使用之前，请给process_monitor.sh带上可执行权限，不带任何参数执行process_monitor.sh时显示帮助信息。...运行process_monitor.sh，需要指定两个参数： 1）参数1：被监控的对象，支持同一程序带不同参数的分别监控，典型的如java程序 2）参数2：被监控的对象不存在时，重拉起脚本或命令...参数1又可分成两部分： 1）被监控对象，如java程序，不含参数部分，值需要和ps看到的完全相同，比如ps看到的是绝对路径，则也需为绝对路径； 2）参数匹配部分，一个用于区分同一程序不同进程的源自于参数的字符串...这部分是可选的，只有当被监控对象以不同参数在同一机器上同时运行时才需要指定。 建议将process_monitor.sh放到目录/usr/local/bin下，以方便使用。...usr/local/jdk/bin/java -Dproc_datanode" "/data/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode" 参数2无匹配部分使用示例
现在很方便就可以将 C# 作为某个脚本使用，本文这里的脚本指的是直接执行源代码的方式。...现在是 2020 现在的 C# 默认在 dotnet 的支持下，可以作为脚本使用，本文将告诉大家使用 C# 写脚本的优势和方法 优势 优势如下： 基于 dotnet 的 C# 有整个 dotnet 的基础库和通过...在说到调试方便的时候，就不得不说到最难调试的 bat 脚本了，这部分脚本的中间变量完全需要靠输出 使用方法 一句话跑起来 dotnet run 一句话就可以执行脚本了，执行方法就是进入到脚本所在的文件夹...发布的时候是发布整个代码文件夹，核心只是包含一个 csproj 项目文件，和用到的 cs 脚本代码文件 而纯命令行的可以使用如下方法 dotnet new console -o Foo 请将上面的 Foo...在 C# 脚本里面，在运行的时候都是从 Main 方法开始的，也就是入口代码应该放在这个函数里面 在进入到脚本所在文件夹的时候，就可以通过 dotnet run 这一句命令执行起来了 这样就能做到特别方便使用
在使用Linux操作系统时，当磁盘空间不足或需求增加时，我们需要对磁盘进行扩容。...LVM（Logical Volume Manager）是一种在Linux中管理磁盘空间和卷的方法，它提供了灵活的扩容和管理功能。本文将详细介绍使用LVM进行磁盘扩容的步骤和方法。...LVM扩容的步骤要进行LVM扩容，我们需要执行以下基本步骤：步骤1：检查磁盘空间首先，我们需要检查当前的磁盘空间使用情况。可以使用df -h命令来查看当前磁盘分区和文件系统的使用率。...磁盘空间进行扩容的步骤和方法。...通过LVM，我们可以在不重新分区或重新格式化硬盘的情况下灵活地扩展磁盘空间。希望本文能够帮助您理解并使用LVM来管理和扩展Linux上的磁盘空间。
本文将详细介绍Redis哨兵的工作原理、配置和使用方法，以及相应的最佳实践。Redis哨兵概述Redis哨兵是一个独立的进程，用于监控和管理Redis集群的高可用性。...Redis哨兵的配置在使用Redis哨兵之前，需要对其进行配置，以便其能够正确地工作并监视Redis集群。...如果没有足够的从节点，可能会使用未同步的数据进行故障转移，那么在新主节点上可能会丢失数据。...Redis哨兵的最佳实践以下列出几个最佳实践，以便在使用Redis哨兵时获得良好的性能和可靠性：部署足够多的哨兵进程。...结论Redis哨兵是一种非常实用的工具，可用于监控和管理Redis集群的高可用性。在使用Redis哨兵时，应该根据情况进行适当配置，并遵循一些最佳实践，以提高性能和可靠性。
在Python领域，Pandas和Matplotlib是两个非常强大的库，它们提供了丰富的功能来进行数据分析和可视化。...本文将介绍如何结合使用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实践。准备工作在开始之前，确保你已经安装了Pandas和Matplotlib库。...如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装：pip install pandas matplotlib接下来，我们将使用一个示例数据集来演示数据探索性可视化的过程。...，我们还可以自定义颜色和标记，以匹配特定的需求或品牌标识。...Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实践。
