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一、Web环境 CentOS release 5.8 x86_64 nginx-1.8.1 php-5.6.32 mysql-5.1.56 ThinkPHP 错误：Class 'PDO' not found ，原因 mysql 缺少pdo驱动，需要安装php的pdo和pdo_mysql扩展。 1、安装 php 的 pdo 扩展 进入PHP源码包 ext/pdo 目录 [root@uczh ~]# cd /soft/php/php-5.6.32/ext/pdo 执行 /local/server/php5.6/bin/phpize php-5.6.32 的安装目录为：/local/server/php5.6 [root@uczh pdo]# /local/server/php5.6/bin/phpize --with-php-config=/local/server/php5.6/bin/php-config Configuring for: PHP Api Version: 20131106 Zend Module Api No: 20131226 Zend Extension Api No: 220131226 配置扩展 pdo [root@uczh pdo]# ./configure --with-php-config=/local/server/php5.6/bin/php

Exercise one 苏格拉底是古希腊著名的思想家、哲学家、教育家、公民陪审员。苏格拉底的部分名言被翻译为中文，其部分内容由 sgld.txt 给出。 ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ 读取文件，请过滤中文逗号、中文句号、中文冒号、中文引号，英文空格、换行符\n 之后， ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬ 对其中的内容进行中文分词，在屏幕上显示输出词语出现次数前5的词，用一个中文顿号、 分割。 import jieba with open(r"F:\超文件\the_second_grade_practice_of_python\python二级NO.2练习\Unite_9\sgld.txt","r",encoding="utf-8") as f: #文件打开，with ...as:可以最后自动释放空间； f1=f.readlines() #readlines()：按行为单位，读取整个文件；将每行作为一个字符串元素，返回一个列表； d={} #创建一个空字典，后续使用

磁盘调度算法 磁盘调度在多道程序设计的计算机系统中，各个进程可能会不断提出不同的对磁盘进行读/写操作的请求。由于有时候这些进程的发送请求的速度比磁盘响应的还要快，因此我们有必要为每个磁盘设备建立一个等待队列，常用的磁盘调度算法有以下四种： [1] 先来先服务算法（FCFS）， 最短寻道时间优先算法（SSTF）， 扫描算法（SCAN）， 循环扫描算法（CSCAN） 磁盘调度算法 简介 一次磁盘读写操作的时间由寻找（寻道）时间、延迟时间和传输时间决定： [1] 1) 寻找时间T s ：活动头磁盘在读写信息前，将磁头移动到指定磁道所需要的时间。这个时间除跨越n条磁道的时间外，还包括启动磁臂的时间s，即：Ts = m * n + s。式中，m是与磁盘驱动器速度有关的常数，约为0.2ms，磁臂的启动时间约为2ms。 2)延迟时间T r ：磁头定位到某一磁道的扇区（块号）所需要的时间，设磁盘的旋转速度为r，则：Tr = 1 / (2 * r)。对于硬盘，典型的旋转速度为5400r/m，相当于一周11.1ms，则T r 为5.55ms;对于软盘，其旋转速度在300~600r/m之间，则T r 为50~100ms。 3) 传输时间T t ：从磁盘读出或向磁盘写入数据所经历的时间，这个时间取决于每次所读/写的字节数b和磁盘的旋转速度：Tt = b / (r * N)。式中，r为磁盘每秒钟的转数

34、Which is true about invalid PL/SQL objects? A) They are automatically recompiled against the new definition of a referenced object at the same time as the referenced object is modified. B) They can be manually recompiled only by using SQL commands. C) They are automatically recompiled against the new definition of a referenced object when they are called. D) They must be manually recompiled before they can be used if a DDL is performed on a table that is referenced in the PL/SQL object. Answer:D 北京CUUG整理，转载请注明，OCP讨论组：569933648/836361015 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3946119/blog

进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响，而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些。但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作，只能用线程，不能用进程。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/924286/blog/3038545

作者 | 帅昕 xindoo 责编 | 屠敏 来源 | CSDN 博客 我和几个小伙伴一起翻译了Google前一段时间放出来的Google’s Engineering Practices documentation（https://github.com/google/eng-practices），翻译后的GitHub仓库：https://github.com/xindoo/eng-practices-cn，欢迎加star。目前只是翻译完了，因为译者水平有限，还需要审校。另外后续Google肯定还会有新内容放出来，欢迎想参与贡献的小伙伴加入，也欢迎在GitHub上加star。 这篇文章是Google’s Engineering Practices documentation的第一章Code Review实践指南：https://xindoo.github.io/eng-practices-cn/review/。 谷歌Code Review指南, 包含两个子章节： 评审者指南：https://xindoo.github.io/eng-practices-cn/review/reviewer/ 开发者指南：https://xindoo.github.io/eng-practices-cn/review/developer/ 术语 部分文档中会用到一些谷歌内部的术语，特在此说明: CL:

