在日常的运维工作中，经常会涉及到在拷贝某个目录时要排查其中的某些文件。...废话不多说，下面对这一需求的操作做一记录： linux系统中，假设要想将目录A中的文件复制到目录B中，并且复制时过滤掉源目录A中的文件a和b 做法如下： #cd A #cp -r `ls |grep -...2）命中中的xargs参数加不加效果都一样，不过最好是加上，表示前面的命令输出 3）grep -v中的-v表示过滤，有多少文件的过滤需求，就执行多少个grep -v操作 4）命令替换``可以用$()代替...实例如下： 将/tmp/bo目录中的文件复制到/tmp/test目录中，复制时过滤f和s文件！...bo]# cp -r $(ls |grep -v f|grep -v s|xargs) /tmp/test [root@cdn bo]# ls /tmp/test 10 20 30 4 5 d w 以上的方法也适用于远程拷贝
由此可见应该是打包混淆的时候出了问题。...都在一个文件下下，都保持了，应该没什么问题 最后检查log看到，com.alibaba.fastjson.JSONException: default constructor not found 定位到对应的类
前提背景用户位置按照经纬度获取用户可选范围内的商家查询后的结果按顺序返回给用户商户位置以经纬度存储常用方法数据库查询筛选 根据用户当前位置和用户所选择范围, 在数据库中查询后将结果在数据库中排序或者在内存中排序...此命令将返回所有在5公里范围内的商家及其距离和坐标。我们还可以使用GEOFILTER命令对结果进行更复杂的排序和过滤，例如只返回特定类型的商家，或者按照距离排序。...1km * 1km,那么我就将中国分为n个1km*1km的小块存在数中, 四叉树的是将中国分为四块, 每块再划分四块, 知道划分为最小块, 之后我们新增商户或者查询的时候都可以在树中查询 查询的时候...10km，相邻矩形块有c点，c与a的距离为5km，由于a与b前缀编码相同位数更多，将会认为a与b的距离更近，因此为了避免边缘问题，我们在检索时，还要将相邻矩形块也一起遍历，，也就是看似在第三层矩形中找距离最近的点实际上由于边缘问题...，我们应该在第二层找最近节点
日常使用苹果电脑的过程中，我们经常会打开各种文稿，浏览网页等操作。然而，这些操作可能会留下一些记录，涉及到个人隐私和数据安全问题。...下面我们来看看苹果电脑如何清理最近打开的文稿记录，Mac如何移除浏览痕迹保护隐私的相关内容。...一、苹果电脑如何清理最近打开的文稿记录苹果电脑的“最近使用”项目存储了用户使用的各类文档数据的历史记录，直接清理可能会删除关联的原文件。...从访达中移除“最近使用”图1：最近使用从Dock栏点击进入Finder文件夹，在左侧边栏点击“最近使用”模块，即可右键“从边栏中移除”。2....（2）点击“+”号将不想被记录使用的文件或文件夹添加到列表，重启Finder后设置即可生效。以上方法可以帮助你清理或隐藏在苹果电脑中的“最近使用”文稿记录。
初衷 本来是想用派安盈来认证谷歌云，然后白嫖300美金的试用，结果......后来 后来一直卡在了验证账户这里，要么是验证不了，验证了之后也使用不了 结果 我就这样开始了Google薅羊毛的不归路 教程 1.你需要有一个派安盈的美国收款账户(注册地址) ps：你也可以打电话给客服多要几个账户...2.你需要有一个谷歌账号(自己注册去吧) 3.在Google Pay -> 付款方式 -> 添加付款方式 -> 添加银行账户 表单对应关系如下： Google Pay 派安盈 银行账户上的姓名 受益人姓名...账号类型 支票账户 汇款路线号码 路由ABA 账号 账号 4.填好了之后就等着它打款吧，每次0.01-1.00美刀 5.到账了之后直接移除账户然后重复1-4步骤就可以了 尾声 享受薅全世界最大的互联网公司的羊毛的快感吧...如无特殊说明《记录我是如何从Google薅羊毛的》为博主MoLeft原创，转载请注明原文链接为：https://moleft.cn/post-144.html
其实在没安装MongoDB之前，已经搭建了一个基于Maven的MongoDB项目，并且顺利的跑起来了(同事的MD)。 好了，言归正传，今天要跟大家聊的是如何安装MongoDB。...对，你没有看错就是如何安装，但是这里是如何详细并优雅的安装。 ? 09170507veri_1.jpg 安装 介绍 MongoDB在自己的存储库中提供官方支持的软件包。...此存储库包含以下软件包： 包名称 描述 mongodb-org mongodb-org-server 包含mongod守护程序和关联的配置和init脚本。...版本3.0中更改： MongoDB Linux软件包位于以3.0开头的新存储库中。...安装MongoDB软件包和相关工具 要安装最新的稳定版本的MongoDB，请发出以下命令： yum install -y mongodb-org MongoDB实例默认存储其数据文件/var/lib/mongo
Loggers Logger 即记录器，是日志系统的入口。...每一条写入 Logger 的消息都是一条日志记录，每一条日志记录都包含级别，代表对应消息的严重程度。...Handlers Handler 即处理器，它的主要功能是决定如何处理 Logger 中的每一条消息，比如把消息输出到屏幕、文件或者 Email 中。...Filters Filter 即过滤器。在日志记录从 Logger 传到 Handler 的过程中，使用 Filter 来做额外的控制。例如，只允许某个特定来源的 ERROR 消息输出。...以上就是在 Django 中记录日志的全部内容，希望大家都能好好记日志，因为一定会用得上。
