在 IDEA 中开发或学习 Java 项目时，我们经常需要同一个项目以不同端口多次启动。比如，我们想测试 Nginx 的负载均衡，再比如我们想测试 OpenFeign 的负载均衡。...比如我们有一个 Test 项目，默认的端口是 8080,那么用 IDEA 可以启动它，但是再想启动它时貌似 IDEA 就没有办法了。...导致我们会在命令行下使用 java -jar 的方式重新指定端口再启动一个实例。至少我就这么干过。 其实，IDEA 可以通过简单的配置来解决这样的问题，而且也非常的方便。...操作如下，在工具栏上选择edit configurations，如下图 然后， 添加新的配置，并选择 SpringBoot，如下图： 添加后显示为 Unnamed，此时我们可以重命名，这里我们重命名为...按钮， 在工具栏的配置处可以看到有两个项目了，如下图 这时，就可以通过 IDEA 以 8081 端口号启动同一个项目了。
这项新功能现已推出预览版，允许用户在分层文件系统结构中组织存储桶，从而提高性能、一致性和可管理性。 分层命名空间使用户能够在存储桶内创建目录和嵌套子目录，从而更有效地组织数据。...此外，Google Cloud 首席布道师 Richard Seroter 在推特上写道： ……创建更具功能性的对象“树”。这可以改善你与“文件夹”的交互方式，提高性能等等。...ROI Training 的 Google 云学习总监 Patrick Haggerty 在 LinkedIn 帖子中列出了 Google Cloud Storage 中 HNS 功能的优缺点： 优点：...例如，在 Azure Data Lake Storage Gen2 中，HNS 将帐户内的对象 / 文件组织成目录和嵌套子目录的层次结构。...同时，在 Amazon S3 中，目录存储桶将数据按层次结构组织到目录中，而不是通用存储桶的平面存储结构。
看了一堆云监控相关的项目，我终于发现了mist.io，它具有我所需要的功能，剩下的就是将其插入到我现有的仪表板系统中。 所以我们先看看这些项目。...胶水（让Quickbuild和mist.io一同协作的方法） 总体思路是在Quickbuild中定义一个配置，它将轮询mist.io的API来运行虚拟机，收集历史数据并在Quickbuild仪表板上显示最新的结果...我自己的命名为“CloudNodeMonitor” 在配置定义页面中，选择Settings -> Repositories 点击“+”图标添加一个新的存储库，并选择一个git仓库 将git仓库URL设置为...在Quickbuild配置中，点击settings -> steps 添加一个新的项目（点击'+'图标），并选择repository -> checkout。...在步骤编辑页面中，确保选择之前创建的仓库 添加一个新的步骤，并选择build -> shell / batch命令 设置命令字段为： .
保存好之后，在浏览器里打开就能看到这样的页面了： 回头再看看这个html里的内容，三个核心内容： 引入pyscript的样式文件：中输出的内容，可以看到这里的逻辑都是用python写的 这个页面的执行效果是这样的： 是不是很神奇呢？...整个过程中都没有大家熟悉的cs、js内容，就完成了这样一个图的页面实现。...小结 最后，谈谈在整个尝试过程中，给我的几个感受： 开发体验上高度统一，对于python开发者来说，开发Web应用的门槛可以更低了 感觉性能上似乎有所不足，几个复杂的案例执行有点慢，开始以为是部分国外cdn...我们创建了一个高质量的技术交流群，与优秀的人在一起，自己也会优秀起来，赶紧点击加群，享受一起成长的快乐。
特征工程和特征选择 特征工程和特征选择虽然是完成机器学习项目中很小的一个环节，但它模型最终的表现至关重要。在特征工程与特征选择阶段做的工作都会准时在模型的表现上得以体现。...在本项目中，我们将按照以下步骤完成特征工程： 独热（one-hot）编码分类变量（borough和 property use type） 对数值变量做自然对数转换并作为新特征添加到原始数据中 独热（one-hot...添加转换的特征可以使我们的模型学习到数据中的非线性关系。取平方根、取自然对数或各种各样的数值转换是数据科学中特征转换的常见做法，并通过领域知识或在多次实践中发现最有效的方法。...在本项目中，我们将使用相关系数来识别和删除共线特征。如果它们之间的相关系数大于0.6，我们将放弃一对特征中的一个。...结论 在前两篇的分析中，我们走过了一个完整机器学习项目的前三个步骤。在明确定义问题之后，我们： 1. 清洗并格式化了原始数据 2. 执行探索性数据分析以了解数据集 3.
