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【Linux系统编程】进程概念与基本创建

如果我们打开电脑的任务管理： 我们看到这里面就展示了当前正在运行的进程，那大家看这其实就是我们当前打开的程序嘛 所以，我们给出一个结论： 我们以前任何启动并运行程序的行为，都是由操作系统帮助我们将程序转化为进程...然后呢我们有提到每个进程操作系统都会创建一个PCB来描述进程，可以理解为PCB就是进程的属性集合。 那请问这里的PCB即进程属性的集合跟可执行文件的属性有没有关系呢？...（即那个表头信息），然后&&后面又连接一条指令，其实就是过滤取出关键字myprocess对应的进程信息 然后下面那个大家可以不用管，它是因为grep这个也是一个进程，也被过滤出来了 当然可以把它屏蔽掉...它们两个是不一样的，所以它们两个是不同的两个进程，虽然是同一个可执行程序运行生成的。...所以： 一个进程被创建好，操作系统会自动在proc目录下创建一个以新增进程的PID命名的文件夹 我们可以进去看看 这里面有很多内容，这些内容其实就是当前进程的相关属性信息 这些东西大多我们还看不懂

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为什么我抓不到baidu的数据包

HTTPS握手中的Client Hello阶段，里面有个扩展server_name，会记录你想访问的是哪个网站，通过下面的筛选条件可以将它过滤出来。...有没有办法解密里面的数据呢？ 有办法。我们来看下怎么做。...$ export SSLKEYLOGFILE=/Users/xiaobaidebug/ssl.key 然后在同一个命令行窗口下，继续执行curl命令或用命令行打开chrome浏览器。...解密后的数据包内容 此时再用http.host == "baidu.com"，就能过滤出数据了。 解密后的数据包中可以过滤出baidu的数据包 到这里，其实看不了数据包的问题就解决了。...• 通过设置SSLKEYLOGFILE环境变量，再让curl或chrome会请求HTTPS域名，会让它们在调用TLS库的同时导出对应的sslkey文件。

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Linux 三剑客之 grep 教程详解

Linux 最重要的三个命令在业界被称为三剑客，它们是：awk、sed、grep。sed 已经在上篇中讲过，本文要讲的是 grep 命令。...我们在使用 Linux 系统中，grep 命令的使用尤为频繁，熟练掌握 grep 的常见用法，能够极大地提高你的工作效率。 ?...文章中的示例 需要一个样例文件，文件内容如下： ? 1. 把包含 syslog 的行过滤出来 ? 2. 把以 ntp 开头的行过滤出来 ? 3. 把匹配 ntp 的行以及下边的两行过滤出来 ? 4....把包含 syslog 及上边的一行过滤出来 ? 5. 把包含 syslog 以及上、下一行内容过滤出来 ? 6. 过滤某个关键词，并输出行号 ? 7. 过滤不包含某关键词，并输出行号 ? 8....过滤包含 root 或 syslog 的行 ? 10. 查看当前目录中包含某关键词的所有文件（这个很有用） ?

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Spark Core项目实战(3) | 页面单跳转化率统计

需求简介   计算页面单跳转化率，什么是页面单跳转换率，比如一个用户在一次 Session 过程中访问的页面路径 3,5,7,9,10,21，那么页面 3 跳到页面 5 叫一次单跳，7-9 也叫一次单跳...在该模块中，需要根据查询对象中设置的 Session 过滤条件，先将对应得 Session 过滤出来，然后根据查询对象中设置的页面路径，计算页面单跳转化率，比如查询的页面路径为：3、5、7、8，那么就要计算...思路分析 读取到规定的页面 过滤出来规定页面的日志记录, 并统计出来每个页面的访问次数 countByKey 是行动算子 reduceByKey 是转换算子 明确哪些页面需要计算跳转次数 1-2, 2-...3, 3-4 … 按照 session 统计所有页面的跳转次数, 并且需要按照时间升序来排序 按照 session 分组, 然后并对每组内的 UserVisitAction 进行排序 转换访问流水 过滤出来和统计目标一致的跳转...过滤出来目标跳转流，然后再聚合 分母 页数1的点击数 */ 2.

