atbus是我按之前的思路写得服务器消息通信中间件,目标是简化服务器通信的流程,能够自动选择最优路线,自动的断线重连和通信通道维护。能够跨平台并且高效。
目前,已经实现全工作环境Linux化,电脑Linux+手机Linux+机器人Linux。
Linux+ Python3.6 安装 Mayavi 工具包 一、修改python和pip版本 二、准备python-dev环境 三、安装mayavi 四、验证 一、修改python和pip版本 cd /usr/bin/ ll | grep python mv python python.bak ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python mv pip pip.bak ln -s /usr/bin/pip3.6 /usr/bin/pip 二、准备python-de
一个经常被问到的 Linux 问题:为啥 Linux 系统没运行多少程序,显示的可用内存这么少?
我认识的第一个操作系统就是windows,而认识了Linux之后我就开始逐步的往Linux上迁移…… 比如我的习惯、比如我的服务、比如…… 大部分人觉得Linux是高端产品,是IT专属,其实不然,Linux发展到今天,已经有了很大的改变,特别是在桌面世界,抛开应用来讲完全不输Windows。
(错误:java.lang.UnsupportedClassVersionError: Unsupported major.minor version 51.0)
Perc10 RAID卡具备更多缓存和更高IO性能,可搭载戴尔易安信第十四代服务器使用,支持市面上的主流操作系统。然而,出于软件更新速度的考虑,很多用户仍然使用较低版本的Linux操作系统,由此带来配置完磁盘阵列后操作系统需要手动安装的情况。对此,戴尔易安信的工程师特地针对低版本Linux如何在搭载了Perc10 RAID卡的戴尔易安信 14G服务器上进行安装提供了解决方法,供相关人员参考。
官网:https://hfish.io/ Gitee项目地址:https://gitee.com/lauix/HFish/
啊~~~本来是半个月的专栏不知道到底过了多久才又和大家见面,其中经历不足为外人道也
当然,手机便携性是非常好的,基本代码和算法调试完成后,用手机装载的linux+编译器改改参数,做做测试效果也是极好的!
本文章是小编经过58、前程无忧、智联招聘、51、拉勾网等招聘网站总结PHP开发工作所需技能的部分总结,如有不对或不全之处,还请多多提意见!
docker run --name webtest -p 8080:8080 -d webtest:v1 打开防火墙端口号 8080
数据:http://www.presidency.ucsb.edu/data/sourequests.php美国总统历年在国情咨文中对国会提起的诉求数量
记录在戴尔R730服务器安装Red Hat Enterprise Linux 7.2操作系统的过程,Red Hat Enterprise Linux 7.2架构支持:64-bit AMD、64-bit Intel、IBM POWER、IBM SYSTEMZ。
在写之前必须要说明一下,为什么查了网上那么多博文,都在说安装 Mayavi 工具包的事,统计下来不同的也就那么几篇,而且安装过程遇到的问题都写得很少。真的是何必呢,相同的文章和未经实践的操作就别复制粘贴了,搜索的人也很苦恼啊。
近期公司一台服务器的磁盘告警“磁盘阵列错误”,经检查发现磁盘:“PD0/PD1/PD2 硬盘Medium Error DevId 并BadStripe PD0 PD1”,需要在服务器磁盘彻底崩溃之前进行raid修复,具体过程如下:
无论哪种中间件的搭建,正常主从模式搭建需要搭建在两台不同的服务器上才是正规的主从搭建模式。因为由于资源的限制,今天来演示一下在同一台服务器上,基于端口不一致搭建Redis的单机主从模式。
我们使用的计算机的全称叫电子计算机,前面有电子两个字,这说的是整个计算机中的核心元器件基本上都是电子单元组成的。但机械硬盘却是一个特殊的例外,它更多是用机械技术做出来的一个产品。当把带有机械技术基因的磁盘搭到计算机,尤其是再应用到服务器领域的时候,暴露出了机械技术的两个严重问题:
LAMP 就是linux+ apache +mysql+php用来web开发的经济实惠的东东,完全开源,很值得期待! ,
directory_need_share,母机上需要共享的目录 user,samba登录用户名 pass,samba登录密码 samba_share,samba登录后显示的目录名字 yes;no;yes;all;user,参见下方-s参数说明
Nginx (“engine x”) 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。
