查看控制台#tail-fcatalina.out脚本执行权限chmodu+x*.sh#看是否已经有tomcat在运行了ps-ef|greptomcat#如果有，用kill;kill-9pid#pid为相应的进程号例如ps-ef|greptomcat输出如下sun51441010:21pts/100:00:06/java/jdk/bin/java-Djava.util.logging.manager=org.apache.juli.ClassLoaderLo
系统 2019-08-12 01:32:16 2565
Catalina的作用是初始化各个组件，并開始启动各个组件。上文中介绍了Bootstrap是怎样启动Catalina的，如今来看看Catalina的作用：1，Catalina通过Digester类载入server.xml,实例化server.xml中各个组件，并为这些实例赋值（这个类是通过扩展SAX来完毕的）。2，调用server的start方法开启server组件，server会一级一级的将start传播下去，这样各个组件就从这里开启了。3，初始化命名空
系统 2019-08-12 01:32:13 2565
WhatIwrite,whatIlose.以下为个人关于Linux下C程序的可扩张性的一点想法.可扩展性的应用场景:1.有两个项目都需要使用的一个相同功能的程序,但是有些要求不一样.比如:升级程序,一个是2个分区,一个是3个分区.2.具体使用的参数可能产生变化.比如:服务器地址,可能在开发阶段和正式上线阶段不同.如何让程序具有可扩展性.我理解到的增加可扩展的方式.1.代码级别的修改.比如针对服务器地址:……constchar*server_url=“htt
系统 2019-08-12 01:32:12 2565
起因：我的同事需要一个固定大小的cache，如果记录在cache中，直接从cache中读取，否则从数据库中读取。python的dict是一个非常简单的cache,但是由于数据量很大，内存很可能增长的过大，因此需要限定记录数，并用LRU算法丢弃旧记录。key是整型，value是10KB左右的python对象分析：1）可以想到，在对于cache，我们需要维护key->value的关系2）而为了实现LRU，我们又需要一个基于时间的优先级队列，来维护timesta
系统 2019-09-27 17:56:17 2564
list_pratisce=[45,69,8,19,9]n=len(list_pratisce)forjinrange(n):foriinrange(n-1):iflist_pratisce[i]>list_pratisce[i+1]:temp=list_pratisce[i]list_pratisce[i]=list_pratisce[i+1]list_pratisce[i+1]=tempprint(list_pratisce)输出结果：[8,9,19,
系统 2019-09-27 17:53:56 2564
读取字典中特定键所对应的值第一种方法，直接读取D={"键1":"值1","key2":"value2"}v=D["key2"]#没有这个键会报错print(v)第二种方法，利用字典的get()函数D={"键1":"值1","key2":"value2"}a=D.get("键12")#没有这个键时或返回:Noneprint(a)根据字典中的值查询键D={"键1":"值1","key2":"value2"}k="value2"fori,jinD.items()
系统 2019-09-27 17:53:13 2564
Python的print()能够实现将需要的信息输出在控制台上，然而当程序较为复杂，需要将大量的信息记录下来的时候，print的打印就较为不方便，因此Python引入了logging模块来记录一些想要的信息。logging相对print来说更好控制输出在哪个地方，怎么输出及控制消息级别来过滤掉那些不需要的信息。1.logging的级别关系先用一个简单的例子来了解logging的输出以及各级logger=logging.getLogger()logger.s
系统 2019-09-27 17:52:42 2564
使用matplotlib.tri.CubicTriInterpolator.演示变化率计算：完整实例：frommatplotlib.triimport(Triangulation,UniformTriRefiner,CubicTriInterpolator)importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmimportnumpyasnp#----------------------------------
系统 2019-09-27 17:52:37 2564
result=[]defget_all(path):#递归获取指定目录下所有文件的绝对路径（非目录）dir_list=os.listdir(path)foriindir_list:sub_dir=os.path.join(path,i)ifos.path.isdir(sub_dir):get_all(sub_dir)else:#此时sub_dir是文件的绝对路径result.append(sub_dir)get_all(r'E:\bigdata')E:\b
系统 2019-09-27 17:49:36 2564
在文本处理中，我们经常需要对文本中的单词出现频率做一个统计，本文以英文小说《瓦尔登湖》为例，统计一下作者最喜欢用什么单词，他们各自的出现频率如何。首先需要《瓦尔登湖》的文本：点击下载《瓦尔登湖》（https://pan.baidu.com/s/1o75GKZ4）思路分析：首先，要打开文件，把里面的内容写到字符串里面。接着，要对字符串进行分词，分割成独立的单词。最后，根据每个单词进行词频统计。把下载好的“Walden.txt”放到桌面，复制一下完整的路径名，
系统 2019-09-27 17:46:27 2564