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Chrome DevTools 的 Network 还能这么用？

还可以根据请求方式，是 GET、POST 等来过滤： 根据是否包含某个响应 header 来过滤： has-response-header:Set-Cookie 过滤出来的就是有设置 cookie...而且，这些过滤器都可以组合，只要中间加个空格就行。 但是有同学会问了，这些过滤器里好像不支持根据内容过滤呀。...明明会下载 sourcemap 文件，为啥我从来没看到过呢？...其实这个被 Network 过滤掉了，想看到这些文件的请求在另一个地方： 点击 show console drawer： 打开 developer resources: 就可以看到所有的 sourcemap...过滤器不支持内容过滤，这个可以自己搜索。 sourcemap 文件的请求不显示在 Network 里，这个可以在 dawer 的 develop resources 面板里看到。

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【Linux】基于管道进行进程间通信

答案是可以做到的，而且在操作系统内核中，会存在非常多的内存级文件，而这些文件不在磁盘中真正存在，只要它们能在内存里被我们用起来即可。...因为管道就是文件，只是不是我们理解的磁盘文件，只是内存级文件。 但是，我们上面打开文件的时候是以只读方式打开的，创建子进程时子进程也是只有只读的权限，那么它们之间怎么通信呢，没有办法一个读一个写。...我们继续画图理解，如下，首先我们把同一个文件在同一个进程中再打开一次，在操作系统层面上还是要给它创建一个 struct_file，因为这两个文件的读写方式不一样！...那么问题又来了，两个不同的进程打开同一个文件时，它们是怎么知道打开的是同一个文件？比如说我们上面讲的匿名管道，父子进程怎么知道打开的是同一个管道文件？因为可以通过继承的方式来进行。...可是其实可不仅仅只有文件名，还有一个前提条件叫做 pwd ；因为我们在上面使用的命名管道，都是在同一路径下的文件名，所以怎么知道两个进程打开的是同一个文件呢？

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日志分析常规操作

因此，操作系统或是日志工具在经过配置后会执行日志截断，压缩和备份等操作，减少日志对整个宿主机稳定性的影响。被截断后的日志会根据配置在日志名加上后缀并保存，通常是加上时间戳。...而且在日志文件特别大的时候，用cat指令不仅比较慢，而且会导致大量无关的日志充斥屏幕影响阅读。这时用tail指令就可以很好的解决这个问题。tail指令可以只读取日志最后几行内容并展示在屏幕上。...或是rale的日志行都会被过滤出来。...这种查找方式在日志存在乱序的场景下会比较不利，如20:00的日志在20:02之后出现，则它可能无法被过滤出来。...导出结果 假设现在我希望将上面的统计结果导出到文件中并传给别人，linux管道同样支持将输出流重定向到文件中 这里txt文件只是一种示例，你可以声明其它格式的文件。

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如何使用流处理器 Pipy 来创建网络代理

模块化 Pipy 的内核采用了模块化设计，有许多可重用的小模块（过滤器），把它们连接在一起就可以形成一个管道，网络数据在这个管道中流动并被处理。...管道 一条过滤器链即一个 管道，Pipy 根据其输入源将管道分为 3 个不同的类别。 端口管道 从一个网络端口读入 数据 事件，处理它们，然后将结果写回同一端口。这就是最常用的请求和响应模式。...在 Pipy 实例中，每条管道都可以访问相同的变量集。换句话说，上下文具有相同的形状。当启动一个 Pipy 实例时，所做的第一件事就是通过定义变量和它们的初始值来定义上下文的形状。...对于嵌入管道的脚本来说，这些上下文变量就是它们的全局变量，也就是说，只要这些变量存在于同一个脚本文件中，这些脚本就可以从任何地方访问它们。...假设在这个例子中，我们正在运行下面的服务，我们希望根据 URI 将流量分配给它们。 Pipy 的脚本是用 JavaScript 编写的，你可以用任何文本编辑器来编辑它们。

