设置互信信息 首先添加rac2节点 依次点击 SSH Connectivity ,填写 oracle 密码，最后点击setup，安装程序会自动建立两节点互信 如之前建立过互信需勾选 reuse private and publick key选项
解压 p13390677_112040_Linux-x86-64_3of7.zip 文件提取grid安装文件
在MySQL搭建MHA高可用架构的时候，需要打通master、slave、以及mha manager之间的ssh互信，通常情况下，运维人员需要手动打通ssh互信，在自动化构建的过程中很不方便。如果可以使用自动化的脚本打通服务器之间的ssh互信，对自动化运维会有很大的帮助。
前言 上篇文章我们介绍了使用pacemkaer+corosync实现简单的nginx高可用， 这篇文章我们介绍如何使用pacemaker+corosync实现MySQL高可用， 并且此次我们手动编辑配
环境：HP-UX 11.31 + GI 11.2.0.4 + Oracle 11.2.0.4 背景：本文只对HP-UX平台安装11g RAC环境过程中，针对一些跟Linux平台有差异的地方进行简单记录备忘。 关于安装部署11g RAC的完整过程可参考：http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/4679203.html
最近IDC上架了一批hadoop大数据业务服务器，由于集群环境需要在这些服务器之间实现ssh无密码登录的相互信任关系。具体的实现思路：在其中的任一台服务器上通过"ssh-keygen -t rsa"产生公私钥文件，然后将公钥文件拷贝成authorized_keys文件，最后将它的.ssh目录下的文件全部批量拷贝到其他服务器的/root/.ssh目录（即当前用户家目录的.ssh）下即可。这批hadoop服务器的ssh端口默认都是22，密码默认都是kevin123456，ip列表如下: 192.168.10.2
需求：四台Linux主机,IP地址为192.168.10.10/11/12/13,配置登录用户的互信 1.各节点ssh-keygen生成RSA密钥和公钥
那么你们有没有工作中需要临时多台机器同步文件内容，而这种环境却有不适合做任何自动化工具的时候呢？那么你们是怎么做的呢？难道手动同步嘛？
一般使用scp远程拷贝操作时，需要输入目标服务器的用户名和密码，这个时候可以做linux服务器之间ssh互信配置， 这样在多个linux服务器之间做操作时就可以免密登陆。
公钥认证的基本思想 对信息的加密和解密采用不同的key，这对key分别称作private key（私钥）和public key（公钥），其中，public key存放在欲登录的服务器上，而private key为特定的客户机所持有。当客户机向服务器发出建立安全连接的请求时，首先发送自己的public key，如果这个public key是被服务器所允许的，服务器就发送一个经过public key加密的随机数据给客户机，这个数据只能通过private key解密，客户机将解密后的信息发还给服务器，服务器验证正
--initial-advertise-peer-urls http://192.168.1.17:2380 \
之前在《记录一则Linux SSH的互信配置过程》、《Vertica 7.1安装最佳实践（RHEL6.4）》中，都分别提到了配置ssh互信的方法，本文在此基础上进一步整理配置ssh互信的方法，目的是将步骤尽可能的简化，从而更加适合在较大规模的集群中对ssh互信进行快速配置。
Linux 的中心原则是，所有更改都必须分解为小步骤进行 —— 您的每个 commit 都只能做一件事。这并不意味着每个 commit 都必须很小，比如对在数千个文件中使用的函数的 API 进行简单更改，可以使更改量很大，但仍然可以接受，因为它是针对某一项单一任务的更改。 通过始终遵循此原则，项目维护者可以更轻松地识别和隔离任何有问题的更改，而不影响其他的功能。
在构建安全的网络通信环境时，SSL/TLS证书是不可或缺的一环。它们为服务器和客户端之间的通信提供了加密保障。在实践中，我们可以选择使用自签名证书，而这些自签名证书又分为带CA（证书颁发机构）和不带CA两种。本文将详细解释这两种自签名证书的区别，并为您提供选择自签名证书时的参考依据。
192.168.31.221 node1 node1.walkingcloud.cn
Minikube是一个工具，可以在本地快速运行一个单点的Kubernetes，尝试Kubernetes或日常开发的用户使用。不能用于生产环境。