森林图是一种常用于展示多个研究结果的统计图表。它显示了各个研究的效应量(effect size)或优势比(odds ratio, OR)以及它们的95%置信区间(confidence interval, CI)。通过森林图,研究者可以快速地比较和评估不同变量对结局变量的影响。
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找到了一本电子书 https://bookdown.org/hhwagner1/LandGenCourse_book/ 里面用到这篇文章的数据做了群体PCA,今天的推文我们试着重复一下这本电子书中的代码
当完成突变位点注释之后,我们会得到一个巨大的VCF文件,文件大小从几十M到几十G不等。在数量如此多的突变位点中,我们只会根据注释结果从中挑选部分感兴趣的突变位点,这就要求对VCF文件进行过滤。如此大的文件用Excel 操作是不现实的,脚本语言处理大文件时效果也不尽人意,所以SnpEff的开发团队专门开发了一款工具,叫做SnpSift, 用来对VCF文件进行过滤。
由于新添加硬盘时要确定是对哪个盘进行分区挂载,以免误操作而造成数据损失。 使用 fdisk -l 进行查看。
重要:越狱骨灰级玩家请忽略本篇文章,篇幅较长,大约2500+字,突有不适感,请返回上一页,继续忙你的事情
目前,国内对于单细胞测序分析的教程五花八门,百花齐放,一个合适且准确的pipeline对于分析是很有价值的。2023年在 Nat Rev Genet上发表的一篇论文“Best practices for single-cell analysis across modalities”,详细介绍了单细胞最佳实践的流程。但是,其在国内的推广有两个不足:(一)全英文教程;(二)R语言与Python混合。二者限制了其在国内的推广,故笔者在原教程的基础上,结合自身的单细胞测序分析经验。将其译至中文版,并且只使用Python完成所有分析。环境参考此前安装的omicverse环境。
到目前为止,我们所看到的细胞自动机不是物理模型;也就是说,他们不打算描述现实世界中的系统。 但是一些 CA 用作物理模型。
以上就是python饼状图的介绍及绘制,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
对于服务器的一些信息,如果数据量大了之后总是感觉力不从心,需要了解,但是感觉得到的这些信息不够清晰明了。 比如我们得到一台服务器,需要知道最基本的硬件配置,内存情况,磁盘空间情况,哪些磁盘空间问题需要关注,哪些磁盘空间问题可以忽略,swap的使用情况 如何,服务器的操作系统版本,内核版本,上面运行有几个实例,是否启用了ASM,甚至服务器运行了多少天呢,这些信息看起来非常琐碎,也可以通过脚本得 到,但是一直以来感觉都是比较笼统模糊。 今天使用shell脚本进行了简单的改进。 我们来看看基本的效果情况。有了这些
今天是REmap系列的最后一篇——REmapH函数。 这个函数的特色是可以做中心辐射的热力图,这种热力图在气象、人口密度、海拔测绘领域有诸多运用,当然也可以上当用在商务场合——特别是跟地理信息有关的数
class PriorityQueue: def __init__(self): self.heap_array = [(0, 0)] self.current_size = 0 def build_heap(self, alist): self.current_size = len(alist) self.heap_array = [(0, 0)] for x in alist: s
大家好,最近有不少小伙伴在后台留言,又得准备面试了,不知道从何下手!下面这些资料,都是腾讯面试必问的技术内容。我给大家整理了一份!
总第85篇 01|背景: 我们在做机器学习之前,需要自己先对数据进行深入的了解(这些数据是什么类型,总共有多少数据,有没有缺失值,均值是多少之类的),只有自己对数据足够了解了,才能够更好地利用机器学习。我们把在正式开始机器学习之前对数据的了解过程成为探索性分析 , 简称 EDA。 02|单变量数据分析: 单边量数据是指数据集中只有一个变量 ,也可以是多列中的某一列(可以理解成是某一个指标)。比如一个班的体测成绩表是一个数据集(包含身高、体重、1000 米用时之类的各种指标),那么该数据集里面的某一个指标
近年来,多元回归分析(如广义线性模型,GLMs)在生态学和保护生物学中得到了广泛的应用。然而解释变量之间的多重共线性(相关性),会严重影响这种统计建模方法。
最近一段安装了2台Dell PowerEdge R940xa服务器操作系统,分别为Windows Server 2012 R2和Centos 7.2,本来都计划用dell 服务器自带的F10 Lifecycle Controller功能配置RAID和部署OS,但是R940xa服务器支持部署的系统版本都是比较新的,另外Centos也是不支持自动化部署的,所以得通过F11引导方式安装操作系统,本文和大家分享一下R940xa服务器配置iDRAC管理口地址和安装操作系统过程,让大家以后可以更方便、快捷的部署您需要的操作系统。
