使用Linux时，传输文件是经常做的事情，传输文件有很多种方式、也有很多种协议，最常用的是rsync、scp 和 sftp，在本文，瑞哥将给大家介绍一下scp，无论您是支持工程师、系统管理员还是开发人员，都可能需要使用 scp 传输文件。
在编写和调试程序时，一般我们会在集成编辑环境里写代码和运行，但如果程序比较完善需要快速运行，或者让同事在其他电脑上快速运行时，再打开IDE（Integrated Development Environment , 集成开发环境）运行就有些麻烦了，对方也不一定很熟练使用命令行进行运行，因此在Windows下要解决这个问题一般有两种思路：1，把程序编译为exe文件，就是一个小软件，和QQ等软件的运行方式基本无差别，通过鼠标点击运行；2，另外的做法是编写批处理文件，点击批处理文件就会按顺序执行命令行(在其他电脑运行是需要保证对方正确安装了编程/编译环境，例如是运行Python程序需要安装好Python、Java程序需要安装好JDK并配置好环境变量)。
分析lsdk-ap121 lsdk-ap134 源码： https://github.com/hades13/lsdk_ar9531 包含wifi drivers
在linux下查看uuid信息可以使用 blkid 命令 1.查看系统中的uuid信息 [root@123-test ~]# blkid /dev/sda1: UUID="25cd1187-5739-4230-a4c8-5f50adf6ffb4" TYPE="xfs" /dev/sda2: UUID="GU1bNS-JyEq-7GRj-InXz-223m-zOrq-4j1MLZ" TYPE="LVM2_member" /dev/sdb1: UUID="tT8ExA-vOkF-KitE-X3aw-60ph
众所周知，docker 排查问题相较而言是困难的。因此，熟知一些常用命令对我们快速的排查定位问题是非常有帮助的。下面让我们一起来学习一下吧👇 1、显示docker的系统信息 docker info [root@xiao docker]# docker info Client: Context: default Debug Mode: false Plugins: app: Docker App (Docker Inc., v0.9.1-beta3) buildx: Build wi
因为工作关系，最近有涉及到ADF(Atomic Display Framework)相关的内容，部分内容来自互联网
[root@controller ~]# neutron agent-list neutron CLI is deprecated and will be removed in the future. Use openstack CLI instead. id agent_type host availability_zone alive admin_state_up binary 1d454880-767e-4ef8-b538-1f5b6a1159f3 Linux bridge agent node2
一直想找到一个合适的构架来开发WebGIS,以前一直用的是Web ADF，然而经常遇到很大的技术阻力，因为，自己的JAVASCRIPT不怎么好，所以一直想尽量避免，现在看来，这个想法完全是错误的，想要做出动态性能很好的网页，不可能和JS避开的。
内核许多子系统之间关联紧密，因此在一个子系统发生或者检测到的事件信息很可能对其他子系统来说也是有价值的。为了满足其他子系统对这些事件信息的需求，即在某个子系统内发生或检测到事件时，其他对此感兴趣的子系统也能知道事件的发生，内核提供了notification chain机制。
下载ElasticSearch wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz.sha512 检查下载的包，并解压 shasum -a 512 -c elasticse
DataFrame与Series相比，除了可以每一个键对应许多值之外，还增加了列索引（columns）这一内容，具体内容如下所示：
之前写过教程： Windows下使用VS Code远程SSH连接Linux服务器进行开发 vscode 使用ssh密钥登录远程Linux – vscode remote linux ssh key
第五个是配合第一个一起看的，是在99%，95%，90%置信区间下的临界的ADF检验的值。
特殊符号常用，但不好搜索，收藏起来做个备用，欢迎大家继续补充。 (): 通常用于函数的调用，例如ggplot(data); 或者调整优先级，如1:3+1返回2 3 4，而1:(3+1)返回1 2 3 4。 []: 用于索引向量、列表、数据框。 [[]]: 用于索引获得列表、数据框的具体值。 $: 用于数据框索引某一列。三者的区别，具体见下面例子演示。 aVector <- 1:3+1 aVector[1] ## [1] 2 aList <- list(a=aVector, b=1:(3+1)) aLis
在上一章中，对基本的AJAX进行了一些介绍，但是Web GIS开发框架Web ADF提供的AJAX对上述基本的AJAX又进行了一层封装。ArcGIS Server9.3的Web ADF为开发人员提供了可以在AJAX环境中管理客户端与服务器之间传输的框架。这个框架称之为“callback results framework“，包括服务器端的一些类(CallbackResultCollection，CallbackResult)及控件(Web ADF controls)和客户端的JavaScript库(Web ADF JavaScript)，如下图所示。
【数据挖掘 & 机器学习 | 时间序列】时间序列必备工具箱: 自相关与偏相关检验 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.11.18 ）
单位根检验是指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。
string可以说是是字符数组的升级版，使用更加啊方便，不容易出错。本文对string的常用函数进行简单介绍，做到会用即可。
白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验
当我们拿到时序数据后，首先要进行平稳性和纯随机性的检验，这两个重要的检验是时间序列的预处理。根据检验的结果可以判断出序列属于什么类型，然后对症下药使用相应的分析方法。
