张士玉小黑屋

 笔者之前分享过两篇有关生产中疑难杂症的解决问题，效果出乎意料的好，其实工作这么多年，有关疑难杂症的素材真是遇到得很多，也值得好好总结一下，那么今天就继续和大家分享一下在日常工作中碰到的难解问题，当然具体的敏感信息我会略去，只是把问题的现象和经验总结一下，避免大家再踩坑。近年来由于云计算的不断盛行，很多企业的数据中心都开始了大规模的扩容之旅，其中不少网络规划中都将用于部署备份、监控设备的网络区域，单独划分成一个大的子网，没有进行进一步的规划，在监控服务器随着生产业

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达K-Means聚类是最常用的无监督机器学习算法之一。顾名思义，它可用于创建数据集群，从本质上将它们隔离。现在，我们将做一个简单的示例，将文件夹中的图像进行分离，该文件夹既有猫也有狗的图像。并且将创建两个单独的文件夹（群集），我们将介绍如何自动确定K的最佳值。猫和狗的图像数据集首先，我们将从导入所需的库开始。importnumpyasnpimporttensorflow

给定一个字符串s和一个整数k，你需要对从字符串开头算起的每隔 2k个字符的前k个字符进行反转。如果剩余字符少于k个，则将剩余字符全部反转。如果剩余字符小于2k但大于或等于k个，则反转前k个字符，其余字符保持原样。 示例:输入:s="abcdefg",k=2输出:"bacdfeg" 提示：该字符串只包含小写英文字母。给定字符串的长度和k在[1,10000]范围内。思路：通俗一点说，每隔k个反转k个，末尾不够k个

Redis是目前广为人知的一个内存数据库，在各个场景中都有着非常丰富的应用，前段时间Redis推出了6.0的版本，在新版本中采用了多线程模型。因为我们公司使用的内存数据库是自研的，按理说我对Redis的关注其实并不算多，但是因为Redis用的比较广泛，所以我需要了解一下这样方便我进行面试。总不能候选人用过Redis，但是我非要问人家阿里的Tair是怎么回事吧。所以，在Redis6.0推出之后&

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播种希望今天讲的内容不是纯纯的技术干货,而是笔者在做开源项目中用到的一些工具,可以让我们的开源项目更加富有展现力,最后会同步一下H5-Dooring 页面编辑器和V6.Dooring可视化大屏编辑器的一些更新.如何让你的开源项目有个漂亮的README.md?逛了一圈社区之后笔者发现了readme-md-generatorreadme-md-generator通过阅读我们的package.json和git配置来建议我们使用对应的readme结构。产生的README.md类似如下展现：另外,一个优秀的package.json应该包含如下几个元数据:{  "nam

.一.前言二.start-cluster.sh2.1.加载全局配置函数config.sh2.2.启动jobManger2.3.启动TaskManager实例2.4.完整代码三.jobmanager.sh四.taskmanager.sh五.flink-daemon.sh5.1.JobManager启动指令5.2.TaskManger启动指令六.yarn-session.sh一.前言主要看一下Flink常用的几个脚本调用.服务入口类备注taskexecuto

文件的读取和关闭packagemainimport("fmt""os""time")funcmain(){file,err:=os.Open("C:\\Users\\11316\\Desktop\\2021年3月5日菜谱")iferr==nil{fmt.Println("文件打开成功")}else{fmt.Println("文件打卡失败&