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Bash 脚本如何创建临时文件:mktemp 命令和 trap 命令教程

有时,Bash 脚本需要创建临时文件或临时目录。 常见的做法是,自己在/tmp目录里面生成一个文件,这样做有很多弊端。本文介绍如何安全地处理临时文件。 ?...最后,临时文件使用完毕,应该删除。但是,脚本意外退出时,往往会忽略清理临时文件。 二、临时文件的最佳实践 脚本生成临时文件,应该遵循下面的规则。 创建前检查文件是否已经存在。...确保临时文件已成功创建。 临时文件必须有权限的限制。 临时文件要使用不可预测的文件名。 脚本退出时,要删除临时文件(使用trap命令)。...三、mktemp 命令的用法 mktemp命令就是为安全创建临时文件而设计的。虽然在创建临时文件之前,它不会检查临时文件是否存在,但是它支持唯一文件名和清除机制,因此可以减轻安全攻击的风险。...指定创建失败时退出脚本。

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    故障分析 | OceanBase 频繁更新数据后读性能下降的排查

    的 QPS 表现如下:第一次第二次第三次第四次第五次344727.36325128.58353141.76330873.54340936.48数据更新后的纯读 QPS执行三次 write_only 脚本...手法 2:分析 SQL 执行过程通过 GV$OB_SQL_AUDIT 审计表,可以查看每次请求客户端来源、执行服务器信息、执行状态信息、等待事件以及执行各阶段耗时等。...结论OceanBase 数据库的存储引擎基于 LSM-Tree 架构,以基线加增量的方式进行存储,当在一个表中进行大量的插入、删除、更新操作后,查询每一行数据的时候需要根据版本从新到旧遍历所有的 MemTable...如果 SQL 查询的主要过滤字段无可用索引,此时推荐在线创建可用索引并绑定该计划。...另外,从 2.2.7 版本开始,OceanBase 引入了 buffer minor merge 设计,实现对 Queuing 表的特殊转储机制,彻底解决无效扫描问题,通过将表的模式设置为 queuing

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    手把手教你创建自己的object detector

    detector.py 此文件中包含ObjectDetector类,用来训练和检测目标。...然后遍历整张图像,建立一个BoxSelector实例帮助我们使用鼠标选择区域,然后通过鼠标选择收集annotation 通过分类将annotation和 image path append到 annotations...创建目标检测器 关于HOG和SVM,此部分不做介绍,鉴于直接使用HOG和SVM很麻烦,因此可以使用dlib 包,里面封装的有目标检测的API,实际的HOG+SVM可以拆解为下述步骤。...训练: 创建一个HOG descriptor,其包含pixels per cell, cells per block 和orientations 使用descriptor从标注好的区域提取特征 以提取的...用来控制HOG和SVM超参数 loadpath 用来从本地加载训练好的检测器 首先对于简单的样本检测器,使用默认的options ,通过使用dlib.simple_object_detector_training_options

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    第一次 第二次 第三次 第四次 第五次 344727.36 325128.58 353141.76 330873.54 340936.48 数据更新后的纯读 QPS 执行三次 write_only 脚本...手法 2:分析 SQL 执行过程 通过 GV$OB_SQL_AUDIT 审计表,可以查看每次请求客户端来源、执行服务器信息、执行状态信息、等待事件以及执行各阶段耗时等。...结论 OceanBase 数据库的存储引擎基于 LSM-Tree 架构,以基线加增量的方式进行存储,当在一个表中进行大量的插入、删除、更新操作后,查询每一行数据的时候需要根据版本从新到旧遍历所有的 MemTable...如果 SQL 查询的主要过滤字段无可用索引,此时推荐在线创建可用索引并绑定该计划。...另外,从 2.2.7 版本开始,OceanBase 引入了 buffer minor merge 设计,实现对 Queuing 表的特殊转储机制,彻底解决无效扫描问题,通过将表的模式设置为 queuing

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    普通人如何全面了解大数据的特点,意义和发展前景

    换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。...大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。...适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。...最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB,它们按照进率1024(2的十次方)来计算: 8bit= 1Byte 1KB...= 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1BB= 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1NB= 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB

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    Centos7安装Docker

    Python版本,在终端输入Python即可查看,Python2.7==》Python2, Python3.5.xx ==》Python3 or Python35,也有可能是更换Python版本代码编译不通过问问题...执行: sudo sh get-docker.sh 执行完get-docker.sh这个脚本之后会自动添加一个docker.repo源并安装Docker。...镜像是用来创建Docker容器的。...一个镜像可以包含一个完整的操作系统环境和用户需要的其他应用程序,在Docker Hub里面有大量现成的镜像提供下载,Docker的镜像是只读的,一个镜像可以创建多个容器。...容器是镜像创建的实列,它可以启动,开始,停止,删除,每个容器都是相互隔离的,保证安全的平台。 仓库(repository) 仓库是集中存放镜像文件的地方。