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Spark Core项目实战 | 页面单跳转化率统计

产品经理和运营总监，可以根据这个指标，去尝试分析，整个网站，产品，各个页面的表现怎么样，是不是需要去优化产品的布局；吸引用户最终可以进入最后的支付页面。...在该模块中，需要根据查询对象中设置的 Session 过滤条件，先将对应得 Session 过滤出来，然后根据查询对象中设置的页面路径，计算页面单跳转化率，比如查询的页面路径为：3、5、7、8，那么就要计算...思路分析 读取到规定的页面 过滤出来规定页面的日志记录, 并统计出来每个页面的访问次数 countByKey 是行动算子 reduceByKey 是转换算子 明确哪些页面需要计算跳转次数 1-2, 2-...3, 3-4 … 按照 session 统计所有页面的跳转次数, 并且需要按照时间升序来排序 按照 session 分组, 然后并对每组内的 UserVisitAction 进行排序 转换访问流水 过滤出来和统计目标一致的跳转...过滤出来目标跳转流，然后再聚合 分母 页面：1.的点击数 */ 完整项目代码 import bean.UserVisitAction import org.apache.spark.rdd.RDD

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99%的人不知道这款神器，竟然可以下载各大网站视频

3）在下面过滤出来的列表里面，点击某一个，复制url，然后用新的链接下载即可。 ? 总结：是不是感觉有一些复杂，而且我亲自试了一下发现只有第一个视频能够找到这个mp4链接，其他视频竟然找不到这个链接。...2、解压后，双击“网易云课堂课程下载器.exe”运行程序，打开下载器。 ? 3、打开下载器后，把你需要下载的视频课程链接复制到搜索框中，点击提取下载。 ?...突然在分享这款“网易云课堂”课堂教程下面，看见一个评论，这不得不让我想起一句话，只要你想偷懒，是肯定能够找到偷懒的工具的，你看看我们找到的的工具是越来越高级，越来越好用不是，hhhhhh。...非常的好用。 为了过滤伸手党，为了和粉丝们更近距离交流，请大家添加向同学微信，我来亲自奉上。...注意：若出现“微信号”添加失败的情况，别担心，那是由于同一时间添加同一个微信号的人数太多（属于正常现象），因此你稍等一会，再次添加即可。周末嘛，就是玩儿，有空就再添加，肯定可以加上的。

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8.6 管道符和作业控制

管道符、作业控制 ctrl z //暂停一个任务 jobs //查看后台的任务 bg [id] //把任务调到后台 fg [id] //把任务调到前台 命令后面加&直接丢到后台 管道符的使用 管道符 |...，表示把前面命令输出的结果，传输给后面的命令 cat 1.txt |wc -l ;cat 1.txt |grep 'aaa' grep 命令，用来过滤指定关键词的命令，只要在一行中含有这个关键词...，就会把这一行过滤出来 wc -l 命令，查看文件有多少个 [root@localhost ~]# ls 111 123 1.txt 234 2.txt 2.txt.bak 3.txt anaconda-ks.cfg...——>不加id号就是执行最后一次的任务（加id就是指定任务） 可以选择执行的任务 [root@localhost ~]# fg 1 bg [id] 命令，把任务调到后台并执行 [root@localhost...sleep 100 & [root@localhost ~]# 在打开另一终端，jobs命令，是查看不到执行当前终端的任务 但是在另一个终端，可以查看到进程ps aux |grep sleep

