spec

微信小程序购物车实现

杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2019-11-30 18:39:15
1,wxml <view class="miniCart-wrap {{isIpx?'is-ipx':''}}"> <view class="miniCart-main"> <view class="miniCart-main-l"> <view class="cart-icon" bindtap='showCartDialog' hover-class='none'> <image src="/assets/images/icon_minicart.png" mode='widthFix' /> <text class="num">{{count}}</text> </view> <view class="cart-info"> <view class="total"> 总计: <text class="price">¥{{cartShopPrice||'0'}}</text> </view> <view class="freight">已减 ¥{{cartShopReducePrice||'0'}} </view> </view> </view> <view class="miniCart-main-r"> <view bindtap='submit' class="red-btn red-btn-l" wx:if="{{!closingTime}}"> 去结算 </view>

解决MySQL Update:You can't specify target table for update in FROM clause

巧了我就是萌 提交于 2019-11-30 12:53:25
MySQL中You can't specify target table for update in FROM clause错误的意思是说,不能先select出同一表中的某些值,再update这个表(在同一语句中)。 例如下面这个sql: update tms_jyxx_mx set gg_dm = '1004' where jyxx_id in (SELECT t1.jyxx_id as jyxx_id FROM tms_jyxx t1, tms_jyxx_mx t2 WHERE t1.sjmc = '保定白沟新城铭磊加油站' AND t1.jyxx_id = t2.jyxx_id AND t2.ljqh = '14' AND t2.jysj >= '2019-04-30 10:17:22' AND t2.jysj <= '2019-09-26 23:59:59' ORDER BY t2.jysj desc) 改成下面的就行了: update tms_jyxx_mx set gg_dm = '1004' where jyxx_id in (SELECT tt.jyxx_id from (SELECT t1.jyxx_id as jyxx_id FROM tms_jyxx t1, tms_jyxx_mx t2 WHERE t1.sjmc = '保定白沟新城铭磊加油站' AND t1

五,pod控制器应用进阶

 ̄綄美尐妖づ 提交于 2019-11-30 10:51:02
目录 Pod 资源 标签 给资源打标签 标签选择器 Pod 生命周期 pod状态探测 livenessProbe 状态探测 livenessProbe exec 测试 livenessProbe httpGet 测试 readinessProbe 就绪性探针 Pod 控制器 ReplicaSet 控制器 Deployment 控制器 测试滚动更新 DaemonSet 控制器 Pod 资源 spec.containers <[]object> - name <string> image <string> imagePullPolicy <string> 镜像获取策略 imagesPullPolicy:IfNotPresen # 行8解释 Always总是去远程仓库拉取, Never从来不去远程仓库拉取, IfNotPresent如果本地仓库不存在就去下载 默认情况:如果镜像指定为latest版本,那默认为Always,如果不是那默认就是IfNotPresent 如果镜像指定为latest版本,但不想去远程拉取,那么可以加上imagesPullPolicy:IfNotPresent 标签 每个资源都可以有多个标签,每个标签也可以添加到多个对象资源之上。 标签格式:key= value ==注==:键值最多使用63个字符 key: 字母 、 数字 、 - 、 . value: 可以为空

Python爬取多点商城整站商品数据

筅森魡賤 提交于 2019-11-30 05:46:52
Python爬取多点商城整站步骤介绍: 1、Python开发工具pycharm安装,Python-3.6.4(Mac、Windows)即可,PHPStudy/XMAPP集成环境搭建(其他集成环境也可); 2、展示多点商城设计特点图; 3、列出分析爬取多点整站思维导图; 4、需求分析; 5、爬取操作过程; 6、编写代码; 7、表结构设计,代码经过多次修改健壮无比,导出sql文件使用即可; 8、注意事项(申明) 多点商城设计特点图 ① 首先我们先浏览下多点商城页面,展示图如下: ② 我们主要关注爬取页设计结构,对应上图中的分类模块,分类模块包含了多点商城全部数据,我们只爬取分类模块就可以了,展示图如下: 三、列出分析爬取多点整站思维导图 在文章开头列出了很多疑问,我们应该怎么样获取我们需要的数据那,这部分我们用思维导图来列出我们需要做的事情,思维导图会更加清晰的理清我们的思路,思维导图如下: 四、需求分析 多点商城中的商品信息比较全面,符合我们工作需求,多点商城中商品图片很是清晰,商品包括的信息全面:商品名字、商品展示图、商品详情轮播图、商品规格参数、商品介绍图、商品分类、品牌brand、商品唯一对应的skuid、商品分类id、猜你喜欢商品图、商品价格等等。 ① 获取到数据录入sql数据表设计展示如下: ② 本地数据展示图 设置好自己的域名以后,可以远程或者本地连接自己的数据库(商品库

