（一） 前言 Selenium Grid可以将测试分布在若干个物理或虚拟机器上，从而实现分布方式或并行方式执行测试。 这个链接是官方的相关说明。 https://github.com/Selenium
在RedHat Enterprise Linux 8中，Python没有预先安装。 主要原因是RHEL 8开发人员不想为用户设置默认的Python版本。 因此，作为RHEL用户，您需要通过安装来指定是否需要Python 3或2。 此外，在RHEL中，Python 3.6是Python的默认和完全支持的版本。 但是，Python 2仍然可用，您可以安装它。
整理这番外篇的原因是希望能够让爬虫的朋友更加理解这块内容，因为爬虫爬取数据可能很简单，但是如何高效持久的爬，利用进程，线程，以及异步IO,其实很多人和我一样，故整理此系列番外篇 一、进程 程序并不能单
想象一下，你用 Linux 版本的 Tensorflow 建立了一个美妙的 RNN 模型，然后无缝切换到 Windows 用 Excel 直接编辑结果，画了一幅 fancy 的图给你的老板。在此期间，你的所有模型文件已经被自动同步到了 Onedrive/百度云/Dropbox 上了！整个过程丝毫没有使用虚拟机的“膈应”感！
Julia是于2012年发布的一种函数式编程语言。它的创建者希望将Python的可读性和简单性与以C语言为代表的静态编译语言的速度相结合。
在Linux系列的系统中，/etc/rc.d/rc.local文件是用来设置开机自启动的命令或脚本的。 但在CentOS7中,/etc/rc.d/rc.local默认没有执行权限，需要执行以下代码赋予该文件执行权限后才能启用开机自启动功能：
WPS只是WRF运用实际数据模拟的准备过程，这就好比开车要先上车。讲完前处理过程之后 WRF模式之WPS的配置运行，就要开始模拟了。
在每个项目中，我们使用名为.gitlab-ci.yml的YAML文件配置GitLab CI / CD 管道。
要在Windows上安装MongoDB，您首先需要启用WSL2（Windows Subsystem for Linux）。WSL2 允许您在 Windows 上本地运行 Linux 二进制文件。要使此方法正常工作，你需要运行 Windows 10 版本 2004 及更高版本或 Windows 11。
fsck是文件系统一致性检查的缩写，是一个实用程序，用于检查文件系统是否存在错误，并尝试在可能的情况下修复它们。它使用内置工具的组合来检查磁盘并生成其结果的报告。
Deployment的部署可以指定副本Pod分布在多个Node节点上，且每个Node都可以运行多个Pod副本。而DaemonSet呢，它倔强地保证在每个Node上都只运行一个Pod副本。
python是一门非常有趣的语言。它提供了许多非常方便的标准库和许多内置命令是我们轻松完成任务.但是好东西太多了就有选择恐惧症了，以至于我们不能很好第利用这个标准库和它的基本机构。下面列出了一些对python新手来说很简单有效的陷阱。 忽略了python的版本 这是一个在StackOverflow上不断被人提起的问题。当你完美的代码跑在别人的电脑上就报错是怎样一种体验，所以这个时候就需要检查你们的python版本是否一致。确保代码跑在自己知道的python版本上。你可以通过以下代码查看python版本: $
参考：https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/81707053https://www.jianshu.com/p/3882ea7b9cc9
parallel的-j参数是一个非常重要的参数，用于指定同时运行的作业数。-j参数后跟一个数字，表示同时运行的最大作业数。这通常与你的 CPU 核心数有关，但也可以根据任务的性质和资源需求进行调整。
这样可以确保 ( 和 ) 之间的代码一次只由一个进程运行，并且该进程不会为获取锁而等待太长时间。
在做接口自动化时随着案例增多，特别是流程类案例增多，特别是asp.net的webform类型的项目，再加上数据库校验也比较耗时，导致RF执行案例时间越来越长，就遇到这样一个问题，705个接口测试案例(案例包含流程类案例，一个流程类案例可能包含3、4个单个案例，单个案例又都包含登录)，通过Jenkins在单机上要跑13小时30分钟，而且目前还不是整个项目所有的接口测试案例，案例个数还在继续增长，一个系统假如有3、4000个接口那如果按照这个速度可能得跑一两天，这是很可怕的。
在经历了6年6次更新之后，Google的自家编程语言“Go”终于迎来了1.5版本。Google在本次更新中移除了“最后残余的C代码”，因为运行时（runtime）、编译器（compiler）和连接器（
描述: PowerShell 之父 Jeffrey Snover在加入微软之前是搞Linux的, PowerShell 是构建于 .NET 上基于任务的命令行 shell 和脚本语言,在PowerShell里随处看到Linux Shell的影子如ls, wget, curl 等。但PowerShell绝对不是shell的简单升级。 PowerShell 可帮助系统管理员和高级用户快速自动执行用于管理操作系统（Linux、macOS 和 Windows）和流程的任务, 其实可以看做是C#的简化版本还与PHP语言有相似之处(语法)，与我们可以采用ISE 集成脚本环境进行PS脚本编写;
在运行测试时，go命令可以接受一组参数来设置测试执行的方式。一个常见的问题是忽视了设置这些参数，导致错过了可能带来更快执行和发现可能错误的方法。本文将深入研究其中的两个参数：parallel和shuffle.