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爬取美团网站信息（一）

最近入坑爬虫，在摸索使用scrapy框架爬取美团网站的数据 第一步，准备从地区信息开始爬，打开美团官网，点击切换地区，按F12，点击XHR，XHR会过滤出来异步请求，这样我们就看大了美团的地区信息的json...解析该json数据，会获取到部分的地区以及区县的信息，但这样不利于后面的爬取，会重复爬取。我是通过过滤出来市一级的信息，然后利用页面的中区域分类信息进行爬取。 ?...将获取到的数据保存到MongoDB数据库 先保存省然后是市然后区县然后是街道，然后根据街道的url爬取数据 ? 这是获取省份以及市的代码 ?...在通过读取配置文件的方式，过滤掉区县，留下市一级的所有信息 读取配置使用configparser模块。保存到数据库 ?...scrapy框架遵守robot.txt规则，所以会被拒绝访问，在setting中设置 ROBOTSTXT_OBEY = False 同事为了避免出现请求403错误，继续设置setting ---- ''

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WordPress 精品插件大全页面的开发小记

一个良好的数据表会允许用户浏览、分析、比较、过滤、排序和操作信息，通过这些来获取对自己有用的信息。 思路 要把大象放冰箱需要几步？第一步：打开冰箱们；第二步：把大象放进去；第三步；把冰箱门带上。...当你撰写一般的博客文章时，就是撰写日志（文章）。这些日志（文章）会按逆时间顺序排列在博客首页上。而页面则是如”关于博主”， “联系博主”这样的内容，它们是不受时间规则影响的，其内容一般很少改变。...所以，使用一些过滤条件把精品插件过滤出来，单独存为一个json文件来作为最终的数据源，这样是比较轻量的。...A valid PHP file with a header comment might look like this 后来就用了一个比较脏的办法，把所有过滤出来的这些插件的php文件头都搞出来。。。...所以，还是用比较脏的办法，用Python把所有这300多个插件的图标文件都循环一遍，根据http的返回码判断实际用了哪个就把图标的url写死到结果文件里，如下： 到此为止，所有需要的数据都已经存入了一个

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GitHub开源新命令行工具：在终端里创建、管理PR成现实

根据需求过滤 举个例子，在你看中了一个开源项目，并希望为其贡献智慧，可以使用这样的命令行： gh issue list --label “help wanted” 这样，带有“help wanted”标签的...issue 就会被过滤出来，方便查看。...快速浏览详情 那么这个编号 #254 的 issue 到底是个什么问题？ gh issue view 254 同样一句命令行，就能在浏览器里打开这个 issue 了。 ?...push之后，想看看自己的 PR 有没有被 merge，只需要在终端里输入： gh pr status ? 检出 PR 也很简单： gh pr checkout 255 ? 看上去相当不错？...，其目的在于促进信息交流，并不代表本公众号赞同其观点或对其内容真实性负责。

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如何在不导致服务器宕机的情况下，用 PHP 读取大文件

但是也有两种我们可能使用它们的情况。我们想要同时读取和处理所有数据，输出处理过的数据或根据我们所读取的内容执行其他操作。我们也可能想要转换一个数据流，而不需要真正访问的数据。...当为更大的文件时，就捉襟见肘了… 让我们尝试用流(管道)来传送一个文件到另一个： 这段代码稍微有点陌生。我们打开了两文件的句柄，第一个是只读模式，第二个是只写模式，然后我们从第一个复制到第二个中。...过滤器 还有一个我们可以在stream上使用的技巧，称为过滤器。它们是一种中间的步骤，提供对stream数据的一些控制，但不把他们暴露给我们。...使用过滤器的话，我们可以减少内存： 此处，我们可以看到名为php://filter/zlib.deflate的过滤器，它读取并压缩资源的内容。我们可以在之后将压缩数据导出到另一个文件中。...我们设置一些消息头参数，并打开一个文件句柄到API。由于上下文处理写操作，我们可以将句柄打开为只读。

