获取目标方法的信息 访问目标方法最简单的做法是定义增强处理方法时，将第一个参数定义为JoinPoint类型，当该增强处理方法被调用时，该JoinPoint参数就代表了织入增强处理的连接点。...下面的切面类（依然放在com.abc.advice包中）中定义了Before、Around、AfterReturning和After 4中增强处理，并分别在4种增强处理中访问被织入增强处理的目标方法、目标方法的参数和被织入增强处理的目标对象等...同一个切面类里的两个相同类型的增强处理在同一个连接点被织入时，Spring AOP将以随机的顺序来织入这两个增强处理，没有办法指定它们的织入顺序。...注意，在定义returning的时候，这个值（即上面的returning="returnValue"中的returnValue）作为增强处理方法的形参时，位置可以随意，即：如果上面access方法的签名可以为...我们在AdviceManager中定义一个方法，该方法的第一个参数为Date类型，第二个参数为String类型，该方法的执行将触发上面的access方法，如下： //将被AccessArgAdviceTest
目的&思路 本次要构造的时间戳，主要有2个用途： headers中需要传当前时间对应的13位（毫秒级）时间戳 查询获取某一时间段内的数据（如30天前～当前时间） 接下来要做的工作： 获取当前日期，如2021...一个简单易懂的例子 按照上面的思路，时间戳参数创建过程如下 `import datetime today = datetime.datetime.now() # 获取今天时间 print("当前日期是...：2021-12-16 16:50:58.543452,对应的时间戳：1639644658543 找一个时间戳转换网站，看看上述生成的开始日期的时间戳是否与原本日期对应 可以看出来，大致是能对应上的（网上很多人使用...round()方法进行了四舍五入，因为我对精度没那么高要求，所以直接取整了） 需要注意的是：timestamp() 方法默认生成的是10位(秒级)时间戳，如果要转换为13位(毫秒级)的话，把结果*1000...才行 补充timedelta的几个参数 datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0,
Splunk是一个用于搜索，分析和可视化数据的软件平台。通常，Splunk中都会包含着各种数据，其中一些可能是较为敏感的数据。因此，对于渗透测试人员而言它的价值不言而喻。...想要获得对Splunk的访问权限，可以通过猜密码或重用之前获取到的密码尝试登录。曾经，我有过使用“admin:admin”或“admin:changeme”登录进入管理控制台的情况。...TBG Security团队开发了一款可用于渗透测试的Splunk app。该应用早在2017年就已经推出。尽管如此，我觉得还是很少有人知道这个工具，我觉得它应该受到更多人的关注。...安装app后，最后要做的就是获取shell。这里会有一些选项，我选择的是通过Metasploit创建的标准反向shell。 ?...以上测试是在Splunk 7.0上进行的，一切都非常的顺利！Splunk通常以root身份运行，这为攻击者提供了枚举主机其他信息的机会，而不仅仅是局限在数据库范围。
3 中有多种定义组件的方法。...让我们定义一个简单的组件并使用所有可用的方法重构它。 1. Options API 这是在 Vue 中声明组件的最常见方式。从版本 1 开始可用，您很可能已经熟悉它。...，以及令人惊讶的是，在这个 RFC 中，有很多戏剧性的内容，在 Vue 3 中引入了 Composition API。...通过在脚本元素中添加设置属性，脚本部分中的所有内容都会自动暴露给模板。通过这种方式可以删除很多样板文件。...如果您没有构建阶段，则组合 API 设置是唯一的选择，但由于大多数项目都是使用 Webpack 或 Vite 生成的，因此使用脚本设置既是可能的，也是鼓励的，因为大多数可访问的文档都使用这种方法。
在使用 Element UI 的 el-upload 组件时，我们可能需要在不同的事件中传递额外的参数，以满足业务需求。...handleUploadError" :action="uploadPdf"> 上传传递更多参数的方法如果我们想要在这些事件中传递更多的参数...on-error 事件传递更多参数同样的方法也可以应用到 on-error 事件中：参数时，直接定义的匿名函数。通过内联函数，可以方便地在回调函数中传递额外的参数。...总结通过使用内联函数，我们可以在 Element UI 的 el-upload 组件的各种事件中传递更多的参数，以满足复杂的业务需求。
我们简单的看下zeppelin中flink 解释器的源码，他底层是使用了flink scala shell，具体相关内容可以参考 Flink Scala REPL ：https://ci.apache.org.../projects/flink/flink-docs-stable/ops/scala_shell.html. zeppelin在提交flink的任务的时候，会判断下集群是否启动，如果没有启动flink...* 写过flink自定义source和sink的同学应该不会陌生。...在interpret方法解析内容，执行提交任务的工作。 最终我们实现了可以通过jar包和sql的方式来提交任务到yarn集群。...提交sql任务 我们可以指定一些任务的参数，比如jobname，并行度、checkpoint间隔等等，页面大概长这个样子，提交任务之后，可以在yarn集群看到相关的任务。 ?
