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在docker环境导入私有仓库的问题

最近我遇到了一个在 docker 环境导入私有仓库的问题:一个 Golang 项目,使用 gitlab ci 来发布,通过 gitlab runner 调用 docker-compose 来打包,但是在构建时失败了...prompts disabled 因为 git.domain.com 是一个私有仓库,所以问题乍一看上去会以为是 GOPRIVATE 和 GOPROXY 的配置有问题,不过我的配置都是 OK 的: shell...我用的是 gitlab,它不允许在私有组里搞一个公开项目。...(其中牵扯到一个 docker 构建参数的概念): 首先因为此类信息比较敏感,所以应该避免硬编码,我们选择在 gitlab 里创建它: Secret variables: settings > Pipelines...COPY 指令时,依赖就被自然而然的拷贝到了容器中,从而不用再联网执行 git 下载。

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    在VMware环境安装Ubuntu Server中遇到的无法安装问题

    从各个论坛收集情报,有的说是mirror导致的问题,结果我替换mirror并没有解决。有的说禁用网卡安装,我是通过禁用网卡实现安装的。...单单是尝试安装Ubuntu Server我就已经筋疲力尽了,根本没想到禁用网卡可以工作。 然而如果禁用了网卡,那么后期修改网卡配置就非常复杂,下面我就说一下如何修改网卡配置。...作为设置网卡的工具,这里面使用了YAML的语法。...你可以采用如下方式查看目前的配置 ls /etc/netplan ##出现如下配置文件 00-installer-config.yaml 你可以编辑这个文件,或者采用新建文件的方式新建配置。...从这里我们知道我的网卡名字为ens3。 lo是默认网卡的Loopback配置,无需修改。 更多信息可以参考Ubuntu Network Configuration 的描述。

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    R语言windows环境下R包的构建与.gz包的导入

    大家应该很熟悉windows下的R语言,并且也知道如何安装R包。但是呢,如果对于我们这种Linux小白很好奇那些只有在Linux下才能用的包怎么能让我们在windows下体验下呢。...那么,作为神一样的R语言简直无所不能,他们开发了Rtool,这个工具不仅是为创建R包用的,同时也可以让那些以gz结尾的R包可以安装在windows环境下。...接下来就是R语言的安装了,这个我就直接略过。接下来进入核心知识。...接下来就是编译R包,编译R包前我们需要先验证时是不是Rcmd所在的文件夹已经在环境变量中否则直接调用Rcmd会出错如图 ?...既然这样,那么我们正好可以来试验下我们R结合Rtool的强大。直接在window是下导入我们建好的R包,不过提前声明的是如果导入Linux下的R包最好是本地导入,而不是直接在线下载,那样是不会成功的。

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    Python 自定义包的导入问题 和 打包成exe无法在别的电脑运行的问题

    包的说明 每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件,这个文件是必须存在的,否则,Python就把这个目录当成普通目录(文件夹),而不是一个包。...__init__.py可以是空文件,也可以有Python代码,因为__init__.py本身就是一个模块,而它的模块名就是对应包的名字。调用包就是执行包下的__init__.py文件。...问题描述 在一个文件中要引入一个自定义包中的模块,出现模块无法导入问题, 此时采取第一种解决方法: 先导入sys模块 然后通过sys.path.append(path)函数来导入自定义模块所在的目录 导入自定义模块...上面的解决方法会导致以下问题: 可以在本地成功运行,但是打包成exe以后,到别的电脑上无法运行,因为sys.path.append(path)里面的path在别的电脑上不一定存在。...第二种解决方法: 不在代码里使用sys.path.append(path),保证代码里不存在本地绝对路径,把要导入的自定义包拷贝到site-packages目录下, 然后再打包成exe以后就可以在别的电脑上成功运行

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    NodeJS 导入包的时候出现的 @types 错误导致程序无法运行