最近赖江山老师发布了一个R包: 原创R包:rdaenvpart(层次分割获取RDA和CCA单解释变量的贡献) http://wap.sciencenet.cn/home.php?mod=space&
如果我们能够得知道一幅图像中最多的颜色是什么的话,可以帮助我们解决很多实际问题。例如在农业领域中想确定水果的成熟度,我们可以通过检查水果的颜色是否落在特定范围内,来判断它们是否已经成熟。
今天花了我600大洋把神舟笔记本的显示屏换了。也换了一种感觉,因为这个原装屏买的那天就有2个亮点。哈哈!那2个亮点陪了我走过了4年还差60天吧!换的新屏之后,显示器不用我用手掰了,也不用夹夹子了。什么都好,希望这个破笔记本还能陪我走过四年。听着徐誉滕--《李雷和韩梅梅》,喝着开水,开始敲键盘。
网站log日志其实就是百度蜘蛛抓取的记录,百度蜘蛛每来一次,并且都抓取了什么,哪类蜘蛛来进行抓取的,网站log日志都会记得非常清楚,我们可以获取日志进行分析,百度蜘蛛今天都抓取了我们多少个页面,其中哪些页面没有抓取成功等等,从而可以进行优化我们的网站,使之更加符合网站SEO优化。
加拿大卫星森林资源调查 (SBFI) 卫星森林资源清查(SBFI)提供了 2020 年加拿大森林覆盖、干扰恢复、结构、物种和林分年龄的信息,以及 1985-2020 年林分替代干扰的信息。SBFI 多边形代表了与战略森林资源清查中划定的林分相似的同质森林状况。使用多分辨率分割算法对 2020 年大地遥感卫星表面反射 BAP 复合影像(30 米空间分辨率)、火灾年份和采伐年份图层进行了划分。最小地图单位为 0.45 公顷(5 像素),用于定义多边形。使用相同的数据、属性和时间表示法绘制了加拿大全部森林生态系统的地图,从而形成了加拿大约 6.5 亿公顷森林生态系统的通用植被清查系统。鉴于加拿大森林面积大且种类繁多,SBFI 的优势在于使用一致的数据源和方法,跨越管辖边界、管理和非管理林区,从而能够一致地生成综合、空间明确的信息输出。此处包含的数据基于免费开放的卫星数据和信息产品,并遵循既定的交流方法。前言 – 人工智能教程
说到磁盘阵列(RAID,Redundant Array of Independent Disks),现在几乎成了网管员所必须掌握的一门技术之一,特别是中小型企业,因为磁盘阵列应用非常广泛,它是当前数据备份的主要方案之一。然而,许多网管员只是在各种媒体上看到相关的理论知识介绍,却并没有看到一些实际的磁盘阵列配置方法,所以仍只是一知半解,到自己真正配置时,却无从下手。本文要以一个具体的磁盘阵列配置方法为例向大家介绍磁盘阵列的一些基本配置方法,给出一些关键界面,使各位对磁盘阵列的配置有一个理性认识。当然为了使各位对磁盘阵列有一个较全面的介绍,还是先来简要回顾一下有关磁盘阵列的理论知识,这样可以为实际的配置找到理论依据。
Redis是一个内存型的数据库,数据是放在内存里的,但是内存也是有大小的,所以,需要配置redis占用的最大内存,主要通过maxmemory配置
因为单线程已经够用了,CPU不是redis的瓶颈。Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了。
BLASTn,VSEARCH或其他计算成对样本间不相似性的算法,用于建立match list
最近收到很多小伙伴的留言,3月份过完了一个offer都没收到。除了大环境和疫情的影响,还有遇到那种特别喜欢怼人的面试官,直接面到怀疑人生真是让人费解。。。 其实面试受打击是正常的,关键是要在面试中总结自己的不足!提前做好面试准备和技术储备,还是可以大幅度的提高面试效果的。 那么该怎样准备面试 斩获offer? 为此我专门找了一份《Java进阶学习+面试宝典》分享给大家,内容涵盖:计算机基础、Java、JVM、spring、算法、微服务、分布式、大厂面经、技术脑图等等...共1400+页 质量非常高!!!
导语 本文主要挖掘、弄懂lottie动画背后的原理。lottie动画是如何让30FPS流畅运行? 动画原理 工作以来,处理过css、js、canvas、骨骼动画,这些背后的原理都是通过把每一帧(瞬间)的静止图像组合起来,以一定频率(速率)播放这些图像形成动画。 详细一点解析:动画可以拆分成每一帧,当前帧(静态)图像的属性数据或者形态(形状)的变更,把这样很多帧连贯起来,就形成动画。 lottie动画 原理其实也是这样。但为什么它能做到如此流畅,让众多用户,开发,设计师情有独钟。下面从几个方面对lottie
你是否准备好了,我这里有7月底面试真题,学弟呕心沥血总结面试高频问题,在成都刚刚面试,这套面试题同样适用与北上广深杭,并入职了一家不错的公司,这份题目对标成都15K-22K,北上广深杭18K-25K,真题文末直接展示
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