阿里云95块钱买的ECS要到期了，续费的话需要1000多。想了想服务器上也没啥重要的东西，于是趁着腾讯云折扣，花了288买了个三年的CVM。CVM就是一个云虚拟机，这里就暂且叫它服务器。
最近一直在瞎搬砖，最大的感触是运维工作难做。不过废话不多说，最近被分配了一项比较有意思的task，尝试着非root用户搭建MHA并测试下能否成功漂移，以下是两天测试和文档编写的成果，分享给各位看客，欢迎交流学习。
anaconda：所有语言的包、依赖和环境管理器，几乎全平台（Windows、macOS、Linux）
在N多年前，搭建Oracle RAC环境的时候，其中有一项非常艰巨的任务就是配置节点服务器的互信关系，每次到了这个部分的时候就有点晕，因为文件需要在两个节点间拷过来，拷过去。 每次到了这个部分，就需要打开我的攻略笔记，然后严格按照上面的步骤来完成。到了OCM考试的时候，当时Oracle是提供了一个建立互信关系的脚本，直 接运行即可。搭建的过程省事不少。到了11g的RAC搭建中，在检查项中有一个就是建立互信关系，只需要在界面上点击即可完成。可见互信关系的建立过程是 越来越简化了。 当然回到工作环境中
只需要在管理机上安装，推荐使用 yum install ansible。 被管理机上需要有python环境。
距离唯一一次搭建Hadoop集群，已是六年有余。那时候大数据的学习资料还是我从某宝25买来的，如今大数据已遍地开花。最近想写一些关于大数据的东西，例如Spark、flink等，想放在Yarn上跑，所以就从Hadoop的搭建开始写起。
文章：Coarse-to-fine Hybrid 3D Mapping System with Co-calibrated Omnidirectional Camera and Non-repetitive LiDAR
在使用 Python 写一些脚本的时候，在某些情况下，我们需要频繁登陆远程服务去执行一次命令，并返回一些结果。
图像配准常为图像融合的一个预处理步骤。经过精确图像配准的图像对，通常可获得更好的融合效果。
之前写了一篇介绍 Ansible 的文章 ，今天回顾看来写的有些匆忙，一些具体的操作步骤都没有讲明白，不利于读者复现学习。最近又申请了一个几百台机器的环境，正好借此机会把如何在离线环境中使用 Ansible 详细记录一下。
最近是沉迷于TiDB，无法自拔，从TiDB集群部署到集群压测、高可用测试、再到参数调优，最后到线上业务从MySQL迁移到TiDB，整个过程下来，感觉整个学习成本还是比较高，不管是TiDB还是分布式数据库，要学习的内容还是非常的多；本文主要分享生产环境部署TiDB v5.0.3版本集群过程，供大家参考学习；
相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。
解决linux服务器间的数据、文件搬运和免密登录等问题； 从多种业务环境入手，以不同方式实现服务器间的文件传输；
您需要将编译后的可执行文件拷贝到目标服务器，并构造相关输入数据，从而运行工程。对于本文档的应用示例，查看HOME/tools/projects/Custom_Engine/main.cpp中所需输入数据如下所示：以ascend用户登录DDK所在服务器。执行如下命令，拷贝后的目录结构请见表1。cp -r HOME/tools/proje
Cloudera Replication Manager（以下简称为 RM,旧版本的CM中简称为BDR）为数据迁移提供了一个集成式的易用管理解决方案，通过界面化的方式可以非常便捷的定义不同集群之间的数据复制操作 ，本文主要介绍如何配置及使用RM进行HDFS和Hive 复制
PHP 作为一个 Web 开发语言，相对来说，命令行程序并不是它的主战场。所以很多年轻的 PHP 开发者可能连命令行脚本都没有写过，更别提交互式的命令操作了。而今天，我们带来的这个扩展就是针对 PHP 的交互式命令行操作的。
lsof -i:[port] netstat -anp |grep [port]
机器之心专栏 机器之心编辑部 图灵奖得主 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2020 年的 ICLR 大会上指出，自监督学习有望使 AI 产生类人的推理能力。该观点为未来 AI 领域指明了新的研究方向——自监督学习是一种不再依赖标注，而是通过揭示数据各部分之间关系，从数据中生成标签的新学习范式。 近年来，自监督学习逐渐广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。随着该技术的蓬勃发展，自监督学习在图机器学习和图神经网络上的应用也逐渐广泛起来，图自监督学习成为了图深度学习领域的新发展趋势
