curl

0. CentOS8 先执行 yum install https://download.docker.com/linux/fedora/30/x86_64/stable/Packages/containerd.io-1.2.6-3.3.fc30.x86_64.rpm 1. 安装docker curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh 2. 启动并设置开机自启动 systemctl enable docker systemctl start docker 2. 设置镜像站 curl -sSL https://get.daocloud.io/daotools/set_mirror.sh | sh -s http://f1361db2.m.daocloud.io 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/kmnztech/blog/4298503

关于es7.6同义词的内容真的好难找………… 现在简单记录一下实现过程 es同义词官方文档传送 1、安装同义词插件 插件下载传送 ，其他的同义词插件未测试 2、插件使用mvn打包（最新版master没有打包）， 使用maven编译插件 打包提示 需要修改 elasticsearch-analysis-dynamic-synonym-master 文件下的 pom.xml文件， 把版本改为自己es对应的版本号，然后进行打包操作 打包操作参考传送 3、按照打包处理，然后把 elasticsearch-analysis-dynamic-synonym-master\target\releases 的文件 解压 添加到 elasticsearch/plugins/synonym 文件夹synonym 自己新建 4、添加同义词词库 在 es 的 config 新建 analysis 文件夹，新建 synonyms.txt 文件（文件名自己定只要统一就可以）， 一定要是UTF-8格式。 有几种格式自己选择 synonyms.txt文件测试词 西红柿,番茄=>圣女果 哪儿,在哪,何处,什么地方=>哪里 状况,情况=>状态 注解,注释=>备注 universe,cosmos 5、启动es（如果已经启动，需要重启，否则不能加载同义词词典） 6、重新设置分词器 1）关闭所有索引 通过 （postman

nginx安装 准备安装包 pcre-8.40.tar.gz nginx-1.8.0.tar.gz [root@localhost soft]# tar -zxf pcre-8.40.tar.gz cd pcre-8.40 ./configure && make && make install [root@localhost soft]# tar -zxf nginx-1.8.0.tar.gz [root@localhost soft]# useradd nginx -s /sbin/nologin -M cd nginx-1.8.0 ./configure --user=nginx --group=nginx --prefix=/usr/local/nginx --with-http_stub_status_module 检查语法 [root@localhost local]# ./nginx/sbin/nginx -t libpcre.so 没有指定这个库 [root@localhost local]# find / -name libpcre.so* [root@localhost local]# find / -name libpcre.so* /soft/pcre-8.40/.libs/libpcre.so.1 /soft/pcre-8.40/.libs/libpcre

一、安装 Docker 环境 通过CRT连接实例 安装 Docker 环境 curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh 安装 Docker-Compose 环境 curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.25.4/dockercompose- uname -s - uname -m > /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 二、部署Web IDE 创建项⽬⽂件夹 mkdir -p /home/coder/project 在 Docker 中运⾏ docker run -it -p 81:8080 --name code -v “/home/coder/project:/home/coder/project” codercom/code-server:latest --auth none 在浏览器中输⼊我们的公⽹IP http://你的公⽹IP，就可以看到浏览器中运⾏的VSC了 三、使用WebIDE 新建⼀个⽂件 点击右下⻆的 Plain Text 选择对应语⾔的⾼亮语法，例如我这⾥要写的是 Shell Script 输⼊内容，例如我这⾥写了

目录 1.启动docker 2.模型由来 3.部署模型 1） 拉取镜像 2）启动服务 3）查看模型状态 4）查看模型的输入输出 4.模型接口预测：REST 1.启动docker 安装详细介绍可参考： https://blog.csdn.net/weixin_42530066/article/details/107850996 2.模型由来 此处使用已训练好的model，需注意TensorFlow Serving是使用SavedModel格式来保存模型的。由于SavedModel包含了完整的TensorFlow程序，包括权重和计算，它不需要运行原始的模型构建代码，因此对共享或部署 使 用TFLite，TensorFlow .js ，T ensorFLow Serving 或者 TensorFlow Hub 很有用 注：关于SavedModel可参考： https://www.tensorflow.org/guide/saved_model ，此处不详细介绍 文件目录树如下： └─exported_model └─saved_model └─1 └─savedmodel.pb 3.部署模型 获取官网的tfserving，参考链接，链接中有详细的docker pull命令，链接如下： https://hub.docker.com/r/tensorflow/serving/tags 1）

创建 API   我们之前已经跑过 Gin 框架的代码，现在是时候加些功能进去了。 读取全部信息   我们先从＂增删改查＂中的＂查＂入手，查询我们之前添加的信息。我接下来要删除几行代码，并把 Gin 的框架代码加回来。 package main import ( "fmt" "github.com/gin-gonic/gin" "github.com/jinzhu/gorm" _ "github.com/jinzhu/gorm/dialects/sqlite" ) var db *gorm .DB var err error type Person struct { ID uint `json:"id”` FirstName string `json:"firstname”` LastName string `json:"lastname”` } func main ( ) { // NOTE: See we’re using = to assign the global var // instead of := which would assign it only in this function db , err = gorm . Open ( "sqlite3" , "./gorm.db" ) if err != nil { fmt . Println (err ) }

