turbojpeg：libjpeg-turbo的python包装器，用于jpeg图像的解码和编码。
https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-priv.html
1，在稳定性层面来说，更多的是关注高可用、读写分离、负载均衡，灾备管理等等high level层面的措施（就好比要保证生活的稳定性）
数据库连接的客户端异常断开后，其占有的相应并没有被释放，如从v$session视图中依旧可以看到对应的session处于inactive，且对应的服务器进程也没有释放，导致资源长时间地被占用，对于这种情形开该如何处理呢？SQLNET.EXPIRE_TIME对于这个问题我们提供了解决方案，专门用于清理那些异常断开的情形，如网络异常中断，客户端异常掉电，异常重启等。本文描述了设置SQLNET.EXPIRE_TIME参数以及演示死连接以及资源被释放的情形。
在软件开发过程中，有时候我们需要定时地检查数据库中的数据，并在发现新增数据时触发一个动作。为了实现这个需求，我们在 .Net 7 下进行一次简单的演示。
上期我们结合《SRE Google 运维解密》，对监控系统进行了一次脉络梳理，知道一旦离开了监控系统，我们就没法辨别一个服务是不是在正常提供服务，就如同线上的服务在随风裸奔。
事务是指用户在客户端做一种或多种业务所需要的操作集(actions)，通过事务开始和结束函数可以标记完成该业务所需要的操作内容(脚本section)。定义事务来衡量服务器的性能，例如，你可以定义一个事务来衡量服务器处理查看账户余额和显示信息于ATM的请求时间。
SQLite命令 交互式输入 [root@h102 bin]# ./sqlite3 SQLite version 3.11.1 2016-03-03 16:17:53 Enter ".help" for usage hints. Connected to a transient in-memory database. Use ".open FILENAME" to reopen on a persistent database. sqlite> sqlite> help sqlite> .help .
elementui文档地址 https://element.eleme.cn/#/zh-CN/component/installation
新建云函数timer，小程序会新建两个文件 index.js 和 package.json
MYSQL 的索引优化,如果此时此刻看到索引的优化，仅仅想到添加适合的索引，是不完全的，索引的优化本身就具有很多的不确定性。
先来个效果图吧 📷 然后直接上代码，解说以后有机会我再补上 assets>index.html <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, minimum-scale=1.0"> <met
SharePoint 2010 has established a new service called “Word Automation Services” to operate word files. This service will be installed when install SharePoint 2010. It is useful for archive documents or convert word format in server. But we need initialize
2.1 这个MonitorFunc是一个函数类型，定义为type MonitorFunc func(<-chan struct{}) error, 它用来检查当前task对应的query的健康情况，如果当前query被某些错误中断，它将返回err; 2.2 如果fn MonitorFunc返回了err, 则将此err写到q.monitorCh这个chan中;
https://www.oceanbase.com/docs/enterprise-oceanbase-database-cn-10000000000362143
译者说明：我是通过翻译来学习C＃的，文中涉及到的有Visual Studio.NET有关操作，我都根据中文版的VS.NET显示信息来处理的，可以让大家不致有误解。
假如我们给多个人发送天气情况，这几个人来自不同的城市，那么我们不可能每次都要输入城市名，然后查找城市码，然后再访问接口，获取天气情况，这样会非常的麻烦，所以我们需要考虑将城市名跟城市码一一对应起来，说到一一对应，首先想到的数据结构便是字典，所以我们可以将这些信息存入一个字典里，然后持久化到一个文件中，这样便方便很多
对于从数据库获得的处理和呈现，我们还要用语言进行描述，处理过程就是材料和方法（Materials and Methods），呈现就是结果（Results）。如何用地道的语言将其描述出来，也需要我们积累和学习。
由于 JWT 是无状态的，只能等到它的有效期过了才会失效，服务端无法主动让一个 token 失效，为了解决这个问题，我这里使用黑名单策略来解决 JWT 的注销问题，简单来说就将用户主动注销的 token 加入到黑名单（Redis）中，并且必须设置有效期，否则将导致黑名单巨大的问题，然后在 Jwt 中间件鉴权时判断 token 是否在黑名单中
