公司有个简单粗暴的日志服务,它部署在多台机器实例上,收集的日志记录在每台机器本地硬盘,写一个小时自动切换日志文件,硬盘空间写满了自动回卷,大约可以保存两三天的历史数据。为什么说它粗暴呢?原来它不提供任何查询日志的接口,想要获取日志唯一的办法就是直接查日志文件:
“ 大家好哇!前面我们对slurm作业调度系统进行了一个简单的介绍【科研利器】slurm作业调度系统(一),今天我们继续对如何用slurm提交批处理任务以及使用 sinfo、squeue、scontrol命令查询作业信息进行具体的介绍。”
由于开发机器是 Windows 系统,每天启动计算机都需要重新开启 Redis 服务很麻烦。
$argv?— 传递给脚本的参数数组,它被定义在$_SERVER全局数组中(当脚本以命令行方式运行时,argv 变量传递给程序 C 语言样式的命令行参数)。当通过 GET 方式调用时,该变量包含que
如果在运行python脚本时需要传入一些参数,例如gpus与batch_size,可以使用如下三种方式。
最近在工作中遇到一些纯粹重复的工作,最终都通过脚本方式达到了自动化,大大提高效率。比如之前每次发布zip包都需要手动编译lua文件、替换lua引用为二进制文件的引用,选择对应文件打zip包,每次都需要几分钟,还容易出错、遗漏,很不geek,通过脚本后实现了完全自动化。
.sh还需要处理DOS文件和UNIX文件的差异,使之可执行。在Linux命令行逐条执行:
我们知道Jmeter单机并发数并不高,一般配置也就支持1000左右。那么就引出了分布式压测的概念,Jmeter通过调度机(Master)与执行机(Slave)来实现。而Locust也支持分布式压测,类似Jmeter一样,当一台机器无法模拟所需的用户数量时候,可以通过多台Slave机器来实现,Master机器主负责分发任务和下达指令。
我们在Windows系统下使用Vivado的默认设置调用第三方仿真器比如ModelSim进行仿真时,一开始仿真软件都会默认在波形界面中加载testbench顶层的信号波形,并自行仿真1000ns后停止。当我们想查看对应模块的波形时,需要自己去手动添加,并且为了防止跑一段时间仿真后,添加新模块或者信号却发现没有记录波形,就要提前手动在控制台上执行log -r ./*命令来实现对全部信号波形的记录。但是每当我们修改完代码,关闭重启仿真器再一次仿真时,就需要将之前的操作(删改添加对应模块信号,执行log -r ./*等)重新完成一遍才能继续跑出想看的信号波形。尽管可以通过将仿真时添加的模块信号保存为*.do文件,下次仿真通过执行do *.do的形式来快速添加之前波形;但在频繁修改代码,需要经常重新仿真的情况下,每次都手动去添加信号的操作会比较影响到我们的情绪,那么能否通过脚本语言比如Python来实现一键仿真并自动添加好所需要的模块信号呢?
本文将介绍slurm,一个 Linux服务器中的集群管理和作业调度系统。并对其基础命令和运行方式进行实战演练。
整体说来ida的批量模式并不能算是真正的批量模式,只是可以通过各种手段来执行多个ida进行分析。众所周知ida是不支持多线程的,并且按照官方的说明看来在将来也不准备支持多线程。那么要想进行批量处理就只能使用自己的一些办法,自己去写个程序用命令来调用ida进行处理。
上周,谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型,引起大量关注。
Tensorflow 服务是谷歌推荐用来部署 Tensorflow 模型的方法。如果你不具备一定的计算机工程知识背景,即使你对 Tensorflow 本身感觉很顺手,但是我觉得想要搞定 Tensorflow 服务也不是辣么容易的。以下三点是我总结的难点: (谷歌官方)教程含有 C++ 代码(我不会 C++) 教程里含有 kubernetes,gRPG,Bezel(其中一些我也是第一次见) 需要被编译出来。那个过程时间太长了,恐怕要用一个世纪吧! 这里介绍一种可能是最简单的方式——用 tensorflow 服
在 Windows 10 上,批处理文件是一种特殊的文本文件,通常具有。Bat 扩展,它包含一个或多个命令,命令提示符可以理解并依次运行以执行各种操作。
项目地址:https://github.com/ShangRui-hash/siusiu
基于RAC环境中使用的应用程序,有时候希望某个特定的应用程序仅仅运行在RAC的子节点,或者说为某些应用程序分配一个首要节点。对此,Oracle 10g可以使用services来实现。
在SQLServer数据库当中,除了大家熟知的基于SSMS来管理SQLserver数据库之外,还有一个很强大的命令行工具sqlcmd。该命令行工具基本等同于Oracle SQL*Plus以及 MySQ
