前言 上一篇中,我们分析介绍了LabVIEW自带的安装发布功能,今天总结一下VIPM的发布功能.   VIPM 提到LabVIEW,不能不提VI Package Manager (VIPM)这个工具包,该工具包包含了许多优秀的开源工具包.如果你愿意研究这些工具包,往往会发现你想实现的功能其实已经有很多人帮你实现了.     VIPM的使用比较简单,关键在于肯花时间研究,如果你想进一步了解VIMP工具包的相关知识,可以参考下面这个链接,本文不再赘述. [VI Package Manager (VI

一.总概 1.MHA介绍 MHA(Master High Availability)是自动的master故障转移和Slave提升的软件包.它是基于标准的MySQL复制(异步/半同步).      MHA有两部分组成:MHA Manager(管理节点)和MHA Node(数据节点).      MHA Manager可以单独部署在一台独立机器上管理多个master-slave集群,也可以部署在一台slave上.MHA Manager探测集群的node节点,当发现master出现故障的时候,它可以自

LabVIEW之安装队列工具包AMC安装问题解决--VIPM无法连接LabVIEW 彭会锋 参考资料: http://www.labviewpro.net/forum_post_detail.php?fid=1&post=6338 VIPM与LabVIEW2013问题 http://digital.ni.com/public.nsf/allkb/88275613105A4E7286257A5B00720DA1 Why Can’t VI Package Manager (VIPM) Connect

项目名称:视频网站项目 开发语言:HTML,CSS(前端),JavaScript,NODEJS(expres)(后台) 数据库:MySQL 开发环境:Win7,Webstorm 上线部署环境:Linux服务器 在线演示站点:http://vip.52tech.tech Github源码:https://github.com/xiugangzhang/vip.github.io 我们先来看一下最终的效果:用户主页的搭建: 实现了主页轮播图的显示和切换,用户可以从数据库中自由配置和切换轮播图的显示

为响应 @当年在远方 同学的建议,在年前尝试进行一次付费的VIP培训. 培训的课件:点击下载培训周期:10个课程左右,每晚1个半小时培训价格:1000元/人.报名方式:有意向的请加QQ群:路过秋天.NET VIP培训 278667143报名时间:本周内有效(截止至2016-12-25号).开始时间:下周. 没时间参加培训的,也可以预定全套录播视频,友情价格只要300了~~~ 具体通知,见群:6033006

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

前面我们是直接用 curl 测试 VIP,在更为真实的场景中通常会使用 floating IP 访问 VIP. 下面我们给 VIP 关联一个 floating IP,再进行测试. 访问 Project -> Compute -> Access & Security,打开 Floating IPs 标签页,点击 "Allocate IP to Project" 按钮. 在下拉列表中选择 "ext_net",Neutron 将从该网络中分配 floa

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.

RT,想到什么就写什么呗,这是最简单的方式,顺便给自己做一个记录,反正自己记忆力也不太好.本文是仿陆金所的积分系统,自己YY的一套东西. 首先我想做一个VIP兑换投资卷的功能: 我们先来确定一些我知道的表: 首先是关于“竞拍”相关的表: 0.商品分类表(后台管理员权限创建): ID 类别名称 创建时间 备注 1.商品详情表: 商品详情表当中包含如下内容: 商品的标题 商品的副标题(副标题可以为空) 市场参考价 当前价格 开始时间 结束时间 起拍价 加价幅度 竞拍获胜人数 出价次数 商品详情(TE

很久没写博客了,如果有写得不好的地方,还请多多见谅. 架构设计 需求分析 这篇文章主要是介绍此VIP系统的基础架构.说实在的,我其实对 架构方面也不是很懂,我这套框架 还是拿别人的东西改过来的,并不是完全是自己写的.首先需要注意 以下几点,当然了,我先罗列下面的几点,以后有需要的,再回头补充. 我们需要 分析这个系统的背景 我们需要分析这个系统的每一个角色,以及它和其他角色和实体之间的关系 我们需要理清楚现有系统和新系统之间的接口关系. VIP系统是否只是一个根节点,还是有它的上级节点? 系统的

在lvs+keepalived环境中,为了减小keepalived主从切换带来的意外风险,,设置主机恢复后不抢占VIP.待进行vrrp协议通告备机不可用时切换.主要修改两个地方.(红色部分) 只需修改主服务器state MASTER改为state BACKUP并添加nopreempt ! Configuration File for keepalived global_defs {notification_email {acassen@firewall.loc}notification_emai

