使用apicloud时出现api is not defined!
版权声明：转载请声明 https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/81775356 这可能是很多初学者遇到的问题，把要用到的模块放在函数里调用就可以了，直接写在外面就会报这个错。
ubuntu下mysql有表却提示table doesn't exist
版权声明：转载请声明 https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/82631917 linux里面的mysql是区分大小写的，windows下的mysql不区分。在mysql的安装目录里面找到mysqld.cnf文件，在[mysqld]的下面（可以看到还有别的配置信息）添加 lower_case_table_names=1 就行了。 我的这个配置文件的目录是/etc/mysql/mysql.conf.d文件夹下。
velocity在前台遍历request域的链表
版权声明：转载请声明 https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/82763462 #foreach($sal in ${descriptionList}) <strong>$sal</strong> #end descriptionList是链表的名字，velocity在使用变量的时候，前面都要加$，如果在$的后面加上!，当变量的值为空时就不显示。
velocity模板引擎foreach、if else以及赋值语句
版权声明：转载请声明 https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/82774665 #foreach($!obj in $!tables) <tr> #if( "$!obj.name" == "ga_dtbz" ) #set($obj.description = $descriptionList[0]) #elseif( "$!obj.name" == "ga_heaj" ) #set($obj.description = $de
百度地图离线瓦片下载
版权声明：转载请声明 https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/82999966 加QQ：553877110，亲测可用
批量读取文件夹下的图片并保存在一个四维数组中
版权声明：转载请声明 https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/84103077 在深度学习开发中，我们在网上找的现成的数据集，都是已经处理好了的，我们直接使用即可。但是如果我们想用自己的图片训练网络，会发现编译器总是报读入图片的shape大小不一致的情况。 在用来训练的图片数组中，一般都是四维的，比如(600,299,299,3)，600表示在这个数组中一共有600张图片，299则是图片的宽高，3表示图片是彩色的。现在，我们来
index 2 is out of bounds for axis 1 with size 2
版权声明：转载请声明 https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/84105984 在使用类似 keras.np_utils.to_categorical 的函数，对标签转换成one-hot编码的时候，要使标签从0开始。即如果是两类，设标签里面的内容为0和1，不能设置为1和2或其他数字。 比如：
from keras.utils import np_utils
x=[]
x.append(2)
x.append(1)
print
明明没有越界，却提示index out of range
版权声明：转载请声明 https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/84186111 既然提示了index out of range ，那就是越界了。我估计很多人遇到这个问题都觉得很奇怪，可能都是操作着从文件里面读出来的数据吧。文件有很多行数据，并不能保证每一行都一定有数据，也不能保证每一行的数据都是那么多。所以，在对文件的某一行进行split的时候，可能length确实没有那么长。 解决办法是，在操作的时候判断一下吧，如果spli
HDFS修改存储路径扩容
版权声明：转载请声明 https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/84935624 我这儿介绍的使用场景是，在docker里面搭建的大数据分析平台。因为系统是装在500GB的固态硬盘上的，所以所有的服务默认的存储路径都是在这500GB的盘子上，但是使用起来是远远不够的，这时我们就需要将2T的机械硬盘给用上。 docker里面的Ubuntu的系统无法直接挂载上2T的机械硬盘，办法是： 1.首先退出这个容器。如果你在运行了这个镜像后，
文件系统模拟实现java版
版权声明：转载请声明 https://blog.csdn.net/weixin_42451919/article/details/85066846 操作系统课程设计的内容： 编写程序模拟一个简单的文件系统，具体实验内容如下： （1）实现多级目录结构，而非二级目录结构。 （2）实现文件和目录的创建、删除、重命名和读写权限控制功能。 （3）实现显示文件内容和更改文件内容的功能。 （4）创建文件或目录时，采用动态申请的方式请求存储空间分配，在删除文件或目录时，还需对申请的空间进行释放。 （5）为观察
linux系统上查看硬件信息
一：查看CPU more /proc/cpuinfo | grep "model name" grep "model name" /proc/cpuinfo 如果觉得需要看的更加舒服 grep "model name" /proc/cpuinfo | cut -f2 -d: 二：查看内存 grep MemTotal /proc/meminfo grep MemTotal /proc/meminfo | cut -f2 -d: free -m |grep "Mem" | awk '{print
arthas安装使用说明
arthas安装使用说明 简介 Arthas(阿尔萨斯) --- 阿里开源的一个Java在线分析诊断工具 一、安装arthas工具 （公司服务器禁止个人安装软件包，如无此工具的联系运维进行安装。） yum install arthas -y 二、使用说明 a) 使用arthas诊断工具，当前用户需要有权限访问相应java进程，root用户可以访问所有进程，而非root用户，例如ops或dev账号登录的，需要先su切入到相应java进程用户。 （ 我们服务器登录账号为dev, 应用程序运行账号统
CAT 实时监控与项目集成
一、 CAT概要 1.CAT是什么？ CAT(Central Application Tracking)是大众点评开源的一套基于Java开发的实时应用监控平台，提供了全面的监控服务和业务决策支持。主要应用于服务中间件框架（MVC 框架、RPC 框架、持久层框架、分布式缓存框架）的监控（服务端、移动端、前端），为开发和运维提供各项性能指标、健康检查、自动报警等可视化服务。 依赖环境》》 本地磁盘文件存储（非大数据）方式。所用环境： - CentOS: 7.4.1708(内核 3.10.0)， -
破解补丁永久激活jetbrains产品
（1）下载补丁 （2）并将 JetbrainsCrack-release-enc.jar 放置到 pycharm安装目录的\bin目录下 （3）在 Pycharm安装目录的\bin目录下找到 pycharm.exe.vmoptions 和 pycharm64.exe.vmoptions，以文本格式打开并同时在两个文件最后追加 -javaagent:你pycharm的安装路径\bin\JetbrainsCrack-release-enc.jar，注意路径修改成你的pycharm安装路径，然后保存
重要的Python数据分析库
NumPy NumPy（Numerical Python的简称）是Python科学计算的基础包。它提供了以下功能（不限于此）： （1）快速有效的多维数组对象ndarray。 （2）用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。 （3）用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具。 （4）线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。 （5）成熟的C API， 用于Python插件和原生C、C++、Fortran代码访问NumPy的数据结构和计算工具。 除了为Python提供快速的数组处理能力，
PyCharm中导入数据分析库
虽然安装完Anaconda后，就可以直接使用数据分析库进行代码编写以及数据分析，但是有时候我还是习惯用PyCharm开发（毕竟有很多年的Android Studio 和IDEA的使用经验），如何在PyCharm中导入常用的数据分析库呢？ （1）打开PyCharm，选择左下角的Terminal，更新pip python -m pip install -U pip
（2）安装各种库命令 python -m pip install -U numpy scipy matplotlib pan
Spark On Hive配置
查看Spark集群的搭建 Spark On Hive 配置步骤 在Spark客户端安装包下的conf目录中创建文件hive-site.xml，配置hive的metastore路径 <configuration>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node01:9083</value>
</property>
</configuration>
启动Hive的meta
PrintReader或PrintWriter中的print与println方法的区别
查看源码可以知道 println() = print ()+ flush(); 也就是这两个类中在定义println()方法时，在方法的最后调用了flush() 方法
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