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WinCC 交叉索引的使用

在左侧项目对象列表框中，可以设置过滤器，默认为无过滤。过滤器如图 04 可以直接在第一列过滤器中输入对象名称进行过滤，交叉索引会将包含所输入字符的所有对象精确过滤出来。...此时则可以通过交叉索引将未使用的变量过滤出来进行清理。但是清理过程中需要格外注意。 首先通过对象类型过滤器以及使用状态过滤器将未使用的变量过滤出来如图 05 。...而要找到这些相应的位置，并不需要手动的打开这些画面进行查找。只需要按照图 11 中的鼠标操作步骤，即可快速的打开画面并定位到所使用的位置上，结果如图 12 。...2.3 与变量的使用情况类似，在交叉索引中也可以索引出所有画面以及它们的使用情况。如图 17 。 如图 17 中所示，同样存在以下 3 种情况： 1. 已使用的。...通过开始菜单打开交叉索引助手程序，打开时，会有关于交叉索引助手的相关说明，如图 23 。 然后根据向导进行操作，如图 24 。 操作开始前将脚本编辑器以及画面编辑器关闭。

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进程间通信（27000字超详解）

如今我们使用open()接口分别以 ‘r’ 和 ‘w’ 的方式打开同一个文件，虽然是同一个文件，但是 操作系统会分配两个文件描述符分别指向同一个文件。   ...而上述这种方式就做到了双方看到同一份资源，所以 管道 就是：基于文件的，让不同进程看到同一份资源方式 就是管道。   管道在设计时，为了让管道更简单，所以管道被设计为只能单向通信！...而要打开管道文件，那么每个进程就必定要有对应的struct file结构体对象，但是OS不会让一个文件存在两个属性和两个重复的缓冲区，所以实际上 两个file的inode是同一个文件的inode，而它们的缓冲区也指向同一个缓冲区...但是这样的话，怎么能保证两个不同的进程打开的是同一个文件呢？在平常我们是通过 文件路径 + 文件名 来找到文件的。而命名管道文件也是如此！...我怎么能保证自己不会读取到自己在消息队列中写的信息呢？

21010

Z大牛分享 | Zabbix监控日志文件

最近很多人在咨询日志监控的事情，对于日志这个问题，简单也简单，不简单也不简单，日志最先反映出应用当前的问题，在海量日志里面找到我们异常记录，然后记录下来，并且根据情况报警，大家可以监控系统日志、...zabbix最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式，支持日志文件正则和关键字正则，其是把日志文件中符合关键字的日志过滤出来入库，不包含的日志不采集，且只支持主动模式。...可以是\1、\2一直\9，\1表示第一个正则表达式匹配出得内容，\2表示第二个正则表达式匹配错的内容。...具体跟前面差不多，怎样判断编码方式呢，这里有个小技巧，你用记事本打开日志内容，然后另存日志，就可以看到你的日志的编码方式了，不知道准不准，我反正都是这么干的，一般来说都是ANSI编码，我就下面举个简单的...不过现在前端采集日志文件一般用filebeat了。我自己开发了一套简易的日志采集报警方式，应付日常应用勾勒，架构如下图，见笑了： ?

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深度学习初论：构建基础思维框架

如今深度学习几乎成为人工智能的代名词，特别是它是最能让人工智能技术在现实产业中真正落地，并产生实用价值的人工智能技术，iPhoneX的人脸识别，百度和特斯拉的自动驾驶技术，微软的对话机器人小冰，以及苹果的...例如我们要完成语音识别，那么我们需要有人们讲话的音频文件，同时还得有对应的说明文件，这个说明文件可以是用文字来指明音频所描述的内容。...我们把大量的点坐标输入给机器学习模型，并告诉它那些点是白点，哪些点是黑点，接着模型会统计白色数据点的坐标，分析出它们的分布特性，同时统计黑色点的坐标，分析出黑色点的分布特性，根据这些特性，慢慢的转动坐标轴...在一开始时，水里含有很多杂质，上图中的每一个白杆如同一种过滤网，水每流经一个过滤网，水中某种杂质就会被隔离出来，经过的过滤网越多，最后流出来的水其纯净度显然就越高。...得到的结果会反馈给模型，模型根据所得结果调整每一层数据处理层对应的参数，调整完后再对数据处理一遍，所得结果再次与标准结果进行比较，看看调整后，模型对数据处理的结果是否与”标准答案“更接近了，对应于过滤水的例子

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