上节完成了 LBaaS 配置,今天我们开始实现如下 LBaaS 环境. 环境描述如下: 1. 创建一个 Pool “web servers”. 2. 两个 pool member “WEB1” 和 “WEB2”,均为运行 Ubuntu cloud image 的 instance. 3. load balancer VIP 与 floating IP 关联. 4. 位于外网的 client 通过 floating IP 外网访问 web server 我们从第一步开始. 创建 Pool 点击菜单

实验环境:RHEL 6.5 + GI 11.2.0.4 + Oracle 11.2.0.4 验证:RAC 某节点不可用时,其对应VIP是否可用?是否可用于连接数据库? [grid@jyrac2 ~]$ more /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost

为了学习werkzeug的wsgi框架工具,今天真对官网的例子进行调试运行.涉及到了werkzeug工具包,jinja2前端模版,以及redis内存库,之后可以灵活定制自己主页.再次,作以记录. 首先,参考官网流程完成部署,当然,Python2和Python3有一定区别,需要大家注意,官网代码都是一句Python2.7的.这里主要涉及到在2.7中可以import urlparse,但3.5中需要用urllib.parse.urlparse. 官网:http://werkzeug.pocoo.or

为测试一个迁移方案,装了一套10g rac环境,可能是很久没有装过10g的RAC了,整个过程情况不断. 1.在把集群软件和数据库软件都装好之后,用crs_stat检测状态的时候,发现vip的状态不对,ping vipIP不通 [root@rac10g01 ~]# cd $CRS_HOME[root@rac10g01 crs_1]# crs_stat -tName Type Target State Host --------------------------------------------

1. 设置为MASTER,BACKUP 优先级相同 的情况: master端的keepalived起来就会获取到vip变成主. 2. 设置为BACKUP,BACKUP 一个优先级高一个优先级低 的情况 : 切换后,原主的keepalived起来后如果对方的keepalived也在将不会获得vip, 重启keepalived会立刻释放vip

之前我在一篇blog中写过如何使用多语言工具包,见http://www.cnblogs.com/yanxiaodi/p/3800767.html 在WinEcos社区也发布过一篇详细的文章介绍多语言工具包的使用,但因社区改版那篇文章已经找不到了. 当时写的时候还没有出Win10的SDK,都是基于UAP框架写的.微软早已经发布了Win10的SDK,相应的项目结构也发生了变化,以前分为两个项目通过Share项目共享代码的方式被抛弃,改为合并为一个项目,真正实现了一套代码兼容PC和Mobile两个平台

1 应用开发概述 基于数据传输效率以及接口自定义等特殊性需求,我们暂时放弃使用Neo4j服务器版本,而是在Neo4j嵌入式版本的基础上进行一些封装性的开发.封装的重点,是解决Neo4j嵌入式版本EmbeddedGraphDatabase中不能同时创建多个实例指向同一个数据库的问题.如果开发人员使用Neo4j嵌入式版本作为数据库,要想实现多个程序共享一个数据库,这将是一个不可回避的问题.本手册给出的解决方案是“构建一个中间服务层,提供各种接口方法,指向同一个数据库实例:其他客户端程序通过中间服务层

来源:SealHuang 脑成像技术已经成为认知科学和心理学研究领域中一种重要的研究手段,帮助研究者不断深入发掘我们脑中的秘密.伴随着研究的不断深入,各式各样的指标参数和分析方法也不断推陈出新,以迅雷不及掩耳之势进入了我们的视野.如何用它们来完善和深入我们自己的研究,成为多数研究者共同的问题. 很多时候,一个"好"的指标或方法并不会很难理解甚至晦涩,它背后的意义也被提出者以相对清晰的方式传达给大家:此时真正的问题是如何去用,或者在没有现成软件的情况下,怎么去实现它.编程,就成了一个躲不

欢迎交流,转载请注明出处. 本文介绍gensim工具包中,带标签(一个或者多个)的文档的doc2vec 的向量表示. 应用场景: 当每个文档不仅可以由文本信息表示,还有别的其他标签信息时,比如,在商品推荐中,将每个商品看成是一个文档,我们想学习商品向量表示时,可以只使用商品的描述信息来学习商品的向量表示,但有时:商品类别等信息我们也想将其考虑进去, 最简单的方法是:当用文本信息学习到商品向量后,添加一维商品的类别信息,但只用一维来表示商品类别信息的有效性差.gensim 工具包的doc2vec提