每年,软件工程行业都会冒出各种新工具和新趋势。由于我已经研究一段时间了,我想是时候开始开发一个像样的雷达工具,来发现哪些趋势将产生持久的影响,而哪些趋势将虎头蛇尾。可以肯定的是,我曾做过一些令人尴尬的预测,例如和我的一个朋友打赌 Git 会输给 Mercurial,因为 Git 的用户功效学太差了。但我们都知道结果如何。
python代码作为脚本语言,其实最好直接使用vim在字符界面里面直接编写,这才是正道,但是作初学者,其实直接在服务器上写代码是很不习惯的,所以我这边希望能写一篇帮助师弟师妹使用本地的ide编写代码,然后服务器的解释器运行代码。
先说说自己的使用场景,我是在什么情况下,需要将IDE配置成这样的环境来方便我的工作。
IDEA的远程开发是在本地去操昨远程服务器上的代码,所以我们先需要准备一台服务器,在此我使用vmware虚拟出ubuntu-20.04.6的Server版本,以便后面演示。
虽然在许多人看来,无服务器技术是一个新的概念,但其根源可以上溯到 2006 年 Zimki PaaS 和 Google App Engine 对无服务器框架的探索。近几年,一些人预测无服务器计算将迎来新计算时代的蓬勃发展,让应用无需操作系统就能执行。虽然有人说这种框架将会解决在可扩展性上存在的许多问题,但事实并非如此。因为无服务器模型仅在特定场景下发挥效用,但在被更广泛采用的道路上依然存在诸多问题。
有很多方法可以增强系统的可扩展性,本文将讨论无服务器技术,该技术可以将企业的生产力和可扩展性提升到新的水平。
【编者的话】随着Docker的发展,越来越多的应用开发者开始使用Docker。James Strachan写了一篇有关Java开发者如何使用Docker进行轻量级快速开发的文章。他告诉我们,使用Docker和服务发现的机制,可以有效减轻Java运维人员的负担,进行项目的快速启动和持续迭代。 多年来,Java生态系统一直在使用应用服务器。Java应用服务器(如Servlet Engine、JEE或OSGi)是一个可以作为最小部署单元(如jar/war/ear/bundle等)进行部署和卸载Java代码的J
如果你想使用 pycharm 的远程 SSH 功能在服务器上跑代码,记得一定要下载 专业版(社区版不支持 SSH )。
最近大肆宣传的技术趋势是无服务器计算。有些人可能会认为(顾名思义)无服务器计算中没有服务器。有些服务器运行我们的代码,但这些服务器在基础架构中不可见,并且不需要开发或运营团队进行管理,处理或配置。
创建一个新的Pycharm项目(如果你的代码在服务器上,你需要用一个新的纯Python项目同步服务器上的项目,那么进行这一步)
本文介绍了分布式TensorFlow的基本概念、架构以及实践案例,重点讲解了多任务集群的构建、分布式训练和推理,以及如何在不同的场景下使用分布式TensorFlow。
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟,汇聚了最新的AI新闻资讯,还有最前沿的国内外AI开源技术,最具价值的AI创新企业,最具权威的行业导师,和最具实力的创投机构!如果你身处AI圈,那么在这里你不但能找到你最需要的,还能发现你意想不到的。 通过多 GPU 并行的方式可以有很好的加速效果,然而一台机器上所支持的 GPU 是有限的,因此本文介绍了分布式 TensorFlow。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型,所以训练速度或加速效果能显著地提升。本文简要概
除了使用xshell等连接服务器以外,pycharm也可以连接服务器,在服务器上运行代码,上传下载文件等操作。
在很多时候,我们需要简单的运行一个小 demo 来验证一些代码或者轮子是否可用,是否可以运行起来,但是去配 nginx 或者 apache 都很麻烦,其实,PHP CLI 已经提供了一个简单的测试服务器,我们直接就可以运行起来进行简单的一些测试工作。
最近自己做了几个Java Web项目,有公司的商业项目,也有个人做着玩的小项目,写篇文章记录总结一下收获,列举出在做项目的整个过程中,所需要用到的技能和知识点,带给还没有真正接触过完整Java Web项目的同学一个比较完整的视角,提供一个所谓的“大局观”,也以便于同学们更有针对性地学习。当然,这里所用到的例子项目是非常初级,简单的项目,所以大神们就可以不用往下看了。
