今日内容 openpyxl模块的读取数据 random模块 hashib模块 subprocess模块 日子模块 openpyxl模块的读取 opnepyxl模块时针对excel表格进行操作的模块 既然有存入数据那么必然就会有读取数据 1.lord_workbook wb = load_workbook('红牛.xlsx') print(wb.sheetnames) # ['
Dokcer运行Nacos容器自动退出问题 参考博文 学生党，租的云服务器，2核2G。使用Docker运行Nacos容器的时候发现总是自动退出。Nacos日志里面没有明显的报错信息。查了一下是内存溢出错误，指令如下 journalctl -k | grep -i -e memory -e oom 发生了OOM错误，自动杀死了相关进程 又重新
今日目标： 1. 日志 【核心目标】 2. 项目 一、日志 1.1 什么是日志 说明：记录系统运行程序一些步骤，对一个事件(点击事件)也称为日志(Log) 1.2 特点 1. 调试程序 2. 定位跟踪bug 3. 根据日志，查看系统运行是否出错； 4. 分析用户行为，与数据统计 1.3 级别 1. debug # 调试级别 2.
python 处理日志 import logging import colorlog import datetime from pathlib import Path ''' Loggers：记录器，提供应用程序代码能直接使用的接口； Handlers：处理器，将记录器产生的日志发送至目的地； Filters：过滤器，提供更好的粒度控制，决定哪些日志会被输出； Formatters：格式化器，设置
当某一分支（假设为main）的本地修改和远程仓库不一致时，执行git push origin main会提示先要执行git pull合并远程代码。 如下示例： # 本地修改与远程仓库不一致时，推送代码到远程仓库时提示先要执行git pull操作 $ git push origin main warning: redirecting to https://gitlab.com/zh
在使用xxl-job框架作为项目中的定时任务管理时，JobHandler线程记录日志时没有traceId，导致查询日志时不方便。其他框架如SpringMVC、Dubbo等都提供了拦截器，可以通过拦截器手动添加traceId，或者直接使用brave.zipkin自动添加traceId，网上有很多资料可以参考，这里仅介绍一下xxl-job集成
Lambda的延迟执行 有些场景的代码执行后，结果不一定会被使用，从而造成性能浪费。而Lambda表达式是延迟执行的，这正好可以作为解决方案，提升性能 性能浪费的日志案例 注:日志可以帮助我们快速的定位问题，记录程序运行过程中的情况，以便项目的监控和优化。一种典型的场景就是对参数进行有
前言 Redis之所以足够快，一部分的原因是它的数据都是基于内存存储的。虽然Redis更多的是作为一个旁路缓存【先在redis中查询，查询不到数据的时候，在查询持久化数据库】来使用。如果说服务器一旦宕机，内存中的数据就会全部丢失，即便是后端服务可以通过查询持久化数据库进行恢复，但是
Oracle数据库冷备迁移需要停源库，仅适用于快速克隆数据量不大的数据库 1、查找源库数据文件、日志文件、临时文件、控制文件和参数文件相应位置 A）查看数据文件位置：select name from v$datafile; B）查看日志文件位置：select member from v$logfile; C）查看临时文件位置：select name from
目录日志管理服务端免密登录客户端免密登录远程传输文件 日志管理 调试级别系统 [root@YL ~]# dmesg |tail -3 [ 10.982033] vmxnet3 0000:0b:00.0 eth1: NIC Link is Up 10000 Mbps [ 456.837356] ISO 9660 Extensions: Microsoft Joliet Level 3 [ 456.843736] ISO 9660 E
有些场景的代码执行后，结果不一定会被使用，从而造成性能浪费。而Lambda表达式是延迟执行的，这正好可以作为解决方案，提升性能 性能浪费的日志案例 日志可以帮助我们快速的定位问题，记录程序运行过程中的情况，以便项目的监控和优化 一种典型的场景就是对参数进行条件使用，例如对日志消息进
函数式接口的使用： 调用show方法，方法的参数是一个接口所以可以传递接口的实现类对象 调用show方法，方法的参数是一个接口所以我们可以传递接口的匿名内部类 调用show方法，方法的参数是一个接口所以我们可以使用lambda表达式 简化lambda表达式 代码实现： 性能浪费