动态网页爬取 随着互联网的发展，许多网站开始采用动态网页来呈现内容。与传统的静态网页不同，动态网页使用JavaScript等脚本技术来实现内容的动态加载和更新。...而动态网页则是在客户端加载和渲染过程中，通过JavaScript等脚本技术动态生成和更新内容。...以下是使用Selenium进行动态网页爬取的基本步骤： 步骤1：安装Selenium库和浏览器驱动程序 首先，我们需要安装Selenium库以及与所使用的浏览器对应的驱动程序。...例如，可以使用find_element_by_xxx()方法找到特定的元素，并使用其text属性获取文本内容。...使用driver.save_screenshot()方法进行截图，并使用driver.page_source属性获取页面源码。
用它来远程管理Linux十分好用，其主要优点如下： ◆ 完全免费; ◆ 在Windows 9x/NT/2000下运行的都非常好; ◆ 全面支持SSH1和SSH2； ◆绿色软件，无需安装，下载后在桌面建个快捷方式即可使用...2、下载得到的直接是一个文件名为putty.exe的可执行文件，不需要安装即可使用。 ? 双击打开后，进入Putty的主界面。...putty的基本使用方法如下： 1、打开需要连接的目标服务器（虚拟机），本例中以虚拟机VM_CDH_dcp4_master01为例，其IP为：202.118.86.79。 ?...5、远程登录成功之后，就可以在Putty里进行操作了。操作方式和在虚拟机（或服务器）上操作一样了，甚至还要方便。因为Putty里支持复制和粘贴，可以很便捷的操作。 ?...最后需要注意一点，Putty的登录信息一般会保存在本机上，所以在使用公用电脑的时候，务必要注意清除登录信息。
文章目录 一、基础示例 二、根据字符串动态获取 MetaClass 中的方法 二、使用 evaluate 执行字符串形式的 Groovy 脚本 二、完整代码示例 一、基础示例 ---- 定义类 Student...: Hello , my name is Tom, 18 years old 二、根据字符串动态获取 MetaClass 中的方法 ---- 进行动态函数拦截时 , 事先不知道要要拦截的方法名 , 这里声明一个药拦截的方法名变量...; // 要拦截的方法名 def interceptMethodName = "hello" 使用如下代码操作 , 即可获取 MetaClass 中的方法 ; // 函数拦截操作 student.metaClass...${interceptMethodName}" 二、使用 evaluate 执行字符串形式的 Groovy 脚本 ---- 动态函数拦截时 , 也不知道拦截后要执行哪些操作 , 使用 evaluate...第一次进行函数拦截 // 要拦截的方法名 def interceptMethodName = "hello" // 拦截后要执行的 字符串 代码 def interceptAction = "println
scp 用于在本地主机和远程主机之间复制文件的加密方式。...补充说明 scp命令用于在Linux下进行远程拷贝文件的命令，与类似的命令cp不同，cp只能在本机进行拷贝，不能跨服务器，并且scp传输是加密的，可能会稍微影响速度。...虽然rsync比scp稍快一些，但在小文件众多的情况下，rsync会导致硬盘I/O非常高，而scp基本上不会影响系统的正常使用。...语法 scp [选项] [参数] 选项 -1：使用SSH协议版本1； -2：使用SSH协议版本2； -4：使用IPv4； -6：使用IPv6； -B：以批处理模式运行； -C：使用压缩； -F：指定SSH...配置文件； -i：从指定文件中读取传输时使用的密钥文件，该参数直接传递给SSH； -l：指定带宽限制； -o：指定要使用的SSH选项； -P：指定远程主机的端口号； -p：保留文件的最后修改时间、最后访问时间和权限模式
Word2Vec 和 Doc2Vec 最近，谷歌开发了一个叫做 Word2Vec 的方法，该方法可以在捕捉语境信息的同时压缩数据规模。...一旦开始被训练，这些段落向量可以被纳入情感分类器中而不必对单词进行加总处理。这个方法是当前最先进的方法，当它被用于对 IMDB 电影评论数据进行情感分类时，该模型的错分率仅为 7.42%。...首先使用word2vec，将其训练得到词向量作为特征权重，然后根据情感词典和词性的两种特征选择方法筛选出有价值的特征，最后引入SVM训练和预测，最终达到情感分类的目的。...1、首先使用庖丁分词工具将微博内容分解成分离的单词，然后我们按照使用70%的数据作为训练集并得到一个扩展的微博情感词典，使用SO-PMI算法进行词语情感倾向性分析 使用情感词典和联系信息分析文本情感具有很好的粒度和分析精确度...该模型的预测精度为 85%，我们没有看到他们所声称的 7.42% 误差率。这可能存在以下几个原因：我们没有对训练集和测试集进行足够多的训练，他们的 Doc2Vec 和 ANN 的实现方法不一样等原因。