在本文中，我们将解释两个简单的命令行小技巧，它可以帮你只列出所有的今天的文件。 Linux 用户在命令行上遇到的常见问题之一是定位具有特定名称的文件，如果你知道确定的文件名则可能会容易得多。...不过，假设你忘记了白天早些时候创建的文件的名称（在你包含了数百个文件的 home 文件夹中），但现在你有急用。 下面用不同的方式只列出所有你今天创建或修改的文件（直接或间接）。...1、 使用 ls 命令，只列出你的 home 文件夹中今天的文件。...-maxdepth 级别用于指定在搜索操作的起点下（在这个情况下为当前目录）的搜索层级（子目录层级数）。 -newerXY，用于所寻找的文件的时间戳 X 比参照文件的时间戳 Y 更新一些的文件。...X 和 Y 表示以下任何字母： - a - 参照文件的访问时间 - B - 参照文件的创建时间 - c - 参照文件的 inode 状态改变时间 - m - 参照文件的修改时间
A表：30万，主键ID B表：300万，主键ID 从B表中删除ID=A表ID的记录。...SELECT T.ID, ROWNUM RN FROM A) WHERE RN > 0 AND RN <= 50000) AB WHERE A.ID = B.ID); 但执行计划显示COST较大，且瓶颈是B表的全表扫描...B10多个B表(都是300万)，串行操作相当于10次B表的全表扫描，因为磁盘IO性能较差，执行单个DELETE时都可能占据较大CPU，所以不能并行。 是否还有优化空间呢？请高手指点，谢谢！
日志记录是软件开发中的重要组成部分，它可以帮助我们监控程序运行状态、诊断问题和优化性能。本文将详细介绍如何在Python中实现高效的日志记录，并提供详细的代码示例。 ...3.使用logger记录日志 有了配置好的`logger`对象，我们可以在程序中使用它来记录日志。...4.使用日志级别进行过滤 `logging`模块提供了五个日志级别：`DEBUG`、`INFO`、`WARNING`、`ERROR`和`CRITICAL`。...通过设置不同的日志级别，我们可以轻松地过滤掉不感兴趣的日志信息。...总之，通过使用Python内置的`logging`模块，我们可以轻松地实现高效的日志记录。通过配置日志级别、格式和处理器，我们可以定制日志记录以满足我们的需求。
python如何过滤列表中的唯一值 1、使用collections.Counter函数对列表进行计数，并通过列表推导式过滤出非唯一值，过滤出计数大于1的值。...2、Counter是dict的子类，用来计数可哈希对象。是一个集合，元素像字典键一样存储，计数存储为值。 计数可以是任何整数值，包括0和负数。它可以接收一个可迭代的对象，并计数它的元素。...Counter(lst).items() if count > 1] # EXAMPLES filter_unique([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]) # [2, 4] 以上就是python过滤列表中唯一值的方法
在Logback中自带了两个过滤器实现： ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter和 ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter...，用户可以根据需要来配置一些简单的过滤规则，下面先简单介绍一下这两个原生的基础过滤器。...pattern>%-4relative [%thread] %-5level %logger{30} - %msg%n 通过上述介绍的两个过滤器来控制日志的记录级别已经满足绝大部分的需求...，但是可能还是会出现一些特殊情况，需要自定义复杂的过滤规则，比如想过滤掉一些框架中的日志，通过自带的几个过滤器已经无法完全控制，并且也不希望修改框架源码来实现。...在编写好自己的过滤器实现之后，只需要在Appender中配置使用就能实现自己需要的灵活过滤规则了： <appender name="WARN_APPENDER" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender
作者：崔庆才 来源：进击的coder 在 Python 中，一般情况下我们可能直接用自带的 logging 模块来记录日志，包括我之前的时候也是一样。...输出到控制台就仅仅是方便直接查看的；输出到文件是方便直接存储，保留所有历史记录的备份；输出到 Elasticsearch，直接将 Elasticsearch 作为存储和分析的中心，使用 Kibana 可以非常方便地分析和查看运行情况...以上的日志信息是直接输出到控制台的，并没有输出到其他的地方，如果想要输出到其他的位置，比如存为文件，我们只需要使用一行代码声明即可。...Traceback 记录 在很多情况下，如果遇到运行错误，而我们在打印输出 log 的时候万一不小心没有配置好 Traceback 的输出，很有可能我们就没法追踪错误所在了。...但用了 loguru 之后，我们用它提供的装饰器就可以直接进行 Traceback 的记录，类似这样的配置即可： @logger.catch def my_function(x, y, z):
