shell也叫做终端.命令行. shell的基本作用是供用户输入命令.解析用户所输入命令.呈现命令执行结果. shell有多种不同的shell其语法会有差异,这也是严谨的sh文件会在首行以“#!/bin/bash”等语句指明脚本运行shell的原因. shell本质也是一个普通的可执行程序,默认安装在/bin目录下,当前Linux最流行的是bash. echo $SHELL #查看当前是什么shell cat /etc/shells #查看当前系统有哪些shell /bin/ksh #临时切换s

前言 WebAPi作为接口请求的一种服务,当我们请求该服务时我们目标是需要快速获取该服务的数据响应,这种情况在大型项目中尤为常见,此时迫切需要提高WebAPi的响应机制,当然也少不了前端需要作出的努力,这里我们只讲述在大小型项目中如何利用后台逻辑尽可能最大限度提高WebAPi性能,我们从以下几个方面来进行阐述. 性能提升一:JSON序列化器(Jil) 在.NET里面默认的序列化器是JavaScriptSrializer,都懂的,性能实在是差,后来出现了Json.NET,以至于在目前创建项目时默认

目前克隆一个比较大的项目,出现RPC failed的错误 Cloning into 'bigfiles'... remote: Counting objects: 190, done. remote: Compressing objects: 100% (157/157), done. error: RPC failed; result=56, HTTP code = 200| 5.00 KiB/s fatal: The remote end hung up unexpectedlfy atal

discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE

百亿数量级的大数据项目,软硬件总体预算只有30万左右,需求是进行复杂分析查询,性能要求多数分析请求达到秒级响应.        遇到这样的项目需求,预算不多的情况,似乎只能考虑基于Hadoop来实施. 理论上Hadoop撑住百亿数量级没问题,但想要秒级响应各种查询分析就不行了.我们先大概分析一下Hadoop的优缺点. Hadoop        Hadoop目前几乎是大数据的代名词,很多企业都基于Hadoop搭建自己的大数据业务.        以下是Hadoop的主要优点:        1.

arcpy实例教程-上游流域下游流域查找 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855_4328,xiexiaokui#qq.com 功能:对于选定某一流域,查找其直接(一次)的上游流域和下游流域,并在地图上选择出来 限制:目前只进行一次(紧邻)查找,即直接上游和直接下游,未进行间接(二次.多次)查找(上游的上游,下游的下游) 工具名称: 上游:HydroIWSCD 下游:HydroOWSCD   查找上游方法: 1. 选中某一流域 2. 查找上游 3. 结果:     查找下游方法:

6月25日,在LC3(LinuxCon + ContainerCon + CloudOpen)中国2018大会上,腾讯宣布其两大开源项目——RPC开发框架Tars.轻量化名字服务方案TSeer,加入Linux基金会. LC3是集Linux.容器.云技术.网络.微服务等多种开源议题于一身的科技大会. 与谷歌.百度.阿里开源的RPC开发框架相比,腾讯的RPC开发框架Tars有哪些优势?Odaily星球日报针对此问题,采访了腾讯开源顾问&Linux基金会董事刘昕. 刘昕表示,腾讯的Tars具有以下三点

利用canvas阴影功能与双线技巧绘制轨道交通大屏项目效果 前言 近日公司接到一个轨道系统的需求,需要将地铁线路及列车实时位置展示在大屏上.既然是大屏项目,那视觉效果当然是第一重点,咱们可以先来看看项目完成后的效果图. 可以看到中间线路里轨道的效果是非常炫酷的,那么本文的主要内容就是讲解如何在canvas上绘制出这种效果. 分析设计稿 先看看设计稿中的轨道效果 程序员解决问题时经常喜欢用到的方法是把一个大问题拆解为若干个小问题然后逐一处理,也就是分而治之,所以我在思考这个轨道效果的实现时,也是先

一.项目背景二.项目架构三.项目实现3.1.数据生产3.1.1.数据结构3.1.2.编写代码3.1.3.打包测试3.2.数据采集/消费(存储)3.2.1.数据采集:采集实时产生的数据到 kafka 集群3.2.2.编写代码:数据消费(HBase)3.2.3.编写测试单元:范围查找数据(本方案已弃用,但需掌握)3.2.4.运行测试:HBase 消费数据3.2.5.编写代码:优化数据存储方案3.2.6.运行测试:协处理器3.2.7.编写测试单元:范围查找数据 一.项目背景   通信运营商每时每刻会产

不多说,直接上干货! 如果在一个界面里,可以是单个项目 注意:本文是以gradle项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Gradle项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 注意:本文是以maven项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Maven项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 如果在一个界面里,可以是多个项目 注意:本文是以maven项目的方式来做的! IDEA学习系列之IDEA里如何正确设置(类似eclipse里同一个wor

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

如果你是位iOS开发者,或者你正想进入该行业,那么Swift为你提供了一个绝佳的机会.Swift的设计非常优雅,较Obj-C更易于学习,当然也非常强大. 为了指导开发者使用Swift进行开发,苹果发布了一系类的技术文档,比如The Swift Programming Language(中文)和Using Swift with Cocoa and Objective-C(中文),同时苹果也开通了其官方Swift博客,最近更是发布了Swift开发入门的视频教程…当然也有很多其他强大的资源,比如以下这

