GPS.NET API接口文档
WGS84坐标转换为高德坐标系 接口名称 GetCoordAMapFromWGS84 参数说明： 参数 必须 说明 lon 是 经度 lat 是 纬度 正确的json返回结果 ： { "success": true, "datas": [ { "Longitude, Latitude" // 经度，纬度 } ], "errmsg": "", "errcode": 200 }
9，k8s ansible的自动化部署（单master集群）
1，下载Ansible部署文件：
git clone https://github.com/lizhenliang/ansible-install-k8s
cd ansible-install-k8s
2，下载软件包并解压：
云盘地址：https://pan.baidu.com/s/1lTXolmlcCJbei9HY2BJRPQ
tar zxf binary_pkg.tar.gz
4，修改Ansible文件
修改hosts文件，根据规划修改对应IP和名称。
vi hosts
[周稿2]复习+默写
类型转换 自动类型转换就比如生活中有两个水杯，小水杯里的水往大水杯里倒，这就叫自动类型转换 自动类型转换 数据类型需要相互兼容 两个不同的数据类型运算的时候，数据类型将会自动提升为较大的那个数据类型 目标类型需要大于源类型 强制类型转换 好比生活中有两个水杯，一个大的，一个小的，大的水杯里的水倒到小的里面，虽然可以但是会溢出，这在java中就叫强制类型转换 缺点：可能造出数据精度丢失，慎用 注：强制类型转换后，小数点后的将被自动截取（不是四舍五入） 变量的命名规则 1数字，字母，下划线$，不能
python基础_time时间模块
1.time时间模块 #time() 获取本地时间戳
import time
res = time.time()
print(res) #1591408742.51
#strftime() 通过[时间元组]格式化[时间字符串] (格式化字符串,[可选时间元组参数])
res = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(res) #2020-06-06 10:00:07
time.sleep() #睡眠等待
python基础_os模块
1.os模块 # ### os模块 -对系统进行操作
import os
#system() 在python中执行系统命令
# os.system("mkdir ceshi0822") # linux
# os.system("mspaint") # windows
# os.system("ipconfig")
#popen() 执行系统命令返回对象,通过read方法读出字符串
obj = os.popen("ifconfig")
print(obj)
# 通过rea
A1147 Heaps (30分)
一、技术总结 这一题是关于堆排序的问题。 先理解啥是堆，也就是一棵完全二叉树，但是还有附加要求，如果满足每个结点的左右子树的结点值都小于自己称为大顶堆；如果是每个结点的左右子树值都大于自己，称为小顶堆。 所以解决该问题可以应用完全二叉树的一些知识点。 这一题是给出每棵树的层序遍历，这是满足结点下标是刚刚按照顺序从小到大，需要我们判断每课树是否为堆，同时输出每课树的后序遍历。 我们首先应该判断该树是否为堆，因为具有完全二叉树的特质，我们只需要遍历[0, (n-1)/2)]下标，判断左右子树跟自己
restful与rpc请求风格
restful简称rest： rest是以资源为中心，使用统一的接口url，使用get,post,put,patch,delete等方法来请求资源 rest风格原则条件： C/S结构， 无状态：web应用程序最重要的rest原则是，客户端和服务的之间的交互在请求之间是无状态的。 可以cache(缓存)：无状态请求可以由任何可用服务器回答 统一接口：在服务器端，应用程序状态和功能可以分为各种资源，资源是一个概念实体，它向客户端公开，所有资源都使用URI( Universal Resour
uwsgi部署flask
最简单的uwsgi启动flask项目 __WuJian 2019-11-04 21:40:26 262 收藏 分类专栏： Python3 版权 运行环境Ubuntu 目录结构 . └── test ├── app.py └── flask_uwsgi.py app.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return "Hello World" if __name__
PE文件结构详解 PE导入表
原文： https://blog.csdn.net/evileagle/article/details/12357155 也许大家注意到过，在IMAGE_DATA_DIRECTORY中，有几项的名字都和导入表有关系，其中包括：IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_IMPORT，IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_BOUND_IMPORT，IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_IAT和IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_DELAY_IMPORT这几个导入都是用来干什么
LeetCode初试
vector还不够熟悉，直接提交的错误，得多看看 第一次暴力for，时间不理想 第二次在找到时return，略微提升 第三次使用寻找，减少每次在第二层for时进行的加法运算，空间换性能，值 多这么干 看见一个算法鬼才
English Study！
As you konw, education is a top priority for us ! When the times abandon you, they don't even call ！【时代抛弃你的时候,连招呼都不打一声】 Try harder !
jenkins中如何集成allure报告
前面已经总结了在脚本中如何实现生成allure报告 生成allure报告：https://www.cnblogs.com/LCboss/p/12066367.html 今天总结下如何在jenkins中集成allure报告 1、首先得搭建一个jenkins服务 搭建jenkins服务：https://www.cnblogs.com/LCboss/p/13170233.html 2、在jenkins中安装allure插件 进入插件管理 在可选插件中输入allure进行搜索下载Allure Jenk
vur.js原理-模板编译
typora-copy-images-to: ..\assets 作用： 将vue模板通过一系列过程处理，变成可以生成返回vnode的渲染函数。从而通过vnode渲染页面 将模板编译成渲染函数 大体可以分为三部分： 解析器：将模板编译成AST(Abstract Syntax Tree)抽象语法树。本质就是和vnode差不多的不同js对象 优化器：： 遍历AST，标记静态节点和静态根节点 代码生成器：：使用AST生成渲染函数 1. 解析器 AST: 其实就是用js中的对象表示一个个的节点，一个对
springcloud-基础入门(一)
微服务架构概述 微服务架构是一种架构模式, 它提倡将单一应用划分为一组小的服务, 服务之间相互协调, 相互配合. 每个服务运行在其独立的进程中, 服务与服务之间采用轻量级的通信机制互相协作(通常是基于HTTP协议的REST) 每个服务都围绕着具体业务进行构建, 并且能够被独立的部署到生产环境, 类生产环境等. 此外, 应当避免统一的, 集中式的服务管理机制, 对一个具体的服务而言, 应根据上下文, 选择合适的语言, 工具进行构建 基于分布式的微服务架构 服务注册与发现 服务调用 服务熔断 负载
vue.js中的虚拟DOM
typora-copy-images-to: assets 虚拟DOM介绍 什么是虚拟DOM 虚拟DOM是将状态映射成试图的众多解决方案之一。页面交互的本质还是通过改变状态(变量)来改变试图渲染，而框架（像主流框架vue、react、angular）的应用可以让我们把关注的焦点更多的放在状态上，省略对DOM的操作（框架内部已经帮我们完成了）。 而虚拟DOM映射视图的方式是通过状态生成一个虚拟节点树，然后通过虚拟节点树进行渲染。虚拟节点树本质上是一个普通的js对象，它包含了创建一个DOM元素所需
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