在 Docker 中,需要把 host 的目录挂载到 container 中作为 volume 使用时,往往会发生文件权限问题。常见的现象是,container 对该路径并无写权限,以致其中服务的各种千奇百怪的问题。
anacron是一个按天为单位周期性运行某些命令的工具,使用此工具需要指定任务的周期、延迟(分钟)、id、shell。
Sqlmap是一种开源的渗透测试工具,可以自动检测和利用SQL注入漏洞以及接入该数据库的服务器。它拥有非常强大的检测引擎、具有多种特性的渗透测试器、通过数据库指纹提取访问底层文件系统并通过外带连接执行命令,具体细节可参考官方地址[1],Github地址[2],中文使用说明[3]、sqlmap使用笔记[4]
解密加密内容 echo "dXNlcjphZG1pbnxwYXNzOjE%3D" | base64 -d
做接口测试的话,首先要考虑的是如何选择一个合适的工具?在忽略工具是否好用,是否能满足业务要求的前提下,需要考虑以下2点:
一般我们 在实时渲染中,DC也就是 DrawCall 都会尽可能的降低,因为这会比较直接的降低 CPU 与 GPU 的绘制沟通
前面我们已经说过了flume的简单入门,这篇文章继续深入,来熟悉下source,并通过自定义 source 来了解其工作原理,接下来的一系列文章都会以flume的各个小组件慢慢深入,欢迎和我一起学习
Linux官方内置Bash中新发现一个非常严重安全漏洞,黑客可以利用该Bash漏洞完全控制目标系统并发起攻击。 Bash远程命令执行漏洞(CVE2014-6271)检测脚本 作者:ziwen(dn8.net团队) 运行环境:python 2.7 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import os import sys import re print "f4ck ziwen cve 2014 6271 exp attacking!" if sys.argv[1].sta
在工作中时常需要登录服务器做一系列操作,每次输入ssh xxx总是很麻烦。这时候为什么不考虑写一个通用的小脚本呢?
在很多时候,需要对多个文件进行同样的或者相似的处理。例如,你可能会从多个文件中选择数据子集,根据多个文件计算像总计和平均值这样的统计量。当文件数量增加时,手动处理文件的可能性会减小,出错的概率会增加。
**不同的比对软件会输出不一样的比对格式;比对后分析用到的软件对输入格式的要求也不一样。比如序列比对我习惯使用MAFFT。MAFFT输出结果默认为fasta格式,clustal可选;如果后续需要使用MrBayes构建贝叶斯树,需要将其转化为NEXUS格式。这里推荐 **ALTER来完成比对格式转化的任务。如果分析的序列不是很多,可以选择网页版;如果序列条数比较多可以选择安装本地版 https://github.com/sing-group/ALTER;按照安装步骤执行即可,自己的安装过程没有遇到报错;
最近读了 Karl Broman[3] 的initial steps toward reproducible research (kbroman.org)[4],颇有感悟,结合自己阅读时候的体验,分享给你们。
Spring Cloud Data Flow (SCDF) 是一个用于定义、部署和协调数据处理管道的开源框架,可以支持流式和批处理任务。SCDF 的设计目的是帮助开发人员以更高效和更一致的方式创建、部署和管理数据处理应用程序,从而减少操作复杂性并提高开发人员的生产力。
我现在经常在实验室服务器上跑程序,而老师要求我们使用SLURM作业管理系统,网上资料零零散散,这篇文章算是一个简单的汇总
大家好,前面写了一个OpenVINO部署YOLOv5推理的教程,收到很多反馈!这里就再写了一篇如何使用YOLOv5训练自定义对象检测,从数据准备到推理整个环节,帮助大家更好的使用YOLOv5来解决实际问题。整个文章主要分为三个部分,分别是数据准备与YOLO格式数据转换,模型训练与推理测试,模型转换为ONNX与部署。
使用Jmeter时选择GUI模式还是Non GUI模式?有的测试同学可能还没时间细看Jmeter启动后的命令行日志的内容:
Flink提供了一个命令行接口(CLI)用来运行打成JAR包的程序,并且可以控制程序的运行。命令行接口在Flink安装完之后即可拥有,本地单节点或是分布式的部署安装都会有命令行接口。命令行接口启动脚本是 $FLINK_HOME/bin目录下的flink脚本, 默认情况下会连接运行中的Flink master(JobManager),JobManager的启动脚本与CLI在同一安装目录下。