但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。...那么，当我们明确这两点之后，在我们深入挖掘数据并构建模型的过程中我们就有个更明确的标准来指引我们的决策。...数据清洗 与大多数数据科学课程所使用的数据不同，真实数据很混乱，并非每个数据集都是没有缺失值或异常值的。这意味着在我们开始分析之前，我们需要清洗数据并将其转换为可读取的格式。...下面的代码创建了一个可视化不同建筑物类型（仅限于具有超过100个数据点的建筑物类型）的能源之星得分密度图： 我们可以看到建筑类型对能源之星评分有重大影响。办公楼往往有较高的分数，而酒店的分数较低。...双变量图 我们使用散点图来表现两个连续变量之间的关系，这样可以在点的颜色中包含分类变量等附加信息。
来源 | Towards Data Science 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文为“一个完整的机器学习项目在python中的演练”系列第三篇。...但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。...特征缩放 特征缩放是一种用于标准化自变量或数据特征范围的方法。在数据处理中，它也被称为数据标准化。数据中的各项特征是以不同单位测量得到的，因此涵盖了不同的范围，所以进行特征缩放是很有必要的。...这种操作在特征缩放中通常被称为归一化（normalization），另一个主要方法是标准化（standardization）。...模型优化之超参数调整 对于机器学习任务，在选择了一个模型后我们可以针对我们的任务调整模型超参数来优化模型表现。 首先，超参数是什么，它们与普通参数有什么不同？
Git Git 是一个分布式版本控制系统，用来在软件开发过程中跟踪源代码的更改。它是专为协调不同程序员的工作而设计的，也可用于跟踪各种文件集中的更改。...这也是主要问题所在：Hadoop 和 MPI 之类的框架都是独立开发的，因此无法在各个框架之间进行细粒度的共享。 Mesos 的对策是添加一个资源共享薄层，为框架提供访问集群资源的公共接口。...Mesos 0.20.0 中添加了对 Docker 容器的支持。...NodeName 赋予一个值，以将容器调度在集群中的某个位置。...Azure Monitor Azure Monitor 提供了一个全面的解决方案，从你的云和本地环境中收集、分析数据和执行遥测任务，从而最大程度地提高应用程序和服务的可用性和性能。
你可以通过在终端中运行以下命令从npm安装。 $ npm install appmetrics-dash 复制代码 Appmetrics提供了一个非常易于使用的Web仪表板。...为了获得所有由应用程序创建的HTTP服务的仪表板，你需要做的是在app.js(或者以其他命名的入口文件)文件中添加以下代码段。...它是由CNCF（Cloud Native Computing Foundation）管理并已经毕业成员项目之一，跟它同样的成员项目包括Kubernetes和Fluentd等。...-v选项用于将prometheus-data目录从主机映射到容器内的同名目录。 在Prometheus容器运行后，需要在Node.js应用程序中添加配置的代码以暴露一个监控数据接口。...在本文中，我向您展示了如何使用5种不同的开源工具向Node.js应用程序添加监视。 在了解了本系列第1部分Node.js要监控的关键指标(https://links.jianshu.com/go?
第一波大迁移是将一个仓库负载迁移到 Google Cloud 中的 BigQuery，耗时不到一年。在此过程中 PayPal 团队还构建了一个平台，可以支持其他很多用例。...在两大仓库中，PayPal 决定首先将分析仓库迁移到 BigQuery，获得使用该服务作为 Teradata 替代品的经验，并在此过程中为 PayPal 的数据用户构建一个围绕 Google Cloud...数据移动、加载和验证 在我们完成这个项目的过程中，很明显数据移动与我们的设置高度相关，并且要使用现有的工具将数据无缝复制到 Google Cloud Platform 会出一些问题。...自动化在很大程度上提升了可重复性和可恢复性。 项目管理：我们有一个非常优秀的项目团队，分布在全球各地。项目团队确保每条轨道都针对常见的里程碑报告和跟踪进度。...在我们完成项目的过程中，我们发现了多个需要重新设计或重新架构的地方。我们没有添加轨道，而是专注于我们的主要目标，并在短期内解决了这些设计挑战。
