今天就来聊聊如何对eureka管理界面进行定制化改造 自定义登陆页面 eureka默认是没有登陆鉴权的，我们可以引入spring security来为eureka添加登陆鉴权功能 1、pom引入spring...的管理界面默认是使用使用freemarker来做模板渲染，其模板页面在 spring-cloud-netflix-eureka-server-具体版本.jar 如图 [image.png] 因此我们如果要进行定制...，仅需把eureka的模板配置挪到我们代码的templates中，如图 [image.png] 然后根据我们的需要，进行修改，比如在本示例中，我就新增了一个登出按钮和一个版权信息列表，如下图 [在这里插入图片描述...其实所谓eureka的闭源，是指eureka2版本的闭源，而目前大部分用的eureka都是版本一，我们可以去看netflix对eureka的最近更新 [在这里插入图片描述] 截止当前，他更新时间是11天前...，再来看看spring-cloud-netflix-eureka的最近更新 [在这里插入图片描述] 对技术选型，有时候并不是哪个火就用哪个，而是要满足当前业务需要，还有一点比如你正式环境已经稳定运行项目
今天就来聊聊如何对eureka管理界面进行定制化改造 02 自定义登陆页面 eureka默认是没有登陆鉴权的，我们可以引入spring security来为eureka添加登陆鉴权功能 1、pom引入spring...自定义管理页面 eureka的管理界面默认是使用使用freemarker来做模板渲染，其模板页面在 spring-cloud-netflix-eureka-server-具体版本.jar 如图 因此我们如果要进行定制...，仅需把eureka的模板配置挪到我们代码的templates中，如图 然后根据我们的需要，进行修改，比如在本示例中，我就新增了一个登出按钮和一个版权信息列表，如下图 05 在进行定制时，可能踩到的坑...其实所谓eureka的闭源，是指eureka2版本的闭源，而目前大部分用的eureka都是版本一，我们可以去看netflix对eureka的最近更新 截止当前，他更新时间是11天前，再来看看spring-cloud-netflix-eureka...的最近更新 对技术选型，有时候并不是哪个火就用哪个，而是要满足当前业务需要，还有一点比如你正式环境已经稳定运行项目，你会因为出现更火的技术，就把当前项目技术栈替换掉吗？
图片对于HTTP代理池的维护，可以编写相应的代码进行自动化维护，以下为代码：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport timeclass ProxyPool...当然，HTTP代理池的维护还可以进行更加复杂的优化，例如使用多线程或协程并行爬取、验证HTTP代理，加快维护速度；使用数据库或缓存技术存储HTTP代理，避免重复获取等。...但是无论如何，HTTP代理池的维护都需要不断地根据实际情况进行调整和优化
构建工具 使用构建工具进行开发，最终通过构建工具打包编译出最终的前端代码是现在的大趋势，但是构建工具生产出来的大都是前后端分离的代码。...如果对seo有要求，通过构建工具就不符合需求了（不考虑SSR，毕竟它局限于Node）； 在PHP的世界里还是有很多不分离的场景的（例如wordpress）。...对于html可以通过PHP自身的特性去拆分，对于JS 已经有了很多成熟的模块化方案。 那么对于css呢？ CSS模块化 这里的模块化只考虑拆分，不考虑实现局部作用范围。 1....传统写法 如果不模块化的话，我们往往是这么写： .... css变量...； pc端css...； 手机端css..； ....