平时开发大部人都是在提供了高效GUI的window下工作，但是真正部署环境普遍都是在Linux中，所以为了让开发环境和部署环境统一，我们需要在windows模拟LInux环境，以前我们可能通过虚拟机的方式实现，不过自从微软拥抱开源更加开发提供了Linux的Windows子系统(WSL)后，我们又多了一个选择，通过WSL运行linux程序(WSL比通过虚拟机来运行linux性能更强，耗费资源更小，安装linux环境最大只需要200多M)！经过几次调整WSL（用于Linux的Windows子系统，也被称为Bash for Windows）可以用于Docker for Windows。
Linux 的 Windows 子系统可让开发人员按原样运行 GNU/Linux 环境 - 包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序 - 且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销。
PS：RHEL7和CentOS7出来有一段时间了，拿出点时间研究下，有几个地方跟6和5系列相比改变比较大，估计不少童鞋有点不太习惯。下面简要举例说明改变比较大的要点：
随着其功能的不断优化与扩充，pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一，但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集，这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上，使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作，这就使得pandas在处理百万级、千万级甚至更大数据量时，出现了明显的性能瓶颈。
说到Hadoop的起源，不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google。Google（自称）为云计算概念的提出者，在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS（Google File System），从此文件系统进入分布式时代。除此之外，Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架，让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算，也让许多互联网公司能够从IOE（IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储）中解脱出来，例如：淘宝早就开始了去IOE化的道路。然而，Google之所以伟大就在于独享技术不如共享技术，在2002-2004年间以三大论文的发布向世界推送了其云计算的核心组成部分GFS、MapReduce以及BigTable。Google虽然没有将其核心技术开源，但是这三篇论文已经向开源社区的大牛们指明了方向，一位大牛：Doug Cutting使用Java语言对Google的云计算核心技术（主要是GFS和MapReduce）做了开源的实现。后来，Apache基金会整合Doug Cutting以及其他IT公司（如Facebook等）的贡献成果，开发并推出了Hadoop生态系统。Hadoop是一个搭建在廉价PC上的分布式集群系统架构，它具有高可用性、高容错性和高可扩展性等优点。由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。
要在Windows上安装Redis，您首先需要启用WSL2（Windows Subsystem for Linux）。WSL2 允许您在 Windows 上本地运行 Linux 二进制文件。要使此方法正常工作，你需要运行 Windows 10 版本 2004 及更高版本或 Windows 11。
代码见：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 详细代码论文
示例：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
Selenium Grid 是 Selenium 的三大组件之一，它可以在多台机器上并行运行测试，集中管理不同的浏览器版本和浏览器配置。通过将客户端命令发送到远程浏览器的实例, Selenium Grid 允许在远程计算机 (虚拟或真实) 上执行 WebDriver 脚本. 它提供一种在多台计算机上并行运行测试的简便方法。
WorkerMan实际上就是一个PHP代码包，如果你的PHP环境已经装好，只需要把WorkerMan源代码或者demo下载下来即可运行。
那我们了解了什么是优先级和为什么存在优先级之后，下面我们就来具体看看Linux上进程的优先级是什么样子的：
首先我们来看一下 Job 的需求来源。我们知道 K8s 里面，最小的调度单元是 Pod，我们可以直接通过 Pod 来运行任务进程。这样做将会产生以下几种问题：
转眼一瞬间，一年已经过去了七个月，懵懂中，这一年又要像风一样吹过去了。。。
Matrix 项目的概念是在不同的版本中测试多种类型的相似技术。Matrix构建相互独立，因此可以并行运行。例如，可能要跨多个Java版本构建其项目测试。
目录 1、进程与线程的概念 2、什么是进程管理 3、进程管理的作用 4、Linux进程的几种状态 5、进程与线程的关系 （1）线程与进程的关系 （2）总结 1、进程与线程的概念 来源百度百科： 进程（Process） 是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。 在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基
