IP设置成0.0.0.0,还是不能外部访问 if __name__ == '__main__': app.run(host=, debug=True) 使用的Pycharm IDE,使用的三角号运行的Flask程序,启动后,显示信息仍然是127.0.0.1:5000 * Serving Flask app "app.py" * Environment: development * Debug mode: off * Running on http://127.0.0.1:5000/ (

Python Flask高级编程之从0到1开发<鱼书>精品项目 ☝☝☝ 一 .安装环境我们使用 flask web框架,并用 sqlalchemy来做数据库映射,并使用 migrate做数据迁移. $ pip install flask $ pip install SQLAlchemy==0.7.9 $ pip install flask-sqlalchemy $ pip install flask-migrate$ pip install sqlalchemy-migrate 二.建立项目f

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Python Flask高级编程之从0到1开发<鱼书>精品项目     整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点:    1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要   2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命)   3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没

严重: Exception starting filter struts2 Unable to load configuration. - action - file:/E:/Java/Tomcat7.0/apache-tomcat-7.0.68-windows-x64/apache-tomcat-7.0.68/webapps/SSH2Integrate/WEB-INF/classes/struts.xml:8:43 at org.apache.struts2.dispatcher.Dispat

Spring更新到3.0之后,其MVC框架加入了一个非常不错的东西——那就是REST.它的开放式特性,与Spring的无缝集成,以及Spring框架的优秀表现,使得现在很多公司将其作为新的系统开发框架.大象根据实际的项目经验,以之前SSH2例子为基础,对其进行一次大改造,详细的为大家讲解如何实现SSM3全注解式的开发. 这次大象将采取两种构建方式,一是很多人喜欢用的MyEclipse,另一个,则是用Eclipse+Maven.这一篇,将主要讲解开发环境设置与Maven构建方式. 1. 开发环境

准备编译hadoop-2.0.0-mr1-cdh4.2.0的同学们要谨慎了.首先看一下这篇文章: Hadoop作业提交多种方案 http://www.blogjava.net/dragonHadoop/archive/2012/10/22/389993.html 关于mapreduce远程将任务提交至云端,也就是打完jar包要往项目的哪个地方,实际上就是把jar包扔到你的项目中的任位置,然后加入项目的classpath中就可以了, 再次run in java application...  ok

进行如下设置,解决报错信息. val conf = new SparkConf().setAppName("helloSpark").setMaster("spark://master:7077").set("spark.executor.memory", "2g")val sc = new SparkContext(conf)sc.addJar("/home/spark/IdeaProjects/FirstApp/

外观没区别,接口都一样,线也一样,就是传输速率不一样,控制芯片不一样SATA1.0理论传输速度为1.5Gbit/s SATA2.0理论传输速度为3Gbit/sSATA2.0理论传输速度为6Gbit/s 硬盘在外部传输方面,主要通过接口来展现.从2002年到现在,接口实现了从PATA到SATA的转变,但速度依然没有得到很好的改观.在SATA未能给速度带来多大提升的时候,SATA2应运而生,并带来了新的技术NCQ以及300MB/s的峰值带宽.到了2009年末,SATA3终于来了.作为新接口标准的SA

本机ip.127.0.0.1和0.0.0.0区别及内环流量 所谓内环流量 简单的说是指 计算机内部,程序间通讯产生的流量,或者叫 本地流量,对应的是来自网络的流量. 比如,你安装了卡巴斯基,avast 或者 NOD32,这些程序都有 网络监控功能,会接管来自网络的流量,当你上网.下载的时候,上传.下载都会被 卡巴斯基.NOD32 接管,然后再分发给 实际的进程.在不区分内环流量的时候,你会发现所有带网络监控功能的安全软件上传.下载量都非常大,这就是因为他们接管网络流量导致的. 别外常见的情况是,

一.HAWQ基本安装自带gpfdist协议 gpfdist是HAWQ支持的外部表访问协议之一,这是hawq自带的一个简单的集成http服务命令. 在我的前述安装hawq之后,gpfdist命令位于hawq的bin目录之中./opt/gpadmin/apache-hawq/bin/gpfdist gpfdist使用说明很简单,且看: [root@ep-bd01 ~]# /opt/gpadmin/apache-hawq/bin/gpfdist --help gpfdist -- file distr