韩昊 20190919-2 功能测试

一笑奈何 提交于 2019-11-30 05:23:06
本作业要求参见[https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2019fall/homework/7627] • 要求一:bug计分 1.属于功能一的bug (1)标题:   迟俊文同学的程序功能1输出格式不符。 (2)内容:   a. 测试环境:Win7 专业版 64位操作系统   b. 准备工作:git clone 迟俊文同学代码   c. 测试步骤:进入迟俊文同学程序并启动控制台   d. 运行结果:输出格式出现与作业要求不符情况   e: 期待结果:期待符合要求   f: 差异:此同学可能没顾及到在输出结果时有空行要求 (3)佐证材料:   a: 运行截图: b: wf spec 小文件输入。 为表明程序能跑,结果真实而不是迫害老五,请他亲自键 盘在控制台下输入命令。 2.属于功能二的bug (1)标题:   迟俊文同学的程序功能2输出格式中没有words。 (2)内容:   a. 测试环境:Win7 专业版 64位操作系统   b. 准备工作:git clone 迟俊文同学代码   c. 测试步骤:进入迟俊文同学程序并启动控制台,输入wf test_1   d. 运行结果:运行报错   e: 期待结果:输出total 词频 + words   f: 差异:未输出words (3)佐证材料:   a: 运行截图: b: wf spec

kubectl patch

老子叫甜甜 提交于 2019-11-30 01:42:45
copy from: 使用 kubectl patch 更新 API 对象 1、使用策略性合并补丁更新一个 Deployment 通过补丁,您可以避免定义整个对象,只需要定义您希望更改的部分。 通过策略性合并补丁,您只需要定义新增的元素就可以更新一个列表。 列表中已有的元素仍然保留,新增的元素和已有的元素会被合并。上述例子 中,最终结果的 containers 列表中既有原先的 nginx 容器,也有新增的 redis 容器。 第一步: 创建一个deployment # cat deployment-patch-demo.yaml apiVersion: apps/v1 # for versions before 1.9.0 use apps/v1beta2 kind: Deployment metadata: name: patch-demo spec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - name: patch-demo-ctr image: nginx tolerations: - effect: NoSchedule key: dedicated value: test-team $ kubectl

k8s-部署策略

落爺英雄遲暮 提交于 2019-11-29 21:38:02
在 Kubernetes 中有几种不同的方式发布应用,所以为了让应用在升级期间依然平稳提供服务,选择一个正确的发布策略就非常重要了。 选择正确的部署策略是要依赖于我们的业务需求的,下面我们列出了一些可能会使用到的策略: 重建(recreate):停止旧版本部署新版本 滚动更新(rolling-update):一个接一个地以滚动更新方式发布新版本 蓝绿(blue/green):新版本与旧版本一起存在,然后切换流量 金丝雀(canary):将新版本面向一部分用户发布,然后继续全量发布 A/B测(a/b testing):以精确的方式(HTTP 头、cookie、权重等)向部分用户发布新版本。 A/B测 实际上是一种基于数据统计做出业务决策的技术。在 Kubernetes 中并不原生支持,需要额外的一些高级组件来完成改设置(比如Istio、Linkerd、Traefik、或者自定义 Nginx/Haproxy 等)。 你可以在 Kubernetes 集群上来对上面的这些策略进行测试,下面的仓库中有需要使用到的资源清单: https://github.com/ContainerSolutions/k8s-deployment-strategies 接下来我们来介绍下每种策略,看看在什么场景下面适合哪种策略。 重建(Recreate) - 最好在开发环境 策略定义为 Recreate 的

layui upload 在JS动态加载内容后, 点击按钮无反应

馋奶兔 提交于 2019-11-29 21:37:01
/** * 根据用户选择的不同规格选项 * 返回 不同的输入框选项 */ function ajaxGetSpecInput2(spec_arr) { var goods_id = $('#goods_id').val(); if (typeof(goods_id) == "undefined") { goods_id = ''; } $.ajax({ type:'POST', data:{'spec_arr':spec_arr}, url:"/index.php/admin/Goods/ajaxGetSpecInput/goods_id/"+goods_id, success:function(data){ $("#goods_spec_table2").html(''); $("#goods_spec_table2").append(data); hbdyg(); // 合并单元格 layui.use(['form','upload'],function(){ var $ = layui.jquery,upload = layui.upload; upload.render({ elem: '.demoMore' ,url: "{:url('Upload/upload')}" ,before: function(){ } ,done: function(res, index,

k8s资源清单配置详解

无人久伴 提交于 2019-11-29 18:38:18
文章目录 一、Pod资源配置 1、非Object配置 2、spec.affinity 2.1、spec.affinity.nodeAffinity 2.2、spec.affinity.podAffinity 2.3、spec.affinity.podAntiAffinity 3、spec.containers 3.1、spec.containers.ports 3.2、spec.containers.env 3.3、spec.containers.volumeMounts 3.4、spec.containers.livenessProbe 3.5、spec.containers.readinessProbe 3.6、spec.containers.resources 3.7、spec.containers.lifecycle 3.8、spec.containers.volumeDevices 4、spec.volumes 4.1、spec.volumes.emptyDir 4.2、spec.volumes.hostPath 4.3、spec.volumes.nfs 4.4、spec.volumes.configMap 4.5、spec.volumes.secret 4.6、spec.volumes.persistentVolumeClaim 4.7、spec.volumes

pytorch简单框架

泄露秘密 提交于 2019-11-29 16:44:54
网络搭建: mynn.py: import torchfrom torch import nnclass mynn(nn.Module): def __init__(self): super(mynn, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Linear(3520, 4096), nn.BatchNorm1d(4096), nn.ReLU(True) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Linear(4096, 4096), nn.BatchNorm1d(4096), nn.ReLU(True) ) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Linear(4096, 4096), nn.BatchNorm1d(4096), nn.ReLU(True) ) self.layer4 = nn.Sequential( nn.Linear(4096, 4096), nn.BatchNorm1d(4096), nn.ReLU(True) ) self.layer5 = nn.Sequential( nn.Linear(4096, 3072), nn.BatchNorm1d(3072), nn.ReLU(True) ) self.layer6 = nn.Sequential( nn