我这里00是最暗,FF是最亮,不同的电脑可能不一样。比如说我嫌FF太闪眼了,我就可以:
今天在使用linux的时候,要查看端口号,但是不知道要使用哪一个命令所以就学习了一下,原来是使用netstat,接下来给大家一起来学习。 一、netstat介绍 1.1、简介 Netstat 命令用于显示各种网络相关信息,如网络连接,路由表,接口状态 (Interface Statistics),masquerade 连接,多播成员 (Multicast Memberships) 等等。 Netstat 是一款命令行工具,可用于列出系统上所有的网络套接字连接情况,包括 tcp, udp 以及 un
因为 MS_T120 这个 channel 是内部 Channel,MS_T120 Channel 被绑定两次(内部绑定一次,然后我们又绑定一次——id 不是 31)。由于绑定的时候没有限制,所以绑定在两个不同的 ID 下,因此 MS_T120 Channel 就有两个引用,假如我们关闭 channel,就触发一次 free,而我们断开连接系统默认也会 free,那就变成了 Double Free 了(其实 Double Free 是 UAF 的特殊情况,因为这个 USE 是 free 而已)。
1:练习spark的时候,操作大概如我读取hdfs上面的文件,然后spark懒加载以后,我读取详细信息出现如下所示的错误,错误虽然不大,我感觉有必要记录一下,因为错误的起因是对命令的不熟悉造成的,错误如下所示: 1 scala> text.collect 2 java.net.ConnectException: Call From slaver1/192.168.19.128 to slaver1:8020 failed on connection exception: java.net.Conne
1、执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: 18/04/22 09:28:22 ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch applic
下载文件 下载地址 https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk16-downloads.html 下载文件 wget https://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/16.0.2%2B7/d4a915d82b4c4fbb9bde534da945d746/jdk-16.0.2_linux-x64_bin.tar.gz 安装文件 新建一个java文件夹 mkdir /usr/java 将下载的文件解压到上面的目
1、今天启动启动spark的spark-shell命令的时候报下面的错误,百度了很多,也没解决问题,最后想着是不是没有启动hadoop集群的问题
Windows 11 没有了映射磁盘驱动器按钮,本文记录在Win11下挂载远程磁盘的方法。 操作流程 开启NFS服务 确定可以挂载的磁盘 使用 net use 命令挂载磁盘 开启NFS服务 不开启NFS服务无法挂载磁盘 可以在cmd 中使用 showmount -e 命令测试,如果没有安装会报错: 'showmount' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。 控制面板 -> 程序和功能 -> 勾选NFS服务 -> 确定 📷 等一会 📷 此时使用 showmount -e <i
一 硬盘安装backtrack3 1、我的虚拟机设置:256内存,iso文件位置为F:\bt3b141207.iso,硬盘为SCSI: 5G,网络:桥接
前期处理 perl脚本统计RC(RC(read counts)) 读入control baseline 和 sigma(最后baseline 预测的mad值) 将gc < 0.28或gc > 0.68,sigma乘上1.5,后来又乘以6,对于小于0.01或者大于0.99分位数,sigma取0.01和0.99分位点的sigma 将sigma转化为权重,SigmaForWeights = 1/sigma^2/max(1/sigmaforWeithts^2) 根据mu值设置一些outlier的amplicon,t
在上一篇我们了解了卷积的概念,并且使用numpy实现了卷积。但是现在其实很少会需要自己去实现卷积操作了,因为很多深度学习框架已经很好的封装了基础API甚至封装好了网络模型,比如tensorflow,pytorch,caffe等等。今天我们就使用tensorflow来实现卷积,顺便和我们自己实现的卷积结果对比,验证我们的实现是否正确。
如转发,请标明出处! Dev ID Dev Name 0x0042 IRONLAKE_D 0x0046 IRONLAKE_M Nehalem QM57 0x0102 SNB_D 0x0106 SNB_M 0x010A SNB_D 0x010B SNB_D 0x010E SNB_D 0x0112 SNB_D 0x0116 SNB_M 0x0122 SNB_D 0x0126 SNB_M 0x0152 IVB_D_GT1 0x0155 VLV_D 0x0156 IVB_M_GT1 0x0157 VLV_M 0
2.5.3. Session 的 Cookie 域处理 环境 User -> Http2 CDN -> Http2 Nginx -> proxy_pass 1.1 -> Tomcat 背景,默认情况下 tomcat 不会主动推送 Cookie 域,例如下面的HTTP头 Set-Cookie: JSESSIONID=8542E9F58C71937B3ABC97F002CE039F;path=/;HttpOnly 这样带来一个问题,在浏览器中默认Cookie域等于 HTTP_HOST 头(www.
