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RSS订阅转载 Linux command to remove virtual interfaces or network aliases
Use the ifconfig command orip commandto remove virtual interfaces or network aliases under Linux operating systems.
2023-04-06 02:15:16
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转载 Linux下如何通过一行命令查找并杀掉进程
一个个的杀掉进程，可能会比较麻烦，且耗时长。的进程行，然后再杀掉剩下的进程即可，这个可以通过 grep -v grep。出现这个错误，是因为我们通过 ps -ef | grep flask。查找到的所有 flask 进程中，有一条是包含 grep。在Linux下，通常我们要杀掉某些进程，一般是先用 ps。命令查找出对应的进程号，然后再用 kill。在这个时候，如果使用 kill -9 进程号。因此，我们需要过滤掉包含 grep。
2022-12-11 10:48:29
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转载 如何搭建nginx服务器？
Nginx是一款轻量级的网页服务器、反向代理服务器。相较于Apache、lighttpd具有占有内存少，稳定性高等优势。它最常的用途是提供反向代理服务。
2022-12-11 10:15:20
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转载 Gunicorn的使用手册看这篇就够了
本文详细介绍了Gunicorn的安装使用以及各个配置参数的含义。希望对读者朋友们有所帮助。针对这些的学习还是看官方文档最好。
2022-12-10 07:33:40
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转载 [译]通过HTTPS协议运行你的Flask程序
我们在开发Flask应用程序时，通常通过运行Flask自带的Web服务器来开发测试，这个服务器提供了基本的但功能完备的WSGI服务器。但开发结束以后，在应用程序上线到生成环境时，有很多不得不考虑的事情，其中之一是我们是否应该要求客户端使用加密连接以增加安全性。人们总是问我这个问题，特别是如何在HTTPS协议上部署Flask服务器。在本文中，我将介绍几种为Flask应用程序添加加密的方案，从一个非常简单的可以在五秒内实现，到一个强大的就像我的网站一样可以得到一个A +评级解决方案（）。
2022-12-09 03:23:17
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转载 Flask启用SSL加密传输
不能用两个app.run()来启动一个https协议和一个http协议, 因为第一次运行.run()了以后再运行一次就会提示内存地址已经被使用。Flask启用ssl后,就必须用https://访问了,浏览器还会提示证书未经认证不安全, 确认是否要继续访问。2.生成证书签名请求(server.csr)1.生成网站私钥(server.key)3.生成证书(server.crt)配置Flask以开启ssl访问。》那种生成自签名的方法。这种要简单一些，比《
2022-12-09 01:07:59
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原创 阿里云ECS(Ubuntu 20.04 64位)安装Python失败
起初我下载了python3.9.15版本，安装python解释器后又依次安装flask和pandas，结果安装始终无法成功，提示当前系统缺乏_ctypes和ssl两个依赖库。需要注意的是，为了保证后续安装Python时能正确找到自定义安装的_ctype和_ssl依赖库，我们应该人为指定两个库的安装路径，即在安装之前为./configure配置--prefix参数。跟安装_ctype和_ssl的过程类似，为防止跟系统种已安装的其它python版本做区分，需人为指定python3.11.0的安装路径。
2022-12-08 19:35:03
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转载 Linux系统的ECS实例如何设置静态IP地址
本文主要介绍Linux系统的ECS实例如何设置静态IP地址。ECS实例的网络配置默认为DHCP模式，如果您需要将网络配置修改为Static静态模式，可参考本文进行操作。ifconfig 系统显示类似如下。 route -n 系统显示类似如下。 curl http://100.100.100.200/latest/meta-data/network/interfaces/macs/[$MAC_ID]/netmaskcurl http://100.100.100.200/latest/met
2022-12-07 00:51:11
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转载 部署Flask网站+域名访问+免费https证书
最近有几个小伙伴在问怎么给python编程的网站配置https，加上上次接了一个单子（用flask写api接口），对方也要求配置ssl加密https访问方式。为了解答和记录一下这些内容，所以今天的文章内容是：部署Flask网站+域名访问+免费https证书。这里就不啰嗦介绍Flask怎么编写一个网站，相信看到这篇文章的应该都了解过Flask。直接进入干货吧!python实现在线微博数据可视化，这是我之前编程的一个flask网站，咱们直接拿这个进行讲解（里面有提供了开源源码，可以自提）将源码克隆到本地，
