基础命令学习目录首页 原文链接:http://blog.chinaunix.net/uid-9525959-id-2001836.html [功能]  打印连接到标准输入的终端的文件名. [描述]  命令项: -s, --silent, --quiet: 什么也不打印,只是返回退出状态码. --help: 打印帮助信息. --version: 打印版本信息并退出. 返回的状态码: 0 表示标准输入是一个终端. 1 表示标准输入不是一个终端. 2 表示给定的参数是不正确的参数. 3 表示发生了写错

前言 taskset命令,用于进程的CPU调优,可以把某进程,指定再某CPU内工作. 如还不明白,可以参考此文 http://www.361way.com/linux-context-switch/5131.html 使用方法 1.运行man taskset -p 进程号 -c CPU编号,比如你CPU是4核心的0,1,2,3 2.使某进程运行再1,2核心 taskset -p 某进程号 -c 1,2

天坑 遇到的问题:使用命令行执行命令:java EightSample,会报以下错误 错误: 找不到或无法加载主类 EightSample 运行环境 mac系统 IntelliJ IDEA编译器 Java 1.8 首先保证了Java环境变量和版本都是没问题的 然后保证已经执行了以下命令,生成了.class后缀的文件 javac EightSample.java 那么为什么还是报错呢? 问题原因 是因为idea编辑的时候加上了包名导致的错误 解决办法1 去掉第一行的package JavaProg

目录 第1章安卓手机上运行 PC-E500 程序    1 1 PockEmul    1 2 下载    1 3 打包BASIC程序    2 4 配置PC-E500模拟器    5 5 载入e500.pkm    7 6 载入40000.bin    8 7 解包    10 第1章安卓手机上运行 PC-E500 程序 1 PockEmul 安卓手机上运行PC-E500程序,需要一款PC-E500模拟器.PockEmul是一款可模拟多种型号计算器的程序,可运行在Windows.Linux.A

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/08/448.htm 如果你已经有一个正常运行的Hadoop Yarn环境,那么只需要下载相应版本的Spark,解压之后做为Spark客户端即可. 需要配置Yarn的配置文件目录,export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf 这个可以配置在spark-env.sh中. 运行命令: cd $SPARK_HOME/bin ./spark-shell \ --master yarn-client

系列文章:https://www.cnblogs.com/alunchen/p/10121379.html 本篇文章操作系统信息 Windows:Window 10 Visual Studio:2017 15.8.0 创建项目并添加Dockerfile 在VS2017及以上版本上创建一个控制台项目,这里的名称叫[ConsoleAppDockerWindows2]. 创建DockerFile文件 1)右键项目 --> 选中[添加] --> 选中[容器业务流程协调程序支持] 2)选择[Docker

Windows 上的安装为了在 Windows 上安装 GCC,您需要安装 MinGW.为了安装 MinGW,请访问 MinGW 的主页 www.mingw.org,进入 MinGW 下载页面,下载最新版本的 MinGW 安装程序,命名格式为 MinGW-<version>.exe. 当安装 MinGW 时,您至少要安装 gcc-core.gcc-g++.binutils 和 MinGW runtime,但是一般情况下都会安装更多其他的项. 添加您安装的 MinGW 的 bin 子目录到您的

昨天在使用sublime text3时,发现能在本地服务器上运行php文件,于是百度了一下有关知识, 终于成功了,今天总结一下. 首先要让sublime text3 出现侧边栏sidebar,不会的可以百度,这里不再赘述了(主要是懒). 然后开始创建项目,创建项目也是不一般的,我的过程如下. 先在本地磁盘中创建项目目录,如下图,我在  D:\AppServ\www  下面创建了 mismatch 文件夹, mismatch 就是我的项目名称,里面有三个目录和一个index.php文件 然后在su

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application

SpringBoot Cmd运行Jar文件指定active文件的命令如下 SpringBoot 命令行指定配置文件运行 ================================ ©Copyright 蕃薯耀 2018年3月22日 http://www.cnblogs.com/fanshuyao/ java -jar -Dspring.profiles.active=zprod lqyspringboot-0.0.1-SNAPSHOT.jar 或者 java -jar lqyspringb

