node

特别说明：下面任何命令都是在windows的命令行工具下进行输入，打开命令行工具的快捷方式如下图： 详细的安装步骤如下： 一、安装node.js 说明：安装node.js的windows版本后，会自动安装好node以及包管理工具npm，我们后续的安装将依赖npm工具。 node.js的官方地址为： https://nodejs.org/en/download/ ，如下图所示： 根据自己电脑的具体配置，选择你要下载的安装包，作者选择的是windows 64bit。 下载完毕，按照windows一般应用程序，一路next就可以安装成功，建议不要安装在系统盘（如C：）。 二、设置global和cache路径 说明：设置路径能够把通过npm安装的模块集中在一起，便于管理。 1、在nodejs的安装目录下，新建node_global和node_cache两个文件夹，作者的安装目录为“D:\Program Files\nodejs\” 2、设置global和cache npm config set prefix "D:\Program Files\nodejs\node_global" 和 npm config set cache "D:\Program Files\nodejs\node_cache" 设置成功后，后续用命令npm install XXX -g安装以后模块就在D:

本文主要内容： 1、路由一个文档到一个分片 2、新建、索引和删除请求 3、取回单个文档 4、局部单个文档 5、多文档模式 6、理解一下ES深度分页(from-size)的劣势 路由一个文档到一个分片 当索引一个文档的时候，文档会被存储到一个主分片中。 Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？当我们创建文档时，它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢？ 首先这肯定不会是随机的，否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了。实际上，这个过程是根据下面这个公式决定的： shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过 hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分片的数量）后得到余数 。这个分布在 0 到 number_of_primary_shards-1 之间的余数，就是我们所寻求的文档所在分片的位置。 这就解释了为什么我们要在创建索引的时候就确定好主分片的数量 并且永远不会改变这个数量：因为如果数量变化了，那么所有之前路由的值都会无效，文档也再也找不到了。 所有的文档 API( get 、 index 、 delete 、

ElasticSearch 集群 首先看下ElasticSearch（ES）的架构： 术语解释： cluster ：代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个master节点，master通过选举自动产生； shards ：代表索引分片，ES可以把一个完整的索引分成多个分片，并将它们分布到不同的节点上，从而构成分布式索引； replicas ：代表索引副本，副本可以保证系统的高可用性，当某个节点的某个分片损坏时可以从副本中恢复，此外，多个分片副本还可以起到负载均衡的作用； recovery ：代表数据恢复，ES在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配； river ：代表ES的一个数据源，它是以插件方式存在的一个ES服务，通过读取river中的数据并把它索引到ES中，官方的river有couchDB、RabbitMQ、Kafka、 Wikipedia等； geteway ：代表ES索引快照的存储方式，ES默认是把索引存放到内存中，当内存满了再持久化到磁盘。geteway对索引快照进行存储，当这个集群关闭再重新启动时就会从geteway中读取索引备份数据。ES支持多种类型的gateway，如本地文件系统（默认），分布式文件系统（HDFS）； discovery.zen ，ES自动发现节点的机制，ES是一个基于P2P协议的系统，它先通过广播寻找存在的节点

目录 Vue项目环境 项目的创建 vue根据配置重新构建依赖 pycharm管理vue项目 vue项目目录结构分析 vue项目生命周期 views文件夹内的.vue文件介绍 配置自定义全局样式 导航栏组件及路由逻辑跳转 路由重定向 组件的生命周期钩子 课程主页渲染 路由传参 Vue项目环境 """ vue ~~ Django 框架 node ~~ Python 通过node就可以给电脑下载Vue环境，node解释执行js语法 npm ~~ pip node自带npm商城，下载 """ node语言是C++写的，python语言是C写的 首先，下载node环境： ​ 下载node解释器： 点我下载 ​ 安装时选择AddtoPath,添加环境变量，其他无需操作，直接next即可； 查看node版本号： C:\Users\Administrator>node --version v12.14.0 查看node安装的所有包： C:\Users\Administrator>npm list C:\Users\Administrator `-- (empty) 查看npm的版本号： C:\Users\Administrator>npm --version 6.13.4 更改镜像源（npm走的是国外的源，现在改成cnpm，走国内的淘宝源；）： npm install -g cnpm -