是酱紫的,简单来说:并发执行 spark job 的时候,并发的提速很不明显。类似于我们内部有一个系统给分析师用,他们写一些 sql,在我们的 spark cluster 上跑。随着分析师越来越多,sql job 也越来越多,等待运行的时间也越来越长,我们就在想怎么把 sql 运行的时间加快一点。我们的整个架构是 spark 1.6.1 on YARN 的,经过分析一些 sql 发现其实大多数分析语句都是比较简单的统计 sql,集群资源也还算多,一条简单的 sql 语句就把整个集群资源的坑占着略显不合适,有点飞机马达装到拖拉机上的赶脚,所以第一步,我们想,支持 spark job 的并行运行。
系统OTA升级之后,发现/etc/config 分区占用率100%,着实郁闷,/etc/config 分配20M空间,实际占用的配置文件<1M, 怎么会磁盘占用率86%??? / # df -h F
Traceback (most recent call last): File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/bin/fdsearch", line 34, in <module> from fdsearch import wsgi File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/wsgi.py", line 32, in <module> import fdsearch.domain File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/domain/__init__.py", line 20, in <module> from notify_handler import NotifyHandler File "/home/himalayas/fdsearch/fdsearch/domain/notify_handler.py", line 23, in <module> from cjson import encode as json_encode File "build/bdist.linux-x86_64/egg/cjson.py", line 7, in <module> File "build/bdist.linux-x86_64/egg/cjson.py", line 4, in __bootstrap__ File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 945, in resource_filename self, resource_name File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 1633, in get_resource_filename self._extract_resource(manager, self._eager_to_zip(name)) File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 1661, in _extract_resource self.egg_name, self._parts(zip_path) File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 1025, in get_cache_path self.extraction_error() File "/home/himalayas/virtualenv/python2.7-fd/lib/python2.7/site-packages/pkg_resources.py", line 991, in extraction_error raise err pkg_resources.ExtractionError: Can't extract file(s) to egg cache The following error occurred while trying to extract file(s) to the Python egg cache: [Errno 13] Permission denied: '/root/.python-eggs' The Python egg cache directory is currently set to: /root/.python-eggs
几十年来,EDI(电子数据交换)帮助供应链、制造和分销行业保持产品的流动,这些产品被塔吉特Target、亚马逊Amazon、沃尔玛Walmart和劳氏Lowes等零售商分销到大众市场。
5.如果没有过程图的就是选择默认推荐选项,到了下面这一步,根据你需要安装的操作系统来做选择,我们当然选择Linux系统的ubuntu 64位的选项啦。
随着公司业务不断增加,经常需要采购新服务器,并要求安装Linux系统,并且要求Linux版本要一致,方便以后的维护和管理,每次人工安装linux系统会浪费掉更多时间,如果我们有办法能节省一次一次的时间岂不更好呢?
supervisor的错误日志如下: Traceback (most recent call last): File "/home/himalayas/owengine/owprice/server.py", line 10, in <module> import action File "/home/himalayas/owengine/owprice/action/__init__.py", line 2, in <module> from owprice import owP
这是大家同步数据遇到的第一个难题。当大家兴致匆匆的启动程序,看着区块离最新的区块越来越近,难免兴奋起来。但当差十几块或几十块的时候,却是漫长的等待,于是忍不住要问,出什么问题了吗?