1）开发者注册一个账号。 2）然后为每个淘宝应用注册一个应用程序键（App Key) 。 3）下载淘宝API的SDK并掌握基本的API基础知识和调用。 4）利用SDK接口和对象，传入AppKey或者必要的时候获取并传入SessionKey来进行程序开发。 5）利用淘宝平台的文档中心和API测试工具，对接口进行测试。从而了解返回信息，方便程序获取。 6） 无需以上五点，可直接注册账号调用接口， 点击开通（Key和Secret）测试 。 以上是一般淘宝API应用开发的关键流程，其中通过淘宝文档中心和API测试工具，进行概念了解和接口信息查询很重要。 支持平台有淘宝、天猫、1688、京东、阿里巴巴、阿里妈妈、亚马逊、Eaby、lazada、拼多多、翻译接口等25个平台数据。 ￥开放平台基础API 必须用户授权 获取单笔交易的部分信息 点击查看更多交易API说明 公共参数 请求地址: 环境 HTTP地址 HTTPS地址 正式环境 http://gw.api.taobao.com/router/rest https://eco.taobao.com/router/rest 沙箱环境 http://gw.api.tbsandbox.com/router/rest https://gw.api.tbsandbox.com/router/rest 公共请求参数: 名称 类型 必须 描述

1： 上报安装进度 curl http://100.71.70.47:8083/api/osinstall/v1/report/deviceInstallLog -X POST -d '{"Sn":"xxxxx","Title":"dwasd","InstallProgre":0.4}' 2： 生成MAC 文件 curl http://100.71.70.47:8083/api/osinstall/v1/device/createIpxeConfig -X POST -d '{"Sn":"xxxxx","OsVersion":"bms_centos7.5-x86_64_Base"}' 3: 增加机器 curl http://100.71.70.47:8083/api/osinstall/v1/machine/newadd -X POST -d '{"Sn":"xxxxx","Mac":"68:05:CA:A2:5F:B8,68:05:CA:A2:5F:B9"}' 4： 查询机器 curl http://100.71.70.47:8083/api/osinstall/v1/machine/newlist -X POST -d '{"Sn":"xxxxx"}' 5: 删除配置文件 curl http://100.71.70.47:8083/api/osinstall/v1/device

如何升级docker的版本 ？ 查看当前的docker的版本？ docker --version Docker version 1.13.1, build 94f4240/1.13.1 升级具体步骤： 查找主机上关于docker的软件包 rpm -qa | grep docker 移除相关软件包 yum remove -y docker-client-1.13.1-63.git94f4240.el7.centos.x86_64 yum remove -y docker-common-1.13.1-63.git94f4240.el7.centos.x86_64 yum remove -y docker-1.13.1-63.git94f4240.el7.centos.x86_64 校验docker 是否还可以用 docker 使用curl升级到最新版本  (失败的话，多尝试几次) curl -fsSL https://get.docker.com/ | sh 重新启动 systemctl restart docker 设置为开机启动docker systemctl enable docker 查看docker版本信息 docker -v https://github.com/xej520/Record-Share-Progress/blob/master/003---docker

如何在K8S上备份和恢复MySQL 越来越多的生产系统和关键应用运行在K8S上。在生产系统运行有状态应用，并不是一件容易的事情，它需要我们仔细的计划并部署。我们之前有一篇文章专门介绍如何在K8S上运行高可用的MySQL。这次我们来介绍下如何备份和恢复MySQL。当我们在生产环境中备份和恢复MySQL，我们需要思考下面的问题： 我们需要备份哪些K8S对象？ 我如何备份我的持久卷（PVs）？ 我的备份文件存储在哪里？ 我的备份需要保持多久的可用性？ 我能否恢复我的备份到另外一个K8S集群？ 谁有访问这些备份的权限？ 谁有权限实施备份？ 我们能否按照预定的时间计划自动进行备份？ 备份需要多长时间？ 我的备份是安全的吗？ 下面的介绍会逐一回答上面的问题，以及介绍如何在K8S生产环境备份和恢复MySQL。 在K8S上备份MySQL的必要步骤 在我们制定备份和恢复计划的时候，很重要的一点是不是所有的数据都需要同等级别的保护。在生产环境中，我们需要满足我们的商业需求和客户需要的最合适的保护级别。下面我们来了解一下在生产环境中创建备份和恢复的一些必要的步骤。 1. 了解谁负责来创建备份 2. 所需RPO（恢复点目标）的级别 3. 确保清晰的知道备份到哪个位置 4. 备份的时间计划以及备份的留存时间计划 5. 确保与应用关联的数据也被正确备份了，从而确保应用的一致性