PostgreSQL14新增了一个特性，对IO进行向量化。提供pg_preadv和pg_pwritev函数，以提供同步向量化文件IO接口。这些映射到preadv和pwritev函数，并且为没有这个函数的系统提供回退实现。还提供了一个封装函数pg_pwritev_with_retry以对short write进行自动重试。
在一台物理机上启动6个Redis实例，组成3主3从集群，端口号依次为：1379 ~ 1384，端口号1379、1380和1384三个为master，端口1379的进程ID为17620。现将进程17620暂停（发送SIGSTOP信号），观察集群发现故障时长，和主从切换时长。 # 暂停进程17620（端口1379），然后每秒查看一次集群状态 $ kill -19 17620;for ((i=0;i<10000000;++i)) do date +'[%H:%M:%S]';redis-cli -c -p 1380 cluster nodes;echo "";sleep 1; done [14:23:51] f03b1008988acbb0f69d96252decda9adf747be9 192.168.31.98:1384 master - 0 1525847030599 137 connected 1987 10923-16383 c1a9d1d23438241803ec97fbd765737df80f402a 192.168.31.98:1381 slave f03b1008988acbb0f69d96252decda9adf747be9 0 1525847031200 137 connected 4e932f2a3d80de29798660c5ea62e473e63a6630 192.168.31.98:1383 slave f6080015129eada3261925cc1b466f1824263358 0 1525847031100 134 connected 689f7c1ae71ea294c4ad7c5d1b32ae4e78e27915 192.168.31.98:1382 slave fa7bbbf7d48389409ce05d303272078c3a6fd44f 0 1525847030097 132 connected fa7bbbf7d48389409ce05d303272078c3a6fd44f 192.168.31.98:1379 master - 0 1525847030799 132 connected 0-1986 1988-5457 f6080015129eada3261925cc1b466f1824263358 192.168.31.98:1380 myself,master - 0 0 134 connected 5458-10922 [14:23:52] 第1秒故障还未被发现 f03b1008988acbb0f69d96252decda9adf747be9 192.168.31.98:1384 master - 0 1525847031602 137 connected 1987 10923-16383 c1a9d1d23438241803ec97fbd765737df80f402a 192.168.31.98:1381 slave f03b1008988acbb0f69d96252decda9adf747be9 0 1525847031200 137 connected 4e932f2a3d80de29798660c5ea62e473e63a6630 192.168.31.98:1383 slave f6080015129eada3261925cc1b466f1824263358 0 1525847031100 134 connected 689f7c1ae71ea294c4ad7c5d1b32ae4e78e27915 192.168.31.98:1382 slave fa7bbbf7d48389409ce05d303272078c3a6fd44f 0 1525847031602 132 connected fa7bbbf7d48389409ce05d303272078c3a6fd44f 192.168.31.98:1379 master - 1525847032302 1525847030799 132 connected 0-1986 1988-5457 f6080015129eada3261925cc1b466f1824263358 192.168.31.98:1380 myself,master - 0 0 134 connected 5458-10922 [14:23:53] 第2秒故障还未被发现 f03b1008988acbb0f69d96252decda9adf747be9 192.168.31.98:1384 master - 0 1525847033103 137 connected 1987 10923-16383 c1a9d1d23438241803ec97fbd765737df80f402a 19
首先安装Jenkins之前，linux中必须安装好了JDK和Maven，如果还没有安装过，下面准备好安装教程 Linux环境安装JDK: https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7066913.html Linux环境安装Maven: https://blog.csdn.net/qq_35868412/article/details/89471735
好处：软件和硬件系统的维护升级，不会影响用户的关键服务，提高了服务的高可用性和 用户的满意度。
导读：Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方扩展库来增强其相应的功能。本文将对NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、StatsModels、scikit-learn、Keras、Gensim等库的安装和使用进行简单的介绍。
之前我们说明了怎么样的时间序列是序列平稳的，但是世界并不是那么美好，很多时间序列都不是平稳序列，所以这里就要求我们做一些处理了。
怎么说呢,在mac上折腾了大半天.代码没有跑出来.还有各种奇奇怪怪的问题.想写写swift,playground也不能正常预览.其实是很失落的事情.我为了干活还是回到win平台吧.还有Linux写东西是真的好,说真的,那是一种天生的友好.
