搭建基于 Anaconda 管理的多用户 JupyterHub 平台 情况:计算工作站放在实验室,多个同学需要接入使用,且需要各自独立的环境,并使用 Jupyter notebook 平台以方便协作. 步骤 1. 安装 Anaconda 由于是多人环境,应调用 root 权限在安装过程中指定安装到 /opt/anaconda/ 路径下,这样所有用户均可读,但无法直接在 base 环境下安装模块. 为了让每个用户都能访问到 conda,需要逐个在用户的 .bashrc 文件中加入 export P…

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.…

我们需要平台 如果说,SharePoint 的价值之一在于提供了几乎开箱即用的 innovation 环境,那么,智能设备的开发平台也一样.不必每次都从头开始,所以需要固定的工作室和开发平台作为创新的起点,这样就会每次比从零开始"高一点点". 当然,这里不是没有纠结的.平台毕竟不是最终的产品,平台太弱固然难以支撑创新,但平台太强则臃肿和僵化同样也会限制创新:面对成百上千的类型.接口的时候,即使做一个小玩意儿也要学上一年半载,任何人都会畏惧的.有那个时间,不如自己写一个出来了.所以成功的…

面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(DW)的思考 基于 IBM 产品体系搭建基于 SOA 和 DW 的企业基础架构平台 当前业界对面向服务体系架构(SOA)和数据仓库(Data Warehouse,DW)都介绍的很多,提出了很多优秀的解决方案,但是一般是把 SOA 和 DW 单独考虑, SOA 和 DW 有着共同的目标—系统整合,由于基于不同的技术思路,提出了不同的方案.本文将围绕 SOA 和 DW 相结合的思路,基于 IBM 的产品,规划统一的数据库,搭建企业级的技术架构. 0 评论: 肖…

一.背景和目的 近年来,随着新业务.新技术的快速发展,应用软件安全缺陷层出不穷.虽然一般情况下,开发者基本都会有单元测试.每日构建.功能测试等环节来保证应用的可用性.但在安全缺陷方面,缺乏安全意识.技能和工具,最终导致了安全缺陷的出现. 对于软件开发安全意识和软件开发安全技能方面本文中不再做详述,软件开发者可通过培训和实践提高自身意识和技能,本文目的主要是提供一种思路和方法,让软件开发者像测试软件功能一样,测试软件安全缺陷,并且能够融入到整个的软件开发过程中. 二.自动化安全代码检测平台概述 2…

一个业务功能往往不只由一次数据库请求(或者服务调用)实现.为了功能的完整性,我们希望如果该功能执行一半时出错,则撤销前面已执行的改动.在数据库层面上,事务管理实现了这种完整性需求.在ABP中,一个完整的业务功能称为一个工作单元(Unit of Work,简称UoW).工作单元代表一种完整的.原子性的操作.即一个工作单元包含的步骤要么全部被执行,要么都不被执行.如果执行一半时出现异常,则必须讲已执行的步骤还原.通常我们将事务管理实现在工作单元中.下面我们从ABP源码入手研究如何使用工作单元. AB…

版权声明:本文由贺嘉 原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/905333001487424158 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 一.搭建Phabricator开发管理平台 1.1 上传 SSL/TLS 证书 第一步:下载证书并解压第二步:将证书和私钥上传到开发管理平台服务器 1. sftp buntu@123.207.229.22 2. put 1_dev.*…

副标题:搭建基于MinGW平台的<OpenGL超级宝典>(OpenGL蓝皮书第5版)GLTools 编译环境.示例代码:Triangle.cpp @ SB5.zip 以下内容以及方法均参考自老外在stackoverflow上的回答,强烈建议看看原文,因为他告诉你解决问题的思路而不只是给你结果opengl-superbible-5th-edition-set-up-problems 1. 还未安装MinGW的,去官网下一个,我这里用的是第三方的安装包 TDM-GCC  32位下载地址 2. 到…

相关概念 微服务中的监控分根据作用领域分为三大类,Logging,Tracing,Metrics. Logging - 用于记录离散的事件.例如,应用程序的调试信息或错误信息.它是我们诊断问题的依据.比如我们说的ELK就是基于Logging. Metrics - 用于记录可聚合的数据.例如,队列的当前深度可被定义为一个度量值,在元素入队或出队时被更新:HTTP 请求个数可被定义为一个计数器,新请求到来时进行累.prometheus专注于Metrics领域. Tracing - 用于记录请求范围内…

应用场景: ELK实际上是三个工具的集合,ElasticSearch + Logstash + Kibana,这三个工具组合形成了一套实用.易用的监控架构, 很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台. 官网下载地址:https://www.elastic.co/downloads Elasticsearch: 是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java 开发的,并作为Apache许可条…