能说出一二。
我是一名中间件 QA，我对应的研发团队是有赞 PaaS，目前我们团队有很多产品是使用 go 语言开发，因此我对 go 语言项目的单测覆盖率、集成以及增量测试覆盖率统计与分析做了探索。
File → Settings → Project:XXX →Python Interpreter
前几天，我们刚下发了毕业设计的题目，我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究，这将会是一个系列文章，截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上，我们一块学习，让我们嗨起来~。
大家用Python等软件写爬虫，是直接模拟HTTP请求，用诸如Python Request库取发送并解析Respond呢？还是使用Selenium去模拟用户登录，对Respond进行解析呢？
当下，很多深度学习的模型需要高配置的设备来跑，本地的pc可能无法满足要求。所以就需要利用服务器来训练，但是在服务器上操作代码不是很方便。利用Pycharm可以在本地编写/修改代码，能够同步到服务器上，并且能直接在本地利用pycharm运行同步到服务器上的代码。非常的方便。
LocalDB 在 ASP.NET 程序中找不到数据库：有时候错误信息是：无法找到数据库，请确认数据库名称是否正确；而有时候会变成：Cannot open database requested by the login. The login failed. 其实第一个错误信息有时候是身份验证的问题导致的，如果真是数据库名称没写对，而苦苦地寻找解决方案，那就真的可以去撞墙了。 我出现这个问题的情况特别诡异，而这是我第一次接触 SqlServer，对其不大了解，导致了我花了很多时间才解决了这个问题。 首先，我
ASGI和WSGI，都是一种 Web 服务网关接口协议，是在CGI的标准上构建的。
这是之前在学tornado时记的一点小东西，但是在服务器上搭环境时其实还是很简单的（比起rails而言，手动斜眼笑） 但是安装过程中也遇到一些问题就记下来 安装 先安装python的pip，这个类似于ruby的gem,用于包管理和下载 然后用命令可以下载tornado apt-get install python-pip pip install tarnado 数据库配置 MYSQL 我之前用的是mysql，然后使用的ORM工具是sqlalchemy，当然首要的还是先安装mysql 但是安装前有一些必要的准
（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）
无服务器函数是一个很好玩的东西，可以通过这个程序跑一些脚本，在一定程度上，是很方便的。但是作为新鲜事物，一般很难被大家接受，所以，我今天在这里，就做一个小例子，来激发一下大家的Idea，创造力。
前段时间用google的colab跑so-vits-svc开源声音训练模型库，因为我本机是Mac的cpu版本，无法支持NAVID GPU的加速并行训练，但是每天都有时间限制，而且Google的T4机器每天也有时间限制，下次在Jupyter Notebook再运行的时候，又要重新跑，按照搜索的扩展信息，加钱升级付费云服务器可以有效完成训练，也可以用某种方式增量训练，我还没具体研究，但是截止到目前，我已经感觉如果本机不是NAVID的GPU版本支持，这做大语言模型相关训练，劣势非常明显，我现在的本机Mac使用真的是极其不便了。
简介 Room362之前发布从锁定计算机中盗取凭证信息一文，其中的方法很棒。这种攻击方式之所以能成功，主要原因在于系统访问设备的时候，会自动加载设备驱动，即便计算机处在锁定状态也是如此，当然也包括USB网络适配器的驱动程序。 了解到这一点之后，我们就可以尝试用Android网络共享功能——也就是所谓的Tethering来创建网络。启用网络共享功能之后，手机设备就能够接收来自主机的所有通信数据，手机是作为网关存在。这样一来要执行中间人攻击简直轻而易举。 本文中，我将为大家讲解其中涉及的步骤，工具，以及进行一次
战鼓敲响，初赛开局！为了大家更好的应对比赛，同时针对前期大家所关注的问题以及大赛中应知应会的核心点，大赛主办方特此整理一份精华版Q&A，期望对大家有所帮助。
但开心的同时也别忘了把模型训起来哦，通常一训就要好几天，不如花个几分钟先运行起来，周末结束不就能直接收菜了嘛！
过去的几年中，Python 已成为机器学习和深度学习的首选编程语言。与机器学习和深度学习相关的大多数书籍和在线课程要么只用 Python，要么再带上 R 语言。Python 有着丰富的机器学习和深度学习库、专门优化的实现，具备可伸缩性和大量功能，因而广受欢迎。
在介绍爬虫之前我们先说下网页基础，理解前端网页的一些基础知识对于学习爬虫是很有必要的，它是爬虫的基础之一。
首先，我们需要准备下载text to image 资源,我打算跑的代码地址。 📷 要求的版本 然后查看自己的服务器cudn,tensorflow，NLTK，如图 1.tensorflow版本 python import tensorflow as tf tf.__version__ 如果不报错并显示版本，则安装正确，否则按照安装教程这个链接自行安装。 tf.__path__ 路径 📷 直接输入上面的命令，得到这个结果 2.tensorlayer版本
上次分享了自动参与抽奖助手抽奖的Python代码和Linux服务器的部署方法（Python定时自动参与抽奖助手抽奖），然而并不是每个人都有远程服务器，都熟悉Linux操作，所以今天来分享一下如何在Windows上设置定时任务。
众所周知，现在程序员因为工作、个人兴趣等对各种系统的需求越来越大，部分人电脑做的还是双系统。其中，比较常见的有各种模拟器、虚拟机在windows上面跑Android、Linux，大家估计都习以为常，Android上面跑windows也是Android 13做的一个有趣的新功能：工作虚拟化支持（不是重点，在这就不过多阐述），但是，你知道么，Android上面可以跑Linux了，重要的是，还无需root。接下来我们将介绍这款1万Star的神器——Termux。