您或许听说过区块链。但如今网络上的很多内容，如果不结合一些参考资料的话就会难以理解。然后，我就在想“如果有人向我问起区块链，我是否能够跟他讲述清楚？”。如果您也遇到同样的问题，那么这篇文章适合您。 问题 任何技术只有在解决了某个业务问题时才有用，区块链也不例外。区块链可以解决多个问题。 📷 信任 当两方履行一份协议时，有一些方面需要灵活处理。但是，只有相互信任，交易才能高效执行。如果您同意以某个价格从我这里购买 X 个小部件，而且我们已建立信任，则交易会顺利进行。如果缺乏信任，交易通常会变得很复杂，而严重时
比如R语言编程，简单的R代码调试，其实靠head，str，help函数即可。所以我从强调初学者应该是要至少把这3个函数敲1000遍以上。比如，群里有人问它的表达矩阵里面的探针ID，跟他准备好的探针ID与基因对应表格， 无法匹配，自己在Excel手动搜索，明明是每一个 探针都存在于准备好的探针ID与基因对应表格里面。
前言 基于Keepalived实现LVS双主高可用集群。什么是Keepalived呢，keepalived观其名可知，保持存活，在网络里面就是保持在线了， 也就是所谓的高可用或热备，用来防止单点故障的发生。本文将详细讲述Keepalived工作原理及高可用解决方案的实现。 相关介绍 Keepalived简介 Keepalived采用VRRP(virtual router redundancy protocol，虚拟路由冗余协议)热备份协议，以软件的方式实现linux服务器的多机热备功能。VRRP是针对路由器
其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数。
你可以把它看做是一个监控MySQL的工具，当master挂了之后，起一个slave作为master，另外一台slave重新作为新master的备库；
在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual Information，简称MI）或转移信息（transinformation）是变量间相互依赖性的量度。不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 的相似程度。互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual dependence)。互信息最常用的单位是bit。
对于两个随机变量，MI是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的“信息量”（单位通常为比特）。互信息的概念与随机变量的熵紧密相关，熵是信息论中的基本概念，它量化的是随机变量中所包含的“信息量”。
原理 双向,顾名思义,双方互通,此处的意思是多台 linux 两两免密登录.双向比单向多了些操作,单向只需把某一个linux的公钥发送给其他linux即可,而双向要实现集群中的每一台机器都保存其他所有 …
聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高，而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。根式是否提供样本的标签信息，相关的指标可以分为以下两大类
论文作者：Yunze Liu, Qingnan Fan, Shanghang Zhang, Hao Dong, Thomas Funkhouser, Li Yi
近些年的顶会，出现了一部分利用互信息取得很好效果的工作，它们横跨NLP、CV以及graph等领域。笔者最近也在浸淫（meng bi）这一方向，在这里和大家简要分享一些看法，如有雷同，不胜荣幸。
波哥想了一下确实双向互信这个场景是存在的，也是普遍的。那么就顺手优化了一下这个脚本。
那么什么是互信息呢？变量x与变量y之间的互信息，可以用来衡量已知变量x时变量y的不确定性减少的程度，同样的，也可以衡量已知变量y时变量x的不确定性减少的程度。
熵可以从随机变量状态需要的平均信息量角度理解, 也可以从描述统计力学中无序程度的度量角度理解.
在CentOS 7系统中，服务器之间实现互信一般使用SSH协议。SSH协议（Secure Shell）是一种网络协议，用于在不安全的网络中提供安全的加密通信和身份验证。通过SSH协议，可以在本地主机上执行命令，然后将结果传输回远程主机。
关于相似性以及文档特征、词特征有太多种说法。弄得好乱，而且没有一个清晰逻辑与归类，包括一些经典书籍里面也分得概念模糊，所以擅自分一分。
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