在Linux系统中，软件包管理是一个至关重要的任务，而Yum（Yellowdog Updater, Modified）作为一种包管理工具，在许多主流的Linux发行版中得到广泛应用。本文将深入探讨Yum的基本原理、常用命令以及一些实例演示，帮助读者更好地理解和使用Yum。
linux系统、常用命令、应用软件（特别是nginx，tomcat，redis，mysql）、shell
由于本人今年毕业,为完成毕设特地想着实现一个简单的推荐系统设计,思来想去,小电影不就是很好的切入点嘛! 于是诞生该项目,将会一步步带着大家实现一个自己的电影推荐系统.
前一篇文章介绍了Hadoop2.0（hadoop2.0架构，具体版本是hadoop2.2.0）的安装和最基本的配置（见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101173.htm ），并没有配置HA（High Avalability，高可用性），接下来的文章中会介绍hadoop2.0HA的配置。在介绍hadoop2.0的HA配置之前，本文先介绍hadoop2.0HA的基本原理和2种方式。 1 概述 在hadoop2.0之前，namenode只有一个，存在单点问题（虽
精益制造的基本原理-连续流(1) 精益制造的基本原理-连续流(2) 精益制造的基本原理-连续流(3) 精益制造的基本原理-多重任务 在面向产品的生产流程布局中，一名操作员工被赋予多台设备的操作。这需要
本系列会针对 Java 中高级开发人员以及 JVM 运维人员，帮助大家深入理解 JVM 原理并能学以致用定位线上瓶颈，线上性能问题以及长期持续监控 JVM 。本系列针对 OpenJDK 11 以后的版本，同时也会帮助用户升级到 OpenJDK 11。本专栏会从快速上手 JFR，可视化查看 JFR 引入，之后会详细分析每一个 JFR 事件对应的背后的 JVM 原理以及源码，并且结合 Java 测试代码生成这些 JFR 事件帮助大家更好的理解这些事件产生的原因，以及需要如何去优化，然后会给出一下通过 JFR 定位线上问题的实例，最后，会通过给出线上 JFR 的推荐配置以及动态 JFR 配置与 Spring boot 结合的实例解决方案。
还记得土哥刚入行，进第一家公司实习的时候，使用的是Win7，对于Windows下的命令行体验真是无力吐槽，特别是对于Web前端来说，非常多的工具都运行在终端内，比如不计其数的Node.js工具，后来改用Linux就舒畅多了，npm很多工具都在Linux系统下有更好的表现。
此文主要分享了如何将自己博客园的文章自动导出到 Markdown 文档进行存储，以便在本地进行归档管理，程序中也对文章的分类、tag、代码块以及文章中的图片进行了保存处理，以便上传到自己的图。 整理后的 Markdown 可以在本地整理成册或者发布到自己的个人博客上，比如我使用 Markdown 书写的 个人博客 。 文章目录 支持的功能 基本原理 几个知识点 将 HTML 转换成 Markdown 注意 Mac 和 Windows 以及 Linux 下的换行的区别 文章分类、tag 的获取 文章中图片保存
操作系统堪称是IT皇冠上的明珠，Linux阅码场专注Linux操作系统内核研究, 它的文章云集了国内众多知名企业一线工程师的心得，畅销著作有《linux设备驱动开发详解 》等。
在深入讨论如何停止Traceroute或Ping之前，让我们先了解一下这两个工具的基本原理。
性能优化是软件系统中最有挑战的工作之一，就算看了很多资料和书籍，一旦涉及到解决具体问题，还是会一脸懵逼。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。
《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色： 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎， 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
大型语言模型(llm)已经变得越来越复杂，能够根据各种提示和问题生成人类质量的文本。但是他们的推理能力让仍然是个问题，与人类不同LLM经常在推理中涉及的隐含步骤中挣扎，这回导致输出可能在事实上不正确或缺乏逻辑。