由于各地方医疗信息化程度的差异和不同的HIS厂商执行标准上的差异，导致医疗数据在结构和内容上不统一。甚至在同地区的不同医院都有巨大差异。这样导致医疗数据在使用的时候出现各种信息偏差无法使用。...通过标签对业务进行刻画，从多角度反映业务的特征。我们围绕已经输出的标准数据建立对应的标签库，更多输出业务需要的多维度数据。 内部运营人员希望可以通过IT系统高效快捷的管理数据字典、数据映射、字典标签。...在业务数据导入到映射库时，使用智能匹配功能。精准匹配的自动建立映射关系。不能精准匹配的业务数据需要人工判断后手动建立映射关系。...2 经过自动化处理，录入临时库，自动化处理包括： 文件格式校验，内容format 如果是别名导入，匹配标准库中是否有对应的记录 如果是数据映射导入，筛选出完全匹配的记录 3 用户对导入的记录进行检查...可使用Redis作为缓存 加速层：用于对码的标准表，映射表，医保目录等表提前合并，便于快速查找，存放在适合分词处理和全文搜索的Elasticssearch中。
目前其中有一些在专业领域中都得到了非常好的结果，在这之前的最佳结果都是由基于核的方法、基于图论的正则化方法或是其他方法得到的。...GCNs 及其相关方法很熟悉了的话，你可以直接跳至「GCNs 第 Ⅲ 部分：嵌入空手道俱乐部网络」部分。...来定义在多层神经网络模型中使用的参数化滤波器，类似于我们所知且常用的「经典」CNN。 还有更多最近的研究聚焦于缩小快速启发式和慢速启发式之间的差距，但还有理论更扎实的频谱方法。...我们可以将该传播规则解释为在原始的 Weisfeiler-Lehman 算法中使用的 hash 函数的可微和参数化（对 W(l)）变体。...而神经网络如何在图论上针对特定类型的问题进行研究，如在定向图或关系图上进行学习，以及如何使用学习的图嵌入来完成下一步的任务等问题，还有待进一步探索。
来源：机器之心 本文长度为3476字，建议阅读7分钟 本文为你介绍图卷积网络的基本结构和最新的研究进展，并用一个简单的一阶 GCN 模型进行图嵌入。...目前其中有一些在专业领域中都得到了非常好的结果，在这之前的最佳结果都是由基于核的方法、基于图论的正则化方法或是其他方法得到的。...GCNs 及其相关方法很熟悉了的话，你可以直接跳至“GCNs 第 Ⅲ 部分：嵌入空手道俱乐部网络”部分。...来定义在多层神经网络模型中使用的参数化滤波器，类似于我们所知且常用的“经典”CNN。 还有更多最近的研究聚焦于缩小快速启发式和慢速启发式之间的差距，但还有理论更扎实的频谱方法。...而神经网络如何在图论上针对特定类型的问题进行研究，如在定向图或关系图上进行学习，以及如何使用学习的图嵌入来完成下一步的任务等问题，还有待进一步探索。
详细可以参阅此处的文档： https://github.com/benedekrozemberczki/karateclub。 空手道俱乐部采用先进的方法对图结构化数据进行无监督学习。...所有模型都通过使用fit（）方法进行拟合，该方法接受输入（图形、节点特征）并调用适当的私有方法来学习嵌入或集群。...在上面的代码段中，我们创建了一个随机图，并使用具有默认超参数的DeepWalk模型，使用public fit（）方法对该模型进行拟合，并通过调用public get_embedding（）方法返回嵌入。...实际上，这意味着目的相同的算法使用相同的数据类型进行模型训练。详细如下： 基于邻域和结构节点的嵌入技术使用单个NetworkX图作为拟合方法的输入。...图级嵌入方法和统计图指纹将NetworkX图的列表作为输入。 社区检测方法使用NetworkX图作为输入。
第二部分讲的是怎么做了，一共是6个阶段：准备，收集，处理，管理，检查，行动 （其实我觉得最核心的就是收集和处理这两个阶段） 第三部分讲的是最佳实践了（就是程序员经常听的best practice） 不仅要做...那么针对这种变化，工业时代的方法（日程表）明显已经不够用了，我们需要新方法 2.What： 前面说过作者是个空手道教练，所以他在这里用了一个空手道的准备概念。...这本书的目标是承诺让大家可以做到一种类似于空手道准备“心静如水”的状态。 因为只有在这种状态下，我们的大脑在处理工作时才能100%高效。...（stuff）的概念，是指还未归属的事务，这些事务缺少解决方案和下一步，所以需要进行转化 4.How 这一章的最后一部分简单介绍了一下如何采取行动。...那么相对于传统自上而下的方法，其实自下而上由于能够从细节获取更多信息，而且可以指导更高层的思考 那么在事务的分类上采用横向和纵向的方法，横向是指事务的并发，纵向是指一个事务的步骤分解 最后是本章最重要的一个概念
