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YAML格式

走远了吗. 提交于 2020-02-22 19:35:48
转载:https://www.cnblogs.com/wxmdevelop/p/7341292.html YAML 的意思其实是:"Yet Another Markup Language"(仍是一种置标语言)的缩写。 功能 YAML的语法和其他高阶语言类似,并且可以简单表达清单、散列表,标量等资料形态、。 它使用 空白符号缩排 和 大量依赖外观的特色,特别适合用来表达或编辑数据结构、各种设定档、倾印除错内容、文件大纲(例如:许多电子邮件标题格式和YAML非常接近)。 尽管它比较适合用来表达阶层式(hierarchical model)的数据结构,不过也有精致的语法可以表示关联性(relational model)的资料。 由于YAML使用空白字符和分行来分隔资料,使的他特别适合用 grep、Python、Perl、Ruby 操作。 其让人最容易上手的特色是巧妙避开各种封闭符号,如:引号、各种括号等,这些符号在嵌套结构中会变得复杂而难以辨认。 格式 多行缩进 数据结构可以用类似大纲的缩排方式呈现,结构通过 缩进 来表示,连续的项目通过 减号“-” 来表示,map 结构里面的 key/value 对用冒号“:”来分隔。样例如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 house: family: name: Doe parents: - John -

Git管理文件的原理分析以及Git的树对象

天涯浪子 提交于 2020-02-22 16:28:45
我们知道Git与SVN有着很多区别。Git相比SVN更加高效,其中主要的原因就是它把文件内容按 元数据 形式存储,可以理解为存到了一种类似 K/V型的数据库 里。 那么我们来分析下,它到底是如何存储文件以及如何管理提交与回滚的。 1.基础环境准备 在当前目录初始化一个用于测试的Git仓库 git_test_01 $ git init git_test_01 ; cd git_test_01 ; 创建一个文件并写入内容 $ echo 'first line' > test-file-01.txt ; 添加到暂存区并且提交该文件 $ git add -A ; git commit -am "first commit" ; 使用 git log --pretty=oneline 查看提交 如此,我们便成功的提交了一个文件。那么让我们进入**.git目录下的objects**文件夹看看发生了什么。 我们发现这里有个 d8 开头的目录,与我们 上次提交后产生的hash码 的开头 前两位 是一样的。 我们使用命令 ls -l d8 看看它究竟有什么 这里是一个名称为 85f1211e0cd1930bfdeecda5ac85998639f7d5 的文件,我们发现将 d8 和这个文件名组合一下居然和上面的提交id是一样的。这两者有什么关联呢? 2.使用Git命令查看提交内容 2.1 内容写入及读取

SpringMVC request 得到文件路径

橙三吉。 提交于 2020-02-22 15:56:07
1.java中的路径 File directory = new File("abc"); // 对于getCanonicalPath()函数,“."就表示当前的文件夹,而”..“则表示当前文件夹的上一级文件夹 directory.getCanonicalPath(); //得到的是C:/test/abc // 对于getAbsolutePath()函数,则不管”.”,“..”,返回当前的路径加上你在new File()时设定的路径 directory.getAbsolutePath(); //得到的是C:/test/abc // 至于getPath()函数,得到的只是你在new File()时设定的路径 direcotry.getPath(); //得到的是abc System.out.println(System.getProperty("user.dir"));//r指定了当前的路径 2.jsp中取得路径: 以工程名为 TEST 为例: //(1)得到包含工程名的当前页面全路径: request.getRequestURI() //结果:/TEST/test.jsp //(2)得到工程名: request.getContextPath() //结果:/TEST //(3)得到当前页面所在目录下全名称: request.getServletPath() //结果

在web应用中获取相对路径和绝对路径

你说的曾经没有我的故事 提交于 2020-02-22 15:55:15
1.概念: 1.1绝对路径——在硬盘上存在的真正路径。 1.2相对路径——相对于自己的目标文件位置。 1.3相对虚拟目录如图——“/”代表虚拟目录的根目录。举例如图: 1.jsp中取得路径: 以工程名为TEST为例: (1)得到包含工程名的当前页面全路径:request.getRequestURI() 结果:/TEST/test.jsp (2)得到工程名:request.getContextPath() 结果:/TEST (3)得到当前页面所在目录下全名称:request.getServletPath() 结果:如果页面在jsp目录下 /TEST/jsp/test.jsp (4)得到页面所在服务器的全路径:application.getRealPath("页面.jsp") 结果:D:\resin\webapps\TEST\test.jsp (5)得到页面所在服务器的绝对路径:absPath=new java.io.File(application.getRealPath(request.getRequestURI())).getParent(); 结果:D:\resin\webapps\TEST 2.在类中取得路径: (1)类的绝对路径:Class.class.getClass().getResource("/").getPath() 结果:/D:/TEST/WebRoot/WEB

