cm

在Kubernetes中，资源对象和信息都存储在Etcd中，但是对于某一个服务的配置该如何管理了？ 当然你可以在镜像打包的时候，将配置文件直接配置打包到镜像里面，这样确实可以达到目的。 但是大部分的容器是在运行之后需要改配置，每次都重新打包确实会是一个不小的工作。 当然可以通过文件映射或者环境变量来改变容器的配置，这是稍微比较不错的做法。 但是如果在大规模集群中，容器的配置管理将是一个非常麻烦的事项。 Kubernetes从1.2开始提供一种统一的应用配置管理方案——ConfigMap。 ConfigMap将应用所需的配置信息与程序进行分离，这样配置信息可以更好的被多次复用。 在Kubernetes中，配置信息会被封装成一个个资源资源对象，这样便于集中管理和使用。 如果你需要修改配置，那么只需要修改ConfigMap的引用对象或者直接修改ConfigMao资源对象的配置就可以了。 1.ConfigMap ConfigMap供容器使用的典型用法如下： （1）生成为容器内的环境变量 （2）以Volume的形式挂载为容器内部的文件或者目录 ConfigMap以一个或多个key:value的形式保存在Kubernetes系统中供应用使用， 既可以用于表示一个变量的值（例如apploglevel=info），也可以用于表示一个一个完整配置文件的内容（server.xml=<?xml>）。 2

CDH5.12.0 中扩容增加计算节点 标签（空格分隔）： 大数据平台构建 一： 环境准备 二： 增加节点环境系统初始化 三： 增加节点关于CDH5.12.0环境配置 四： 在CM 上面节点增加 一：环境的概述与准备 概述： 很多时候，企业的大数据环境（CDH5.12.0），根据使用的时间越来越长，空间会有不足的情况，集群的计算 能力也因此下降， 此时需要对将大数据的 集群环境进行扩容 增加计算节点。 1.1 系统逻辑部署图 1.2 安装文件详细信息列表： CM: cloudera-manager-centos7-cm5.12.0_x86_64.tar.gz Jdk: jdk-8u151-linux-x64.rpm 1.3 系统主机名 注意： 生产安装环境 IP 地址 尽量是连续的。届时host 文件按照具体IP 地址进行配置。 二： 增加节点系统初始化 2.1： jdk 配置 root 用户执行 卸载内置的open-jdk版本： #rpm -e jdk-***.rpm 把有关jdk 的包都卸载掉 # rpm -ivh jdk-8u151-linux-x64.rpm # java -version 2.2: 配置系统时间chrony时间同步服务器： root用户执行命令： 安装包： yum install -y chrony* echo "server 192.168.4.11

一、shell操作mongodb 1.新增一条数据 ： db.collection.insertOne(‘json对象’) eg： db.inventory.insertOne( { item: "canvas", qty: 100, tags: ["cotton"], size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" } } ) 2.新增多条数据 ： db.collection.insertMany(‘json数组’) eg： db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } }, { item: "mat", qty: 85, tags: ["gray"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" } }, { item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" } } ]) 3.新增一条或多条数据： db.collection.insert('数据') eg： db.inventory.insert( { item: "canvas",

常量的声明： Java中使用关键字final声明常量 final double CM_PER_INCH = 2.54 使用关键字static final设置一个类常量 public static final double CM_PER_INCH = 2.54 注：const是Java保留关键字但是目前并没有使用， Java中必须使用final定义常量 来源： CSDN 作者： 鼬用天照 链接： https://blog.csdn.net/mzhnuaa/article/details/104652875

简述： • 连接管理器 (CM) Arm® Cortex®-M4 处理器 – 125MHz – 512KB 的闪存（受 ECC 保护） – 96KB 的 RAM（受 ECC 保护或奇偶校验保护） – 高级加密标准 (AES) 加速器 – 通用 CRC (GCRC) – 32 通道微型直接存储器存取 (µDMA) 控制器 – 通用异步接收器/发送器 (CM-UART) – 内部集成电路 (CM-I2C) – 同步串行接口 (SSI) – 10/100 以太网 1588 MII/RMII – MCAN (CAN-FD) • CM-C28x 共享通信外设 – EtherCAT®从控制器 (ESC) – USB 2.0 (MAC + PHY) – 两个控制器局域网 (CAN) 模块（引脚可引导） 如何开始使用CM 1. 下载并安装C2000WARE-MOTORCONTROL-SDK(这里有CM相关·的例程)： C2000WARE-MOTORCONTROL-SDK下载 之后就是跟着安装向导一步步安装就好了 安装完之后在安装路径会有一个文件，如图： 2.找到28388-cm相关的例程，并导入到CCS中 Step1: Step2:找到下图中所示的项目 Step3:导入项目(我这里已经导过了) CM-程序接口API资料： 链接： CM相关API和文档 提取码：i416 CM框图：