2022-12-04 07:04:30
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转载 Ubuntu下Python3解决modulenotfounderror: no module named‘_bz2‘
Modulenetfounderror: no module named'_bz2'这是因为从终端安装python3版本时，最新版本的python3.9+缺少这个文件。需要手动添加解决方法是：在终端执行以下命令：其次重新编译Python3验证方法就是进入python3环境，看是否能导入bz2模块
2022-12-04 04:07:25
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转载 CentOS,Ubuntu,Gentoo,Freebsd,RedHat,Debian的区别及选择
Linux最早由Linus Benedict Torvalds在1991年开始编写。在这之前，Richard Stallman创建了Free Software Foundation（FSF）组织以及GNU项目，并不断的编写创建GNU（“GNU is Not Unix”的递归缩写）程序（此类程序的许可方式均为GPL: General Public License）。在不断的有杰出的程序员和开发者加入到GNU组
2022-12-04 02:10:44
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转载 大屏看板实现——基于Python的Pyecharts图表库
学习到了这里，我们就可以举一反三，所有图表的编写方法是一致的。好了，大家赶紧动起来，有空就把所有图表都操作一遍。今天的内容就到这里，接下来会教大家怎么连接数据库，将动态的数据呈现出来，敬请期待。从事IT项目管理这么多年，基本上已经遗弃编程技能，但从2019年开始接触Python，深深地迷上了这门语言，像硬件集成、数据分析，我都会用python来写。特意列了这些图表，是为了告诉大家，这些图表比较普遍，并且在Pyecharts都有现成代码可以复制，那么接下来，晓风以柱状图为例，大家可以举一反三来绘制其他图表。
2022-11-21 17:24:54
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转载 Python 获取股票K线数据
玩过股票的几乎都知道，股票历史交易日的开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标是选股的重要依据。虽然仅仅依靠它们无法在股市中盆满钵满，但是运用好它确实能在较大程度上提高我们的赚钱概率。当前的金融数据查看工具确实够多，例如东方财富、同花顺等知名财经网站。它们的数据很全，但是集成程度太高了，难以满足每个人的个性化需求。比如说我以A股的4000多只股票为研究对象，想研究它们的历史日k线数据，那么导出这么多数据无疑是一个巨大的工程。并且这些财经网站可能并不会给免费用户提供批量导出数据的功能。
2022-11-15 15:12:22
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转载 利用Python探测附近WIFI密码
上述代码实现了依据信号强度枚举当前附近的所有 WIFI 名称，并且可供用户自主选择需要暴力破解的 WIFI，同时还可灵活指定暴力破解的字典，相对而言体验感提升了不少。进一步也可以将上述脚本打包生成 exe 文件，双击运行效果如下。下面基于 Python 的 GUI 图形界面开发库 Tkinter 优化上述脚本，实现友好的可视化 WIFI 暴力破解界面工具。本文将记录学习下如何通过 Python 脚本实现 WIFI 密码的暴力破解，从而实现免费蹭网。以上脚本需内嵌 WIFI 名、爆破字典路径，缺少灵活性。
2022-10-24 15:27:57
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转载 Linux系统nano编辑器快捷键和使用完全指南
在本指南中，详细记录了Nano文本编辑器使用的方方面面，怎么使用编辑器及其各种快捷键。nano是一个命令行文本编辑器，通常默认包含在类似Unix的计算系统中，如Raspberry Pi OS或Ubuntu。它是在命令行中工作时首选的文本编辑器。我在所有的Raspberry Pi项目和Linux指南中都使用nano。当习惯于使用Linux系统时，可以尝试使用更高级的文本编辑器（如vim或emacs）时，但这两个学习成本都有点高，一个被成为编辑器之神，一个是神之编辑器。
2022-10-24 13:06:21
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转载 Spark – How to Sort DataFrame column explained
In Spark, you can use either or function of DataFrame/Dataset to sort by ascending or descending order based on single or multiple columns, you can also do sorting using Spark SQL sorting functions, In this article, I will explain all these different way