概览 在本节中，我们将解释 解释器（Interpreter）、解释器组和解释器设置在 Zeppelin 中的作用。 Zeppelin 解释器的概念允许将任何语言或数据处理后端插入 Zeppelin。...例如，要在 Zeppelin 中使用 Scala 代码，您将使用 %flink解释器等。 当您单击解释器页面上的 +Create 按钮时，解释器下拉列表框将显示您服务器上所有可用的解释器。...例如 您可以在 spark 的解释器设置中定义 SPARK_HOME 和 HADOOP_CONF_DIR，它们将作为 Spark 使用的环境变量传递给 Spark 解释器进程。...您可以通过在解释器属性值中添加 #{contextParameterName} 来使用来自解释器上下文的参数。 参数可以是以下类型：字符串、数字、布尔值。...从技术上讲，来自同一组的 Zeppelin 解释器在同一个 JVM 中运行。 有关这方面的更多信息，请参阅有关编写解释器的文档。 每个解释器属于一个组并一起注册。
在一个notebook中可以同时使用python,scala,sql等不同的解释器。 支持对flink代码的调试。...5，启动Zeppelin服务 命令行中输入如下命令即可启动Zeppelin服务。 zeppelin-daemon.sh start 然后在浏览器中输入机器对应的地址和端口号即可。...并且在不同的解释器注册的临时表和视图是共享的，非常强大。 可以调用Zeppelin提供的z.show(df)来对Spark-Scala中的DataFrame进行可视化。...如果需要设置Spark的相关executor数量，内存大小等配置参数，自定义的jar包等，可以在interpreter里设置。...需要下载安装Flink并在interpreter中配置Flink的Flink_home参数。 以下分别是Flink下批处理和流处理的WordCount示范。
构建 Zeppelin 如果可以的话，在一个非 datanode 或 namenode 的集群节点上构建和运行 Zeppelin。这是为了确保在那个节点上 Zeppelin 有足够的计算资源。...-Phadoop-2.6 -Pyarn 在之前的步骤中，Zeppelin、Spark 1.3.1 和 Hadoop 2.6 已经构建好了。...在Notebook中编写Scala 在任一 Ambari 管理的集群上，ambari-agent 日志都写在 /var/log/ambari-agent/ambari-agent.log。...我们将在 Zeppelin 上写一点 Scala 代码来可视化这些日志，从中抽取信息。 为了能看到这些日志的内容并随后处理他们，我们将从这个日志文件创建一个 RDD。...这个时候并没有任何操作被执行：data frames 上的操作都映射到 RDD 相应的操作（在这个例子中）： 1 RDD.groupBy(...).aggregateByKey(...))