# -*- coding: UTF-8 -*- __author__ = 'zy' __time__ = '2019/8/31 16:55' import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from numpy import linspace start = 0.0 stop = 1.0 number_of_lines= 7 cm_subsection = linspace(start, stop, number_of_lines) print(cm_subsection) colors = [ cm.jet(x) for x in cm_subsection ] print(colors) for i, color in enumerate(colors): plt.axhline(i, color=color) plt.ylabel('Line Number') plt.show() 来源： CSDN 作者： 作小寒 链接： https://blog.csdn.net/qq_34069180/article/details/104296098

单调子序列包含有单调递增子序列和递减子序列，不失一般性，这里只讨论单调递增子序列。首先，从定义上明确我们的问题。给定序列a 1 , a 2 , …, a n ，如果存在满足下列条件的子序列 a i1 <=a i2 <=…<=a im , (其中i1<i2<…<im) 即称为一个原序列的长度为m的单调递增子序列，那么，现在的问题是我们要找出一个序列的最长的单调递增子序列。 　　 直观上来说，一个序列S n ，它有2 n 个子序列，枚举所有的子序列，找出其中单调递增的序列，然后返回其中最长的，这样我们的问题就解决了。当然，这个直观的 算法 在时间上为O(2 n *n)，它的复杂度增长太快了，所以，我们还应该做得更好一些。 　　 于是，我们换个角度思考。假设我们对S n 排序（递增），得到S n ’。那么，S n 和S n ’的最长公共子序列C m 就是我们要求的最长单调递增子序列（如果你不清楚最长公共子序列的定义，just google it）。为什么？假设C m ’是S n 的最长单调子列，且C m ’!=C m ， C m ’的长度大于C m 。由于C m ’是递增的，并且C m ’的每一个元素都来自S n ，所以C m ’一定是S n ’的子列，而C m ’又是S n 的子列，所以C m ’是S n 和S n ’的公共子列，故C m ’的长度一定小于C m ，这与假设矛盾，所以C

项目 本项目通过利用信用卡的历史交易数据，进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷的事件。 项目背景 数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284,807笔交易中有492笔被盗刷。数据集非常不平衡， 积极的类（被盗刷）占所有交易的0.172％。 它只包含作为PCA转换结果的数字输入变量。不幸的是，由于保密问题，我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。特征V1，V2，… V28是使用PCA 获得的主要组件，没有用PCA转换的唯一特征是“时间”和“量”。特征’时间’包含数据集中每个事务和第一个事务之间经过的秒数。特征“金额”是交易金额，此特 征可用于实例依赖的成本认知学习。特征’类’是响应变量，如果发生被盗刷，则取值1，否则为0。 以上取自Kaggle官网对本数据集部分介绍（谷歌翻译），关于数据集更多介绍请参考《Credit Card Fraud Detection》。 场景解析（算法选择） 首先，我们拿到的数据是持卡人两天内的信用卡交易数据，这份数据包含很多维度，要解决的问题是预测持卡人是否会发生信用卡被盗刷。信用卡持卡人是否会发生被盗刷只有两种可能，发生被盗刷或不发生被盗刷。又因为这份数据是打标好的（字段Class是目标列），也就是说它是一个监督学习的场景。于是

原文： https://www.yuque.com/yuxuanbeishui/zog1rm/tgmgws 今天我们就来聊聊 dva 中的 effects 与 reducers以及其中涉及的关键字的使用。如果它们之间工作流程还不太熟悉，请阅读： 分析models源码 为了让小伙伴们更好的理解与使用 effects 与 reducers，我们依然找现有的 models 为例： 位置："/src/pages/Profile/models/profile.js" <div class="lake-codeblock-content"><div class="CodeMirror"><pre class="cm-s-default"><span class="lake-preview-line"><span class="lake-preview-line-number lake-lm-pad-level-1"></span><span class="lake-preview-codeblock-content"><span class="cm-keyword">import</span> { <span class="cm-def">queryBasicProfile</span>, <span class="cm-def">queryAdvancedProfile</span> }

使用下面的getHttpClient()方法代替HttpClients.createDefault()即可。（可以不是static） private static CloseableHttpClient getHttpClient() { try { SSLContext sslContext = SSLContexts.custom() .loadTrustMaterial(TrustSelfSignedStrategy.INSTANCE) .build(); ConnectionSocketFactory plainsf = new PlainConnectionSocketFactory(); SSLConnectionSocketFactory sslsf = new SSLConnectionSocketFactory(sslContext, NoopHostnameVerifier.INSTANCE); Registry<ConnectionSocketFactory> r = RegistryBuilder.<ConnectionSocketFactory>create() .register("http", plainsf) .register("https", sslsf) .build(); HttpClientConnectionManager cm =