EDI 940也称为仓库装运订单,遵循X12 报文标准。通常由卖家/供应商发送给第三方仓库或第三方物流提供商 (3PL),并作为将货物从远程仓库运送到买方的正式请求。
Swarm 是使用 SwarmKit 构建的 Docker 引擎内置(原生)的集群管理和编排工具。Swarm 集群由 管理节点 和 工作节点 组成。
ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path
WeUI 是微信官方团队针对微信提供的一个 H5 UI 库,它只提供了一组CSS组件。
看到这里,如果小伙伴已经有思路了,那就没必要往下面看了,直接拉到最后,点赞、在看。
2019年11月26日,kali Linux官网发布了Kali Linux 2019.4发行版,此版本做了很大的改动,界面焕然一新。 2019.4涉及到的一些新更新内容包括:
由于业务需求,需要对部分不符合检测结果的图像进行过滤,因此需要对之前的检测项目进行优化。常见问题有如下亮点:
首先准备一个测试脚本 test.bat,输出当前用户名和机器名到一个文件里,内容如下 echo %COMPUTERNAME% >> c:\test\test.log echo %USERNAME% >> c:\test\test.log 运行 “gpmc.msc” 命令来启动“组策略管理编辑器”. 在“组策略管理编辑器”左侧导航树上选择 “Default Domain Policy” -> 用户配置 -> 策略 -> Windows 设置 -> 脚本(登录/注销) 双击 “登录”,在 “登录” 属性中添加上
最近一直在写开源小项目,遇到了大大小小的BUG,小BUG也就算了,大BUG(指的是花费很多时间才DEBUG的)需要写一个博客记录一下,避免以后再犯这种错误。 切记,不要因为某些错误,乱导jar包!
有客户说他采购NVIDIA Jetson模组,但是不清楚商家提供的模组是不是他要的。
Virtual DOM是一棵以JavaScript对象作为基础的树,每一个节点称为VNode,用对象属性来描述节点,实际上它是一层对真实DOM的抽象,最终可以通过渲染操作使这棵树映射到真实环境上,简单来说Virtual DOM就是一个Js对象,用以描述整个文档。
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5月16日,IBM官方针对WebSphere Application Server Network Deployment产品发布安全通告,通告指出该产品中存在远程代码执行漏洞,攻击者可发送精心构造的序列化对象到服务器,最终导致在服务器上执行任意代码。
在一些勒索病毒的案例中,我们可以看到这样的案例,攻击者通过域控组策略下发勒索病毒加载脚本,从共享服务器下载并执行勒索病毒样本,从而导致内网大规模范围内的病毒感染事件。
去年11月,NVIDIA发布了新一代嵌入式模组:Xavier NX( NVIDIA Jetson家族又添新成员,老黄一出手就知有没有!)。当时说会在今年3月份上市。按照我们对NV的了解,不出意外会在NVIDIA 美国GTC大会后就全面上市了!
8LFS这个库可以实现平台无关(Linux和Windows通用)的文件系统访问 安装后只需 require "lfs"即可使用
虚拟化技术支持,需几个方面的条件支持:芯片组自身支持、BIOS提供支持、处理器自身支持、操作系统支持。
今天看到PG邮件列表里有非易失性内存在PG应用的讨论,做下记录,接着学习其补丁,如何将WAL buffer改造成非易失性buffer,以及和之前有和区别。该补丁是也是日本NTT公司提供。
K8s集群中部署Argo CD持续部署 创建argocd命名空间 kubectl create namespace argocd 安装资源 kubectl apply -n argocd -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-cd/stable/manifests/install.yaml customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/applications.argoproj.io created
今天看到PG邮件列表里有非易失性内存在PG应用的讨论,做下记录,接着学习其补丁,如何将WAL buffer改造成非易失性buffer,以及和之前有和区别。该补丁是也是日本NTT公司提供。 一、原文
然后那个目录占用多 再通过du -s /root/* | sort -nr 一层层排查,找到占用文件多的地方
[root@k8s-master ~]# kubectl create namespace argocd
进入cmd_bootm.c,找到对应的bootm命令对应的do_bootm():
1.0 <= A.length <= 400002.0 <= A[i] < 40000
对于 WEB 产品来说,有一些常见的 Bug,本章节挑选一些比较典型的 Bug 进行举例介绍。
这是 github上的一个开源项目:955.WLB,上面列举了程序员们汇总的 955 作息的公司名单,旨在促进码农的工作生活平衡,文末「阅读原文」附上了 github 项目地址,感兴趣可以看看。 996 工作制:即每天早 9 点到岗,一直工作到晚上 9 点。每周工作 6 天。 955 工作制:即每天早 9 点到岗,一直工作到下午 5 点。每周工作 5 天。 944 工作制:即每天上午 9 点到岗,一直工作到下午 4 点。每周工作 4 天。 说明 以下公司名单,基本不属于 996 的公司,相对接近 955/9
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