新建notebook，测试（默认为Scala语言） ? 三、连接hive数据仓库 配置interpreter 在前台页面打开interpreter，找到JDBC，配置参数 ?....thrift.client.password 如果没有配置该属性，那么上面的interpreter参数中的用户和密码可以不用配置。...可以看到可以对每一个notebook进行权限控制，这样在分享自己的分析结果中很方便。...五、总结 Zeppelin的解释器设计非常巧妙，及时官方没有，你也可以开发自己的解释器（现在已经很完善，支持各种连接）。...zeppelin支持MD、shell、python、R、SQL、scala等多种语言，在notebook中可以使用多种语言结合markdown和可视化在探索数据后，随即做一个很漂亮的分析报告，不用再机芯数据导出
Odersky 导读： 函数式变成的概念和思想 Scala的开发环境搭建 Scala语言的基础 Scala中的类型和求值策略 Scala中函数的概念 Immutable Collections如何用函数式思想实现数据结构和其上的一些操作...： 严格求值：call by value 非严格求值：call by name 惰性求值 定义表达式时不会立即求值，只在第一次调用时才求值 递归函数 函数式编程中没有循环语句，全部的循环用递归实现...variable 变量 lazy val 惰性求值的常量 定义时不用显示的说明类型，scala会自己进行变量推导 前两种定义，在定义时表达式就会立即求值...lazy val 在REPL中，scala会给没有变量名的变量自动取值resN，可以直接引用已有的resN 注意： scala中不允许常量定义后被直接改变，而变量var可以 val x...call by value 对函数实参求值，仅求一次，求得的值直接替换函数中的形式参数 call by value 不会对函数实参进行表达式求值，直接把表达式传入函数体内，替换表达式的形参，然后在函数内每次使用到此形参时会被求值
有关详细信息，请参阅在Windows上运行Hadoop的问题。 2.在“解释器”菜单中设置主机 启动Zeppelin后，转到解释器菜单并在Spark解释器设置中编辑主属性。...在Scala和Python环境中，您可以以编程方式创建表单。...环境中，可以在简单的模板中创建表单。...配置设置 在安装Zeppelin的服务器上，安装Kerberos客户端模块和配置，krb5.conf。这是为了使服务器与KDC进行通信。...spark.yarn.keytab 注意：如果您没有访问以上spark-defaults.conf文件的权限，可以选择地，您可以通过Zeppelin UI中的“解释器”选项卡将上述行添加到“Spark
在研发作业管理系统中，我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端，Flink 批流作业可视化预览的核心组件。...在Flink的集成方面，Zeppelin支持Flink的3种主流语言，包括Scala、PyFlink和SQL。...模式也在开发中。...Zeppelin还支持在解析器/任务作用域的Flink运行时参数配置，集成hive catalog ，并支持简易的cron job执行，并对多版本Flink均提供了支持，最新的master分支支持了最新的...多租户支持 支持多个用户在Zeppelin上开发，互不干扰 1.2 基于NoteBook作业提交的痛点 在最初任务较少时，我们将批、流作业都运行在单节点Zeppelin server中，直接使用SQL
传入函数作为参数来实现延迟计算是最基本的手段，其他语言的处理也无非就是在此基础上增加一些友好的语法，后面我们在 Scala 和 Swift 部分就可以看到。...不过随着了解的深入，发现二者虽然看起来很像，但用起来差异太大了，至少在延迟求值这个语法特性的设计上，Swift 形式上更像 Scala。...但类内部仍然可以修改 value 的值，所以这个方法的作用也很有限。 接下来看下 Swift 当中函数参数的延迟求值。...，可以通过 @autoclosure 来简化调用过程中参数的写法，这一点其实从形式上与 Scala 的传名参数类似。...他们仨都支持通过传入函数的方式来实现函数参数的延迟求值。 Scala 和 Swift 对函数参数延迟求值在语法上有更友好的支持，前者通过传名参数，后者通过 @autoclosure。
这个编译器是让用户可以使用自定义的语言做为数据处理后端的一个 Zeppelin 插件。例如在 Zeppelin 使用scala代码,您需要一个 Spark编译器。...所以,如果你像我一样有足够的耐心将R集成到Zeppelin中， 这个教程将告诉你怎样从源码开始配置 Zeppelin和R。 准备工作 我们将通过Bash shell在Linux上安装Zeppelin。...如果您使用的是Windows操作系统,我建议您安装和使用Cygwin终端(它提供功能类似于Windows上的Linux发行版)。.../tree/rinterpreter 在我的例子中我已经下载并解压文件夹在我的桌面 第二步:构建 Zeppelin 假设你是安装在单机，打开你的Terminal，运行下面的代码。...展望 作为后续这篇文章中,我们将看到在 Zeppelin 中如何使用 Apache Spark(尤其是SparkR)。
