阿里函数计算与腾讯云的SCF类似，都是无服务的执行环境，它支持配置OSS的触发器，借助该功能我们可以把阿里OSS的增量数据同步到COS上。
基础环境 # +++++ 阿里云OSS开发指南里都有详细的步骤，在这里整理了一下自己需要的东西 # 确定开发环境，centOS默认安装了python2.7 # python -V # 安装python开发包 # yum install -y python-devel # 安装OSS的sdk # yum install -y python-pip # pip2.7 install oss2 # 验证oss2是否安装正确 ''' >>> import oss2 >>> oss2.__version__ '2.6
实现的功能很简单，先设置好云的 AccessKeyId 和 AccessKeySecret ，然后设置你所访问的 bucket 所在的区的链接和你所需要访问的 bucket 的名称。之后就可以在 linux 终端上访问
UIUC清华团队的研究人员发布了Magicoder，不到7B参数，就能在代码生成领域与顶级代码模型不相上下。
最近，基于大模型的代码生成已经普遍应用于各大开发软件中。但是，LLM的固有偏见会影响其代码生成的创造性，
Hugging Face 技术负责人 Philipp Schmid 表示：“代码自动补全工具，如 GitHub Copilot，已被超过一百万开发者使用，帮助他们的编码速度提高了 55%。看到像 Magicoder 和 OSS-INSTRUCT 这样的开源创新超越了 OpenAI 的 GPT-3.5 和 Google DeepMind 的 Gemini Ultra，真是令人振奋。这些进步不仅展示了人工智能技术的快速发展，也突显了开源社区在推动这一领域创新中的重要角色。”
https://vampireachao.gitee.io/2022/04/26/python对接oss上传和下载/
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能，并对生成的目标执行基准测试。
python 字典操作提取key,value dictionaryName[key] = value
helium是一款基于 Selenium 实现的网页自动化工具，他的 API 比 Selenium 更简介，当然也因为他是基于 Selenium 之上构建的，因此灵活性会比 Selenium 稍微差一些，不过如果对于一些简单的工作， helium 会更方便。
前段时间《一个出身寒门的状元之死》刷屏了，当我看完了这篇文章，很有感触，一开始我以为是事实，后来才发现完全是虚构，对于我来讲并不是非常在乎文章中的故事是否是真实的，我在乎文章给我的那种生活体验。
https://help.aliyun.com/document_detail/85288.html
本文描述了一个开源软件（OSS）项目：PythonRobotics。这是一组用Python编程语言实现的机器人算法。该项目的重点是自主导航，目标是让机器人初学者了解每个算法背后的基本思想。
问题导读 1.构建独立的图片服务器有什么优势? 2.使用云存储服务有哪些优势？ 3.图片如何防盗链？ 现在几乎任何一个网站、Web App以及移动APP等应用都需要有图片展示的功能，对于
我们在写python程序的时候经常会遇到一些报错信息(异常)，有一些可能是人为进行的定义，有一些则是python内置的一些异常信息，接下来我们来了解一下这些常见的异常一些，也能够在我们遇到问题的时候能够更好更快的定位到问题。
Anaconda（专注于数据分析的 Python 发行版创建者）最近发布了一份关于数据科学现状调查结果的报告。该报告总结了来自 133 个郡县的近 3500 名学生、学者和专业人士的回复，内容涵盖受访者人口统计征、工作以及社区趋势等话题。
使用ide为pycharm 1.代码 from PyQt5.Qt import * class Window(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("pyqt") self.resize(500,500) self.setup_ui() #setup_ui是建立不同的对象，更加清楚 def setup_ui
字符串： 字符串的创建： 单引号， 双引号 ，三引号 <注意： 转义字符的使用> 字符串的特殊性： 索引 切片 连接 重复 成员操作符（in, not in）
上周刚忙完某安全证书的考证，本来这周就应该开始学一些应急响应的东西，碰巧碰到某大佬，问我有一个功能想实现，能不能写一个脚本凑合一下
本篇文章主要是记录整体调整Python数据统计分析项目规范性的过程，以及自己的一些思考。
我的图床方案是 Github + jsDelivr CDN，这套不花一毛钱的方案，一用就用了好几年了。
适用于 AutoDev 的编码大模型 AutoDev Coder 6.7B 第一个勉强可用的版本出来的。
从 /data/minio/oss/.minio.sys/config/config.json 找到登录秘钥。如下图所示：
攻防世界pyc-trade <img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200814232918821.png?x-oss-process=image/waterm
前段时间在GitHub[1]上发现了一个Ansible巡检服务的Roles, 今天给大家分享一下！
mdwiki是一款markdown wiki系统，可以作为个人或小型团队的知识库管理系统。项目地址：本系列文章最后一篇给出(需要时间整理和测试)
导读：2 个月前，张戈博客分享了一篇Python+Shell 定时备份网站到阿里云 OSS 的教程，已经有非常多的站长朋友用上了，反馈还不错，也有不少朋友提出了很多优化建议，比如上传完成后能否删除本地
nohup 详解