选自GitHub 作者:Andrew Gordon Wilson 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 用生成模型学习高维自然信号(比如图像、视频和音频)长期以来一直是机器学习的重要发展方向之一。来自 Uber AI Lab 的 Yunus Saatchi 等人今年五月提出了 Bayesian GAN——利用一个简单的贝叶斯公式进行端到端无监督/半监督 GAN 学习。该研究的论文已被列入 NIPS 2017 大会 Spotlight。最近,这篇论文的另一作者 Andrew Gordon Wilson 在 Gi
项目链接:https://github.com/ajbrock/BigGAN-PyTorch 该项目一出即引发了人们的广泛关注,有的人表示不敢相信,也有人哭晕在 Colab。
通过Python将上述的命令输出从一整个文件中取出来,并转换成表格。否则,我需要分别打开每一个文件,找到对应的输出,拷贝到Ecxel,再进行数据分列动作,操作繁琐而且重复性很大,因此考虑用Python尝试自动化完成此项工作。
本文由内部学员:YuChen投稿 事情还得从一个群说起,某穿越火线女主播粉丝群 群友发了个钓鱼网站 打开是这样的 信息收集一波 不过这个人好像是批量注册的 看下中间件信息 IP和端口开放情况 nm
手点Vivado GUI也太低效了,关注“Z胖实验室”公众号,公众号内回复 Vivado脚本 获得链接
大家好哇!随着时代的不断发展,我们在做项目时所使用的数据也越来越大。当进行计算量很大的任务时,我们不可避免地会使用超级计算机(以下简称超算)来帮助我们完成。常见的超级计算机作业调度系统有SLURM和Torque PBS,但我自己在实际应用过程中常见到的是slurm,以下就slurm作业调度系统进行一些简单的介绍!
富集分析需要很长的时间跑代码,以下代码可以“存在即跳过,不存在即运行”,可以节省时间,不重复运行
导读 今年五月份康奈尔大学的 Andrew Gordon Wilson 和 Permutation Venture 的 Yunus Saatchi 提出了一个贝叶斯生成对抗网络(Bayesian GAN),结合贝叶斯和对抗生成网络,提出了一个实用的贝叶斯公式框架,用GAN来进行无监督学习和半监督式学习。论文《Bayesian GAN》也被2017年机器学习顶级会议 NIPS 接受,今天Andrew Gordon Wilson在Twitter上发布消息开源了这篇论文的TensorFlow实现,并且Google
https://mrvollger.github.io/StainedGlass/
1 背景和问题 随着云计算、PaaS平台的普及,虚拟化、容器化等技术的应用,例如Docker等技术,越来越多的服务会部署在云端。通常,我们需要需要获取日志,来进行监控、分析、预测、统计等工作,但是云端的服务不是物理的固定资源,日志获取的难度增加了,以往可以SSH登陆的或者FTP获取的,现在可不那么容易获得,但这又是工程师迫切需要的,最典型的场景便是:上线过程中,一切都在GUI化的PaaS平台点点鼠标完成,但是我们需要结合tail -F、grep等命令来观察日志,判断是否上线成功。当然这是一种情况,完善的Pa
问题导读: 1、如何设计Flume+Kafka收集架构? 2、如何修改Docker内配置文件? 3、如何进行Flume配置? 4、如何定制RollingByTypeAndDayFileSink? 1 背景和问题 随着云计算、PaaS平台的普及,虚拟化、容器化等技术的应用,例如Docker等技术,越来越多的服务会部署在云端。通常,我们需要需要获取日志,来进行监控、分析、预测、统计等工作,但是云端的服务不是物理的固定资源,日志获取的难度增加了,以往可以SSH登陆的或者FTP获取的,现在可不那么容易获得,但
下载并安装 Virtual Box,准备并安装 3 台 CentOS 7.2 的虚拟机,主机名命名为 Node01、Node02、Node03。
PolyShell是一款功能强大的polyglot脚本,它可以同时适用于Bash、Windows Bash和PowerShell。
将Keras权值矩阵保存为简短的动画视频,从而更好地理解你的神经网络模型是如何学习的。下面是第一个LSTM层的例子,以及一个经过一个学习周期训练的6级RNN模型的最终输出层。蓝色代表低值,红色代表高值
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