本文记录使用ambari-server安装HDP的过程,对比于使用cloudera-manager安装CDH,不得不说ambari的易用性差的比较多~_~,需要用户介入的过程较多,或者说可定制性更高. 首先.安装之前,在每个主机节点上执行下面命令,已清除缓存,避免一些repo原因导致的安装失败. yum clean all 下面开始安装过程: 一.安装过程: 1,登录ambari-server管理界面,用浏览器访问http://ep-bd01:8080,默认用户名口令皆为admin. 2,点击按

一.集群软硬件环境准备: 操作系统:  centos 7 x86_64.1804 Ambari版本:2.7.0 HDP版本:3.0.0 HAWQ版本:2.3.05台PC作为工作站: ep-bd01 ep-bd02 ep-bd03 ep-bd04 ep-bd05 其中ep-bd01作为主节点,用于安装ambari-server. 二.配置操作系统,安装必备软件 1,安装CentOS 7操作系统:环境配置,安装必备软件. 2,安装配置NTP服务,保证集群时间保持同步,以防止由于时间不同而造成掉线故障

一.前言 app在线更新是一个比较常见需求,新版本发布时,用户进入我们的app,就会弹出更新提示框,第一时间更新新版本app.在线更新分为以下几个步骤: 1, 通过接口获取线上版本号,versionCode 2, 比较线上的versionCode 和本地的versionCode,弹出更新窗口 3, 下载APK文件(文件下载) 4,安装APK 在线更新就上面几个步骤,前2步比较简单,重要的就是后2个步骤,而由于Android 各个版本对权限和隐私的收归和保护,因此,会出现各种的适配问题,因此本文就

vue1.0到2.0 vue2.0 新手教程(一)   想想自己写vue的项目也写了一年了,从vue1.0到2.0,走过不少路,填过不少坑, 下面记录一下新手从0到1的过程,本文“应该”会持续更新 首先安装vue的运行环境node 1.下载Nodejs并安装(下载传送门) 下载安装完了之后到cmd里面运行一下命令 node 看到没,可以node回车之后,可以像chrome的console面板一样去执行命令. 2.安装淘宝镜像 node安装完毕,自带npm(NPM是随同NodeJS一起安装的包管理

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

目录 目录 1 1. 前言 1 2. 约定 2 3. 相关端口 2 4. 下载HBase 2 5. 安装步骤 2 5.1. 修改conf/regionservers 2 5.2. 修改conf/hbase-site.xml 3 5.2.1. hbase.master.info.port 4 5.2.2. hbase.master.info.bindAddress 4 5.3. 修改conf/hbase-env.sh 4 6. 启动运行 5 7. 基本的HBase命令 5 8. 备HMaster配

好久没更新自己的知识库,刚好借双十一的契机,用上了vue(2.0)+vue-router(2.0)+vuex(2.0)来开发公司的双十一电商活动. 项目目录结构: 运行: npm install npm run dev 浏览器会打开本地8080端口 效果(主要有两个页面): 商品列表页: 商品详情页: 总结(项目特点): vue提供的脚手架工具可以快速让你搭建一个vue项目 支持热加载 提供proxy机制(解决前端接口跨域问题) 前后端分离 支持es6语法 eslint代码规范检查 由于项目涉及

(0)从http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/pcre.htm  (pcre windows)下下载最新的windows平台源代码pcre-7.0-src.zip,不要选择开发包以及bin文件,由于编译器(bcc以及交叉编译器)的差异,会导致这些不同后缀名得库用不了,浪费时间. (1) Copy or rename the file config.h.in asconfig.h, and change the macros that define HA

在安装好nvidia驱动的基础上安装 CUDA9.0 + cudnn7.0 + TensorFlow-gpu1.7.0 这三个是匹配的版本 别的匹配(CUDA8.0 + cudnn6.0 + TensorFlow-gpu1.4.0),更高版本没有了解,日后补充 1.安装CUDA9.0 下载CUDA9.0 runfile 文件,执行 .run 一路accept,yes,设置cuda_toolkit 和cuda_samples路径 然后设置环境变量 sudo gedit ~/.bash_profil

0.安装背景 系统:ubuntu 16.04 内核:4.4.0-140-generic GPU:GTX 1080Ti nvidia驱动版本: 384.111 cuda: CUDA 8.0 深度学习库cuDNN: cuDNN5.1 tensorflow:1.0.1 1.安装nvdia显卡驱动 下载nvidia显卡驱动 去nvidia官网查询显卡对应的驱动,并下载.这里的显卡驱动下载链接:Download,密码:mfxh 下载的时候要注意,显卡驱动与ubuntu内核版本对应.对应表来自nvidia官