Jupyter Notebook是一个开源的交互式Web应用程序,允许您使用40多种编程语言编写和运行计算机代码,包括Python,R,Julia和Scala。来自Project Jupyter的产品,Jupyter Notebook对于迭代编码非常有用,因为它允许您编写一小段代码,运行它并返回结果。
DevOps 提倡通过一系列的技术和工具降低开发和运维人员之间的隔阂,实现从开发到最终部署的全流程自动化,从而达到开发运维一体化。通过将 DevOps 的理念引入到整个系统的开发过程中,能够显著提升软件的开发效率,缩短软件交付的周期,更加适应当今快速发展的互联网时代。
UDP是数据报文传输协议,这个传输协议比较野蛮,发送端不需要理会接收端是否存在,直接就发送数据,不会像TCP协议一样建立连接。如果接收端不存在的话,发送的数据就会丢失,UDP协议不会去理会数据的安全性,而且在网络繁忙、堵塞的时候会丢失一些数据,俗称“丢包”。
Docker可以说是现在微服务,DevOps的基础,咱们.Net Core自然也得上Docker。.Net Core发布到Docker容器的教程网上也有不少,但是今天还是想来写一写。 你搜.Net core程序发布到Docker网上一般常见的有两种方案:
http://blog.csdn.net/duankaifei/article/details/41898641
当下,很多深度学习的模型需要高配置的设备来跑,本地的pc可能无法满足要求。所以就需要利用服务器来训练,但是在服务器上操作代码不是很方便。利用Pycharm可以在本地编写/修改代码,能够同步到服务器上,并且能直接在本地利用pycharm运行同步到服务器上的代码。非常的方便。
在Web信息系统高速发展的今天,Web信息系统的各种各样的安全问题已暴漏在我们面前。Web信息系统各种安全问题潜伏在Web系统中,Web系统的时时刻刻遭受各种攻击的安全威胁。这里就跟大家聊聊web网络安全防护方案。
本文介绍了无服务器体系结构的概念、优点、实现方式以及典型的应用场景。无服务器体系结构将应用程序拆分成多个功能,通过事件触发的方式运行,极大地简化了应用程序的开发和部署过程。然而,无服务器体系结构也存在一些限制,如不能长期运行、不适合处理大规模的任务等。
中小型公司,尤其是互联网行业的创业公司,本身并没有太多的技术人员,如果设计系统时需要考虑诸多的技术问题,例如 Web 应用服务器如何配置、数据库如何配置、消息服务中间件如何搭建等等,那对于他们来说人员成本、系统成本会很高,Serverless 架构的出现,让这种情况可能可以大幅度改善。
读开源项目的代码可以分为三层: 1,弄清代码创作者目的,初衷,分析架构,框架 2,分析代码的接口分析代码的框架组织 3,根据功能模块,学习代码细节
本文介绍了无服务器架构的概念、优点、实现方式以及面临的挑战。无服务器架构将应用程序拆分为一系列事件,通过无状态函数进行扩展,使得应用程序更易于部署和扩展。尽管无服务器架构具有许多优点,但在实际应用中仍面临一些挑战,如安全问题、性能问题以及缺乏成熟的生态系统。目前有许多公司提供无服务器计算服务,如AWS Lambda、Azure Functions等。
做Web开发少不了要在本地搭建好开发环境,虽然说目前各种脚本都有对应的Windows版,甚至是一键安装包,但很多时候和Windows环境的相性并不是那么好,各麻烦的问题是实际部署的环境通常是Linux,常常还要面临着开发和部署环境不一致,上线前还要大量的调试。更要命的是,如果有很多机器需要装的话,那就真是一个灾难了。
当本机上没有浏览器,需要远程调用浏览器进行自动化测试时,需要用到RemoteWebDirver。宏哥申请服务器还没有下来,也懒得自己在本地安装虚拟机,等的时间太长了于是就网上找了一个可以免费试用2天的服务器(网址:https://www.varidata.com/),注册一下基本上几个小时后,就可以用了有兴趣的你也可以自己申请一个。文章中可能前后的服务器不一样,所以截图有点瑕疵,抱歉啊。
Jupyter notebook 是一种 Web 应用,能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。例如,不久前我共享了我最爱的一个 Jupyter notebook ,它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据,运行 notebook 中的代码,重复整个分析,实际上等于你自己探测引力波!