如何使用 Maven 对 Spring Boot 应用程序进行 Docker 化 Docker 是一个开源容器化平台，用于在隔离环境中构建、运行和管理应用程序。...在本文中，我们将讨论如何对 Spring Boot 应用程序进行 dockerize 以进行部署。 先决条件：在继续之前，请确保您的计算机上已安装 Node 和 docker。.../mvnw spring-boot:run 步骤 7： 导航到 http://localhost:8080 来测试应用程序 项目结构：此时项目结构应如下所示： Docker 化我们的应用程序 现在使用...-p：为我们的容器映射端口 –name：为容器指定名称 通过运行验证容器是否创建成功 $ docker container ps 项目结构：这就是项目结构此时应呈现的样子。
主机是配置平台管控最常见的资源，也是运维日常主要的管控对象；如何对主机进行全生命周期管理呢 导入主机 直接导入 直接导入仅适用于直连区域（default area）的主机，也就是网络跟蓝鲸平台能内网互通的...节点管理安装agent详细指引见： 【节点管理】直连区域和非直连区域的agent如何安装 分配主机 分配主机是针对通过导入方式和云资源同步方式进到配置平台的主机，因为默认在主机池的空闲模块下，需要手动分配到业务下...删除主机 删除主机有两种理解 从业务里删除 当业务主机故障或优化裁撤等原因，需要把主机进行上交，这种情况一般操作就是从业务模块转移到空闲模块或待回收模块，然后再上交到主机池即可，操作人员一般为业务的运维角色...从蓝鲸配置平台删除 当主机已经确认故障或者不再使用，需要从配置平台里删掉，则需要资源管理员角色在主机池里未分配主机下选择并进行删除。...详细可以查看：配置平台如何回收机器 说明：适合产品版本 V6.1/V6.2/V7.0/V7.1
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...get_format_instructions 方法返回关于如何格式化语言模型输出的说明。这个方法可以用于提供解析后数据的格式化信息。...Datetime parser DatetimeOutputParser用来将LLM的输出进行时间的格式化。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。
简介我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...get_format_instructions 方法返回关于如何格式化语言模型输出的说明。这个方法可以用于提供解析后数据的格式化信息。...Datetime parserDatetimeOutputParser用来将LLM的输出进行时间的格式化。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。
如果该驱动器已经按你想要的进行分区和格式化，你只需要你的计算机在文件管理器或桌面上的某个地方列出驱动器。这是一个简单的要求，而且通常计算机都能满足。...然而，有时候，驱动器并没有按你想要的方式进行格式化。对于这些，你必须知道如何查找准备连接到您计算机上的存储设备。 什么是块设备？ 硬盘驱动器通常被称为“块设备”，因为硬盘驱动器以固定大小的块进行读写。...一些公司拒绝支持开源文件系统，所以他们的用户无法使用开源的文件系统读取，而开源的用户也无法在不对其进行逆向工程的情况下从封闭的文件系统中读取。...使用桌面工具 很高兴知道了在只有一个 Linux shell 的时候如何操作和处理你的块设备，但是，有时候你仅仅是想让一个驱动器可用，而不需要进行那么多的检测。...GNOME 磁盘 和 KDE 分区管理器 是一个图形化的工具，为本文到目前为止提到的一切提供了一个一体化的解决方案。
有许多的好资源都可以了解关于在可视化中使用颜色的技巧，推荐Rob Simmon的《series of blog posts》和这篇进阶的技术文章,matplotlib文档现在也有一个很好的教程，说明了如何在内置色彩映射中构建的一些感知特性...非常可能的是见到jet色彩映射（或其他采用调色板）在这种情况下使用，因为色彩范围提供有关数据的附加信息。...这意味着在你的映射信息会在保存为黑色和白色（为印刷）时或被一个色盲的人浏览时可以得以保留。 Matplotlib拥有一个默认的内置cubehelix版本可供创建： ?...该函数使用husl颜色系统的离散色板。你需随意传递两种颜色，并设定明度和饱和度的端点。函数将使用husl的端点值及由此产生的中间值进行均衡。 ? 也可以用中间的色调来选择调色，而不是用亮度。 ?...[红蓝] coolwarm[冷暖]（双色对称） 本章后记 这章内容确认让对色彩与不同数据形式的图像之间的关系有了新的认识，恐怕色让图形好看和更有格调仅仅只是初级阶段。
这些标准在将一对 cluster 合并在一起（文档中低层次的类聚类成高层次的）时是非常有用的，这是通过最优化目标函数实现的。我们选择 Ward 最小方差作为连接准则，以最小化总的内部聚类方差。...这应该能够给大家一个关于如何使用 TF-IDF 特征来建立相似度特征的思路。大家可以用这种处理流程来进行聚类。 主题模型 也可以使用一些摘要技术从文本文档中提取主题或者基于概念的特征。...下面的步骤是对算法的解释。 初始化必要的参数。 随机初始化文档，将每个单词分配到 K 个主题中去。...现在，我们可以利用获得的文档单词矩阵，使用无监督的聚类算法，对文档进行聚类，这与我们之前使用的相似度特征进行聚类类似。...在下一篇文章中，我将详细介绍如何利用深度学习模型进行文本数据特征工程。
本文将介绍如何对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化，以及使用HtmlUnitDriver和java代码实现的示例。...亮点对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化有以下优势：覆盖率高：测试自动化可以覆盖Web UI应用程序的所有功能、性能和用户体验方面，检测潜在的缺陷和错误。...案例为了对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化，我们需要使用合适的工具和框架。...本文介绍了如何对使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序进行测试自动化，以及使用HtmlUnitDriver和java代码实现的示例。...使用React和EMF parsley设计的Web UI应用程序具有组件化、数据驱动和动态的特点，可以利用HtmlUnitDriver和java等工具和框架进行测试自动化，希望本文对你有所帮助。
