zlog使用手册 来源 http://hardysimpson.github.io/zlog/UsersGuide-CN.html Contents Chapter 1  zlog是什么? 1.1  兼容性说明 1.2  zlog 1.2 发布说明 Chapter 2  zlog不是什么? Chapter 3  Hello World 3.1  编译和安装zlog 3.2  应用程序调用和链接zlog 3.3  Hello World 代码 3.4  更简单的Hello World Chapte

转载请注明出自天外归云的博客园:http://www.cnblogs.com/LanTianYou/ PowerShell是基于.NET的一门脚本语言,对于SharePoint一些日常操作支持的很好.今天上午同事做数据量测试,要在一个site下创建500个list和500个library,在一个list中创建1000个item,这样的需求通过PowerShell脚本实现是非常容易的. 下面是为这项测试写的两个小 Add-PSSnapin Microsoft.SharePoint.PowerShe

按照集团运维信息安全制度, 需要每个一段时间对线上服务器密码进行一次变更,通过shell脚本部署比较繁琐,所以决定采用ansible脚本对远程主机root密码进行批量重置,该脚本已经在稳定运行在正式环境下.具体方法如下: 1)  在服务端安装ansible [root@ansible-server ~]# yum install -y ansible 2) 配置ansible到远程主机的ssh无密码信任关系 (authoried_keys 模块) 批量实现多台服务器之间ssh无密码登录的相互信任

我们通常用pandas读取csv文件为DataFrame数据格式,如下图,是部分县2001年到2009年的某种作物的产量数据.我们希望求得9年的增长趋势,即求一个一元线性回归模型的斜率,这个时候便可以调用python的sklearn包中的线性回归模型计算. 思路: 将2001-2009年作为自变量X,需要注意的是sklearn的模型输入的变量是矩阵,因此要用numpy将list转化为矩阵,然后用ix方法定位每行数据为因变量y.pandas数据索引可参考博文点击打开链接.当然,最后输出的斜率的形式

世纪互联给的方案, 说只能一个一个做硬匹配, 把我吓尿了. 我整个简单的, 还能批量做. 1. 将本地域中所有用户的这两个属性导出. Get-ADUser -Filter * -SearchBase "ou=vb-user, dc=testvb, dc=local" | foreach { [system.convert]::ToBase64String(([GUID]$_.objectguid).ToByteArray()) + $_.UserPrincipalName } | Ou

ansible的安装 # [root@localhost ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release (Core) [root@localhost ~]# uname -r -.el7.x86_ [root@localhost ~]# systemctl stop firewalld [root@localhost ~]# systemctl disable firewalld [root@localhost ~]# systemctl st

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: 1

centos6 sshpass批量分发key yum install sshpass -y ssh-keygen -t dsa -f ~/.ssh/id_dsa -P "" 命令说明: ssh-keygen:生成密钥对命令 -t:指定密钥对的密码加密类型(rsa,dsa两种) -f:指定密钥对文件的生成路径包含文件名 -P(大写):指定密钥对的密码 - centos6可以,7好像有问题 sshpass -p123456 ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.

提到死锁,最最常规的场景之一是Session1 以排它锁的方式锁定A表,请求B表,session2以排它锁的方式锁定B表,请求A表之类的,访问顺序不一致导致死锁的情况本文通过简化,测试这样一种稍显特殊的场景:对同一张表,并发update其中的多行记录引起的死锁,同时简单分析,对于update操作的加锁步骤这种场景引起的死锁比较少见,但是并不代表不存在,在某些并发场景下,可能会引起死锁的,应该需要引起重视. 测试环境搭建 sqlserver 数据库版本: Microsoft SQL Server

问题描述 今日碰到一道差分方程的题目,如下 [ y(n + 2) - cfrac{7}{10}y(n + 1) + cfrac{1}{10}y(n) = 7x(n+2) -2 x(n + 1) ] 已知(x(n) = left(cfrac{1}{2}right)^n u(n) , y(0) = 2, y(1) = 4​),求全响应. 一般求解这种题目的思路很清晰,首先根据特征方程求出特征根,从而得出零输入解的形式,但是这个时候给的条件是(y(0))和(y(1)),而不是(y_{zi}(0))和(

本节内容 1.函数基本语法及特性 2.参数 3.局部变量与全局变量 4.返回值 嵌套函数 5.递归 6.匿名函数 7.高阶函数 8.内置函数 一.函数基本语法及特性 区别 面向过程编程:根据业务逻辑从上到下实现功能,其往往用一长段代码来实现指定功能,开发过程中最常见的操作就是粘贴复制,也就是将之前实现的代码块复制到现需功能处. 函数式编程:将某功能代码封装到函数中,日后便无需重复编写,仅调用函数即可. 面向对象编程:对函数进行分类和封装,让开发"更快更好更强..." 特性 1.减少重复