GCP 偏向之一：通过移除 Firebase 的特性迫使人们迁移到 GCP 在过去的几个月中，Firebase 去掉了仪表板中的 Cloud Function 日志。...如果需要，则可以通过他们提供的链接在 Google Cloud Console 仪表板中查看。 如果这可以定制，那对我来说会是一种帮助。...逐步形成一种约定，其中每个 Cloud Function 都对应于它自己的文件。在 CI 代码中，过滤掉未更改的文件，并部署与已更改的文件相对应的函数。不用说，这两种变通方法都有很多需要改进的地方。...为什么 Firebase Hosting 会需要 Cloud Function list 授权，这让我很困惑。无论如何，Google Cloud Console 是添加此权限的唯一方法。...尽管 Firebase 开发有所下降，但我最近还是经常在这个权限仪表板上看到自己。 根据 Cloud Function 部署文档：Firebase 错误只能在 Google Cloud 上解决。
刚刚看了一下一个帧布局的简单Android示例，纠结了半天不知道如何将图片加到resource中的drawable中去。 ...比如在一个TestDemo的Res/drawable文件夹中，新添加一张图片资源要如何添加。 ...我直接将图片复制到bin\res\drawable-hdpi或者bin\res\drawable-mdpi中去，然后在eclipse中刷新图片仍然不显示。 ...上网找到了关于加载图片资源的问题解决办法： 直接拷贝需要添加的图片资源，然后在Res/drawable文件夹 右键点击 选择“粘贴”即可把图片拷贝进去。...下面是一个简单的帧布局Android应用实例，实现一只小鸟飞翔的动画效果，参考了《大话企业级Android应用开发实战》15.2.5帧布局(FrameLayout) P110-113页。
显然，Data Studio的本地连接器的列表是非常有限的，所以你会考虑将你的数据优先放到Google Sheets、 Google BigQuery、或者 Cloud SQL中。...5.在同一个仪表板或报告中使用多个数据源 有时候，你不想连接或融合数据——你想要的只是一个包含来自不同数据源图表的仪表板。例如，你可能希望在一个仪表板中包含收入、成本、销售量和仓库库存。...在Tableau中，你可以连接多个数据源，用可视化创建表格，然后在一个仪表板中添加多个表格。 Data Studio还提供了将多个数据源添加到单个报表的功能。然后可以使用这些数据源创建图表。...可以对每个可视化的数据进行过滤，或者在报表中添加一个过滤器，以便最终用户能够更好地深入到数据中。 Tableau支持用户通过单击一个单独的数据点对整个仪表板进行过滤。...2.设备预览 Tableau提供了一个设备预览功能，让用户可以定制仪表板在各种设备上的外观，包括手机和平板电脑。可以将它设置为自动调整到设备屏幕大小。还可以手动设置仪表板在不同设备上的外观。
Zebrium 还可以用作一个独立的日志管理平台，也可以与 ELK Stack（他们称之为 ZELK 栈）或其他日志管理器集成。 这听起来像是梦想成真，所以我在一个非常简单的项目上对它进行了测试。...ELK 的灵活性。 缺点 Sematext 小工具和 Kibana 无法在一个仪表板上混合使用。...StackDriver，是用于在科技巨擘 Google 的环境中监控、故障排除和提高应用程序性能的原生工具。...Cloud Logging 与 GKE 深度集成，并将默认情况下添加到你创建的每个 GKE 集群中。你的日志存储在 Logging 的数据存储中，并被索引用于搜索和可视化。...如果你的项目使用 Google 的 GCP 产品，那么，一个很好的、并且相当明显的变体可能就是 Google Operations。
在构建物联网项目或系统时，连接的设备会将数据发送到云平台。这些平台存储数据并使用它来构建图表。一个物联网云平台例如PaaS，在物联网生态系统提供有用的服务。这些服务支持连接到远程服务的设备。...该平台的核心是物联网分析和数据可视化。它提供实时数据可视化，并且在Matlab的支持下，可以添加数据分析和处理。...现在，Xively是Google Cloud Platform的一部分。无论如何，有机会使用开发者帐户进行尝试。Xively是一个帮助管理设备的企业平台。...Google Cloud IoT有一个参考架构，描述构建此平台的每个组件的角色。使用专业服务探索无数的可能性。该平台提供物联网平台从安全方面开始的所有服务。...这是Google Cloud IoT的官方网站 Microsoft Azure IoT Microsoft Azure IoT是另一个物联网平台。这是一个提供多种服务的专业平台。