2022-10-14 20:41:14
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转载 Spark SQL UDF (User Defined Functions)
【代码】Spark SQL UDF (User Defined Functions)
2022-10-14 20:37:33
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转载 Spark Join Multiple DataFrames | Tables
Spark supports joining multiple (two or more) DataFrames, In this article, you will learn how to use a Join on multiple DataFrames using Spark SQL expression(on tables) and Join operator with Scala example. Also, you will learn different ways to provide Jo
2022-10-14 17:00:20
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翻译 Spark: createDataFrame() vs toDF()
通过使用toDF()方法，我们不能控制模式的定制，而在createDataFrame()方法中，我们可以完全控制模式的定制。列名的列类型为字符串，可归零标志为真，同样，列年龄的列类型为整数，可归零标志为假。所以，从上面我们可以得出结论，在toDF()方法中，我们不能控制列的类型和nullable标志。当我们在集群上运行我们的代码或在生产中运行我们的代码时，使用createDataFrame()方法是很好的，因为它有利于本地测试。通过createDataFrame()方法，我们可以控制完整的模式定制。
2022-10-14 02:10:03
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转载 SQL：不存在则 insert, 存在则 update
注意，除非表有一个PRIMARY KEY或UNIQUE索引，否则，使用一个REPLACE语句没有意义。该语句会与INSERT相同，因为没有索引被用于确定是否新行复制了其它的行。条件进行过滤数据的操作，它可以跟一个子查询然后返回查询结果是否为空。在给定条件下可以返回一个空的子查询，使得插入的。如果表中有一个自增的主键，那么就要出问题了。，则在新记录被插入之前，旧记录被。所以还需要你有删除数据的权限。这条记录是不存在的，那么执行。在数据库中是存在的，那么执行。子句返回的是一个空的结果。
2022-10-11 13:27:13
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转载 关于sql中的空值null及处理
在mysql中认为null在排序时为最小值，即ASC排序时在最前面，DESC排序时在最后，oracle中认为null在排序时为最大值，即ASC排序时在最后面，DESC排序时在最前，mysql中可采用以下方法转换null为最大值(未穷举)。但是coalesce还可以加很多参数，返回第一个非空参数，例如coalesce(null,null,4,null,3,1)会返回4。注意：如果coalesce()中所有参数都为空，如coalesce(null,null,null)，那么会报错。
2022-10-10 01:29:11
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转载 Spark Web UI – Understanding Spark Execution
Apache Spark provides a suite of Web UI/User Interfaces (Jobs, Stages, Tasks, Storage, Environment, Executors, and SQL) to monitor the status of your Spark/PySpark application, resource consumption of Spark cluster, and Spark configurations.To better under
2022-10-08 15:59:08
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转载 Spark SQL内置函数
平常在使用mysql的时候，我们在写SQL的时候会使用到MySQL为我们提供的一些内置函数，如数值函数：求绝对值abs()、平方根sqrt()等，还有其它的字符函数、日期函数、聚合函数等等。有的时候，SparkSQL提供的内置函数无法满足我们的业务的时候，我们可以使用过UDF函数来自定义我们的实现逻辑。SparkSQL内置函数分类：聚合函数、集合函数、日期函数、数学函数、混杂函数、非聚合函数、排序函数、字符串函数、UDF函数和窗口函数这10类函数。//1 使用内置函数将所有名字都转为小写。
2022-10-08 12:53:03
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转载 Spark – How to create an empty DataFrame?
【代码】Spark – How to create an empty DataFrame?