编辑 | sunllei 发布 | ATYUN订阅号 前文回顾：如何利用图卷积网络对图进行深度学习（上） 把所有的东西放在一起 ? 我们现在结合了自循环和规范化技巧。...Zachary空手道俱乐部 Zachary空手道俱乐部是一个常用的社交网络，其中的节点代表空手道俱乐部的成员，并边缘他们的相互关系。在空手道俱乐部学习时，管理者和教练发生了冲突，导致俱乐部一分为二。...下图显示了网络的图形表示，节点根据俱乐部的哪个部分进行标记。管理员和讲师分别标有“A”和“I”。 ? Zachary空手道俱乐部 建立GCN 现在让我们建立图卷积网络。...我们实际上不会训练网络，只是随机初始化它，以生成我们在本文开头看到的特性表示。我们将使用networkx，它有一个容易获得的俱乐部的图形表示，并计算A_hat和D_hat矩阵。...我们看到了如何使用numpy来构建这些网络，以及它们是多么强大:即使是随机初始化的GCNs也可以在Zachary的空手道俱乐部中社区分离。
,PUT来和资源进行交互。...以下是设计RESTful API的是个最佳实践： 1....Get方法和查询参数不应该改变资源状态 使用Put,Post和Delete方法替代Get方法来改变资源状态。不要使用Get来使状态改变： GET /users/711?...使用HTTP头决定序列化格式 在客户端和服务端都需要知道使用什么格式来进行通信，这个格式应该在HTTP头中指定: Content-Type：定义请求的格式； Accept ：定义允许的响应格式的列表...允许重写HTTP方法 一些代理只支持GET和POST方法，为了在这种限制下支持RESTful API，API需要重写HTTP方法。
本文将深入探讨 C# 13 和 .NET 9 的高级功能，并通过复杂代码示例展示如何在大型应用中利用这些特性实现最佳性能。...模式匹配增强 C# 13 引入了新的模式，例如列表模式（List Patterns），支持对集合进行强大的解构和匹配。这些模式使代码更加简洁、可读且高效。...示例：复杂列表模式匹配 假设你需要处理复杂的嵌套列表结构，并根据特定条件匹配和转换元素： public static string MatchComplexPattern(List numbers...C# 13 对集合的改进 .NET 9 对集合进行了多项优化，尤其是在不可变集合和高效迭代方面，大幅减少了处理大数据集或高并发场景的开销。...使用 Source Generators 生成编译时代码 .NET 9 支持通过 Source Generators 在编译时生成代码，帮助减少样板代码，例如数据传输对象（DTO）和领域实体的样板代码。
A与D[1]的逆矩阵相乘，可以通过节点度对特征表示进行规范化[1]。...在Zachary学习空手道的时候，管理员和教练发生了冲突，导致空手道俱乐部一分为二。下图显示了网络的图形表示，节点根据俱乐部的哪个部分进行标记。管理员和讲师分别用“A”和“I”标记。 ?...我们实际上不会训练网络，只是随机初始化它，以生成我们在本文开头看到的特性表示。我们将使用networkx，它有一个容易获得的俱乐部的图形表示，并计算A_hat和D_hat矩阵。...zachary空手道俱乐部节点的特征表示 我应该注意到，在这个示例中，由于ReLU函数的作用，随机初始化的权重很可能在x轴或y轴上给出0个值，因此需要进行一些随机初始化才能生成上面的图。...我们看到了如何使用numpy构建这些网络，以及它们的强大功能：即使是随机初始化的GCNs，也可以将Zachary空手道俱乐部中的社区分开。
元素定位 操作页面元素之前，首先要对元素进行定位，所以定位是自动化脚本编写的开始。 通常使用find_element或find_elements方法来定位元素。...1、find_element使用给定的方法定位和查找一个元素 2、find_elements使用给定的方法定位和查找所有元素list 常用定位方式共八种： 1.当页面元素有id属性时，最好尽量用by_id...，可以使用by_partial_link_text这个方法来通过部分链接文字进行匹配。...接下来使用XPath的几种模糊匹配模式来定位它吧，主要有三种方式： 1.用contains关键字，定位代码如下： driver.find_element_by_xpath("//a[contains(@...另外，也可以用contains关键字进行模糊匹配，比如查找“咖啡” driver.find_element_by_xpath("//li[contains(text(), '咖')]") 实际项目上用到的示例
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