在旧格式的项目中开启 旧格式指的是 Visual Studio 2015 及以前版本的 Visual Studio 使用的项目格式。...在项目上右键 -> 属性 -> Debug，这时你可以在底部的调试引擎中发现 Enable native code debugging 选项，开启它你就开启了本机代码调试，于是也就可以使用混合模式调试程序...在新格式的项目中开启 如果你在你项目属性的 Debug 标签下没有找到上面那个选项，那么有可能你的项目格式是新格式的。 这个时候，你需要在 lauchsettings.json 文件中设置。...我们就能得到一个 lauchsettings.json 文件。 打开它，然后删掉刚刚的逗比行为，添加 "nativeDebugging": true。...，其中一个是开启了本机代码调试的方式。
用户可通过此插件，在简单易用的平台上快速监控与整合指标和数据。 腾讯云平台将整合 Grafana 系统，让用户可通过腾讯云 API Key，自定义仪表板访问与监控数据，并可安全地共享访问权限。...同时，客户也可选择在 Grafana 开源工具和企业用 Grafana Enterprise 中，在客户的 Grafana 仪表板中嵌入腾讯云监控图表，方便客户进行多云管理。...用户在全新的腾讯云 Grafana 云监控应用程序插件，通过预设仪表板即可浏览数据，减少复杂的配置过程。管理员也可简易地分享仪表板的 URL 网址，或将 URL 嵌入至外部网站，让管理工作变得更简单。...腾讯云监控应用插件 Tencent Cloud Monitor App，是一款适配开源软件 Grafana 的应用插件，通过调用 腾讯云监控 API 3.0 的方式获取监控数据，并对数据进行自定义 Dashboard...新闻来源：https://grafana.com/blog/2021/04/14/easily-monitor-your-tencent-cloud-services-with-the-new-grafana-plugin
这听起来像梦想成真，所以我在一个非常简单的项目上进行了测试。在此测试中，Zebrium能够自动检测到网络超时的问题。我没有为此建立任何规则，也没有手动监视系统。...缺点： Sematex和Kibana不能在一个仪表板上混合使用。 自定义解析需要在日志传送器(log shipper)中完成，Sematext仅在服务器端解析Syslog和JSON。...Cloud Logging与GKE紧密集成，默认情况下会添加到你创建的每个GKE群集中。你的日志存储在Logging的数据存储中，并为搜索和可视化编制索引。...Cloud Logging支持灵活的查询，并且可以与Google基础架构中的其他工具无缝集成。 优点： 实时的日志管理和分析。 内置大规模的度量指标。 可以集成Google基础架构中的其他工具。...如果你在项目中使用Google的GCP产品，则Google Operations的可能是一个很好的选择。 如果你的日志有多个或特殊的来源，请尝试使用Fluentd及其统一的日志记录层。
使用Markdown你可以在仪表板中使用 Markdown 来添加文本、标题和格式化说明，使得仪表板更易于理解。...多页面应用Dash 支持构建多页面应用，使得你可以将不同类型的数据和可视化内容组织到不同的页面中。...你可以选择使用各种云服务提供商（如AWS、Google Cloud、Azure等）或者部署到本地服务器。...下面是部署到 Heroku 的简要步骤：在你的项目根目录下创建一个名为 Procfile 的文件，并添加以下内容：web: gunicorn app:server在项目根目录下创建一个名为 requirements.txt...通过本文的指导，你可以开始使用 Plotly Dash 构建自己的数据仪表板，并将其部署到服务器上，以展示数据和洞察力，并与他人共享。祝你在仪表板设计和部署的过程中取得成功！
Grafana 支持许多不同的数据源，每个数据源都有一个特定的查询编辑器，每个数据源的查询语言和能力都是不同的，我们可以把来自多个数据源的数据组合到一个仪表板，但每一个面板被绑定到一个特定的数据源。...目前官方支持以下数据源： Alertmanager AWS CloudWatch Azure Monitor Elasticsearch Google Cloud Monitoring Graphite...创建面板 面板（Panel）是 Grafana 中基本可视化构建块，每个面板都有一个特定于面板中选择数据源的查询编辑器，每个面板都有各种各样的样式和格式选项，面板可以在仪表板上拖放和重新排列，它们也可以调整大小...现在我们在一个 Dashboard 中添加了两个 Panel，我们可以很明显看到会直接将所有的节点信息展示在同一个面板中，但是如果有非常多的节点的话数据量就非常大了，这种情况下我们最好的方式是将节点当成参数...这里我们点击左边的 Variables 添加一个变量，变量支持更具交互性和动态性的仪表板，我们可以在它们的位置使用变量，而不是在指标查询中硬编码，变量显示为 Dashboard 顶部的下拉列表，这些下拉列表可以轻松更改仪表板中显示的数据
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