如果想要在深度学习中训练我们自己的模型，就得对图片进行标注。labelImg是一个超级方便的目标检测图片标注工具，打开图片后，只需用鼠标框出图片中的目标，并选择该目标的类别，便可以自动生成voc格式的xml文件。 安装环境 win10 python3.6 下载安装包 github:https://github.com/tzutalin/labelImg [在这里插入图片描述] 百度：https://pan.baidu.com/s/1pZo4Cn2mGPz-Z-zgIMVfaQundefined
下载地址：https://hcses.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/softtool/XshellPlus-6.0.0018r.exe 百度网盘地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1hLd6wm_wWBztp-q71nsEuw 提取码: 4b6g
在linux中直接联网下载完整的TDSQL安装包即可，也可复制链接到浏览器中下载完整软件包。
本文作者：HeartSky 之前的SharifCTF，其中密码学部分有许多有意思的题目，因此来分享下相关解题过程。 0x01 DES See known_plaintexts.txt. There
自从2017年具有划时代意义的Transformer模型问世以来，短短两年多的时间内，如雨后春笋般的出现了大量的预训练模型，比如：Bert，Albert，ELECTRA，RoBERta，T5，GPT3等等。然而之前的基准评测体系存在两个缺陷：评测强度不够，模型不通用。评测强度不够指的是选手只提交结果，不提交inference的代码。模型不通用指的是预训练模型不能保证在相同超参数情况下在所有任务上都获得比较好的性能。以上两点极大限制了预训练技术的应用和发展。如果我们能通过算法实现泛化能力强的中文预训练模型，这将提高下游业务的准确性，从而提升企业的核心竞争力，并为企业创造更多的价值。
开源软件（Open source software, OSS）是指一种可查看、可修改的公开计算机程序，它对我们今天的软件开发产生了巨大的影响。从宏观分析，几乎所有的应用程序都会应用第三方开源软件，复杂的软件间调用和不同软件版本上下游依赖形成了一条多个软件和多层依赖关系的供应链。然而，在开源软件带来高效开发的同时，也带来了快速增长的软件漏洞的安全问题。对于那些有意破坏网络安全环境的人或组织而言，针对软件供应链的攻击是一个极具吸引力的切入点。本文将从两方面出发，先对本年度的开源安全现状进行分析和说明，然后针对软件生态系统中存在的安全问题，总结了多种开源软件的安全研究动态。
wget http://voip-sdk.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/rtc_sip/install_rtc_sip.sh
开源最前线（ID：OpenSourceTop） 猿妹编译项目地址：https://opensource.com/article/20/6/open-source-alternatives-vs-code
来自：开源最前线（ID：OpenSourceTop） 项目地址：https://opensource.com/article/20/6/open-source-alternatives-vs-code
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/155142.html原文链接：https://javaforall.cn
Collecting requests==2.18.4 (from -r requirements.txt (line 63)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/49/df/50aa1999ab9bde74656c2919d9c0c085fd2b3775fd3eca826012bef76d8c/requests-2.18.4-py2.py3-none-any.whl (88kB) 100% |████████████████████████████████| 92kB 1.7MB/s Collecting jms-storage==0.0.18 (from -r requirements.txt (line 64)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/db/74/1f9ae797c970c76bb5e1a959beedfa72ea50dbf954daa91f4ce957d9fa41/jms-storage-0.0.18.tar.gz Collecting s3transfer==0.1.13 (from -r requirements.txt (line 65)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/d7/14/2a0004d487464d120c9fb85313a75cd3d71a7506955be458eebfe19a6b1d/s3transfer-0.1.13-py2.py3-none-any.whl (59kB) 100% |████████████████████████████████| 61kB 2.0MB/s Collecting simplejson==3.13.2 (from -r requirements.txt (line 66)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/0d/3f/3a16847fe5c010110a8f54dd8fe7b091b4e22922def374fe1cce9c1cb7e9/simplejson-3.13.2.tar.gz (79kB) 100% |████████████████████████████████| 81kB 919kB/s Collecting six==1.11.0 (from -r requirements.txt (line 