将非平稳时间序列用经验模态分解（EMD）转为固有特征方程式并且捕获其趋势。可以尝试使用HHT，当然这只是其中的一种方法，并没有像其他方法一样存在数学证明等。
安装 MongoDB Windowns、Ubuntu17.10 下安装 MongoDB教程在此MongoDB 帮助 要想获取命令列表，在 mongodb 客户端中输入 db.help()：1> db.help() MongoDB 统计信息 要想获取 MongoDB 服务器的统计信息，在 mongodb 客户端中输入 db.stat()： 1 > db.stats() 创建数据库 use 命令 MongoDB 用 use + 数据库名称 的方式来创建数据库。 use 会创建一个新的数据库，如果该数据库存
Integration runtime(IR) 是Azure 数据工厂在不同的网络环境中进行数据集成的组件，用于几个环境中：
包 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 基本函数 数学函数
最近陆陆续续有工程师拿到了VCK190单板。 VCK190集成了Xilinx的7nm AIE，有很强的处理能力。 本文介绍怎么运行Xilinx AIE的例程，熟悉AIE开发流程。
停电区域是指供电公司在某一天的某些区域的台区进行停电，台区的下属表箱均受到影响。这是一个地域性问题，所以通过在地图上进行标识这些区域，将数据可视化地展示到分析人员面前，可以很直观看到当天停电影响区域，极大地方便了后续工作的展开。
最近升级了一版kubelet，修复因kubelet删除Pod慢导致平台删除集群超时的问题。在灰度redis隔离集群的时候，发现升级kubelet并重启服务后，少量宿主状态变成了NotReady，并且回滚kubelet至之前版本，宿主状态仍然是NotReady。查看宿主状态时提示 ‘container runtime is down’ ，根据经验，此时一般就是容器运行时出了问题。弹性云使用的容器运行时是docker，我们就去检查docker的状态，检测结果如下：
RHEL 7.2使用EMC Powerpath扩容2T磁盘空间，需要添加至以用12C RAC for ASM系统中。下面是具体步骤，主机人员告知扩容别名为data_center_16、data_center_17
最近升级了一版 kubelet，修复因 kubelet 删除 Pod 慢导致平台删除集群超时的问题。在灰度 redis 隔离集群的时候，发现升级 kubelet 并重启服务后，少量宿主状态变成了 NotReady，并且回滚 kubelet 至之前版本，宿主状态仍然是 NotReady。查看宿主状态时提示 ‘container runtime is down’ ，根据经验，此时一般就是容器运行时出了问题。弹性云使用的容器运行时是 docker，我们就去检查 docker 的状态，检测结果如下：
顾名思义，时间序列是时间间隔不变的情况下收集的时间点集合。这些集合被分析用来了解长期发展趋势，为了预测未来或者表现分析的其他形式。但是是什么令时间序列与常见的回归问题的不同？ 有两个原因： 1、时间序列是跟时间有关的。所以基于线性回归模型的假设：观察结果是独立的在这种情况下是不成立的。 2、随着上升或者下降的趋势，更多的时间序列出现季节性趋势的形式，如：特定时间框架的具体变化。即：如果你看到羊毛夹克的销售上升，你就一定会在冬季做更多销售。 常用的时间序列模型有AR模型、MA模型、ARMA模型和ARI
本地电脑之前安装的是win10,疲于win10频繁的更新和各种兼容问题，果断放弃win10系统，安装了Ubuntu 16.04系统，现在微信、QQ、钉钉、WPS等都已支持linux版本，所以在Ubuntu下进行日常运维操作完全不是问题。虽然在Ubuntu的terminel终端里可以进行ssh远程连接，但由于之前习惯了secureCRT工具，所以还是决定在Ubuntu下安装secureCRT，下面是操作记录：
时间序列数据是有序的。这意味着观察/数据点依赖于以前的观察/数据点。因此，在模型训练期间，数据点顺序不会被打乱。