Java 8 HashMap的分离链表 从Java 2到Java 1.7，HashMap在分离链表上的改变并不多，他们的算法基本上是相同的。如果我们假设对象的Hash值服从平均分布，那么获取一个对象需要的次数时间复杂度应该是 O ( N M ) O(NM)（原为 E ( N M ) E(NM)，但数学期望应改为 E ( N 2 M ) E(N2M)疑有误，译者注）。 Java 8 在没有降低哈希冲突的度的情况下，使用 红黑树 代替 链表 ，将这个值降低到了 O ( log ( N M ) ) O(log⁡(NM))（与上同，疑有误，译者注）。 数据越多， O ( N M ) O(NM)和 O ( log ( N M ) ) O(log⁡(NM))的差别就会越明显。此外，在实践中，Hash值的分布并非均匀的，正如”生日问题”所描述那样，哈希值有时也会集中在几个特定值上。因此使用平衡树比如红黑树有着比使用链表更强的性能。 使用链表还是树，与一个哈希桶中的元素数目有关。 下面的代码展示了Java 8的HashMap在使用树和使用链表之间切换的阈值。 当冲突的元素数增加到8时，链表变为树； 当减少至6时，树切换为链表。 中间有2个缓冲值的原因是避免频繁的切换浪费计算机资源。 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; static final int

DaemonSet是在Kubernetes1.2 版本新增的一种资源对象 DaemonSet 能够让 所有（或者一些特定）的Node 节点 仅运行一份Pod 。当节点加入到kubernetes集群中，Pod会被（DaemonSet）调度到该节点上运行，当节点从kubernetes集群中被移除，被（DaemonSet）调度的Pod会被移除，如果删除DaemonSet，所有跟这个DaemonSet相关的pods都会被删除。 在使用kubernetes来运行应用时，很多时候我们需要在一个 区域（zone） 或者 所有Node 上运行 同一个守护进程（pod） ，例如如下场景： 每个Node上运行一个分布式存储的守护进程，例如glusterd，ceph 运行日志采集器在每个Node上，例如fluentd，logstash 运行监控的采集端在每个Node，例如prometheus node exporter，collectd等 DaemonSet的Pod调度策略与RC很类似，除了使用系统内置的调度算法在每个Node上进行调度，也可以在Pod定义中使用NodeSelector或NodeAffinity来指定满足条件的Node范围进行调度 DaemonSet 资源文件格式 apiVersion: extensions/v1beta1 kind: DaemonSet metadata: 1

　 Joe Gage 盖奇·乔 “First time in my life I made a pretty penny.And, figured I'd come home and spend time with my mothr for Christmas.” “有生以来第一次挣了很多钱，于是，我想回家陪陪我妈一起过圣诞节” 一、基础介绍 从JDK 6开始，Java就已经捆绑了JavaScript引擎，该引擎基于Mozilla的Rhino。该特性允许开发人员将JavaScript代码嵌入到Java中，甚至从嵌入的JavaScript中调用Java。此外，它还提供了使用jrunscript从命令行运行JavaScript的能力。如果不需要非常好的性能，并且可以接受ECMAScript 3有限的功能集的话，那它相当不错了。 从JDK 8开始，Nashorn取代Rhino成为Java的嵌入式JavaScript引擎。Nashorn完全支持ECMAScript 5.1规范以及一些扩展。它使用基于JSR 292的新语言特性，其中包含在JDK 7中引入的invokedynamic，将JavaScript编译成Java字节码。 与先前的Rhino实现相比，这带来了2到10倍的性能提升，虽然它仍然比Chrome和Node.js中的V8引擎要差一些。

一、http模块 http.createSverver() http是node自带的模块，通过 require("http") 的方法载入； 使用http创建服务器： http.createServer(function(request,response){ response.writeHead(200,{"Content-Type":"text/plan"}); //设置返回头 response.write("this is test"); //返回的内容 response.end("end"); //响应结束 }).listen(2017); //设置端口 　　2.http.get(options[,callback])：发送请求，获取收据，通常不发送请求数据，可用于写爬虫. options通常是个url;callback是回掉函数。 http.get("http://www.baidu.com/",function(response){ response.on("data",function(data){ // do somethiing }); response.on("end",function(){ //do something }); }).on("error",function(error){ console.log(error.message); }) 　　3

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) if regularizer != None: tf.add_to_collection('losses', regularizer(weights)) return weights def inference(input_tensor, regularizer): with tf.variable_scope('layer1'): weights = get_weight_variable([INPUT_NODE, LAYER1_NODE], regularizer) biases = tf.get_variable("biases", [LAYER1_NODE], initializer=tf

一、安装Node 安装Node 12.14详细地址请点击这里！ 二、配置Vue环境 # 安装vue npm install vue -g # 安装vue-cli npm install vue-cli -g # 查看是否安装成功 vue -V 来源： CSDN 作者： 蒜丶 链接： https://blog.csdn.net/m0_37048012/article/details/103651224