大数据的测试工作: 1.模块的单独测试 2.模块间的联调测试 3.系统的性能测试:内存泄露.磁盘占用.计算效率 4.数据验证(核心) 下面对各个模块的测试工作进行单独讲解. 0. 功能测试 1. 性能测试 2. 自动化测试 3. 文档评审 4. 脚本开发 一.后台数据处理端 后端的测试重点,主要集中在数据的采集处理.标签计算效率.异常数据排查(功能),测试脚本编写(HiveQL).自动化脚本编写(造数据.数据字段检查等) 1.数据的采集处理(Extract-Transform-Load) ETL

<GitHub 2017 年度报告>GitHub 每年都会在年度盛会中推出数据报告,其中列出了一些年度的数据,包括其网站中最受欢迎的编程语言.开源项目等.那么今年哪些开源项目最具价值呢?我们一起来看看被 Fork 最多的开源项目: 具体这些项目是啥呢,接下来我们详细介绍一下: 1tensorflow https://github.com/tensorflow/tensorflow Stars 68835 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,Tens

目录 第一部分 调研,评测 福大助手的bug IOS端 Android端 福大助手结构体系的思维导图 为什么开发人员没有发现这个bug 假设团队开发这款app,应注意哪些方面(架构.部署运维.微服务等)? 采访 福大助手采访: 第二部分 分析 估计这个项目做到这个程度大约需要多少时间(团队人数6人左右,计算机大学毕业生,并有专业UI支持) 分析这个软件目前的优劣(和类似软件相比),并推理出开发团队在软件工程方面可以提高的一个重要部分(具体建议) 根据理解和体验,画出整个软件所有功能逻辑框图,根据

项目简述:基于开源Hadoop2.0架构的集群网络,进行海量数据的分布式计算.由于Hadoop集群规模不断扩大,而搭建一个同等规模的测试集群需要一笔昂贵的开销.目前有100台左右物料,期望预测计算节点1500+的集群网络性能,目前考虑通过模拟仿真或数学建模的方法来预测大规模集群极限性能,以及对大规模集群的瓶颈进行推测和提出解决方案. 项目预期目标:1.       针对目前Hadoop集群性能瓶颈提出解决方案:2.       依据小规模Hadoop集群,预测大规模Hadoop集群性能:3.  

这两天试玩了一下去年学长的满分工程<shield star>游戏,再结合了一下他们团队的博客记录,有一种非常牛逼的感觉.具体对于这款游戏的一些思考和看法,毛大神已经说的很好了.因此,这里主要说说通过看学长们去年的团队作业,笔者对于团队选题的一些看法. 其实作为本科生,选择团队项目的原则大致有三种:我感兴趣我自豪,想得高分要酷炫还有就是打打酱油更健康.就像前两年我们系的几门工程类的课,比如面向对象建模,java等,由于受到了时间以及技术的限制,大部分同学最后提交的都是一些具有一定个人特色的网络资

注:无git的方法参见:tar 或 7z 备份项目 首先利用homebrew安装p7zip $ brew install p7zip 然后利用两个shell脚本: backupProject.sh 会在指定的项目文件夹中找到所有.git目录,对其git gc压缩,然后用7za创建两个7z文件: PROJECTDIR.2016-03-15-12-00-00.Src.7z PROJECTDIR.2016-03-15-12-00-00.gitpack.7z restoreProject.sh 会将上述

前言   从事IT行业多年,一路从小杂兵成长为大团队Leader,对于研发整个体系比较清楚,其实大多人都经历过但是都忽略了的研发成本管控的一个关键的点就是研发过程中项目级和产品级的区别.   市场基本情况   在IT行业飞速发展的今天,可以将IT公司分大体分为两类: 一类是软硬开发公司:多数定位是项目类公司,如某国际,某为外包,此类型也多是外包公司,小部分公司也做一些产品级的定制开发(一般是解决方案或者按照license出货). 一类是产品提供商(服务类公司):有特定的产品,持续迭代,特定的时候

APICloud自成立之初,一直秉承着开源一切的初心,为了给予广大开发者们更多的资源及内容.不知不觉,2年时间已过,APICloud的github上已经集合了APICloud模块.前端框架及文档.云API SDK.开发工具和应用模板5大类共50项开源项目,而广大开发者基于APICloud平台的开源项目更是数以百千.借此,APICloud官方将开源项目进行分类和介绍,使开发者们更好的去了解.去使用. APICloud文档APICloud文档中的apicloud_docs包含了 http://doc

这是最近公司的一个项目.客户的需求是基于总公司和子公司的数据,开发一个数据展示大屏. 大屏两边都是一些图表展示数据,中间部分是一个三维中国地图,点击中国地图的某个省份,可以下钻到省份地图的展示. 地图上,会做一些数据的标注,信息标牌. 如下图所示: 本文将对一些技术原理进行分享. 2d图表 2d图表部分,主要通过echart图表进行开发,另外还会涉及到一些icon 文字的展示. 这个部分相信大部分前端人员都知道如何进行开发,可能需要的就是开发人员对于颜色,字体等有较好的敏感性,可以最大程度还原设