SaltStack

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常用的自动化管理工具 一、Puppet —基于 Ruby 开发,采用 C/S 架构,扩展性强,基于 SSL,远程命令执行相对较弱 二、SaltStack —基于 Python 开发,采用 C/S 架构,相对 puppet 更轻量级,配置语法使用 YMAL,使得配置 脚本更简单 三、Ansible —基于 Pythonparamiko 开发,分布式,无需客户端,轻量级,配置语法使用 YMAL 及 J…

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自定义starter

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目录 一、简介1.1 启动器starter命名1.2 什么是SpringBoot starter机制1.3 为什么要自定义starter1.4 什么时候需要创建自定义starter1.5 自动加载核心注解说明 二、自定义starter短信模块2.1 创建Starter项目2.2 定义Starter需要的配置类2.3 编写Starter项目的业务功能2.4 编写自动配置类2.5 编写spring.f…

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大学生网络协议分析课实验:文件传输程序设计

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网络协议分析课实验:文件传输程序设计 要求:   设计一个控制台应用程序,基于流式套接字完成文件传输的功能。具体功能如下:   1.将任意类型的文件从客户端传送到服务器,传送前提示用户输入完整的文件名(含路径和扩展名);   2.必须可以传送大文件(50MB以上,大文件不用发给我,我自己找文件测试);   3.必须有文件传送进度提示。     4. 程序完成后,删除Debug,ipch文件夹,以及…

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kaggle竞赛 | Quora Insincere Question | 文本情感分析

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目录 赛题背景赛题评价指标数据集分析pytorch建模 之前发布了一遍实战类的情感分析的文章,包括微博爬虫,数据分析,相关模型。 可以参考: https://blog.csdn.net/lijiamingccc/article/details/126963413 比赛链接: https://www.kaggle.com/competitions/quora-insincere-questions-…

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在ajax函数中data参数设置的方式

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1、通过form表单选择,当参数过多且在同一个表单中,字符串的提交:data:$(“form表单选择”).serialize(); $("#btn-add-to-cart").click(function(){ $.ajax({ url: “/carts/add-to-cart”, type: “POST”, data: $("#form-change-password").serialize()…

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ajax不走后台不报错,前台使用ajax访问后台Controller,浏览器网络状态码为空,前后台均不报错…

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1.问题描述 访问的地址是:http://localhost:8080/XXX/addUser 先看浏览器访问效果: 前后台都未报错: 在浏览器地址栏输入url:http://localhost:8080/XXX/addUser?username=xiaoming&birth=2019-05-03 浏览器状态码为400。 2.发现问题 解释一下状态码400的含义: 于是我尝试分别传不同的参…

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stm32——USB学习(一)

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        在现代个人电脑的USB是几乎所有外设的标准通信端口。然而许多工业应用软件仍然使用经典的串口(UART)。USB虚拟串口提供了绕过这个问题的一个简单的解决方案。         为了让USB被视为一个COM端口,USB设备必须根据通信设备类(CDC)规范来实现两个接口: 1.抽象控制模型通信,在端点中有1个中断:在我们的实现中,这个接口在描述符中声明,但是相关的端点(端点2)不被使用…

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ACL与NAT

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ACL---访问控制列表,是一种策略控制工具 功能:1.定义感兴趣流量(数据层面 )       2.定义感兴趣路由(控制层面)      ACL 条目表项组成: 编号规则:步数或者跳数默认值为5,可以调整。   动作:执行动作分为permit允许,deny拒绝。 匹配项:通过通配符进行控制   特性: 1.自上而下匹配,已经匹配,立即执行,满足金字塔型结构 2.ACL列表被接口调用,分为impo…

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Oracle通过执行计划查看查询语句是否使用索引

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1.生成执行计划 explain plan for select * from t_call_records where t_bjhm='123456'   备注:explain plan for后面为要生成执行计划的查询语句 2.查看执行计划结果 select * from table(dbms_xplan.display)      如上图所示,TABLE ACCESS FULL为全表扫描; …

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Fast rcnn 训练自己的数据库问题小结

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fast rcnn 提供了两个预训练的模型,拿CaffeNet做例子,有CaffeNet.v2.caffemodel 和 caffenet_fast_rcnn_iter_40000.caffemodel两种。前者是imagenet上训练的模型,后者是imagenet上训练过又在voc上finetune后的模型,故使用第一个用fast rcnn自带的配置文件train.prototxt没有问题,但是…

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