2022-10-07 08:45:49
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转载 Spark SQL Self Join Explained
Similar to SQL, Spark also provides to Self join to join a DataFrame or table to itself, In this article, you will learn how to use a Self Join on multiple DataFrame tables with Scala example. Also, you will learn different ways to provide Join condition.B
2022-10-07 01:22:30
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转载 Spark SQL Data Types with Examples
Spark SQL class is a base class of all data types in Spark which defined in a package and they are primarily used while working on DataFrames, In this article, you will learn different Data Types and their utility methods with Scala examples.All data typ
2022-10-07 01:09:23
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转载 Spark ArrayType Column on DataFrame & SQL
Spark (array) is a collection data type that extends class, In this article, I will explain how to create a DataFrame ArrayType column using Spark SQL org.apache.spark.sql.types.ArrayType class and applying some SQL functions on the array column using Sc
2022-10-07 01:00:32
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转载 Spark – Split DataFrame single column into multiple columns
Using Spark SQL function we can split a DataFrame column from a single string column to multiple columns, In this article, I will explain the syntax of the Split function and its usage in different ways by using Scala example.SyntaxAs you see above, th
2022-10-06 23:41:06
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转载 Spark – How to Concatenate DataFrame columns
Spark – How to Concatenate DataFrame columns
2022-10-06 17:56:51
150
转载 Spark Create DataFrame with Examples
Spark Create DataFrame with Examples
2022-10-06 17:13:10
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转载 Spark RDD Actions with examples
RDD actions are operations that return the raw values, In other words, any RDD function that returns other than RDD[T] is considered as an action in spark programming. In this tutorial, we will learn RDD actions with Scala examples.As mentioned in RDD Tran
2022-10-06 16:41:30
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转载 Spark RDD Transformations with examples
Spark RDD Transformations with examples
2022-10-06 15:19:29
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转载 Spark By Examples | Learn Spark Tutorial with Examples
【代码】Spark By Examples | Learn Spark Tutorial with Examples。
2022-10-06 14:18:27
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转载 Scala多维数组
多维数组是一种以矩阵形式存储数据的数组。你可以根据需要创建二维到三个, 四个或更多维的数组。下面我们提到了数组语法。Scala提供了ofDim方法来创建多维数组。除了ofDim, 你还可以使用array数组创建多维数组。在此示例中, 我们通过使用array数组创建了多维数组。你可以在Scala中操作数组元素。在这里, 我们要添加两个数组元素并将结果存储到第三个数组中。在此示例中, 我们使用ofDim方法创建了数组。
2022-10-06 01:25:09
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转载 热点分析 (Getis-Ord Gi*) 的工作原理
工具可对数据集中的每一个要素计算 Getis-Ord Gi* 统计（称为 G-i-星号）。通过得到的，您可以知道高值或低值要素在空间上发生聚类的位置。此工具的工作方式为：查看邻近要素环境中的每一个要素。高值要素往往容易引起注意，但可能不是具有显著统计学意义的热点。要成为具有显著统计需意义的热点，要素应具有高值，且被其他同样具有高值的要素所包围。某个要素及其相邻要素的局部总和将与所有要素的总和进行比较；当局部总和与所预期的局部总和有很大差异，以致于无法成为随机产生的结果时，会产生一个具有显著统计学意义的。
2022-10-05 21:05:24
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转载 数据预处理 第3篇：数据预处理（使用插补法处理缺失值）
插补法可以在一定程度上减少偏差，常用的插补法是热卡插补、拟合插补和多重插补。拟合插补，要求变量间存在强的相关性；多重插补（MCMC法），是在高缺失率下的首选插补方法，优点是考虑了缺失值的不确定性。热卡填充（Hot deck imputation）也叫就近补齐，对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。通常会找到超出一个的相似对象，在所有匹配对象中没有最好的，而是从中随机的挑选一个作为填充值。这个问题关键是不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进
2022-10-05 19:21:46
9900
转载 How to Use the COALESCE() Function in SQL
SQL users are often faced with NULL values in their queries and need to process them properly. The COALESCE() function helps handle NULL values. Read this article to learn how to use COALESCE() in your queries.SQL tables store data in records, and records
2022-10-05 14:05:30
97
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2011-08-11
Teach Yourself Borland C++ Builder in 21 Days.pdf
2010-06-06
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