转自: http://www.jb51.net/article/71908.htm 由于python线程没有提供abort方法,所以我们需要自己想办法解决此问题,面对这一问题,小编帮大家解决phthon杀死一个线程的方法,需要的朋友一起来学习吧. 最近在项目中遇到这一需求: 我需要一个函数工作,比如远程连接一个端口,远程读取文件等,但是我给的时间有限,比如,4秒钟如果你还没有读取完成或者连接成功,我就不等了,很可能对方已经宕机或者拒绝了.这样可以批量做一些事情而不需要一直等,浪费时间. 结合我的

机器学习算法 原理.实现与实践 —— 距离的度量 声明:本篇文章内容大部分转载于July于CSDN的文章:从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法,对内容格式与公式进行了重新整理.同时,文章中会有一些对知识点的个人理解和归纳补充,不代表原文章作者的意图. 1. 欧氏距离 欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里得度量,它定义于欧几里得空间中,如点 $x = (x_1,\cdots,x_n)$ 和$y = (y_2,\cdots,y_n)$之间的距离为: $$

operator 中处理”自我赋值“ operator=操作符缺省情况下返回引用——TYPE& TYPE::operator=(const TYPE&),原因很简单,operator=返回引用的理由是使你能在一个语句中连接多个赋值. int x, y, z; x = y = z = ; // chain of assignments 赋值采用右结合律,上面的代码被编译器解释为: x = (y = (z = )); 在编译过程中,赋值是右结合的.说白了就是如果你想要玩一下多个赋值,opera

GLSL语法跟C语言非常相似: 1.数据类型: GLSL包含下面几种简单的数据类型 float bool :false or ture int 向量: vec   {2,3,4}     长度为2, 3, 4的float向量 bvec {2,3,4}     长度为2, 3, 4的bool向量 ivec  {2,3,4}     长度为2, 3, 4的int向量 矩阵: mat2   2*2的浮点矩阵 mat3   3*3的浮点矩阵 mat4   4*4的浮点矩阵 以上三种矩阵可以简写为mat2

隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记.隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程.其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后利用这些参数来作进一步的分析.在早些年HMM模型被非常广泛的应用,而现在随着机器学习的发展HMM模型的应用场景越来越小然而在图像识别等领域HMM依然起着重要的作用. 引言: 隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种,它

理解皮尔逊相关的两个角度 其一, 按照高中数学水平来理解, 皮尔逊相关(Pearson Correlation Coefficient)很简单, 可以看做将两组数据首先做Z分数处理之后, 然后两组数据的乘积和除以样本数 Z分数一般代表正态分布中, 数据偏离中心点的距离.等于变量减掉平均数再除以标准差.(就是高考的标准分类似的处理) 标准差则等于变量减掉平均数的平方和,再除以样本数,最后再开方. 所以, 根据这个最朴素的理解,我们可以将公式依次精简为: 其二, 按照大学的线性数学水平来理解, 它比

作为一个数据分析师,应该信奉一句话--"一图胜千言".不过这里要说的并不是数据可视化,而是一款全民向的产品形态--表情包!!!! 表情包不仅仅是一种符号,更是一种文化--是促进社交乃至社会发展的动力之一,就像懒.我们坚持认为,一张优秀的表情包,应该是一幅艺术品,是那忽如一夜春风来的灵感爆发,是那嘈嘈切切错杂弹的情思激荡,是那直挂云帆济沧海的壮志豪情,是那一览天下众山小的荣耀胜利--是不可以容忍码农用其惯有的形式固定.流程固定.毫无美感.毫无艺术的变幻和惊喜的直线思维解构.然而,在生产表

背景 电脑上面的软件很久没升级,用腾讯电脑管家批量做了一次升级,结果Chrome浏览器升级到54版本flash控件没法用了. 第一时间想到直接到flash官网下载一个新的进行安装,结果官网检测显示,Chrome浏览器已自带flash控件,当前设置为禁用.what fuck? 马上由跑到了chrome浏览器的插件管理目录查看.chrome://plugins/,结果flash控件显示是启用中. 怀疑,chrome浏览器BUG给我埋坑了! 解决 万事不行先看官网说明,先去Adobe官方网站看一下关于

注:上一小节总结了离散型随机变量,这个小节总结连续型随机变量.离散型随机变量的可能取值只有有限多个或是无限可数的(可以与自然数一一对应),连续型随机变量的可能取值则是一段连续的区域或是整个实数轴,是不可数的.最常见的一维连续型随机变量有三种:均匀分布,指数分布和正态分布.下面还是主要从概述.定义.主要用途和Python的实现几个方面逐一描述. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import st

<深入浅出WPF>笔记——绘画与动画   本篇将记录一下如何在WPF中绘画和设计动画,这方面一直都不是VS的强项,然而它有一套利器Blend:这方面也不是我的优势,幸好我有博客园,能记录一下学习的过程.在本记录中,为了更好的理解绘画与动画,多数的例子还是在VS里面敲出来的.好了,不废话了,现在开始. 一.WPF绘画 1.1基本图形 在WPF中可以绘制矢量图,不会随窗口或图型的放大或缩小出现锯齿或变形,除此之外,XAML绘制出来的图有个好处就是便于修改,当图不符合要求的时间,通常改某些属性就可以