前一篇文章介绍了Hadoop2.0（hadoop2.0架构，具体版本是hadoop2.2.0）的安装和最基本的配置（见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101173.htm ），并没有配置HA（High Avalability，高可用性），接下来的文章中会介绍hadoop2.0HA的配置。在介绍hadoop2.0的HA配置之前，本文先介绍hadoop2.0HA的基本原理和2种方式。
当我们执行系统调用的时候，会首先对某些错误情况进行检查，如果失败通常会得到一些 error 信息，通过查看全局变量 errno 可以知道到底是哪一类错误
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
程序设计语言基础是指程序设计语言的基本概念、语法和语义。了解程序设计语言基础可以帮助我们理解和使用不同的编程语言，并能够编写简单的程序。
Docker 是一个充满挑战性和趣味性的开源项目，它彻底释放了Linux 虚拟化的威力，极大地缓解了云计算资源供应紧张的局面。与此同时，Docker 也成倍地降低了云计算供应成本，让应用的部署、测试和开发变成了一件轻松、高效和有意思的事情。
我叫大家好，我是Python进阶者，经常看《Python爬虫与数据挖掘》公众号的小伙伴，对这个名字应该耳熟能详了吧？今天借腾讯云+社区这个机会，给大家简单分享下Python网络爬虫的概念和基本原理，本次内容讲的毕竟泛一些，很多细节方面，不做赘述，不足之处，还望大家海涵。
数山有路，学海无涯：机器学习概论 ---- 机器学习的基本原理与基础概念，其要点如下： 机器学习是计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科； 根据输入输出类型的不同，机器学习
作为一个程序员，性能优化是无法避开的事情，不管是桌面应用还是web应用，不管是前端还是后端，不管是单点应用还是分布式系统，并且性能优化也是软件系统中最有挑战的工作之一，更是每个工程师都需要掌握的核心技能。
我们接下来通过一个案例介绍利用edgeR和DESeq2包进行差异分析，本文先介绍edgeR。
用一些自动化技术的专用工具来扫描一些普遍开源代码版本号系统漏洞，例如dede，phpweb，discuz这些旧版常有一些管理权限各不相同的系统漏洞，有的软件能够 立即提交个webshell（网站后门），以后用水果刀（中国菜刀）操纵。有些是依据系统漏洞能扫描出后边账户密码，然后登陆网站后台从而拿到webshell管理权限
编程语言 java C C++ golang 算法 数据结构算法 网络协议 dns dns原理入门 dns 类型 dns 解析流程 http http 包结构 http 常用头 http 状态码类型 tcp 四次挥手 四次挥手产生机制 滑动窗口 滑动窗口作用 How to Adjust the TCP Window Size Limit on Linux 重构 领域驱动 并发控制 异步与响应式 redis mysql 存储类型 kafka kafka 的作用 kafka 产生的使用场景 kafka 的基本原
一个传统的方案是每个版本的 Python 可执行文件使用不同的名字，如 python、python2.6、python3。
既然之前很多小伙伴反应希望公众号多发点算法类的文章，那就来呗。先从简单的入手好了，带大家用python来实现一波十大经典排序算法呗。分别是：
通过裁剪现有Linux系统(CentOS7.6)，创建属于自己的min Linux小系统，可以加深我们对linux的理解。 利用centos7.6,搭建-一个小小linux 系统,很有趣。
基因芯片数据分析（六）：DESeq2包的基本原理 我们接下来通过一个案例介绍利用edgeR进行差异分析。
随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及，语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷，而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术，本文将详细介绍语音识别的语音搜索。
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术越来越成熟，语音技术的应用也越来越广泛。智能客服是其中一个应用领域，它通过语音识别技术，将用户的语音输入转换为文本，并通过自然语言处理技术，解决用户的问题。本文将详细介绍语音识别的智能客服。
