环境准备 内置数据库 Sonar安装成功后,默认内置H2数据库,用于记录单次的扫描结果,对同一个project重复扫码,会覆盖之前的扫描记录,所以H2 数据库只应用于测试,不可以用于生产环境,那如果你是想玩玩,不想长期扫描你的项目,可以不必配置数据库 自定义数据库: Oracle SQL Server(只支持SQL Server 2014 以及 SQL Server2016) PostgreSQL MYSQL 版本限制: 8.0>MYSQL>=5.6 (注官方说明,从Sonar7.9版本,不再

一.Overview 继续 DevOps 实施的相关内容,在上一篇的博客中,完成了对于工具链中使用到的软件所需的运行环境的配置,在这一篇的博客中,将聚焦于我们使用到的两个主要的软件:Jenkins 与 SonarQube 在 Windows 服务器上的部署安装,为后续 DevOps 的实施,构建软件基础 二.Contents 从零开始针对 .NET 应用的 DevOps 运营实践 - 运行环境搭建 从零开始针对 .NET 应用的 DevOps 运营实践 - Jenkins & SonarQube

一.rpm  (是Redheat Package Manager的简称) 如果光驱中还有系统安装盘的话, 1.先挂载光驱, mount /dev/cdrom /mnt/ 2.cd /mnt/ 3.cd Packages/,然后我们所需的包都在里面 -i  install,如:  rpm -ivh /mnt/Packages/libjpeg-turbo-devel-1.2.1-1.el6.i686.rpm -h  显示安装进度 -v  可视化 -q  query查询一个包是否安装 -a  all

[分享]Ubuntu12.04安装基础教程(图文) 原文地址: http://teliute.org/linux/Ubsetup/lesson21/lesson21.html 1.进入 live cd 桌面  1)设置好启动后,断开网络,然后重新启动动计算机,能够用硬盘启动,也能够刻成光盘启动,镜像的下载地址: 进入后找蓝色链接点击下载,如 ubuntu-12.04-desktop-i386.iso,64位CPU能够下载amd64的版本号:http://mirrors.sohu.com/ubun

Linux系统常用升级的基础包 yum -y install lrzsz gcc gcc-c++ make flex autoconf automake vixie-cron libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel bzip2 bzip2-devel ncur

在更新了macos之后就发现无法正确安装python-mysql包了. 上网查阅了一下应该是c库或者osx的基础工具变动带来的问题.看到很多解决办法说使用pymysql,拜托我问的是如何安装python-mysql啊.pure-python虽然很爽但是略慢啊. 最后在stackoverflow上找到了答案, 仅需要使用brew install 重新安装mysql-connector-c,如果以前安装过有依赖,按照提示先删除掉 然后再安装. 注意安装过程中有一部重新安装cmake在编译的时候非常慢

这个版本的vueAdmin ui是针对官网版本进行修改而成,主要修改了后端接口修改,登录等等,一个通用的前端工程基础包,即开即用,省去了前期繁琐配置 Demo Build Setup # Clone project git clone https://github.com/1049759078/vueAdmin.git # Install dependencies npm install # 建议不要用cnpm 安装有各种诡异的bug 可以通过如下操作解决npm速度慢的问题 npm instal

drf开发基础包 日常使用drf进行后端开发中,每次开发新项目就的做很多的工程基础配置操作,我觉得这样是没必要的,我们主要关注在业务的开发中,而不是每次都要做这些繁琐的基础操作,所以我把这些做了一个基础包,以后开发新项目就不需要做这些步骤了,可以直接进行业务的开发,可喜可贺~ 版本 Python3.6 Django2.X DRF集成基础功能 认证 跨域 过滤器 api文档 分页 日志 扩展用户 ... 说明 在这个基础包里有一个用户增删改查的接口,即开即用,可以进行扩展 安装部署 # 安装依赖包

本文主要是对公众号之前发布的文章进行分类整理,方面大家查阅,以后会不定期对文章汇总进行更新与发布.   一.推荐阅读: Anaconda安装第三方包(whl文件) 福布斯系列之数据分析思路篇 福布斯系列之数据采集 python求职Top10城市,来看看是否有你所在的城市 Python:一篇文章掌握Numpy的基本用法 Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行? 2017年上半年过去了,你读了多少本书? 二.文章分类汇总: Python基础: Python读取和处理文件后缀为".sqlite&

前言 numpy是一个很基础很底层的模块,其重要性不言而喻,可以说对于新手来说是最基础的入门必须要学习的其中之一.在很多数据分析,深度学习,机器学习亦或是人工智能领域的模块中,很多的底层都会用到这个模块,是必知必会的一个基础模块. 那么numpy作为这么基础的一个模块,它是干什么的,它的主要功能是处理什么的,我可以直接告诉你,numpy主要用于数组的批量运算. anaconda的安装 anaconda是一个开源的python版本,其包含了大量用于科学计算的包以及依赖项,所以数据分析或者科学计算,