大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以处理大数据集，可能需要花太久的时间进行处理或可能流动太快而无法存储标准算法通常不能以合理的时间或内存来处理大数据集等等。
1，首先要先了解下什么是rack（机架）集群，一个集群有多个机架，一个机架有多个机器，一个机器一个datanode或namenode节点。通常一个机架内的机器之间的网络速度会高于跨机架机器之间的网络速度。 2，但是要同时保持副本存储策略的容错性和高效性，第一副本：放置在上传文件的DN上（就是执行‘hadoop fs -put 文件名’上传文件命令的机器上，本地文件上传到同一台机器自然要快一点），如果是集群外提交，则随机挑选一台；第二副本：放置在第一副本不同机架的不同节点上；第三副本，放置在第二副本相同机架的不同节点上；其他更多副本：随机放置在节点中。 3，在高效性方面，一个大文件被分成多个分片，也就是多个map任务分别在多个datanode节点上处理，这里就牵扯到任务粒度。如果有m个map任务，不一定会在m个datanode 节点上并行运行。因为可能存在一个datanode上有多个分片\数据块\map任务,所以应该准确的说m个map任务在n个datanode节点上并行运行（注意是并行运行，这样同时处理才会快）。 4，本地计算，在2中也存在野种思想，就是把在哪天DN上传的文件就把次DN作为第一副本；再者就是数据存储在那台机器就由哪台机器负责进行这部分数据的计算，这样可以减少数据在网络上的传输，数据在哪里我就在哪里计算，做到不移动数据，在业界把这形容为“移动计算比移动数据更经济”。
该文介绍了在Windows上运行Docker Linux容器的预览版本，包括LinuxKit和Docker的集成。Windows Server 2019和Windows 10的Insider用户可以尝试这个预览版本。虽然这是一个早期预览版本，但基本的Docker操作，如pull和run，是可以进行的。用户可以通过在同一个系统上并行运行两个平台的容器来更轻松地构建和测试混合的Windows / Linux Docker应用程序。
适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 可让开发人员直接在 Windows 上按原样运行 GNU/Linux 环境（包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序），且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销。
我经常发现自己需要在一堆不同的配置上执行相同的操作。到目前为止，意味着我需要在流水线上的同一阶段制作多个副本。当我需要修改时，必须在整个流水线的多个地方做相同的修改。对于一个更大型的流水线来说，即便维护很少的配置也会变得困难。声明式流水线1.5.0-beta1（可以从 Jenkins 实验性更新中心获取）添加了一个新的 matrix 部分，该部分能让我一次指定一个阶段列表，然后在多个配置上并行运行同一列表。让我们来看一看！
微软正在为Windows Server的下一个重大更新做准备（查看微软博客最近补充的这篇文章），并且有些新功能对于Docker用户来说是非常令人兴奋的。其中最重要的增强之处就是Docker现在可以使用Hyper-V技术在Windows上运行Linux容器。
谢谢大家支持，可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 很多人问我为什么每次的头像是奥黛丽赫本，我只能说她是我女神，每天看看女神也是不错的嘛！ 查看之前博文点击右上角关注查看历史消息 最近我在用MATLAB的时候总是觉得运行太慢，太费内存。今天给大家推荐下面的新算法，希望对大家有帮助 大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。 大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
前几天有同学问我selenium gird的问题， 简要告知后才知道，selenium gird仍然在很多公司的自动化里占很大比重，我一直觉得在Jenkins这种持续集成工具大行其道的今天，selenium gird用来做分布式运行的工具已经可以寿终正寝了，看来还是行业不同，关注点就不同，整理了elenium gird用法，分享给大家。
关于Monomorph Monomorph是一款功能强大的MD5单态Shellcode封装工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松将所有的Payload都修改为相同的MD5哈希。 在很多情况下，研究人员通常使用“碰撞”的形式来判断目标代码的“好”与“坏”，但Monomorph的出现就是为了证明之前的这种方法已经不再可行。因为如果仍然坚持使用MD5来引用文件样本的话，一旦使用了Monomorph，那么最终的分析结果将会毫无意义。因为所有的Payload或代码文件都将拥有相同的MD5哈希。 工具运
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
一位用户正在使用Python脚本运行Java程序，由于脚本执行时间较长，他希望并行运行多个脚本。他在脚本中使用以下代码调用Java程序：
Fabric 是一个用 Python 开发的部署工具，最大特点是不用登录远程服务器，在本地运行远程命令，几行 Python 脚本就可以轻松部署。
经过近 10 年的不懈努力，对计算机科学核心的深入研究，人们终于实现了一个梦想：在 GPU 上运行高级语言。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