http://mpvideo.qpic.cn/0b2e2iaamaaaemajnaohfbrfbuwda3jaabqa.f10002.mp4? 本课程主要目的在于以微控制器为蓝本，打好电子系统智能化领
本文将介绍10种处理海量数据问题的常见方法，也可以说是对海量数据的处理方法进行一个简单的总结，希望对你有帮助。
在《图解 | CPU-Cache》一文中介绍了VIVT、PIPT、VIPT三种查找方式。下面分析一下其歧义别名问题。
都说 PHP 是世界上最好的语言，PHP 程序员需要具备哪些技术呢？我觉得至少要具备以下技术：
一位工作5年的小伙伴面试时被问到IO相关的问题，说，谈谈你对IO多路复用机制的理解。当时他说只是听过多路复用，具体细节没有了解过。今天，我给大家分享一下我的理解。
学习Python爬虫不仅充满趣味性，并垫基Python编程语言功底。可以说是入门IT行业的一条捷径，达到娱乐、学习二合一。喜欢看小说，搞笑图片？找工作还在一条一条筛选企业需求！做运营，做数据分析没有参考数据！业余时间想接个爬虫小需求挣个“零花钱”，爬虫帮你快速搞定。
负责对外提供集群各类资源的增删改查及 Watch 接口，它是 Kubernetes 集群中各组件数据交互和通信的枢纽。当收到一个创建 Pod 写请求时，它的基本流程是对请求进行认证、限速、授权、准入机制等检查后，写入到 etcd 即可。
很多年以前的时候，技术面试的时候面试官经常会问“程序什么时候需要开启新的线程”这样的问题，那个时候多核 CPU 才刚开始普及，很多人也是才开始逐渐接触多线程技术。而如今多核 CPU 和多线程编程技术已经是下里巴人的技术了。
强化学习是机器学习领域中一种重要且强大的学习范式，它通过智能体与环境的交互学习，在不断尝试和错误的过程中，优化其行为以最大化累积奖励。强化学习在许多现实场景中展现出了卓越的应用潜力，如自动驾驶、游戏策略优化、机器人控制等领域。
1. 请减少HTTP请求 基本原理： 在浏览器(客户端)和服务器发生通信时，就已经消耗了大量的时间，尤其是在网络情况比较糟糕的时候，这个问题尤其的突出。 一个正常HTTP请求的流程简述：如在浏览器中输入"www.xxxxxx.com"并按下回车，浏览器再与这个URL指向的服务器建立连接，然后浏览器才能向服务器发送请求信息，服务器在接受到请求的信息后再返回相应的信息，浏览器接收到来自服务器的应答信息后，对这些数据解释执行。 而当我们请求的网页文件中有很多图片、CSS、JS甚至音乐等信息时，将
在浏览器(客户端)和服务器发生通信时，就已经消耗了大量的时间，尤其是在网络情况比较糟糕的时候，这个问题尤其的突出。
本号已有原创文章200+篇，以DevOps为基石，洞察研发效能全貌，涵盖从需求管理到运营监控的完整流程。无论您是项目经理、产品经理、开发人员、测试人员，还是运维人员，在这里您都可以有所收获，同时深入理解其他角色的工作内容，共同助力DevOps的成功落地。欢迎关注，有任何问题可发送私信~
一、引言 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)被公认为比较优秀的分类模型，有很多人对SVM的基本原理做了阐述，我在学习的过程中也借鉴了他们的研究成果，在我的博客中只是想介绍基本的原理，用通俗易懂的方式把原理解释清楚，并期望通过MATLAB的代码实现这些基本的原理。由于SVM对数学理论的要求很高，并且SVM的形式也有多种，有不同的实现方式，在这个系列中我们重点关注以下几个方面： 支持向量机的一些基本概念 线性可分支持向量机的原理 线性支持向量机的原理 非线性支持向量机
摘要：本文将探讨Linux系统中常用的压缩算法，如gzip、bzip2、xz等，并提供相关的代码示例和使用场景。
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎讨论。
枯木逢春：深度信念网络 ---- 深度信念网络的基本概念和基本原理，其要点如下： 深度信念网络是一种生成模型，能够建立输入和输出的联合概率分布； 受限玻尔兹曼机是构成深度信念网络的基本单元，是由可见层
Sanger法是基于DNA合成反应的测序技术，又称为SBS法、末端终止法。1975年由Sanger提出，并于1977发表第一个完整的生物体基因组序列。
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