当前设计的考勤系统主要给高校的教师使用，上课时，学生进入教室拿出学生卡自己进行打开考勤，可以在系统里申请请假以及查看在校期间所有的上课出勤信息。
文章背景：工作生活中，有时需要将网页中的数据导入Excel，然后进行数据处理。为了便于数据更新，可以创建Web查询。下面以获取某只基金的单位净值为例，查看该基金近一个月的单位净值。
spring-actuator做度量统计收集，使用Prometheus（普罗米修斯）进行数据收集，Grafana（增强ui）进行数据展示，用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般，我们叫这样的操作为”埋点”。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer，官网是Micrometer.io。
spring-actuator做度量统计收集，使用Prometheus（普罗米修斯）进行数据收集，Grafana（增强ui）进行数据展示，用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般，我们叫这样的操作为”埋点”。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer，官网是Micrometer.io。在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter，导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能。这篇文章就是基于Micrometer分析其他的度量类型API的作用和适用场景。
VulnerableCode是一个免费的开放FOSS软件包漏洞数据库，并且还包含了能够创建并跟踪当前数据的相关工具。在该工具的帮助下，广大研究人员能够查看受漏洞影响的代码包，并实现漏洞的聚合、关联和管理。
TopShelf支持使用Log4net，使用Nuget安装Topshelf.Log4Net：
SonarQube(Sonar)是一个用于管理代码质量的开源平台。SonarQube目前已支持超过20种主流编程语言，它管理的代码质量主要涉及7个维度:架构与设计、重复、单元测试、复杂度、潜在的bug、代码标准、注释。
根据我们的整理，差异分析是基础，生存分析和相关性分析是表型，免疫浸润分析是对表型的阐释，兼有表型和机制两种作用，但并不是真正意义上的机制探究。通常意义上的机制一般涉及信号通路，是一系列分子的级联反应。
使用到System.Threading.Timer类。定时器触发任务的DoWork方法。定时器在StopAsync上停止，并且释放是在Dispose上
在差异分析的前提下，表型分析成为重点内容，也是可以玩出花样的地方。生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比，相关性分析是另外一个常见的表型分析。相关性包括表达与病理分期、治疗手段、年龄、种族、吸烟、突变、性别、共表达等因素的相关情况，通常用相关系数R表示，其差异也是用p值判断。严谨的生信论文还对分析结果做出ROC曲线，以提高数据的可信度和说服力。
今天突然发现项目更新脚本在拉代码的时候抛出了一个如下错误： svn: E155004: Working copy '/home/svn/***/trunk/staticfiles' locked. s
- Download and drop the sqlite3.exe into system folder, like c:\windows
准备材料 Nginx.1.12安装包http://nginx.org/en/download.html mysql 自行安装 Lua 相关包 LuaJIT http://luajit.org/download.html ngx_devel_kit https://github.com/simpl/ngx_devel_kit/tags ngx_lua https://github.com/openresty/lua-nginx-module/tags pcre https://sourceforge
生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比，相关性分析是另外一个常见的表型分析。相关性包括表达与病理分期、治疗手段、年龄、种族、吸烟、突变、性别、共表达等因素的相关情况，通常用相关系数R表示，其差异也是用p值判断。
今天和大家简单分享几个实用的sql小技巧。还有一些还在整理中，会不断的分享出来。 有些其实也不算是sql的技巧，可能大家在写sql语句的时候没有意识到我们可以通过一条sql语句实现一些貌似复杂的功能。 首先来创建测试用表。 create table test_obj as select *from dba_objects; 先随机抽出5条记录看看 set linesize 200 select object_id,object_name from test_obj where rownum<=5;
生信分析，无论是Oncomine，GEPIA，还是KM Plotter数据库，都不需要R语言编写代码，容易上手，基本上一个星期甚至更短的时间就可以搞定，属于菜鸟级别生信操作。并没有想象中那么难。但是简单容易不代表不重要，也不说明水平高低，而是反应了一种思路，这才是最最重要的。p<0.05就是我们前期做分析想要的结果，即使用GEO数据库、TCGA数据库做分析，甚至做芯片或测序，没有差异也是枉然。