Apache Zeppelin 的主要特点包括： 多语言支持：支持多种编程语言，包括 Scala、Python、R 和 SQL，可以在同一个笔记本中混合使用多种语言。...用户可以使用多种编程语言（如 Scala、Python、R、SQL 等）在笔记本中编写代码，并通过直接执行代码和查看输出结果来进行数据分析，从而探索和理解数据。...用户可以在笔记本中编写代码，使用 Zeppelin 提供的丰富的数据处理函数和库，对数据进行处理和转换，从而准备数据用于后续的分析和可视化。...依赖于分布式计算环境：Zeppelin 最初设计为在分布式计算环境中运行，例如 Apache Spark。...可扩展性限制：虽然 Zeppelin 提供了丰富的可视化和数据处理功能，但对于某些高级数据处理需求，可能需要用户编写自定义的代码或扩展 Zeppelin 的功能。
写api接口时一般会在控制器中简单验证参数的正确性。 使用yii只带验证器（因为比较熟悉）实现有两种方式（效果都不佳）。 针对每个请求单独写个Model , 定义验证规则并进行验证。...缺点：写好多参数验证的Model 类。 使用独立验证器 中提到的$validator- validateValue() 方法直接验证变量值。缺点：写实例化很多验证器对象。...有么有“一劳永逸”的做法，像在Model 中通过rules 方法定义验证规则并实现快速验证的呢？有！...从验证规则中获取可赋值的属性。 参数验证模型 进行验证和存储验证错误消息。 使用魔术方法获取参数验证模型 中的验证错误消息。 <?
环境准备 目前开发Flink的方式有很多，一般来说都是开发同学写JAVA/SCALA/PYTHON项目，然后提交到集群上运行。...在Zeppelin中可以使用3种不同的形式提交Flink任务，都需要配置FLINK_HOME 和 flink.execution.mode，第一个参数是Flink的安装目录，第二个参数是一个枚举值，有三种可以选...解决方法是将ZEPPELIN_LOCAL_IP注入到环境变量中。然后重启应用，再次提交任务就会解决了。 维表Join 我们在之前的文章中详细讲解过Flink和维表进行Join的方式。...自定义UDF 在Flink中，使用代码注册UDF有两种方式： tEnv.registerFunction("test",new TestScalarFunc()); tEnv.sqlUpdate("CREATE...实际上我们只在左表插入了两条数据，但结果却出现了四条数据，这就是因为key并没有被删除，而是继续缓存，和我之前的理解有误。这样带来的火锅就是state无限增大，直到OOM。
对于机器学习算法工程师来说，他们可以在 Zeppelin 中可以完成机器学习的数据预处理、算法开发和调试、算法作业调度的工作，包括当前在各类任务中表现突出的深度学习算法，因为 Zeppelin 的最新的版本中增加了对...Zeppelin 集群模式只需在参数中配置3个服务器的列表，并将其启动，即可自动组建 Zeppelin 集群，不需要借助 ZooKeeper。...通过专门的集群管理页面，用户可以清晰看到集群中的服务器、解释器的数量和运行状态。 ? 本机 Docker。无论是单机模式还是集群模式，用户都可以在本机 Docker 上创建解释器进程。...Zeppelin 提供服务接口，用户可以连接到自己的 KDC 或者 LDAP 认证系统，获取所需的信息，以便完成在不同的 Hadoop 集群上的操作。 模型预测与增量训练。...结合参数的配置，用户可以编写一个复杂的 Zeppelin 工作流，在右边设置触发的条件，如按时间点、Rest 接口手动触发，或者按照周期性时间、数据变化来设置。 ?
此外，还将介绍 PID 参数调整的几种常用方法，以及该代码在不同应用场景下的修改部分。...E_last := Error;保存当前的误差值到变量 E_last，供下一次计算使用。 4、PID 参数调整的方法 PID 控制器的性能与参数的选择密切相关。...以下是几种常用的参数调整方法： 4.1、手动试控法（Manual Tuning）： 步骤： 将积分时间（Ti）和微分时间（Td）设为零，仅保留比例增益（Kp）。...本文介绍了 PID 控制器的作用与重要性，并提供了基于西门子博图平台的 SCL 语言编写的 PID 控制器代码。此外，还介绍了常用的 PID 参数调整方法等。...通过合理调整参数和修改代码，可以满足不同场景下的控制需求，提高系统的稳定性和效率。尽管 PID 控制器在工业自动化中得到广泛应用，但仍有许多改进和拓展的空间，值得进一步研究和探索。
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