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    MHA高可用架构与Atlas读写分离

    3.减少手工干预和降低服务故障时间,当主机挂了之后通过软件从众多的备机中提升一台备机为主机 GTID的限制: 1.不支持非事务引擎 2.不支持create table ... select...通过MHA自带脚本方式,管理虚拟IP的漂移 1.5.2 MHA脚本方式 修改mha配置文件 [root@db03 ~]# grep "script" /etc/mha/app1.cnf [server...密码 ---->制作加密密码 生产密文密码: [root@db03 bin]# /usr/local/mysql-proxy/bin/encrypt 123 3yb5jEku5h4= [root...主从数据库上需要先创建该用户并设置密码(用户名和密码在主从数据库上要一致)。比如用户名为myuser,密码为mypwd,执行./encrypt mypwd结果为HJBoxfRsjeI=。...脚本内容: 1 [root@db03 ~]# cat /etc/init.d/atlasd 2 #!

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    使用OpenCV和Python计算图像的“色彩”

    通过一系列的实验计算,他们得出了一个与志愿者评估的结果相近的简单度量标准。 他们通过这些实验发现,用一个简单的对位色空间表示对数据集进行颜色计算,结果的平均值和标准差与调查数据的相似度达95.3%。...首先,创建一个名为colorfulness.py的新文件,并插入以下代码: # import the necessary packages from imutils import build_montages...在这个计算中,我们取红色+绿色通道和的一半,然后减去蓝色通道。这就产生了我们想要的对手yb。 在第12和13行,我们计算rg和yb的均值和标准偏差,并将它们存储在各自的元组中。...类似地,我们通过将rbMean和ybMean分别平方,相加,然后在第17行取平方根来合并rbMean和ybMean。我们将这个值存储为meanRoot。...他们的方法是基于对手颜色空间中像素强度值的均值和标准差。这个指标是通过检验实验指标和参与者在他们的研究中分配给图像的色彩之间的相关性而得出的。

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    使用Ubuntu 18.04 LTS开启机器人开发的愉快历程

    在每个场景中,都有一个叫做非线程子脚本的 Lua 脚本。当场景第一次运行时,会有一个被调用的函数来设置GUI并创建稍后在模拟中需要的变量。...从技术上讲,在主脚本中调用的子脚本中还有一个“传感”功能,但在每个场景中,传感功能都是空的。GUI都是用V-REP的基于Qt的自定义用户界面框架构建的。 场景1:交互式UR5 ?...UR5的模型是通过从ROS-Industrial ur5_description包导入URDF创建的。该场景中的GUI具有两个选项卡。...您可以通过比较您的车轮运动与这些.csv文件中的车轮运动来检查您的轮式移动基座运动学(或测距法)是否正确。 yb1.csv:恒速旋转到位(机器人左侧和右侧的轮子以相反的速度移动)。...yb4.csv:恒速对角线运动(车轮2和4以相同的速度运动,而车轮1和3静止不动)。 yb5.csv:恒速对角线运动(轮子1和3以相同的速度移动,而轮子2和4静止)。

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    基于bam文件做可变剪切的软件leafcutter和rMATS的比较

    可变剪切背景知识 可变剪接(Alternative Splicing,AS)是指从一个mRNA前体中通过不同的剪接方式,对外显子和内含子进行组合,产生不同的mRNA剪接异构体的过程。...比如 r-leafcutter就依赖于一大波的R包,而且leafcutter的GitHub源代码里面有一些脚本和测试数据,所以还是要下载看看 mkdir -p ~/biosoft cd ~/biosoft...然后看看软件各自的安装和使用 首先让我们先回顾一下leafcutter 软件的4个标准步骤: 第一个步骤是shell脚本bam2junc.sh把bam文件转为junc文件,可以构建好bam_path.txt...第二个步骤是使用python脚本 leafcutter_cluster.py做 Intron clustering,就是把第一个步骤全部的bam文件输出的junc文件合并得到_perind_numers.counts.gz...接着让我们看看rMATS v4.0.2 (turbo)的用法 它只有一个步骤,直接根据分组对bam文件进行可变剪切的差异分析,通过统计模型对不同样本(有生物学重复的)进行可变剪切事件的表达定量,然后以

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