链接：cnblogs.com/liuju150/p/ASPNetCore_NLog_Database.html
本文主要研究一下tomcat jdbc pool的默认参数及poolSweeper
1、查看当前应用连接，连接数突增排查 select user,SUBSTRING_INDEX(host,':',1) as ip , count(*) as count,db from information_schema.processlist where host not in ('localhost') and user not in ('replicater') group by ip order by count; 2、查看表所属及大概行数，一般加字段索引时做参考 select TABLE_SCH
差异分析，无论是Oncomine，GEPIA，还是UALCAN、HPA数据库，都不需要R语言编写代码，容易上手，基本上一个星期甚至更短的时间就可以搞定，属于菜鸟级别生信操作。并没有想象中那么难。fold change＞2（起码1.5），p<0.05是差异分析的基本标准。但是表达的差异≠表型的差异，而这两者关系又密不可分。
最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集，使用Prometheus进行数据收集，Grafana进行数据展示，用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般，我们叫这样的操作为"埋点"。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer，官网是Micrometer.io。在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter，导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能。这篇文章就是基于Micrometer分析其他的度量类型API的作用和适用场景。
微吐槽 hello,world. 不想了，我等码农，还是看看怎么来处理分布式系统中的事务这个老大难吧！ 本文略长，读者需要有一定耐心，如果你是高级码农或者架构师级别，你可以跳过。 本文注重实战或者实现，不涉及CAP，略提ACID。 本文适合基础分布式程序员： 1. 本文会涉及集群中节点的failover和recover问题. 2. 本文会涉及事务及不透明事务的问题. 3. 本文会提到微博和tweeter，并引出一个大数据问题. 由于分布式这个话题太大，事务这个话题也太大，我们从一个集群的一个小小节点开始谈
关注ARM平台上timer driver（clocksource chip driver和clockevent chip driver）的驱动工程师应该会注意到timer硬件的演化过程。在单核时代，各个SOC vendor厂商购买ARM core的IP，然后自己设计SOC上的peripherals，这里面就包括了timer的硬件。由于没有统一的标准，各个厂商的设计各不相同，这给驱动工程师带来了工作量。然而，如果仅仅是工作量的话就还好，实际上，不仅仅如此。linux的时间子系统要求硬件timer提供下面两种能力：一是free running的counter，此外需要能够在指定的counter值上产生中断的能力。有些硬件厂商会考虑到软件的需求（例如：PXA270的timer硬件），但是有些硬件厂商做的就不够，例如：S3C2451的timer硬件。我们在写PXA270的timer硬件驱动的时候是毫无压力的，而在写S3C2451的timer的驱动的时候，最大的愿望就是把三星的HW timer的设计人员拉出来打一顿。
一 介绍 在构建数据库自动化运维系统的时候，数据库服务器上必须要有一个agent来执行web服务器端发起的命令，我们研究了好几种技术Celery，Redis Queue 或者基于socket实现，当然还有自己写，因为之前有同事已经完成了一个agent---servant，在和同事沟通之后，我们决定复用servant,不用重复造轮子。servant是一款基于go语言编写的，通过http协议调用，提供权限认证和远程调用，支持异步执行命令的agent ，满足我们目前数据库备份任务，定时收集数据库元数据信息，定时校验备份的有效性的任务需求。本文是一篇how to 文档，相对比较详细的介绍如何安装和使用servant，希望对读者朋友有所帮助。 二安装 2.1 软件准备
微吐槽 hello,world. 不想了，我等码农，还是看看怎么来处理分布式系统中的事务这个老大难吧！ 本文略长，读者需要有一定耐心，如果你是高级码农或者架构师级别，你可以跳过。 本文注重实战或者实现，不涉及CAP，略提ACID。 本文适合基础分布式程序员： 1. 本文会涉及集群中节点的failover和recover问题. 2. 本文会涉及事务及不透明事务的问题. 3. 本文会提到微博和tweeter，并引出一个大数据问题. 由于分布式这个话题太大，事务这个话题也太大，我们从一个集群的一个小小节点开始谈起
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