一个合理并且高效的部署方案，不仅能够实现快速升级，平滑切换，负载均衡，应用隔离等部署特性，而且配有一套成熟稳定的监控。
一般的通信协议里，如果两台设备之间需要进行通信，肯定是需要开放端口的，但是ICMP协议不需要。
＃1）Python可以用于Web客户端和Web服务器端编程吗？哪一个最适合Python？
每次发布 Web 服务时，都会为该 Web 服务分配一个版本。版本控制使用户能够更好地管理其 Web 服务的发布，并帮助使用您的服务的人轻松找到它。
一般连接服务器需要服务器的ip地址，IP地址分为内外IP和外网IP，一般高校实验室的服务器使用内网IP，例如192.168.1.X等。但是做深度学习的小伙伴都知道，我们可能会租用网络服务器或者将学校的服务器IP地址映射成外网，以便在任何其他地方进行访问。接下来，将带领大家一步步实现连接服务器并将代码托管到服务器上进行跑代码。
我在跑爬虫程序的时候，由于爬虫程序的等待目标服务器返回数据的时间很长，而cpu占用很低，所以经常挂着代理一跑就跑好几百个。但是爬虫程序通常是写了死循环，或直到分配给该进程的任务都跑完才退出的。如果我们想中途结束掉这些任务，是没办法手工一个一个kill掉的。那么该如何结束这些进程呢？
“ 大家好哇！上一期我们给出了一些在slurm作业系统中常见的报错提示的含义及解决方法。今天我们主要来看看如何在超算中配置运行环境。”
首先box的数量大小是不固定的，不好直接融合；其次，类别概率图可以一次把整张图的关于小物体的信息都表示出来
从业很多年，对于语言其实并没有什么偏执，工作需要什么语言就用什么语言。大家用的最多的可能是C/C++语言，毕竟是算竞的主流，也有很多同学使用Java或者python，再有一些可能使用c#、go、php、ruby等等。
Selenium 是浏览器自动化的绝佳工具。使用 Selenium IDE，你可以录制命令序列（如单击、拖动和输入），验证结果并最终存储此自动化测试供日后使用。这非常适合在浏览器中进行活跃开发。但是当你想要将这些测试与 CI/CD 流集成时，是时候使用 Selenium WebDriver 了。
“ 在昨天我们讲解了如何在Linux上部署Redis，那么今天我们来看一看Spring Boot如何集成Redis。”
本书英文名：The Hacker Playbook 3，大概几个月前我大致浏览了一下，做了翻译的计划。今天突然看到有朋友转发github上的翻译：
当你跑通了前面一个demo，博客地址：http://www.cnblogs.com/kangoroo/p/7299920.html，那么你的分布式异步之旅已经起步了。 性能和稳定性是web服务的核心评价指标。下面我们来说，怎么样部署服务，实现web服务的高并发和高可用。 我们将通过一些工具和部署，提升web服务的性能。 这篇文章我们先讲高并发 部署方式：nginx+gunicorn+wsgi 1、django和python的缺陷分析 django作为一个python实现的web服务器，它的性能其实是没有多大
云计算，就是你把自己的业务给实现成了软件（你管它叫“信息化”也行、“数位化”也行），然后“租赁”了第三方的硬件与网络资源去运行这些软件，以服务你的客户、合作伙伴。也就是说，把自己的代码化数字内容资产，托管、运行在第三方空间里。
Tip：主要是为了总结和归纳在日常工作中所遇到的知识点。学习至少一个技术技巧。在工作中遇到的问题，踩过的坑，学习的点滴知识。
最直观的区别就是GET把参数包含在URL中，POST通过request body传递参数。
在开发和测试应用程序时，有时需要在安卓模拟器上实现HTTP代理的自动切换以方便调试。本文将介绍如何在安卓模拟器上实现HTTP代理的自动切换。
paas平台基于k8s，在平台上跑算法，发现有性能问题，本地8核电脑跑1分钟的程序，在平台上跑需要2个小时。
首先介绍下我本人情况，我在 windows 笔记本电脑上下载了 Pycharm 专业版，因为我本人只是用来跑代码，想把代码自动同步起来，因此特地通过 Pycharm 来远程使用 Linux 上配置好的环境，加速代码运行。当然大家也可以使用Xshell等软件，使用命令行来操作。
摘要：如何构建具备作业分片和弹性扩缩容的定时任务系统是每个大型业务系统在设计时需要考虑的重要问题？ 对于构建一般的业务系统来说，使用Quartz或者Spring Task即可基本满足我们的单体服用应用需要。然而随着线上业务量的不断发展，这两种定时任务已经日渐无法满足我们的需求。一般，使用这两种定时任务框架都会遇到如下的两个痛点问题： （1）如果业务工程采用集群化的部署，可能会多次重复执行定时任务而导致系统的业务逻辑错误，并产生系统故障。 （2）Quartz的集群方案具备HA功能，可以实现定时任务的分发，但是通过增加机器节点数量的方式并不能提高每次定时任务的执行效率，无法实现任务的弹性分片。 一线互联网大厂都有他们自己为其业务定制化研发的分布式定时任务系统，业务研发工程师可以通过在其Web Console的界面上进行简单的任务配置即可使得大型业务系统实现定时任务的调度、分发、分片、监控和扩缩容等功能。那么，业界是否有开源的组件框架同样具备这些功能呢？答案是肯定的！本文将向大家介绍一款开源的分布式定时任务调度框架—Elastic-Job的功能和原理，同时通过一个简单的案例阐述如何在Spring Boot工程完成Elastic-Job的集成。
tmux 可以让服务器跑的程序关闭终端后还在跑。比如我们 ssh 到服务器，tmux 会话里启动的服务，关闭当前窗口也可以继续运行。 网址：https://github.com/tmux/tmux
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