Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的配置管理平台,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端. Apollo官网地址 如何安装服务端可以按照上面官网的步骤. 这里主要说明一下应用如何接入apollo. 应用接入apollo步骤: 1.Appid 确保classpath:/META-INF/app.properties文件存在,并且其中内容形如:app.id=YOUR-APP-ID 服务端的appid 2.Environment 应用在不同的环境可以有不同的配

携程阿波罗(Apollo) https://www.cnblogs.com/xiaxiaolu/p/10025597.html 一.瞎扯点什么 1.1 阿波罗 ​ 阿波罗是希腊神话中的光明之神.文艺之神,同时也是罗马神话中的太阳神:他是光明之神,从不说谎,光明磊落,在其身上找不到黑暗,也被称作真理之神.他非常聪明,通晓世事,是预言之神. 后世各种各样的项目都喜欢以阿波罗命名,比如著名的美国登月计划:阿波罗计划: 既然携程以阿波罗(Apollo)命名项目,那我们我们接下来看看,携程阿波罗能给我们程

haproxy学习之https配置   原文  http://www.cnblogs.com/ilanni/p/4941056.html   如何配置https,以及https在实际生产环境中的应用. 本实验全部在haproxy1.5.4版本进行测试通过.haproxy1.3版本以下haproxy配置参数可能不能使用,需要注意版本号. 以下haproxy配置是线上生产环境直接使用的. 一.业务要求 现在根据业务的实际需要,有以下几种不同的需求.如下: 1.1 http 跳转https 把所有请求

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

1 python学习--python环境配置 要学习python语言,光看书看教程还是不好,得动手去写.当然,不管学习什么编程语言,最佳的方式还在于实践. 要实践,先得有一个Python解释器来解释执行我们写下的python代码. 因为python是一门开源的语言,python解释器很多.有CPython,PyPy,Ipython,Jython等. 最常用的还是CPython了.CPython是python官方版本的解释器,是用C语言开发的.我们从python官网下载安装python开发环境后,

一.前言 AgileEAS.NET SOA 中间件平台是一款基于基于敏捷并行开发思想和Microsoft .Net构件(组件)开发技术而构建的一个快速开发应用平台.用于帮助中小型软件企业建立一条适合市场快速变化的开发团队,以达到节省开发成本.缩短开发时间,快速适应市场变化的目的. AgileEAS.NET SOA中间件平台提供了敏捷快速开发软件工程的最佳实践,通过提供大量的基础支撑功能如IOC.ORM.SOA.分布式体系及敏捷并发开发方法所支撑的插件开发体系,以及提供了大量的实体.数据模型设计生

本节主要介绍 JMeter 本地环境配置(JMeter 版本为 apache-jmeter-2.12),详细配置如下: 一.JDK配置 默认用户本地已经安装且配置好 JDK.若未配置,敬请参阅我的博客分类 Java 中的博文 Java学习-001-JDK安装配置,进行 JDK 环境安装配置. 二.下载JMeter 下载JMeter的方法当前提供以下两种方法: 1.我的云盘下载: JMeter 2.12 Linux + windows 下载链接   提取码 57a0 2.官方网站下载: 任意浏览器

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

Windows下深度学习python的配置 1.安装包的下载 (1)anaconda (2)pycharm 2.安装教程 (1)anaconda a.降版本 b.换源 (2)pycharm a.修改hosts b.下载激活文件 c.修改配置 d.编译环境配置 3.深度学习的第三方库的安装 4.个人小习惯 5.推荐 1.安装包的下载 首先,明白深度学习需要什么?python编程语言.pycharm编译环境.keras or keras-gpu?cuda & cudnn ?第三方库?等等一些列的问题

Springboot学习03-SpringMVC自动配置 前言 在SpringBoot官网对于SpringMVCde 自动配置介绍 1-原文介绍如下: Spring MVC Auto-configuration Spring Boot provides auto-configuration for Spring MVC that works well with most applications. The auto-configuration adds the following feature

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA

apollo应用配置集成及使用 1. 开发环境Apollo地址     用户名:apollo 密码:admin     开发环境Apollo管理台地址:http://localhost:8070/     开发环境Apollo Eureka地址:http://localhost:8080/ 2. pom.xml引用客户端 <dependency>     <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId>     <arti

前言 如果你是一个完美主义者,那么请绕过此文,请参考<深度学习篇——Tensorflow配置(完美主义模式)> 安装 pip install tensorflow ok,只要不报错,安装就完成了,就可以用了. 错误填坑(不断更新) 1.pip错误:TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding' 解决办法:输入命令 conda install -c anaconda html5lib 然后 co

不多说,直接上干货! 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0

Asp.NetCore源码学习[2-1]:配置[Configuration] 在Asp. NetCore中,配置系统支持不同的配置源(文件.环境变量等),虽然有多种的配置源,但是最终提供给系统使用的只有一个对象,那就是ConfigurationRoot.其内部维护了一个集合,用于保存各种配置源的IConfigurationProvider.IConfigurationProvider提供了对配置源的实际访问.当通过key去ConfigurationRoot查找对应的Value时,实际上会通过遍历

Asp.NetCore源码学习[1-2]:配置[Option] 在上一篇文章中,我们知道了可以通过IConfiguration访问到注入的ConfigurationRoot,但是这样只能通过索引器IConfiguration["配置名"]访问配置.这篇文章将一下如何将IConfiguration映射到强类型. 本系列源码地址 一.使用强类型访问Configuration的用法 指定需要配置的强类型MyOptions和对应的IConfiguration public void Confi

操作系统 : CentOS7.3.1611_x64 Python 版本 : 3.6.8 Apollo源码地址: https://github.com/ctripcorp/apollo 访问Apollo使用这个库: https://github.com/filamoon/pyapollo 不要使用pypi提供的apollo库(是一个编辑器的库). 其实真正需要的也就一个文件(pyapollo.py,我修改后的): https://github.com/mike-zhang/pyExamples/b

原文链接:https://blog.csdn.net/luhong327/article/details/81453001 一.Apollo配置中心介绍 1.What is Apollo 1.1 Apollo简介 Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的开源配置管理中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性. Apollo支持4个维度管理Key-Value格式的配置: application (应用)environmen

安装Apollo服务 1.安装mysql 地址:https://www.cnblogs.com/xuaa/p/10782352.html 2.下载Apollo源码到本地 地址:https://github.com/ctripcorp/apollo 3.创建数据库 创建configdb数据库,数据库脚本:apollo\scripts\db\migration\configdb\V1.0.0__initialization.sql 创建portaldb数据库,数据库脚本:apollo\scripts

OSPF协议学习以及路由器配置 1.实验任务 2,使用eNsp搭建网络拓扑 3.配置路由IP ps:要使用GE(3层口),2层口(E口)需要先配置Vlan才能配置IP地址 4.配置路由器R1的ospf 5,配置路由器R2的ospf 配置区域1 配置区域0 6,配置路由器R3的ospf 7,2台pc互ping OSPF思维导图

零基础学习前端1-1配置node及npm环境变量 ## 1-1配置node及npm环境变量 首先:下载node 可以直接去官方网站下载 1.首先从官网下载安装包 https://nodejs.org/ 我这里下载的是windows的 可以进去选择版本 下载后的安装包 2.下一步直接安装,可以选择对应的目录,建议不要选择默认的path 我这里的安装目录:E:\webyikeshuo\node 3.接下来去配置path,"我的电脑"-右键-"属性"-"高级系统