前言:在项目开发当中,完成需求并上线是一件很开心的事情,但为了能按时上线功能不得不为了完成功能而写代码,写的时候觉得先把功能上了以后再回头优化此处代码,但真正上线之后你就会发现你再也不想去修改之前遗留的坏味道的代码,所以需要有个代码审查工具来自动检查代码当中的坏味道和潜藏的bug,Sonarqube就是这样一款代码质量审查工具,来保证代码的整体质量不至于太差 这里我是在CentOS7下部署使用Sonarqube代码审查工具,这里只演示如何在linux下安装步骤. 环境要求: Sonarqube版

一.NumPy简介 NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础. 1.NumPy的主要功能 (1)ndarray:一个多维数组结构,高效且节省空间. (2)无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数. (3)线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能. 2.安装和引用 pip install numpy # 安装方法 import numpy as np # 引用方法 3.为什么要使用NumPy? (1)例:已知若干家跨国公司的市值(美元),将其换算为人民币 im

程序包的封装类型: RPM软件包:扩展名为“.rpm”,使用rpm命令安装. DEB软件包:扩展名为“.deb”,使用DPKG包管理器. 源代码软件安装:程序员开发完成的原始代码,一般制作成“.tar.gz”,“.tar.bz2”等格式的压缩包文件,需要使用相应的工具编译安装. 附带安装程序的软件包:软件包中会提供用于安装的可执行程序或脚本,如install.sh.setup等. 获取程序包的途径: 1)系统发行版的光盘或官方的服务器, CentOS镜像: https://www.centos.

Python基础-包与模块 写在前面 如非特别说明,下文均基于Python3 摘要 为重用以及更好的维护代码,Python使用了模块与包:一个Python文件就是一个模块,包是组织模块的特殊目录(包含__init__.py文件). 模块搜索路径,Python解释器在特定的目录中搜索模块,运行时sys.path即搜索路径. 使用import关键字导入模块,注意 import *与__all__的关系. 1. 模块与导入 A module is a file containing Python de

作者:TeliuTe 来源:基础教程网 二十三.安装Ubuntu14.04 返回目录 下一课 14.04 版安装与前面版本类似,学习中遇到不清楚的地方,可以参考一下前面的内容,操作中注意细心,下面来看一个练习: 1.进入 live cd 桌面 1)下载地址:http://releases.ubuntu.com/14.04/,设置好启动后,断开网络,然后重启动计算机,可以用硬盘启动,也可以刻成光盘启动 进入后找蓝色链接点击下载,如 ubuntu-14.04-desktop-i386.iso,64位

一.playwith包简介 playwith包提供了一个GTK+图形用户界面(GUI),使得用户可以编辑R图形并与其交互.playwith()函数允许用户识别和标注点.查看一个观测所有的变量值.缩放和旋转图形.添加标注(文本.箭头.线条.矩形.标题和标签).修改视觉元素(颜色.文本大小等).应用先前存储的图形风格,以及以多种格式输出图形结果.依赖于GTK+ GUI,用户可以使用鼠标编辑图形.与identify()函数不同,playwith()既对R基础图形有效,也对lattice和ggplot2

https://www.cnblogs.com/jessepeng/p/10984983.html Linux 的R环境,可以通过anaconda jupyter notbook很容易的配置,见我之前的博客  https://www.cnblogs.com/shanyr/p/11276755.html 安装R包 Linux下安装R包一般有2种方式: 1. R CMD INSTALL 下载源码 R CMD INSTALL /.../mypackage.tar.gz 也可指定安装库路径: R CMD

Python基础-包与模块 写在前面 如非特别说明,下文均基于Python3 摘要 为重用以及更好的维护代码,Python使用了模块与包:一个Python文件就是一个模块,包是组织模块的特殊目录(包含__init__.py文件). 模块搜索路径,Python解释器在特定的目录中搜索模块,运行时sys.path即搜索路径. 使用import关键字导入模块,注意 import *与__all__的关系. 1. 模块与导入 A module is a file containing Python de

上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速.神经网络依赖cuDNN的下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda.pip.轮子). 还未下载安装 CUDA 和 Anaconda,请看往期文章,是全套系列的总结,包你不用开很多网页,然而只为了下载安装一个工具而已.... Anaconda中使用 在CUDA安装完之后,如果想要学习深度学习中的神经网络的话,则额外下载安装cuDNN,可帮助我们加快神经网络的运算,

 一.安装本地开发环境 1.安装本项目 在需要保存到本地的项目的文件夹,进入到文件夹里点击右键,bash here,出现下图: 2.安装依赖项目  3.安装依赖包(进入到命令行) # 安装依赖包 $ npm install window+R,进入到命令行 ..... ..... 很多个安装的依赖包. .... 最后安装完之后的依赖包,如下图所示: 4.全局安装node-dev(进入到命令行) 5.启动服务(进入到命令行) # 启动服务 $ node-dev bin/www 出现如上图所示,红框的

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