Cookbook是Chef框架的关键组成部分之一，其描述了相关节点的所需状态，并允许Chef推送需达到该状态的更改数据。由于需要进行配置的选项和区域数量众多，第一眼看上去，创建一本Cookbook是一项艰巨的任务，因此在本指南中我们将介绍通常人们在学习其配置的第一件事：设置LAMP(Linux + Apache + MySQL/MariaDB/Percona + PHP)软件环境。
1、分布式计算：celery: https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/02_Using_Celery_to_distribute_tasks.html https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/03_How_to_create_a_task_with_Celery.html 2、分布式计算：SCOOP https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/04_Scientic_computing_with_SCOOP.html https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/05_Handling_map_functions_with_SCOOP.html 3\ 远程调用：pyro4 https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/06_Remote_Method_Invocation_with_Pyro4.html https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/07_Chaining_objects_with_Pyro4.html https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/08_Developing_a_client-server_application_with_Pyro4.html
UVM COOKBOOK是由mentor工程师编写的，UVM进阶书籍，帮助用户更好地使用UVM，提高验证环境的运行效率以及可移植性。
String 键值对 12345678910 > set name codehole OK > get name "codehole"> exists name (integer) 1 > del name (integer) 1 > get name (nil) 批量键值对 12345678910111213 > set name1 codehole OK > set name2 holycoder OK > mget name1 name2 name3 # 返回一个列表1) "codehole" 2)
此文档适合于对Chef不了解，或者仅仅是了解但并未真正使用过Chef的用户。如果您对Chef充分了解，并且经常使用Chef，想要了解其中的技术，那么此文档可能并不是真正的适合您。
Author: Fangchao Gao 转载请注明出处 此文档适合于对Chef不了解，或者仅仅是了解但并未真正使用过Chef的用户。如果您对Chef充分了解，并且经常使用Chef，想要了解其中的技术
软件系统经常不断变化，而且不稳定。我们必须考虑对象和关系的松耦合。 松耦合是软件设计时一个非常重要的特性，可以帮助系统不做或者做很少的变更就能扩展新功能。
一个ClassPool对象是包含CtClass对象的容器。一旦一个CtClass对象被创建后，就会被记录到一个ClassPool中。这是因为编译器在编译源码时会引用代表CtClass的类，可能会访问CtClass对象。
Chef 是一款自动化服务器配置管理工具，可以对所管理的对象实行自动化配置，如系统管理，安装软件等。Chef 由三大组件组成：Chef Server、Chef Workstation 和 Chef Node。
这篇文章主要是想警告使用Chef的朋友，你们的管理员账户很可能早已在Chef web interface中泄露。管理员通常无法设置默认管理凭据。在这种情况下，Chef server主页将为你提供。
顺便一下set，上次我们说过，set也是使用dict实现，只不过value是null，所以不过多说了。言归正传，zset是redis中最具有特色的数据结构，类似于java中的SorteddSet和HashMap的结合，首先它有set不可重复的特性，在这个基础上，还可以给value赋予一个score（排序权重）。
现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook（github.com/openai/openai-cookbook）上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。
劳埃德银行是一家提供全球性服务的国际性银行。境外账户持有人的税率为 0.03%。 在印度，它提供2种类型的账户，普通和白金。税法不适用于印度账户。 现在离岸账户就匹配不了印度账户了。 所以需要设计出一个账户适配器 AccountAdapter 促使2种不同的账户类型还可以继续一块工作。
目前看到的最好的《Python Cookbook》译本，网盘下载地址： https://pan.baidu.com/s/1pL1cI9d
1、聚合数据API https://www.juhe.cn，在这上面找到菜谱大全数据接口文档