昨天在使用sublime text3时,发现能在本地服务器上运行php文件,于是百度了一下有关知识, 终于成功了,今天总结一下. 首先要让sublime text3 出现侧边栏sidebar,不会的可以百度,这里不再赘述了(主要是懒). 然后开始创建项目,创建项目也是不一般的,我的过程如下. 先在本地磁盘中创建项目目录,如下图,我在  D:\AppServ\www  下面创建了 mismatch 文件夹, mismatch 就是我的项目名称,里面有三个目录和一个index.php文件 然后在su

一,为什么要为node指定label? 通常scheduler会把pod调度到所有可用的Node,有的情况下我们希望能把 Pod 部署到指定的 Node, 例如: 有的Node上配备了速度更快的SSD磁盘 有的Node上配备了性能更强的GPU, 这样pod中的应用才能更好的发挥node的硬件优势   说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/

source py3env/bin/activate  进入虚拟环境 cd /xiangmulujing     进入项目路径 然后就可以执行运行命令了 python manage.py runserver

1. Linux进程状态:R (TASK_RUNNING),可执行状态&运行状态(在run_queue队列里的状态) 2. Linux进程状态:S (TASK_INTERRUPTIBLE),可中断的睡眠状态, 可处理signal 3. Linux进程状态:D (TASK_UNINTERRUPTIBLE),不可中断的睡眠状态, 可处理signal, 有延迟 4. Linux进程状态:T (TASK_STOPPED or TASK_TRACED),暂停状态或跟踪状态, 不可处理signal, 因为根

一.概述 java项目有两种架构,一种是 B/S 架构的,一种是 C/S 架构的. 对于 B/S 架构来说,我们常见的 java ee 即是 B/S 架构,通常,开发人员会在本地进行开发,然后将项目打包成 war 文件,上传至服务器,供调用. 而对于 B/S 架构来说,通常即是里面有个主方法,就是我们常写的 java 项目/程序.通常,开发完之后,将项目打包成 jar 包,随后上传至服务器,供调用. 本文,针对后者进行介绍. 二.需求描述 一个 java 项目,分包存放多个 java 文件,ja

编译可在Nexus5上运行的CyanogenMod13.0 ROM (基于Android6.0) 作者:寻禹@阿里聚安全 前言 下文中无特殊说明时CM代表CyanogenMod的缩写. 下文中说的“设备”均指Android设备. proprietary-blobs.txt文件的路径:device/lge/hammerhead/proprietary-blobs.txt 参考资料 How To Build CyanogenMod For Google Nexus 5 (“hammerhead”)

前言 这是系列文章,它们由<编译可在Android上运行的glib库>及其他4篇文章组成,这4篇文章在“编译依赖库”一节中列出.由于glib库依赖于其他第三方库,所以需要先将依赖的第三方库交叉编译到Android平台上才能成功的编译glib库,系列文章中除<编译可在Android上运行的glib库>外的其他交叉编译文章均是介绍如何对glib依赖库进行交叉编译.以上,所以叫系列文章,因为这些文章完整的介绍了如何编译可在Android上运行的glib库. 文章价值 这些文章的核心价值是

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi

利用Mahout实现在Hadoop上运行K-Means算法 一.介绍Mahout Mahout是Apache下的开源机器学习软件包,目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎,聚类和分类三个部分.Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包,用于处理大数据机器学习的问题,当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时,就可以选择使用Mahout,让你的数据在Hadoop集群的进行分析.Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上,这就使得其具有进行大数据处理的能力,也是

 快来加入群[python爬虫交流群](群号570070796),发现精彩内容. 安装Django  下载Django包,解压缩. CMD 进入解压路径下. 执行:python setup.py install 增加环境变量: C:\Python27\Scripts 测试django是否安装成功 shell import django django.VERSION 把Django导入项目 CMD 进入项目路径 执行 django-admin.py startproject 项目名  运行开发服务

随便写一句,以免有跟我一样的人遇到这个问题. 驱动版本:MongoDB C# Driver 1.7.0 当在Master/Slave集群上使用Eval的时候,Eval操作只会在Master结点上运行,无论你设置的readPreference是secondaryPreferred还是secondary.理由很简单,Eval中的JS并不是在客户端(即驱动中)解释执行,而是在MongoDB中.所以当驱动收到一条Eval命令的时候并不知道具体是要干什么,所以无法判断应该把这个请求发给master还是sl