requests提供的get方法,有几个常用的参数

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requests提供的get方法,有几个常用的参数: url:显而易见,就是接口的地址url啦 headers:定制请求头(headers),例如:content-type = application/x-www-form-urlencoded params:用于传递测试接口所要用的参数,这里我们用python中的字典形式(key:value)进行参数的传递。post请求这个参数为data tim…

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k8s,盘他!k8s多节点仪表盘(web界面)部署与谷歌浏览器访问k8s仪表盘问题解决!

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文章目录 前言一:k8s的WEB界面部署1.1:两个master节点检查pod资源是否正常1.2、master节点上创建dashboard工作目录,并拷贝部署web界面所需的文件到指定目录1.3、根据上传的文件创建相应的pod1.4:访问web界面,并解决访问问题1.5:选择使用令牌访问谢谢赏阅!如有疑问可评论区交流! 前言 一:k8s的WEB界面部署 1.1:两个master节点检查pod资源是…

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Mybatis用注解实现局部延迟加载

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版权声明:本文为qq_43223307原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_43223307/article/details/121431590

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文件服务器单向传输数据,一种单向文件传输方法及实现该传输方法的服务器

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1.一种单向文件传输方法,其特征在于,所述单向文件传输方法应用于服务器,所述服 务器包括第一文件夹,所述单向文件传输方法包括如下步骤: 接收客户端发送的文件传输请求,所述客户端包括第二文件夹,所述第二文件夹与所 述第一文件夹一一对应; 获取与所述文件传输请求对应的一个或一个以上的数据文件,并将所述数据文件存储 至所述第一文件夹; 间隔第一预设时间,统计所述第一文件夹中新增的数据文件的个数,以及间隔…

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springcloud集成rocketMQ

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1、简单测试rocketMQ 1、引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.rocketmq</groupId> <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.2</version> </…

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c++ 几种指针的区别 shared_ptr unique_ptr auto_ptr

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shared_ptr 和auto_ptr 相同采用的都是RAII 的资源管理方法,即资源获取时初始化,在创建对象的时候获取必要的资源(构造函数)在销毁对象的时候释放资源(析构函数) auto_ptr 和shared_ptr 的一个区别 std::auto_ptr 和 std::shared_ptr 是 C++ STL 中的两种智能指针,它们都是 RAII 的一种实现方式,用于管理动态分配的内存。但…

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Jmeter – JDBC Request使用方法

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系统:windows11 jmeter版本:5.4.3 一、建立数据库连接 1、添加配置原件JDBC Connection Configuration:线程组 - 右键“添加” - 配置原件 - JDBC Connection Configuration 2、配置JDBC Connection Configuration JDBC Connection Configuration参数详解: Var…

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八数码深度优先搜索_算法笔记第一期——深度优先搜索

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深度优先搜索 概念  深度优先搜索属于图算法的一种,是一个针对图和树的遍历算法,英文缩写为DFS即 Depth First Search。 例如,在下面的树结构中找出节点1。 采取的策略是按照深度优先的方式进行,也就是一条路走到底。每次进入都先走左边,直到左边不能走了,退回一步,选择没有走过的路(右边)。 其中搜索实际上指的是一种穷举策略,按照该策略,将所有的可行方案全部列举出来,不断进行尝试,直…

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isolation forest

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 摘要:iForest用于挖掘异常数据,如网络安全中的攻击检测和流量异常分析,金融机构则用于挖掘出欺诈行为。算法对内存要求很低,且处理速度很快,其时间复杂度也是线性的。可以很好的处理高维数据和大数据,并且也可以作为在线异常检测。 01 孤立森林 isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的…

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神经网络分布式训练

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研究了半天分布式,简要总结出来分享一下,具体细节请看下面的参考资料。主要的参考资料是: 杨旭东:一文说清楚Tensorflow分布式训练必备知识​zhuanlan.zhihu.com 1. 分布式训练策略 模型并行:用于模型过大的情况,需要把模型的不同层放在不同节点orGPU上,计算效率不高,不常用。数据并行:把数据分成多份,每份数据单独进行前向计算和梯度更新,效率高,较常用。 2. 分布式并行模…

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