    在一次开发 NodeJS 项目的时候,我们希望包的导入是用 import 导入的方式。 但是在具体导入的时候发现是使用 @types 导入的。...如果上面的图显示的导入方式,结果结果是导致程序错误无法运行。 问题和原因 尽管我们在包的配置文件中添加了需要导入的包的版本。...@types 经过一些研究,有时候 @types 这个的使用是因为在 JS 世界中有很多的包不是通过 TypeScript 进行开发的,使用是普通的 JS 。...这个时候,我们需要找到这个包导入的依赖了。 在导入这个包所在项目的文件夹中,打开 package.json 这个文件。 在这个文件中也没有找到这个包的依赖,也不是使用types 定义的。...但是实际使用的时候,我们的程序使用的是另外的一种导入方式。 因此,针对这个问题,我们最简单的办法就是将 /@types/request-promise 从你的包的依赖中删除。

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    在pycharm中如何使用anaconda环境进行编辑_pycharm中导入pygame

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 目录 一. 简单使用 二:如何打包工程中的使用到的其他文件(如,excel,cfg等) 三....通过pyinstaller打包后的resources,如何找到呢 ---- 一. 简单使用 1. 在虚拟环境中,添加pyinstaller lib 2....将pyinstaller tool加入到pycharm的 extern tool中 -D, –onedir Create a one-folder bundle containing an executable...使用pycharm tools的pyinstaller打包py,生成exe 4.查看自己的exe文件 二:如何打包工程中的使用到的其他文件(如,excel,cfg等) 1....添加生成spec的tool 2. 添加用指定spec生成exe的tool 3. 生成spec文件,以及修改spec文件(添加自己的resources) 三.

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    破解在idea中无法加载spring cloud config中多环境配置之谜

    指定配置信息存储的git地址,比如:https://github.com/xxx/config-repo 2、加载本地开发环境 spring.profiles.active=native spring.cloud.config.server.native.searchLocations...我们这里有一个configs.dev的目录 而具体的微服务需要做如下配置来获取dev目录下的配置(以productprovider微服务为例) spring: application: name...config: discovery: enabled: true serviceId: config-center profile: dev 要进行多环境配置...其结果是真的建立了一个configs.local的单一文件夹,而不是在configs文件夹下面建立一个local文件夹。 ?...enabled: true serviceId: config-center # profile: dev profile: local 就可以在多配置环境下使用配置中心了

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    在pycharm中配置Anaconda的python工具包_anaconda pycharm环境配置

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...anaconda anaconda是一个工具包平台,里面有一系列Python编程过程中需要使用的工具包,安装了anaconda就相当于配置好了Python环境,不需要在额外安装一次Python,也不需要再一个个安装工具包...,避免了从入门到放弃,anaconda的安装流程如下: 首先下载anaconda安装包,可以直接在官网下载,anaconda下载地址 根据自身需求下载合适的版本即可。...点击finish,完成安装 可以在命令行中判断anaconda是否安装成功,同时按下win+r,输入cmd 会出现python的版本信息。...可以修改工程存放路径,配置环境为已存在的,点击红圈位置 点击红圈位置处 点击进入后,找到anaconda安装路径,找到python.exe,点击OK 勾选,以后创建新的工程无需再次配置

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    IDEA 无法识别 Nodejs 包中的关键字

    问题描述 由于我是一个 IDEA 偏执狂(即任何能在 IDEA 开发的功能绝不使用另外一个编辑器),所以本来适合在 VSC 上面开发的 nodejs,我也通过下载 node 的插件使用了 IDEA 开发...但是现在遇到一个问题,就是 IDEA 忽然无法识别我引入的包了,之前和 core 库还有其他的都可以,最近由于业务需求,我多加了一个ejs的包就不行了。.../module/routes.js'); const url = require('url'); const ejs = require('ejs'); 如图,以上是我引入的包,ejs'中的方法完全没有提示...解决方案 打开设置,然后打开如图所示的位置: ? 点击右边的 download 之后选择你需要的包,然后安装即可。 ? 安装速度很快,完了之后点击确定即可。...等编辑器,集成开发环境tql。

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    《解析 MXNet 的 C++版本在分布式训练中的机遇与挑战》