无服务器架构和函数即服务(FaaS)是当下云计算领域的大热门。除了微软和亚马逊以外,还有很多厂商提供FaaS。本文对无服务器体系结构进行了简短的介绍,并试图解释什么是无服务器体系以及为什么我们需要它。
在新加坡服务器上运行脚本涉及几个关键步骤,包括连接到服务器、上传脚本、配置环境以及实际执行脚本。以下是详细的步骤指南,适用于Linux服务器:
好久没写文章了,有些同学问我公众号是不是废了?其实并没有。其实想写的东西很多很多,主要是最近公司比较忙,以及一些其他个人原因没有时间来更新文章。这几天抽空写了一点点东西,证明公众号还活着。 长久以来的认知,对于托管代码 .NET / JAVA ,都是需要在服务器上安装 SDK 或者运行时的。比如 .NET Framework 4.XX ,JDK/JRE.XX 等。其实从 .NET Core 2.1 开始我们的 .NET 程序可以独立打包成可以执行文件,在服务器上根本不需要安装任何运行时相关的东西就可以运行。这个发布模式在某些情况下可以大大提高部署的效率。以下简单介绍一下。
如果这是你第一次使用 Django 的话,你需要一些初始化设置。也就是说,你需要用一些自动生成的代码配置一个 Django project —— 即一个 Django 项目实例需要的设置项集合,包括数据库配置、Django 配置和应用程序配置。
Jupyter Notebook为交互式计算提供了一个命令shell作为Web应用程序。该工具可以与多种语言一起使用,包括Python,Julia,R,Haskell和Ruby。它通常用于处理数据,统计建模和机器学习。
单个 Node.js 程序的实例仅在一个线程上运行,因此无法充分利用 CPU 的多核系统。有时你可能需要启动 Node.js 进程集群来利用本地计算机或生产服务器上的每个 CPU 内核。
这个要从我的一次经历说起,有一次我帮朋友爬取一些东西,由于类别不同,分了几次爬取,这一次我写好规则之后,依然正常爬取,由于我本人比较善良,加上数据量目测并不是太多,并没有使用代理ip,并且将scpay的速度控制的比较慢,一般爬取时,一般也就几分钟而已,泡一杯咖啡喝几口就完了。
Node.js是一个流行的开源JavaScript运行时环境,它基于Chrome的V8 Javascript引擎构建。Node.js用于构建服务器端和网络应用程序。TCP(传输控制协议)是一种网络协议,可在应用程序之间提供可靠,有序和错误检查的数据流传输。TCP服务器可以接受TCP连接请求,一旦建立连接,双方都可以交换数据流。
借助来自许多成熟的公有云服务的精心策划部署策略的内置工具,企业组织机构的IT团队可以——而且也应该将他们的测试/开发迁移到公共云服务了。 即使您企业在短期内不会将内部部署的应用程序迁移到云计算,您仍然也可以享受一个云开发环境的好处。许多企业组织正在采取一种混合云的方法:在公共云中运行开发和测试环境,而将生产应用程序保持在企业内部环境。 鉴于现如今的企业组织机构可以从多家云服务供应商处获得各种各样的工具,这使得企业的IT团队构建按需基础设施、部署代码并运行一系列的应用程序测试,以确保其是为生产做好了充分准备,
传统上,Web应用程序通常部署在Web服务器上。为了使应用程序在服务器上运行,可能需要花费数小时来下载、编译、安装、配置和连接各种组件。计算机的操作系统也需要不断进行升级和修补,以解决安全漏洞。而管理服务器是一项非常耗时的工作,通常需要专门且经验丰富的系统操作人员,这让很多工程师感觉到身心俱疲。
PHP是Hypertext Preprocessor的缩写,(超文本预处理器)是一种在服务器端运行的开源的脚本语言。
Apache 和 Tomcat 都是web网络服务器,两者既有联系又有区别,在进行HTML、PHP、JSP、Perl等开发过程中,需要准确掌握其各自特点,选择最佳的服务器配置。
编写 Python/Django 服务器升级脚本可以根据具体需求而异,一般涵盖以下几个主要步骤:
用Go语言写游戏服务器也有一个多月了,也能够明显的感受到两者的区别。这篇文章就是想具体的聊聊其中的区别。当然,在了解区别之间,我们先简单的了解一下Go语言本身。
为了达到不同应用的服务器共享、避免单点故障、集中管理、统一配置等目的,不以应用划分服务器,而是将所有服务器做统一使用,每台服务器都可以对多个应用提供服务,当某些应用访问量升高时,通过增加服务器节点达到整个服务器集群的性能提高,同时使他应用也会受益。该Web前端系统基于Apache/Lighttpd/Eginx等的虚拟主机平台,提供PHP程序运行环境。服务器对开发人员是透明的,不需要开发人员介入服务器管理
大量的跨平台应用开发框架,使你可以编写一次代码,然后在 Android,iOS 等多个平台上甚至在台式机上运行。你可能听说过一些流行的框架,例如 Ionic,Xamarin 和 React Native。另一个相对较新的框架是 Flutter。
很长一段时间,我们的 web 开发感觉就像只有一台机器。我们的开发就像我们的代码部署在一个大型数据中心的某个服务器的单个实例上一样。
计算机网络把各地的计算机连接了起来,只要有一台可以上网的终端,比如手机、电脑,就可以访问互联网上任何一台服务器的资源(包括静态资源和动态的服务)。
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