regular expresion由一系列特定字符及其组合成的字符串，用来对目标字符串进行过滤操作。,如手机号码，身份证号码，网址等校验。 re相关知识点 python正则表达式库为re,用import re导入,在然后用re.compile(pattern,flag)将正则表达式字符串编译成正则表达式对象。在利用re提供的内置函数对字符串进行匹配，搜索，替换，切分和分组等操作。 flag常用的取值： re.I 忽略大小写，re.X 忽略空格 import re def check(string):
我对复古游戏和让我们有今天的生活的电脑历史的保存十分着迷。我认为大多数程序员都有一台帮助他们培养对编程热爱的机器；对我来说，那就是Commodore Amiga。我现在正在恢复几个Amiga，让他们重新工作。这将需要一些时间，但我想要一些可以迅速运行起来的东西，以便使我可以使用操作系统，并完成一些我从来没有完成过的孩子一样的游戏。
作为网络工程师或者运维工程师，traceroute命令不会陌生，它的作用类似于ping命令，用于诊断网络的连通性，不过traceroute命令输出的命令会比ping命令丰富的多，可以跟踪从源系统到目标系统的路径。
实例1 crazystring = 'dade142.!0142f[., ]ad' # 只保留数字 new_crazy = filter(str.isdigit, crazystring) print(''.join(list(new_crazy))) # 只保留字母 new_crazy = filter(str.isalpha, crazystring) print(''.join(list(new_crazy))) # 只保留字母和数字 new_crazy = filter(str.isalnum
在Java中注解是很重要的一个组成部分，它是从J2SE 5.0开始就存在的。我们在日常开发的应用中应该已经见过类似于@Override和@Deprecated注解。在这篇文章中，我讨论注解是什么，为什么他们会存在，他们如何起作用，如何自定义注解（有代码示例），注解的有效使用场景，最后会说注解和ADF。这将是一个很长的帖子，所以拿一些咖啡，准备潜入注解的世界。
出现这个问题的原因是你尝试 使用 @DataJpaTest 来对Spring Data JPA 数据进行测试。
创建 Qt 工程时，我们通常使用 Qt 提供的 Online installer 安装 Qt Creator 和 Qt 库来创建、编译、发布 Qt 项目，这对开发环境和 CI Agent 环境有较强的要求，一旦环境安装不对或者安装时缺少了一些组件，可能导致无法编译出产物。最近一段时间，Qt 也拥抱 Conan，使我们可以通过 Conan 管理 Qt 库，这样我们就可以真正实现一套 CMake 脚本来管理和发布 Qt 的应用了。以下我们将演示如何通过 CMake + Conan 来组织 Qt 工程和实现程序的发布流程。
河源市是国务院1988年1月7日批准设立的地级市，为了深入研究河源市公路交通与经济发展的关系，本文选取了1988－2014年河源市建市以来24年的地区生产总值（GDP）和公路通车里程（GL）的时间序列数据，其中公路通车里程（GL）用来反映河源市公路交通发展状况，地区生产总值（GDP）反映河源市的经济增长状况（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
下面函数foo中存在冗余变量计算、赋值语句，使用instcombine优化的效果：
自Java5.0版本引入注解之后，它就成为了Java平台中非常重要的一部分。开发过程中，我们也时常在应用代码中会看到诸如@Override，@Deprecated这样的注解。这篇文章中，我将向大家讲述到底什么是注解，为什么要引入注解，注解是如何工作的，如何编写自定义的注解(通过例子)，什么情况下可以使用注解以及最新注解和ADF(应用开发框架)。这会花点儿时间，所以为自己准备一杯咖啡，让我们来进入注解的世界吧。
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