yaml 通常用来存储数据,类似于json YAML 简介 YAML(Yet Another Markup Language),一种直观的能够被电脑识别的数据序列化格式,是一个可读性高并且容易被人类阅读,容易和脚本语言交互,用来表达资料序列的编程语言.它参考了其它多种语言,包括:XML.C语言.Python.Perl以及电子邮件格式RFC2822,是类似于标准通用标记语言的子集XML的数据描述语言,语法比XML简单很多. 由于YAML使用空白字符和分行来分隔资料,使得它特别适合用 grep.Py

背景 继之前鼓捣出了Mapi解密插件之后,在团队内已经使用了三年之久,一跃成为团队最爱欢迎的测试工具之一(加个之一,低调谦虚一点). 随着团队推行HttpRunner搞接口自动化:编写和维护Case带来的工作量成为同学们最头疼的事情:木有之一.HTTPRunner要求Case格式是YAML的:而我们的参数都是JSON的:每次编写新Case都要在二者中不断的转换,折腾的欲仙欲死.看着兄弟们日益低落的状态:我慢慢意识到,是时候再做点什么改进了. 这时候新来的同事给我提建议----能不能把Mapi请求

来公司以后,学会两种JavaWeb项目,自动部署. 1.jenkins持续集成.自动化部署 (1)安装jenkins----------推荐nginx跳转方式,以域名方式 (2)nginx采用不同域名同一个端口进行跳转,构建一台服务器多个应用---------需要了解linux部署tomcat配置 (3)同一个应用部署到不同的容器内,用ngxin做负载均衡,减少一台服务器的访问请求. 2.shell脚本自动部署集成 (1)clone git 项目 (2)mvn package (3)cp war

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析 证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评

--创建同义词create public synonym employees for hr.employees;  --公共同义词需要 create public synonym 权限 表的所有用户授予公共权限  grant select on employees to public; create synonym t1_s for t1;   --私有同义词如果想在不同的环境中通过不同的别名引用同一个表时,要创建私有同义词.  编译同义词 alter synonym t1_s compile;

PodPreset(Pod预设置)在Kubernetes v1.11以后出现,开发人员只需要提交一个基本的Pod YAML,Kubernetes就可以自动给对应的Pod对象加上运维人员设定好的其他必要的信息(如labels,volumes) #开发人员编写 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: website labels: app: website role: frontend spec: containers: - name: website im

用unittest框架写的接口自动化实现过程: 1.编写ymal格式用例: 2.导入ddt模块,该模块的主要功能是帮你读取ymal用例文件,自动获取内容并循环调用函数,具体见代码. 3.导入BeautifulReport模块,生成报告的模块. 4.导入unittest模块,使用unittest模块框架,编写自动化调用接口测试. 代码: import unittest,requests import ddt from BeautifulReport import BeautifulReport a

目录 1. k8s的yaml文件到底有多复杂 2. 基于图形化的方式自动生成yaml 2.1 k8s图形化管理工具Ratel安装 2.2 使用Ratel创建生成yaml文件 2.2.1 基本配置 2.2.2 亲和力配置 2.2.3 存储配置 2.2.4 容器配置 2.2.4 初始化容器配置 2.2.5 Service和Ingress配置 2.2.6 创建资源或生成yaml文件 3. 其他资源文件自动生成 1. k8s的yaml文件到底有多复杂 Kubernetes创建.更新.删除资源等操作时均可

Kubernetes工作负载最常用YAML格式的文件来定义. YAML的问题之一就是很难描述清单文件之间的约束或关系. 如果你希望检查是否已从受信任的注册表中提取部署到群集中的所有映像,该怎么办? 如何防止没有Pod安全策略的工作负载提交到集群? 集成静态检查可以在更接近开发生命周期的时间内捕获错误和违反策略的行为. 并且由于改善了资源定义的有效性和安全性,因此你可以相信生产工作负载遵循最佳实践. Kubernetes YAML文件的静态检查生态系统可以分为以下几类: API验证程序:此类工具针

事后诸葛亮分析 1.总结的提纲内容: a. 项目管理之事后诸葛亮会议. 一.设想和目标 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们的软件要解决的是教师需要花费大量时间,精力来手动组成试卷,并人工评卷的问题,代替的是自由组卷出卷评分系统.通过根据用户在web给出的科目.难易度.题型等自动从数据库或错题库导入题目,自动生成一份试卷,用户可在上面作答,系统自动判断错对,答题结束后进行评分.我们认为定义的较为清楚.典型用户和典型场景在团队作业3--需求改进&

转注:英文原文写于 2011 年 导读:没有人比Linus Torvalds更了解软件开发项目管理中的酸甜苦辣了.作为Linux的创建者,Torvalds在过去二十年指导了数以千计的开发者共同改进开源操作系统内核. 文章内容如下: Linus Torvalds说,有两件事,世界上大都数人,无论是独立开发者还是公司级别的开发团队,都有普遍的错误认知. 其一:“大都数人认为可以把事情丢给其他人,让他们帮忙.在你公开你的想法后,你得假设自己一个人要干完全部的活,然后你在网上征求人们的意见,你应该询问自