现在需要实现一个计算器函数，输入是一个字符串格式的数学运算表达式，要求计算出该表达式的最终结果。表达式的操作符支持加减乘除和小括号。 思路：利用stack，将低优先级的运算压栈，遇到相同优先级的则计算第一个符号。右括号的，把括号内式子单独计算，并把结果代入原式子继续计算 package main import ( "errors" "fmt" "strconv" "log" ) type Stack struct { elements []interface{} //elements } func NewStack() *Stack { return &Stack{make([]interface{}, 0, 100)} } func (s *Stack) Push(value ...interface{}) { s.elements = append(s.elements, value...) } //返回下一个元素 func (s *Stack) Top() (value interface{}) { if s.Size() > 0 { return s.elements[s.Size()-1] } return nil //read empty s } //返回下一个元素,并从Stack移除元素 func (s *Stack) Pop() (value interface{}

https://mp.weixin.qq.com/s/ccxM2thPbzg5vDWgGVJ5vQ 作者：少强 简介 差不多十年前，随着功能机的淘汰和智能机的普及，互联网开始进入移动互联网时代，最具代表性的产品就是微博、微信，以及后来的今日头条、快手等。这些移动化联网时代的新产品在过去几年间借着智能手机的风高速成长。 这些产品都是Feed流类型产品，由于Feed流一般是按照时间“从上往下流动”，非常适合在移动设备端浏览，最终这一类应用就脱颖而出，迅速抢占了上一代产品的市场空间。 Feed流是Feed + 流，Feed的本意是饲料，Feed流的本意就是有人一直在往一个地方投递新鲜的饲料，如果需要饲料，只需要盯着投递点就可以了，这样就能源源不断获取到新鲜的饲料。在信息学里面，Feed其实是一个信息单元，比如一条朋友圈状态、一条微博、一条咨询或一条短视频等，所以Feed流就是不停更新的信息单元，只要关注某些发布者就能获取到源源不断的新鲜信息，我们的用户也就可以在移动设备上逐条去浏览这些信息单元。 当前最流行的Feed流产品有微博、微信朋友圈、头条的资讯推荐、快手抖音的视频推荐等，还有一些变种，比如私信、通知等，这些系统都是Feed流系统，接下来我们会介绍如何设计一个Feed流系统架构。 Feed流系统特点 Feed流本质上是一个数据流，是将 “N个发布者的信息单元” 通过 “关注关系”

精华推荐 ： 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdf 在介绍jenkinsfile前先看下pipeline的概念。 jenkins官方文档：Jenkins Pipeline (or simply "Pipeline") is a suite of plugins which supports implementing and integrating continuous delivery pipelines into Jenkins. 即pipeline是一套jenkins官方提供的插件，它可以用来在jenkins中实现和集成持续交付。 通常情况，大多新手都是在jenkins界面下直接写pipeline，甚至还未尝试写pipline，一般大家这样写的： 笔者在工作中则是利用jenkinsfile来写，将所有的pipeline代码化，并托管在git上做版本管理。 从而实现像写代码一样，高度定制、封装pipeline，以提升pipeline的可用性、可维护性。 这也是笔者推荐大家掌握的姿势：代码化你的pipeline 下面我们看下jenkinsfile的基本介绍，后续持续的把pipeline系列写下去，使用jenkinsfile的好处有哪些？ 可以对pipeline代码进行评审/迭代 可以对pipeline代码进行审计跟踪 pipeline中的单一可信数据源

导读： 美国时间 2019 年 6 月 19 日，Kubernetes发布了今年第二大版本 Kubernetes 1.15 ，此次版本共更新加强了 25 个相关功能，其中 2 个升级到 GA 版本， 13 个升级到 beta 版， 10 个 alpha 版。 1.15 版本的发布主题是：持续改进和可扩展性。 持续改进： 项目可持续性不仅仅与功能有关。许多SIG一直致力于提高测试覆盖率，确保基础功能持续可靠，核心功能持续稳定。 可扩展性： Kubernetes 社区一直致力于支持可扩展性。 1.15 版本发布周期中包含更多关于CRD和 API Machinery 的工作。此次周期中的大多数增强功能来自SIG API Machinery及相关领域。 更深入了解此次版本主要功能： 围绕核心 Kubernetes API的可扩展性 在 CRD 新开发的主题是围绕者数据一致性和原生性。用户考虑重点不会放在是CustomResource还是使用 Golang 原生资源。在下个版本或后续版本中，将会升级 CRD 和 admissio webhooks 到 GA 版本。 在这个方向上，社区重新考虑了CRD中基于 OpenAPI 的验证模式，并且从 1.15 开始，我们根据称为“ structural schema ”的限制检查每个资源