发现以下代码存在的一些性能浪费的问题 调用showlog方法,传递的 第二个参数是一个拼接后的字符串先把字符串拼接好,然后在调用showLog方法 showLog方法中如果传递的日志等级不是1级那么就不会是如此拼接后的字符串 所以感觉字符串就白拼接了,存在了浪费 使用Lambda优化日志
batch_size = 200 #批次大小n_steps = 15 #步长数n_input = 4num_units = 64iteration = 31epoch = 30000iterations = 930000 （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用 SGD 训练，即每次训练在训练集中取batchsize 个样本训练；（2）iteration：1 个 iteration 等于使用 batchsize 个样本训
动态任务调度框架（AutoJob）V1.0 1.0版本是在0.9版本上进行重构和优化，具体关于0.9的文档可以见地址：https://gitee.com/hyxl-520/autojob/blob/master/README.md，由于变动相比0.9较大，因此此项目单独放在一个仓库。 如果你只是想直接拿来使用，可以直接跳过“变动”的内容，直接看“开始使用
1.MHA架构图 2.MHA工作原理 1.当Master宕机 2.MHA从宕机崩溃的master中找到保存的二进制日志 3.自动识别含有最近更新的slave 4.应用差异的中继日志到其他的slave 5.应用从master保存的二进制日志 6.使其它的slave连接新的master进行复制 3.MHA
1，数据的正确性测试：数据有无乱码、页面的增删改查，数据库是否成功的显示相应的数据 2，数据库构造：数据库配置文件修改不能否访问数据库、构造异常的数据不能否在页面显示、加密字段是否密文显示 3，数据同步测试：构造重复的数据看数据库是否能去重、是否有对异常数据的容错处理机制（处理
2022/7/18 今天是个好日子！终于解决了困扰整个项目组的导航问题！ 0718导航失败 异常描述 可以正常\(learn (point)\)，但是\(goto(point)\)时出现问题。 表现为：机器人移动一段距离后僵直、打转，丢失目标，继而寻找下一个\(point\)。 问题解决 经过初步排查与测试，并非\(move\)逻辑的问题，猜
CPU高说明计算机在执行大量的计算，很大可能是查询执行时因索引建立不合理或sql语句书写效率低下，mysql发生了大量的连接查询、条件判断等，需要处理的记录数过大。 此时，可以通过建立合理的索引或者改写sql语句达到降低CPU的目的。 今天遇到的例子：1）要查询的日志表读写比较
日志案例1.发现以下代码存在的一些性能浪费的问题 调用showLog方法，传递的第二个参数是一个拼接后的字符串 先把字符串拼接好，然后再调用showLog方法 showLog方法中如果传递的日志等级不是1级 那么就不会是如此拼接后的字符串 所以感觉字符串就白拼接了，存在了浪
性能浪费的日志案例 注意： 日志可以帮助我们快速的定位问题，记录程序运行过程中的情况，以便项目的监控和优化。 一种典型的场景就是对参数进行有条件使用，例如对日志消息进行拼接后，在满足条件的情况下进行打印输出 /* 日志案例 发现以下代码存在的一些性能浪费的
数据膨胀的时候，必然放大细节。 一、背景简介 在项目研发的过程中，对于数据存储能力的依赖无处不在，项目初期，相比系统层面的组件选型与框架设计，由于数据体量不大，在存储管理方面通常容易被轻视，当项目发展进入到中后期阶段，系统的复杂性很大程度来源于数据层面； 从常规的微服务架构体系
class Solution { public: static bool mycomp(pair<string, int> a, pair<string, int> b) { return a.first < b.first; } vector<int> smallestTrimmedNumbers(vector<string>& nums, vector<vector<int>>
ELK简介 什么是ELK ELK: E:Elasticsearch 全文搜索引擎 L:logstash 日志采集工具 K:Kibana ES的可视化工具 ELK是当今业界非常流行的日志采集保存和查询的系统 我们编写的程序,会有很多日志信息,但是日志信息的保存和查询是一个问题 idea控制台是
备份区块数据流程简述 V1.2.1版本 第一步：通过nginx代理端口下载节点binlog日志到程序配置的保存日志的文件夹中 第二步：一个一个地读取区块binlog日志、解析、进行区块链验证和对比验证，每验证一个区块就执行第三步，然后接着执行第二步 第三步：为每一个区块开启多个线程异步保存区块