在继续往下做之前,我们需要把之前的代码尽可能的精简(会对后面很有好处,而且读者也应该仔细比对这一部分的代码和上一部分哪里真正得到了优化,从而提高编程水平). 首先数据库的操作类有哪些是可以做的更加普遍,变量名也通用的,至少要连接的目标数据库名称,目标工作薄,密码都应该是通用的,连接方法也是通用的,所以应该把连接到数据库的这个方法独立出来(我后面要写一个读写QuestionUser的类只要复制粘贴修修改改即可)   其次增查删改的几个方法,是否有必要做的更通用呢?这些方法要么输入类型要指定的结构体

原文出处: linuxtoday   译文出处:CSDN // 伯乐在线转注:英文原文写于 2011 年 导读:没有人比Linus Torvalds更了解软件开发项目管理中的酸甜苦辣了.作为Linux的创建者,Torvalds在过去二十年指导了数以千计的开发者共同改进开源操作系统内核. 文章内容如下: Linus Torvalds说,有两件事,世界上大都数人,无论是独立开发者还是公司级别的开发团队,都有普遍的错误认知. 其一:“大都数人认为可以把事情丢给其他人,让他们帮忙.在你公开你的想法后,你

from http://www.vpsee.com/2009/06/why-programmers-love-mac/ Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里.普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒.那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因: 1.Mac OS X 是基于 Unix 的.这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到.

GitHub NLP项目:自然语言处理项目的相关干货整理 自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域.本文作者为自然语言处理NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理项目领域的概览,包括了很多人工智能应用程序.选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果.这些自然语言处理项目资源能为想要深入钻研一个自然语言处理NLP任务的人们提供一个良好的开端. 自然语言处理项目的相关干货整理: 指代消解 https://github.com/Kyu

目录: 数据相关性 硬件依赖性 特征工程 解决问题方法 执行时间 可解释性 一.数据相关性 深度学习与传统机器学习最重要的区别是,随着数据量的增加,其性能也随之提高.当数据很小的时候,深度学习算法并不能很好地执行,这是因为深度学习算法需要大量的数据才能完全理解它.下图便能很好的说明这个事实: 从上图我们可以看到,随着数据量的增大,深度学习的性能会越来越好,而传统机器学习方法性能表现却趋于平缓:但传统的机器学习算法在数据量较小的情况下,比深度学习有着更好的表现. 二.硬件依赖性 深度学习算法在很大

Volume.PV.PVC.StorageClass由来 先思考一个问题,为什么会引入Volume这样一个概念? " 答案很简单,为了实现数据持久化,数据的生命周期不随着容器的消亡而消亡. " 在没有介绍Kubernetes Volume之前,先来回顾下Docker Volume,Docker Volume常用使用方式有两种, volumes通过这种方式,Docker管理宿主机文件系统的一部分,默认位于/var/lib/docker/volumes目录中,由于在创建时没有创建指定数据卷

容器的持久化存储 容器的持久化存储是保存容器存储状态的重要手段,存储插件会在容器里挂载一个基于网络或者其他机制的远程数据卷,使得在容器里创建的文件,实际上是保存在远程存储服务器上,或者以分布式的方式保存在多个节点上,而与当前宿主机没有任何绑定关系.这样,无论你在其他哪个宿主机上启动新的容器,都可以请求挂载指定的持久化存储卷,从而访问到数据卷里保存的内容.由于 Kubernetes 本身的松耦合设计,绝大多数存储项目,比如 Ceph.GlusterFS.NFS 等,都可以为 Kubernetes

跟我一起写 Makefile 陈皓 第一章.概述 什么是makefile?或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西,因为那些Windows的IDE都为你做了这个工作,但我觉得要作一个好的和 professional(专业)的程序员,makefile还是要懂.这就好像现在有这么多的HTML的编辑器,但如果你想成为一个专业人士,你还是要 了解HTML的标识的含义.特别在Unix下的软件编译,你就不能不自己写makefile了,会不会写makefile,从一个侧面说明了一个人是否具 备完成大型工

From: http://blog.csdn.net/liang13664759/article/details/1771246 最近在学习Linux下的C编程,买了一本叫<Linux环境下的C编程指南>读到makefile就越看越迷糊,可能是我的理解能不行. 于是google到了以下这篇文章.通俗易懂.然后把它贴出来,方便学习. 后记,看完发现这篇文章和<Linux环境下的C编程指南>的makefile一章所讲述的惊人的相似,只是这篇文章从一个实例切入,在有些地方比较好理解.能让

Maple T.A.是一个基于互联网的在线考试和智能评分系统,是Maplesoft公司 与美国数学协会(MAA)合作开发的成果,在全球拥有大量的院校用户.Maple T.A.提供了用户数据库.所见即所得的试题创建环境.不同类型的考试任务设置.监考浏览器.自动评分引擎.学生成绩统计分析.系统管理.分布式后处理引擎等工具,为用户提供了理想的在线考试平台.大量的用户经验和调研表明Maple T.A.能够帮助教师及时和正确地了解学生的现状和水平.有效提高教学质量.节约现场考试和大规模考试任务耗费的人力和