上一篇主要讲述了AFNetworkActivityIndicatorManager数据加载指示器。这一篇主要讲述了UIKit的几个分类。
返回结果为连接参数产生的字符串。如有任何一个参数为NULL ,则返回值为 NULL。
上一篇主要分析了UIProgressView+AFNetworking分类,主要实现了上传任务和下载任务与进度之间的绑定。这一篇主要分析UIRefreshControl+AFNetworking这个分类。
上一篇主要讲述了HTTPS认证原理以及AFSecurityPolicy的实例化。这一篇就具体的看一下验证流程。
根据FIDO UAF文档介绍,FIDO UAF在移动设备上的实现将分为三层:Client,ASM,Authenticator。
前言 本文中提到的解决方案,源码地址在:springboot-thymeleaf,希望可以帮你解决问题。 至于为什么已经写了一篇文章thymeleaf模板引擎调用java类中的方法,又多此一举的单独整理了这篇文章,是因为在解决此问题时首先搜索了一下关于此问题的文章,但是网上并没有搜到关于此问题的答案,因此自己做了整理。 问题描述 在springboot与thymeleaf整合过程中,出现了如下报错: org.thymeleaf.exceptions.TemplateProcessingExcepti
上一篇主要讲述了_AFURLSessionTaskSwizzling用于方法交换,接下来几篇讲述AFN与UIKit相关的部分。
本版本 https://fidoalliance.org/specs/fido-uaf-v1.0-ps-20141208/fido-uaf-authnr-cmds-v1.0-ps-20141208.html
因为给企业培训以及前面几年使用PHP太多了,这次服务器逐步转为使用JavaEE来搭建。下载的JDK 7,8已经出来了,但是不太熟悉,所以还是下载7版本。这里如何在CentOS 6安装JDK7不讲了。
前言 本文中提到的解决方案,源码地址在:springboot-thymeleaf,希望可以帮你解决问题。 至于为什么已经写了一篇文章thymeleaf模板引擎调用java类中的方法,又多此一举的单独整理了这篇文章,是因为在解决此问题时首先搜索了一下关于此问题的文章,但是网上并没有搜到关于此问题的答案,因此自己做了整理。 问题描述 在springboot与thymeleaf整合过程中,出现了如下报错: ``` org.thymeleaf.exceptions.TemplateProcessingExcepti
前一段时间自家养的几只猫经常出问题,由于没有有效的监控预警手段,以至于问题出现或者许久一段时间才会被通知到。凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统。
今日小编继续给大家推荐优质绘图工具,帮助小伙伴们更好的是实现不同领域中可视化作品的快速绘制。今天的主角为R-grafify包,其包含5大类共19种可视化图表,舒适和符合出版要求的配色更是为这个可视化包填色,下面就通过以下两个方面介绍下整个优质可视化工具。
在十万博文终极架构中,我们使用了Tomcat集群,但这并不能保证系统不会出问题,为了保证系统的稳定运行,我们还需要对 Tomcat 进行有效的运维监控手段,不至于问题出现或者许久一段时间才知道。凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统。
使用Filebeat收集本地日志数据,Filebeat监视日志目录或特定的日志文件,再发送到消息队列到kafka,然后logstash去获取消费,利用filter功能过滤分析,最终存储到elasticsearch中。
对于kafka来说,一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个节点。要想增加kafka集群中的节点数量,只需要多启动几个broker实例即可。
Tomcat8的下载 把下载的压缩包解压,并放到你喜欢的某个本地目录,如解压后的目录为
今天的主角为R-grafify包,其包含5大类共19种可视化图表,舒适和符合出版要求的配色更是为这个可视化包填色,下面就通过以下两个方面介绍下整个优质可视化工具。
在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法,以及如何将它们执行速度的对比。
预选和优选算法都在 pkg/scheduler/algorithm包下,在该包同级的包algorithmprovider注册默认算法(其实是将算法名字和function对应起来)的策略,调用的工厂类algorithm_factory进行注册。
来源:Deephub Imba本文约1400字,建议阅读15分钟在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法,以及如何将它们执行速度的对比。 合并DF Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。 import pandas as pd # a dictionary to convert to a dataframe data1 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'Customer_Name':
夜莺监控 夜是一款开源云原生观测分析工具,采用 All-in-One 的设计理念,集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体,与云原生生态紧密集成,提供开箱即用的企业级监控分析和告警能力。已有众多企业选择将 Prometheus + AlertManager + Grafana 的组合方案升级为使用夜莺。夜莺于 2020 年 3 月 20 日,在 github 上发布 v1 版本,已累计迭代 100 多个版本。
在机器学习和数据科学的世界里,数据的质量是建模成功与否的关键所在。这就是特征工程和数据预处理发挥作用的地方。本文总结的这些关键步骤可以显著提高模型的性能,获得更准确的预测,我们将深入研究处理异常值、缺失值、编码、特征缩放和特征提取的各种技术。
Spring Boot 以Jar的方式部署启动,这个不用介绍了, 之前也介绍了关于 Spring Boot + thymeleaf 的简单使用 ,但是今天遇到一个问题, 我先描述下问题的场景:
1. 查看topic信息(“副本”是为该分区复制日志的节点列表,无论它们是引导者还是当前处于活动状态,“ isr”是“同步”副本的集合。这是副本列表的子集,当前仍处于活动状态并追随领导者。)
这里默认HDFS、Hive、HBase、Kafka环境已经准备,启动maxwell组件监控mysql业务库数据:
本文转自: http://blog.csdn.net/yiliang_/article/details/60464968
最近有一个ASP.NET Core使用认证机制访问Kafka的需求,加之我们又使用了CAP这个开源项目使用的Kafka,于是网上寻找了一番发现对应资料太少,于是调查了一番,做了如下的笔记,希望对你有用。