67)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/67/4b/141a581104b1f6397bfa78ac9d43d8ad29a7ca43ea90a2d863fe3056e86a/six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl Collecting sshpubkeys==2.2.0 (from -r requirements.txt (line 68)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/a7/59/7012b9a50caf1085cdda138bb66c502759bc3950fc3270380a2981486441/sshpubkeys-2.2.0-py2.py3-none-any.whl Collecting uritemplate==3.0.0 (from -r requirements.txt (line 69)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/e5/7d/9d5a640c4f8bf2c8b1afc015e9a9d8de32e13c9016dcc4b0ec03481fb396/uritemplate-3.0.0-py2.py3-none-any.whl Collecting urllib3==1.22 (from -r requirements.txt (line 70)) Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/63/cb/6965947c13a94236f6d4b8223e21beb4d576dc72e8130bd7880f600839b8/urllib3-1.22-py2.py3-none-any.whl (132kB) 100% |████████████████████████████████| 133kB 545kB/s Collecting vine==1.1.4 (from -r re
KVM forum 2019上，作者和同事的演讲主题是《How KVM-based Hybrid Deployment Powers Bytedance’s Biggest Day Ever》。 在这里详细展开一下，介绍一下基于KVM虚拟化的混合部署。下文的脉络大约是： 1，业务背景 2，为什么使用KVM虚拟化方案 3，在使用KVM虚拟化方案的过程中，我们做了那些改进 4，基于KVM虚拟化的混合部署方案取得了怎样的效果
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大，数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库，数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面，都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中，有三项和数据湖分析有关。可以预见，跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力，将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
Anasible 是基于Python2-Paramiko 模块开发的自动化维护工具，实现了批量系统配置、部署、运行等功能。Ansible是基于模块工作的，本身不具备批量部署的功能，如果想要实现批量自动化部署，是Ansible自身的各种模块的集合。
本文介绍了如何使用 Kubespray 在本地开发测试部署 Kubernetes 集群及其注意事项。
今天再次收到了来自OSS的费用单，当我们购买了OSS对象存储后一般都会有指定的容量。这个容量的费用在选择开通对象存储后，就进行了支付。而之后产生的费用多是流量费用。
一、优点分析 内网传输：和阿里云 OSS 一样，腾讯云 COS 同样支持内网和外网文件传输，对于腾讯云服务器，使用内网传输绝对是最快、最稳定的备份方案！ 免费方案：看了下腾讯云 COS 的定价说明，发现对于备份网站来说简直是绝佳搭档，甚至可以说是钻了个空子（希望腾讯云的同事看到别打我。。。）！为啥这么说？ 看下定价方案： 1、入流量免费 相当于我们上传文件的流量都是免费的，不区分内外网哦！内网就不说了，都懂。 [1487125898988_6230_1487125898942.jpg] 2、各种免费额度
本文将分享如何从零开始搭建一个基于腾讯云 Serverless 的图片艺术化应用！ 项目已开源，完整代码见文末 线上 demo 预览： https://art.x96.xyz/ 在完整阅读文章后，读者应该能够实现并部署一个相同的应用，这也是本篇文章的目标。 项目看点概览： 前端 react（Next.js）、后端 node（koa2） 全面使用 ts 进行开发，极致开发体验（后端运行时 ts 的方案，虽然性能差点，不过胜在无需编译，适合写 demo） 突破云函数代码 500mb 限制（提供解决方案）
Python中的print，是我们学习Python的第一个命令，它可以输出数字，字符串，运算符表达式，以及输出到文件。
最近要用到 AI 绘画，所以研究了下目前市面上的 AI 绘画工具，真可谓是琳琅满目，但主流的还是 Stable diffusion 和 Midjourney 两大阵营。
上一篇文章《使用压缩文件优化io (一)》中记录了日志备份 io 优化方案，使用文件流数据压缩方案优化 io 性能，效果十分显著。这篇文章记录数据分析前置清洗、格式化数据的 io 优化方案，我们有一台专用的日志前置处理服务器，所有业务日志通过这台机器从 OSS 拉取回来清洗、格式化，最后进入到数据仓储中便于后续的分析。
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
