前段时间一直在研究openstack，后来老师告诉我需要用docker容器来搭建hadoop集群，所以就将战场转移到docker上来了，话说docker最近这段时间太火了，但是说实话我觉得应用起来还不是很成熟，问题不少。就拿docker容器管理来说吧，现在没有一个官方的成熟的docker管理平台，还得我们敲命令行来操作，对于运维还是有一定难度的。由于项目需要，需要开发一套docker容器的管理平台，所以我就在网上先找现成的，皇天不负苦心人，让我发现了shi
系统 2019-08-12 09:26:54 2252
Isitpossibletoeasilysetupalaunchconditionthatchecksifanotherproductisinstalledonthesystem?Firstly,Idescriptthefunctionstepsinstaller.Wemustchecklisenceisinstalledbeforetheinstallationofapplication.iflisenceissetupthenapplicationdi
系统 2019-08-12 09:26:54 2252
通过一周多的学习和总结，终于掌握了casperjs用于自动化的方法，填平了大大小小的各种坑。casperjs是一个新兴的测试框架，网上资料很少，基本上靠翻译英文资料。贡献出来，供大家参考：//page.js，存放页面元素//c表示通过css选择元素，x表示通过xpath选择元素varbaseurl="http://www.cnblogs.com/reach296/";varbase={//首页url:baseurl,c:{登录表单:'form#login'
系统 2019-08-12 09:26:51 2252
Gotacasehelptheotherday:https://connect.microsoft.com/VisualStudio/feedback/ViewFeedback.aspx?FeedbackID=476401,whichisaboutbackslashestrimmedofaUNCpathstartingwith"\\"as/SourceDir="[SourceDir]\".Thinkofaworkaroundforhim:if(Regex.
系统 2019-08-12 09:26:43 2252
FastDFSv4.05发布！主要改进：C和PHP扩展支持连接池；文件同步时，保持文件修改时间一致；获取当前时间采用全局变量，而不是直接调用time函数，用cdn的同学赶紧更新吧，鼻涕。。。详情参见源码中自带的tracker.conf示例。FastDFS是一个开源的分布式文件系统，她对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。Fa
系统 2019-08-12 01:33:38 2252
SDL是一个跨平台的渲染组件，眼下已经推出到2.0.3版本号，支持Win/Linux/OSX/Android。网上非常多介绍大多是基于SDL1.2版本号的，与2.0版本号有一定的区别，本文演示怎样用SDL2.0版本号播放视频（仅视频）。SDL下载站点：http://libsdl.org參考网址：http://blog.csdn.net/dawdo222/article/details/8692834上代码：//演示怎样用SDL2进行播放//可參考http:
系统 2019-08-12 01:33:11 2252
原文链接：https://edu.csdn.net/bundled/detail/49?utm_source=csdn最近Python越来越火了！前几天，PYPL（即编程语言流行指数，基于Google搜索频率而定）出炉了6月编程语言排行榜，Python拿下NO.1，成为最流行的编程语言。赢得毫无波澜！究其原因，Python随着和大数据、人工智能绑定在一起，可畏是越来越厉害了。语言简单、效率高、应用范围广，这三项优势已让其它语言无法跟进。随着Python的状
系统 2019-09-27 17:57:15 2251
logging模块简介logging模块是python内置模块，专门为打印日志的模块importlogginglogging.debug('debugmessage')logging.info('infomessage')logging.warning('warningmessage')logging.error('errormessage')logging.critical('criticalmessage')默认情况下python的logging模块将
系统 2019-09-27 17:56:41 2251
本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%，而convnet的测试精度为99.3%：我们将错误率降低了68%（相对）。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢？为了回答这个问题，让我们深入研究conv2d和ma
系统 2019-09-27 17:55:54 2251
整理Python中常用的函数一，把字符串形式的list转换为list使用ast模块中的literal_eval函数来实现，把字符串形式的list转换为Python的基础类型listfromastimportliteral_evalstr_list="[1838,13735,8285,35386]"mylist=literal_eval(str_list)type(mylist)二，filterfilter()函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由
系统 2019-09-27 17:55:48 2251