dubbo-go-v1.4.2/cluster/cluster_impl/failsafe_cluster.go
一、环境准备 主机名 IP 运行服务 kafka1 192.168.171.131 kafka+zookeeper kafka2 192.168.171.134 kafka+zookeeper kafka3 192.168.171.135 kafka+zookeeper 二、部署zookeeper服务 源码包(提取码:6q58) 1、kafka1配置如下 #部署zookeeper [root@kafka1 ~]# tar zxf zookeeper-3.4.9.tar.gz [root@kafka1 ~
前面我们了解了 写给大忙人看的Flink 消费 Kafka,今天我们一起来看一下 FlinkSQL Kafka 是如何与 Flink Streaming Kafka 结合起来的
上面一篇,主要讲述了代理NSURLSessionDownloadDelegate中的三个方法,这一篇我们就看一下AFN自定义代理AFURLSessionManagerTaskDelegate中三个代理转发的实现。
Netty里的内存管理是通过ByteBuf这个类作为桥梁连接着业务代码与jdk底层的内存。所以理解ByteBuf的结构就很有必要了。
前言 上一篇介绍了Yaf的安装,适合初学者对Yaf框架的学习(一)http://www.cnblogs.com/joshua317/articles/4622551.html,这篇来介绍一下Yaf的布局 一、Yaf的目录结构 1 YafWeb 2 index.php #入口文件 3 application #应用目录 4 Bootstrap.php 5 controllers #控制器目录 6 Index.php #默认In
org/springframework/boot/actuate/autoconfigure/metrics/web/tomcat/TomcatMetricsAutoConfiguration.java
Train训练(用cmdcaffe命令行) (solver.prototxt) 在使用cmdcaffe时,需要默认切换到Caffe_Root文件夹下,需要使用上述命令才可以使用tools下的caffe接口,因为caffe默认都需要从根目录下面执行文件。 1、训练模型,以mnist为例子(solver.prototxt) ./build/tools/caffe train -solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 从中断点的 snapshot 继续训练(solver.prototxt + .solverstate) ./build/tools/caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -snapshot examples/mnist/lenet_iter_5000.solverstate 2、观察各个阶段的运行时间可以使用(train_test.prototxt) ./build/tools/caffe time -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -iterations 10 3、使用已有模型提取特征(caffemodel + train_val.prototxt + fc7 + num_mini_batches) ./build/tools/extract_features.bin models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel examples/feature_extraction/train_val.prototxt fc7 examples/temp_features 10 lmdb
截至2019年7月8日 最新版本为 2.3.0 2.12为编译的scala版本 2.3.0为kafka版本
环境:Oracle 10.2.0.5 现象:RMAN分配多个通道,但实际无法使用到并行。 构建测试用例:
Ways to Improve Security in Web Application Development. Web application security is a must. Web applications empower relationships to suit remote workers, similarly as access to a globalized market of related customers. Regardless, these applications require that affiliations are constantly open and that data move is secure. An application break or affiliation parcel can cause basic impacts to you and your customers.
DWS层主要是存放大宽表数据,此业务中主要是针对Kafka topic “KAFKA-DWD-BROWSE-LOG-TOPIC”中用户浏览商品日志数据关联HBase中“ODS_PRODUCT_CATEGORY”商品分类表与“ODS_PRODUCT_INFO”商品表维度数据获取浏览商品主题大宽表。
夜莺是一个服务端组件,类似 Grafana,可以对接不同的TSDB时序数据库作为数据源,支持的TSDB时序数据库如Prometheus、VictoriaMetrics、Thanos等等,只要数据进到这些库里了,夜莺就可以对数据源的数据进行分析、告警、可视化,以及后续的事件处理、告警自愈。
https://www.cnblogs.com/you-men/p/13361910.html
在内部针对 MongoDB 4.4 的测试中,我们发现在带写压力的情况下对主库进行 unclean shutdown (kill -9),主库在重启之后少了很多数据,通过分析日志可以看到在加载完 stable checkpoint,进行 replication recovery,即 apply oplog 之前,有很多在 oplogTruncateAfterPoint 之后的 oplog 被 truncate 掉了,导致只有很少的 oplog 被加载。
最近在 OpenStack 环境下需要部署消息队列集群,包括 RabbitMQ 和 Kafka,这篇记述一下 Kafka 集群的部署过程。
非池化内存的分配由UnpooledByteBufAllocator负责,本文梳理下由其负责分配的堆内存和堆外内存如何实现的 。
Categraf 是夜莺监控的默认数据采集 Agent,主打开箱即用和all-in-one,同时支持对metrics、log、trace 的收集,由夜莺监控核心开发团队开发。
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