前文再见 REST，你好 GraphQL提到，GraphQL 使得前端按需请求后端数据，前后端接口不再高度耦合，可以大大提高前后端的开发效率，从而快速进行产品迭代。Github v4 版外部 API 只使用 GraphQL，可见 GraphQL 是一个明显的趋势，值得我们去学习和使用。今天就分享一下如何为 Django 配置 GraphQL API。
Chef是一个“能够实现将基础架构模型转换为代码形式”的自动化平台，它允许用户跨越数个服务器（或者数个节点）来管理和部署资源。Chef自动化平台还允许用户创建及下载“菜谱”(“菜谱”存储在“烹饪手册”cookbook
【导读】 来自 Nick McClure 的电子书《TensorFlow Machine Learning Cookbook》这本书主要是基于TensorFlow的，手工编织网络。而且，书的内容就像它的名字一样，结构编排跟类似菜谱：开始前需要准备什么，开始后需要遵从哪些步骤，最后又会得到怎样的结果，条理非常清晰。学习 TensorFlow机器学习，必看之书！ 网址：https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook 请关注专知公众号 后台回复“TFML” 就
单例模式属于管理实例的创造型类型模式。单例模式保证在你的应用种最多只有一个指定类的实例。
set “JAVA_OPT=%JAVA_OPT% -cp %CLASSPATH%”
关于RMarkdown使用时，小编日常会使用的一些有用技巧，当然我也是通过学习谢大大的Rmarkdown-cookbook[1]以及日常使用需求上网搜的解决方案，在此分享给大家。如果大家还有其他什么需求，可以在留言板留言。或者有其他实用技巧也欢迎分享！
目前我在腾讯主要负责一个服务器端软件的相关开源项目，所以接下来几天的开源内容是最近工作上积累的一些经验和想法，下图中的内容就是我目前主要的工作内容和一些小小的成果。 服务器集群系统设计是一个需要考虑开
在这个示例中，描述了新闻发布者。在典型的流程中，新闻阅读者订阅新闻。 一单一个新的新闻被出版商发布了，所有的观察者都会收到通知。 在这里出版商的角色就是一个主体，订阅者就是观察者。 一个出版商可以有一个或者多个订阅者。
嵌入（embedding）是指将高维数据映射为低维表示的过程。在机器学习和自然语言处理中，嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。
原作者 Radhouane Aniba 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如何选书 选择一本合适的数据科学书至关重要，一本不适合的书会浪费你的时间以及精力。 有时候，书的大纲可能正合你意。但是随着你深入阅读时，可能会发现作者只触及了表面，并不够深入。这种情况之前也发在我的身上，我写这篇文章就是为了让你避免这种情况。 当我们选择数据科学相关书籍时，可以考录一下几点： · 看作者的个人简介：能够帮助了解作者的背景，他的研究和主要兴趣，同时也展现了本书的一些细节。但也要给新
简明Python教程 零基础学 Python 第一版 零基础学 Python 第二版 可爱的 Python Python 2.7 官方教程中文版 Python 3.3 官方教程中文版 Python Cookbook 中文版 Python3 Cookbook 中文版 深入 Python 深入 Python 3 PEP8 Python代码风格规范 Google Python 风格指南 中文版 Python入门教程 (PDF) 笨办法学 Python (PDF EPUB) Python自然语言处理中文版 （感谢陈
具体细节可参考：https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/update-date.html
调整图像尺寸 # 这个代码用于调整图像尺寸 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch2.3 import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 将 Lena 图像加载到数组中 lena = scipy.misc.lena() # 图像宽高 LENA_X = 512 LENA_Y = 512 # 检查图像的宽高 np.testing.assert_equal((LENA_Y, LENA_X)
在构建基础架构时，管理多服务器，服务，用户和应用程序可能会很快变得很难。配置管理系统可用于帮助您管理这种混乱。
Gdal的官网一搜就有了：www.gdal.org。里面对gdal各种函数的描绘，一应俱全，有时候即使不用python的gdal包。通过安装gdal后，也能使用subprocess调用cmd，使用gdal的各种功能和函数。
Django awesome（Django 优秀资源大全） https://github.com/haiiiiiyun/awesome-django-cn（源地址） https://github.com/yinzhuoqun/awesome-django-cn（备用地址） v3.2.x LTS https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.2/（官方-部分中文） v2.2.x LTS https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.2/i
机器之心报道 编辑：张倩 「如果你想研究自监督学习，那最好看看这本书。」 「关于自监督学习，你想知道但又不敢问的一切都在这里了。」图灵奖得主、Meta 人工智能首席科学家 Yann LeCun 刚刚发了这样一则推文。 在推文中，LeCun 介绍了他和 Meta 人工智能研究院研究员、研究经理田渊栋等人共同撰写的一份「Cookbook」（非常实用、可操作性强、就像一本菜谱一样的论文）。这本 Cookbook 总共 70 页，涵盖了自监督学习的定义、重要性、起源、家族、训练部署方法、扩展方法等方面知识，是一份