其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图，可以对与多边形关联的数值属性进行分层，并分别映射不同的填充颜色。 但只是开了个头举了个简单的例子，实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法。...其核心是对某个与矢量面关联的数值序列进行有意义的分层，并为这些分层选择合适美观的色彩，最后完成对地图的着色。...下面我们配合geopandas来对上述结果进行可视化，和上一篇文章一样，按照省级单位名称连接我们的疫情数据与矢量数据： 图5 接着对其进行可视化，在上一篇文章图28的基础上，将scheme参数改为BoxPlot...2.1.7 Quantiles Quantiles即分位数，原理很简单，根据分位数点对原数据进行等分： 图18 利用Quantiles对确诊数量分组可视化： 图19 2.1.8 Percentiles...譬如我们导入Dense_20，20表示其自带的离散色彩数量，并查看其自带的离散色彩RGB值、离散色盘以及连续色盘示例： from palettable.cmocean.sequential import
大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取，感兴趣的朋友可以点击进行查看，如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态（上）和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态...今天小编带大家通过词云去将其进行可视化，具体的教程如下。 1、在Python中做词云，需要用到wordcloud库和jieba分词库，没有安装的伙伴可以直接pip安装即可。 ?...因为得到的moment.json数据是以JSON格式存储的，所以需要在该文件中导入JSON模块对其进行解析。 ?...小编利用wordart（一个词云网站）将朋友圈数据进行更加美化的可视化。 ? 7、比方说用动物的图案进行可视化，效果图如下图所示。 ?...8、如果直接将数据进行导入的话，wordart会直接将整段话进行可视化，这样显得十分冗余，看上去也不太友好，因此还需要通过Python对数据进行分频统计，之后再导入到wordart中就可以看到想要的效果了
中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习，其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图，可以对与多边形关联的数值属性进行分层，并分别映射不同的填充颜色，但只是开了个头举了个简单的例子...2 基于geopandas的分层设色 地区分布图（Choropleth maps，又叫面量图）作为可能是最常见的一种地理可视化方法，其核心是对某个与矢量面关联的数值序列进行有意义的分层，并为这些分层选择合适美观的色彩...图5 接着对其进行可视化，在上一篇文章图28的基础上，将scheme参数改为BoxPlot，又因为箱线图可以看作无监督问题，故分层数量k在这里无效，删去： fig, ax = plt.subplots...2.1.7 Quantiles Quantiles即分位数，原理很简单，根据分位数点对原数据进行等分： ? 图18 利用Quantiles对确诊数量分组可视化： ?...图26 就可以按照如下方式，先从palettable中导入对应颜色，譬如我们导入Dense_20，20表示其自带的离散色彩数量，并查看其自带的离散色彩RGB值、离散色盘以及连续色盘示例： from
EasyNVR视频平台的用户经常会有迁移Docker仓库的需求，对于该需求，我们之前介绍过将其他用户的Docker仓库进行镜像迁移的方法，本文便不做过多赘述。...在某个离线环境的项目现场，客户需要对原先的Docker进行迁移，迁移工作主要通过以下三个步骤来进行。
今天将给大家介绍一个有趣的小工具—GAN Lab，这是一款对抗生成网络的可视化工具，对新手非常友好，有助于快速理解GAN的工作流程和原理。...OVERVIEW GRAPH、LAYERED DISTRIBUTIONS、METRICS，其中MODEL OVERVIEW GRAPH将GAN模型可视化为图片，展示了GAN的基本结构、数据流，将输入输出数据进行了可视化...对于训练数据的分布，可以选择GAN Lab内置的四种类型，如下图所示： ?...两个演示 我们举一个例子来看看如何通过GAN Lab来理解GAN的工作流程。首先，训练生成器会使虚假样本（紫色）向真实样本（绿色）靠拢，虚假样本的梯度也表明训练使得两个分布靠近，如下图所示： ?...总结 这一部分给大家介绍了一个有趣的小工具—GAN Lab，这是一款对抗生成网络的可视化工具，对新手非常友好，有助于快速理解GAN的工作流程和原理。
，将为你提供内置选项的完整列表： plt.cm.... 但是能够选择颜色表只是第一步：更重要的是如何在选项中做决策！选择结果比你最初预期的要微妙得多。...它的默认状态非常不幸，因为对于表示定量数据来讲，定性映射往往是不良选择。问题之一是，定性映射通常在尺度增加时不显示任何均匀的亮度变化。...对于在 Python 中使用颜色的更加合乎正道的途径，你可以参考 Seaborn 库中的工具和文档（参见“使用 Seaborn 进行可视化”）。...结果是对我们的数据更加有用的可视化。 离散颜色条 默认情况下，颜色表是连续的，但有时你想表示离散值。
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