    一、MXNet C++版本在分布式训练中的优势 (一)高效的计算性能 MXNet 以其卓越的计算效率著称,C++版本更是将这一优势在分布式训练中发挥得淋漓尽致。...这种跨平台的灵活性也方便了开发者在不同环境下进行开发和测试,降低了开发成本和难度。 (三)良好的可扩展性 MXNet C++版本在分布式训练架构设计上具备出色的可扩展性。...二、MXNet C++版本在分布式训练中的挑战 (一)复杂的环境配置 尽管 MXNet C++版本具有诸多优势,但在分布式训练的环境配置方面却存在一定的复杂性。...例如,在大规模图像数据集的分布式训练中,如果通信开销过大,可能会导致训练速度的提升远低于计算节点数量增加所带来的预期提升,甚至在极端情况下,可能会因为通信问题而使训练无法收敛。...MXNet 的 C++版本在分布式训练中既有高效计算性能、灵活跨平台支持和良好可扩展性等显著优势,也面临着环境配置复杂、通信开销与同步延迟以及调试困难等挑战。

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    我在ThoughtWorks中的敏捷实践

    敏捷开发的核心就是在一个高度协作的环境下,不断的通过反馈来进行自我调整和完善。重点强调的是协作和反馈,协作体现在团队与客户之间的协作,团队成员之间的协作。...在我们团队中,这个角色就是一开始提到的BA。她是IPM主要参与人,另外还有Tech Lead会一起参与讨论(团队中每一个人成员都是可以参与进来的)。...我比较推荐DEV在kick off后将Story划分成子任务列表,按照依赖关系和优先级排序,逐个干掉他们。...我也经历过客户要求测试覆盖率的项目,有专门的测试覆盖率工具(coveralls)来检测代码库,有的甚至集成在CI上作为一个硬性指标。 所以,TDD必须在一个有测试的项目中去讲。...所有测试通过之后,CI负责自动化部署到不同的环境(Test,开发团队测试环境;Staging,客户ShowCase环境;UAT和Production,用户验收测试环境和生产环境,通常开发团队没有权限),

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    在多云的环境中寻求平衡

    虽然人们梦想最终将公共云,私有云和混合解决方案这些不同的云计算集合到一个无缝的,协调的架构中,但事实上,持续的时间越长,就越复杂,就越难解决。...虽然像Linux这样的开放式平台在企业中已经取得了进展,但是在大多数情况下,提供最好包装的解决方案则问题最为突出,特别是在内部技术专长不太普及的中级和小型企业部门。...任何多云战略都必须涉及到许多方面,包括API管理,数据库集成,监控的挑战,并且随着环境的扩大,成本也将增加。...Distelli公司正在进行尝试,它最近推出了一个名为Europa的开源容器注册表,以促进内部部署和多云环境之间的互操作性。...很少有组织部署单一的供应商数据中心,因为只有一个解决方案很难满足所有需求,并且在云计算中也可能同样如此。因此,避免在多云策略上徘徊也许是明智之举。

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    iptables 在 Android 抓包中的妙用

    本文介绍一种在 Andorid 中实现单应用、全局、优雅的抓包方法。 本文于去年端午节编写,由于种种原因,当时藏拙并未发布。现删除一些敏感信息后分享出来,希望对各位有所帮助。...背景 昨天在测试一个 Android APK 的时候发现使用 WiFi 的 HTTP 代理无法抓到包,在代理的日志中没有发现任何 SSL Alert,因此可以判断不是证书问题;另外 APP 本身仍可以正常收发数据...iptables 101 iptables 应该大家都不会陌生,说起来这也是我入门 “黑客” 时就接触的命令,因为我的网络安全入门第一战就是使用 aircrack 去破解邻居的 WiFi 密码。...在日常中设置 iptables 规则的时候主要考虑的是数据包的时序,而这和 chain 的关系更大一些。...总结 本文主要介绍了 iptables 规则的配置方法,并且实现了一种在 Android 中全局 HTTP(S) 抓包的方案,同时借助 owner 拓展实现应用维度的进一步过滤,从而避免手机中其他应用的干扰

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