这篇文章讨论了如何在我们的环境中安装和配置软件，这个任务通常被称为服务器配置（Server Provisioning）。
在数据分析和机器学习领域的优势是Python变得愈发流行的主要原因之一，而很多数据分析和机器学习的工作是在Jupyter Notebook上进行的，越来越多的notebook（ipynb文件）也被放入了Github仓库里。
如果类是否被修改是在加载时确定的，用户必须让javassist与类加载器协作。 javassist可以与类加载器一起使用，以便在加载时修改字节码。 用户可以使用自定义版本的类加载器，也可以使用javassist提供的类加载器。
示范如何从stdin读取CSV数据并且将数据映射到定制结构体。结构体中的成员名称会默认与CSV数据中的表头相对应。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具，运用 rmarkdown 撰写文章，既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本，也可以在 rmarkdown 中插入代码块，并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式，简称为 Rmd 格式， 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
它拥有多层级结构，可部署于各类服务器 、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。
为了节省流量和更好的用户体验，目前很多应用都使用本地缓存机制，不需要每次打开app的时候都加载数据，或者重新向服务器请求数据，因此可以把每次浏览的数据保存到沙盒中，当下次打开软件的时候，首先从沙盒加载缓存的数据，或者当app未联网的时候，从沙盒中加载之前缓存的旧数据。
目前对于两者的介绍网上一大堆，而且本身语法简单，上手很快，这里不会过多介绍。**本文的核心在于让读者了解这些工具以及根据需要去学习和利用它们。**这里主要为初学者提供比较有参考价值的资料：
可以使用 collections 模块中的 OrderedDict 类。当对字典做迭代时，它会严格按照元素添加的顺序进行。例如：
github 是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持 git作为唯一的版本库格式进行托管， 故名github，作为程序员，GitHub上成千上万的开源项目，就是我们学习和提升自己的最佳选择。
2011-09-15 看cookbook 看到很神奇的string.translate 函数 可以剔除字符串中你不需要的串，并可做 maketrans映射 将一些字符，映射成另外的字符，目前还没想到应用场景。 cookbook封装了 translate代码 新建一个facade 函数： import string def translator(frm='', to='', delete='', keep=None): if len(to) == 1: to = to * len(frm) tran
本文是对 N倍性能提升！无痛Rust并行编程：Rayon库初体验[1]的学习与记录
2011-10-07 列表解析 python很优雅的东西，今天从cookbook稍微深的理解下它，举例： >>> multi = [[0] * 5] * 3 >>> print multi [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]] >>> multi[0][0] = 'oh shit' >>> print multi [['oh shit', 0, 0, 0, 0], ['oh shit', 0, 0, 0, 0], ['oh shit', 0
原型模式属于创造型模式。当要创建的对象类型可以由已经存在的原型对象确定时，就可以使用它。简单来说，使用原型模式，我们是通过clone已经存在的实例来完成的。
入门前端，是一件很难的事吗？在今天，我也没有想好一个答案，也不知道怎样给出一个答案。这个问题并不取决于前端，而是取决于不同人的需求。到底是想要快得一步登天呢，还是一点点的慢慢来，去享受前端带来的乐趣。 对于不同领域的学者来说，都会有一个相似的问题：如何从入门到精通？入门并不是一件很复杂的事，只是多数人想要的是更快的入门，这才是真正复杂的地方。虽说条条道路都是通过罗马的，但并不是每条道路都是能满足人们要求的。对于 A 说的路线并不一定适合于 A ，有可能会适合于 B；适合于 B 的路线，也有可能只适合于 B。
斐波那契数的第 n 项 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch3.1 import numpy as np # 斐波那契数列的每个新项都由之前的两项相加而成 # 以 1 和 2 开始，前 10 项为： # 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, ... # 斐波那契数列的通项公式为： # fn = (phi ** n - (-phi) ** (-n)) / 5 ** 0.5 # 其中 phi 是黄金比例，phi = (1 + 5 ** 0.5) / 2
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