两者的区别是，抽样主要依赖随机化技术，从数据中随机选出一部分样本，而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。 ?...应该如何淘汰呢？不妨和上面例子一样，我们按照二分之一的概率淘汰一个，例如我们淘汰了2。...例如， 为了解某大学一年级新生英语学习的情况，拟从503名大学一年级学生中抽取50名作为样本，目的是采用系统抽样方法完成这一抽样。...由于总样本的个数为503，抽样样本的容量为50，不能整除，可采用随机抽样的方法从总体中剔除3个个体，使剩下的个体数500能被样本容量50整除，然后再采用系统抽样方法。...在大数据处理过程中，数据过滤可以采用数据库的基本操作来实现，将过滤条件转换为选择操作来实现。例如，在SQL语言中，我们可以使用select from where语句很容易的实现过滤。
如今开源软件已经遍地开花，其中独角兽就有估值65亿美元的Mulesoft、估值40亿美元的MongoDB等。IBM去年也以320亿美元收购了Redhat。 ?...第一代开源：软件免费，服务付费 开源项目诞生的起初并不是为了商业化，而是为了打破闭源软件公司的垄断。微软、甲骨文、SAP等公司从软件销售中获取高额的利润。当时的顶级开发者并不认同这种模式。...Elastic Cloud，Confluent Cloud和MongoDB等公司就是这种第三代产品的例子。这种转变的意义是，开源软件公司现在有机会成为软件基础设施的主导商业模式。...一些顶级的开源公司业务能够以三位数的速率增长，同时保持适度的烧钱速度。这在传统软件公司中是很难想象的。...据调查，全球顶尖公司中，很少有公司打算让他们的核心软件系统完全不开源。
最近有点事情，可能最近一个礼拜，无法更新内容，敬请见谅。...MONGODB 本身的支持的数据量单库MYSQL是无法比拟的,可以说是卡车和大型铁路货车的区别,这点无用质疑.在数据量方面和接受并发方面,MONGODB 对于MYSQL 都属于碾压的行的,这点没有争论的必要...所以第三方想出了,用MYSQL 先产生20个冗余字段,并且每个银行的不同的值都存在这些预先设置的所谓的 KEY VALUE 中....然后在MYSQL 另外一个表中,存储每家银行的这些活动的KEY VALUE 的真实定义....MONGODB 的一些特性,如跳跃索引,就可以解决你查询中,有些行有这个字段,有些没有的问题, 数据存储量的问题,解决了,信息字段经常被变动的问题解决了,我真不知道, 抱着MYSQL 是怎么好.
要是在日志中记录了这个异常的 traceback 信息就好了。 本文就分享一下两个方法，记录异常的 traceback 信息。...方法一：使用 logger.exception logger.exception 方法可以将异常的 traceback 信息记录到日志里，这里有一个小小的例子： import logging logging.basicConfig...Exception as e: logger.exception("some message") 方法二：使用标准库 traceback 导入标准库 traceback 后，我们还可以这样来记录异常的详细信息...其中 traceback.format_exc 打印的就是异常的详细信息。...最后的话 本文分享了日志记录异常的方法。
为了理解这个的重要性，让我们看看4.0版本之前从节点是如何处理的。 背 景 从一开始，MongoDB就是这样设计的：当主节点上有一系列的写入操作时，每个从节点必须以相同的顺序体现出这些操作。...如果你在一个文档中更改了字段“A”，然后更改了字段“B”，则不可能看到此文档字段“B”被更改而字段“A”未被更改的状态。你可能会在最终一致性系统内看到这种现象，但在MongoDB中不会。...我们是如何实现的? 从MongoDB 4.0开始，我们利用了这样一个事实：我们在存储引擎中实现了对时间戳的支持，这允许事务在特定的“集群时间（cluster time）”获得一致的数据视图。...从该快照读取可以确保数据的一致性视图，而且由于应用当前的批量副本数据不会更改这些早期记录，因此我们现在可以不再使用锁，而允许在写入发生的同时进行所有这些对从节点的读取。 区别有多大? 区别非常大！...4.0版本中的所有对从节点的读取都将来自快照，无需等待副本数据写入完成。 这只是MongoDB 4.0的许多新功能之一。请关注我们博客中关于4.0RC版本的内容以了解更多信息。
MongoDB 4.0增加了一个能力，在副本处理写操作的同时可以由从节点（secondary）读取数据。为了理解这个的重要性，让我们看看4.0版本之前从节点是如何处理的。...如果你在一个文档中更改了字段“A”，然后更改了字段“B”，则不可能看到此文档字段“B”被更改而字段“A”未被更改的状态。你可能会在最终一致性系统内看到这种现象，但在MongoDB中不会。...我们是如何实现的从MongoDB 4.0开始，我们利用了这样一个事实：我们在存储引擎中实现了对时间戳的支持，这允许事务在特定的“集群时间（cluster time）”获得一致的数据视图。...对从节点的读取操作现在同样可以利用快照，方法是从在应用当前的批量副本数据之前的最新的一致性快照中读取数据。...从该快照读取可以确保数据的一致性视图，而且由于应用当前的批量副本数据不会更改这些早期记录，因此我们现在可以不再使用锁，而允许在写入发生的同时进行所有这些对从节点的读取。 区别有多大区别非常大！
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