PHP笔记01

不羁岁月 提交于 2020-02-22 13:28:59
php 环境 xamp wamp phpstudy等集成软件网上很多 PHP基础语法 PHP语法是以<?php开始 ?>结束的//php 文件的默认扩展名是.php 例如(用PHP输出helloworld): <!DOCTYPE html> <html> <body> <?php echo "hello world"; //PHP中的注释可以是 // /* 也可以是(这个是多行注释)*/ /**/ ?> </body> </html> PHP变量 [x] 变量必须以$字符开始后面跟变量名称 [x] 变量名只能是大小写字母下划线和数字 [x] 数字不能作为变量的开始 [x] 变量名区分大小写且不能有空格 <?php $test="变量第一次赋值的时候被创建"; $x=1; $y=23.4; ?> PHP变量不必声明数据类型(弱类型语言) PHP会根据变量内容的值自动转换数据类型 PHP变量作用域 $ php 有四种不同的变量作用域 local global static parameter <?php $x=3; function test(){ $y=2; echo "x:",$x,"<br>y:",$y; //此时x没有值需要使用关键字声明 } test(); echo "x:",$x,"<br>y:",$y; // y属于局部变量所以y此时没有值 ?> [x]

Laravel v5.8 反序列化rce (CVE-2019-9081) 复现

与世无争的帅哥 提交于 2020-02-22 04:52:11
序 Laravel是一款比较流行的优秀php开发框架,本身也比较重,通过这个框架来接触大型框架的代码审计、包括锻炼反序列化漏洞的挖掘利用是比较合适的。在学习了几天Laravel开发以后,我尝试复现了一下CVE-2019-9081,整体过程和原作者还是有些区别的,原作者思维比较跳跃的地方,我按自己的思维尝试摸索,有错误之处欢迎斧正。 环境搭建 使用composer+PhpStorm+xampp的方式配置laravel 首先下载composer,安装完成之后配置国内镜像源 composer config -g repo.packagist composer https://mirrors.aliyun.com/composer/ 使用PhpStorm直接在 xampp/htdocs 下创建composer项目 访问 public 目录出现如下界面表示Laravel配置成功 接下来创建控制器 php artisan make:controller DemoController 配置路由 Route::get('/demo', '\App\Http\Controllers\DemoController@demo'); 控制器 class DemoController extends Controller { public function demo() { if (isset($_GET[

xgboost实战练习

余生颓废 提交于 2020-02-21 22:33:21
1.安装xgboost后导入 import xgboost 2. 训练并使用模型进行预测 # First XGBoost model for Pima Indians dataset from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClassifier from sklearn . model_selection import train_test_split from sklearn . metrics import accuracy_score # load data dataset = loadtxt ( 'pima-indians-diabetes.csv' , delimiter = "," ) # split data into X and y X = dataset [ : , 0 : 8 ] Y = dataset [ : , 8 ] # split data into train and test sets seed = 7 test_size = 0.33 X_train , X_test , y_train , y_test = train_test_split ( X , Y , test_size = test_size , random_state = seed ) # fit model no

《自拍教程13》Windows的常用命令

耗尽温柔 提交于 2020-02-21 17:09:58
这些是Windows系统自带的常用DOS命令集合, 先大概了解下,当然如果能熟练掌握那最好了。 后续思维篇,思维篇还会结合不通的测试场景, 届时将列出这些命令更详细的使用描述。 */ /*--> */ 序号 Windows命令 释义 常见用法 英文全称 1 cd 切换路径 cd C:\test 进入C盘下的test文件内 cd .. 返回上一层路径 cd . 无效果,因为是切换到当前路径 cd \ 当前在C:\Windows 会返回至C:\ cd /? 可查看cd用法帮助 change directory 2 dir 列出指定路径文件夹及文件夹 dir 列出当前路径下的文件及文件夹 dir C:\ 显示C盘下的文件及文件夹 dir /? 可查看dir用法帮助 directory 3 path 为可执行文件显示或设置一个搜索路径 path 列出当前的可执行文件的默认搜索路径 path /? 可查看path用法帮助 path 4 copy 文件复制命令 copy C:\Mypath\a.txt C:\test 复制文件 copy /? 可查看copy用法帮助 copy 5 type 显示文件内容命令 type C:\test\a.txt 显示C盘目录test下的a.txt内容 type C:\test\a.txt | more 只显示一页的内容,按下任意键可以查看更多内容 type C

分布式存储ceph——(1)部署ceph

风流意气都作罢 提交于 2020-02-21 16:29:10
前言: 很多朋友想学ceph,但是开始ceph部署就让初学者举步为艰,ceph部署时由于国外源的问题(具体大家应该懂得),下载和安装软件便会卡住,停止不前。即使配置搭建了国内源后,执行ceph-deploy install 时又跑去了国外的源下载,很是无语呀!!!这样导致我们停下了学习ceph的脚步,所以笔者就在这里编写了这篇文章,只要掌握了通过国内源找到并下载对应正确的ceph版本rpm包到本地,部署ceph简直小意思! 一、部署准备: 准备5台机器(linux系统为centos7.6版本),当然也可以至少3台机器并充当部署节点和客户端,可以与ceph节点共用: 1台部署节点(配一块硬盘,运行ceph-depoly) 3台ceph节点(配两块硬盘,第一块为系统盘并运行mon,第二块作为osd数据盘) 1台客户端(可以使用ceph提供的文件系统,块存储,对象存储) (1)所有ceph集群节点(包括客户端)设置静态域名解析; 1 2 3 4 5 6 7 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 172.16.254.163 dlp

Pytorch:实现CNN手写数字识别

邮差的信 提交于 2020-02-21 12:41:43
原文地址 分类目录——Pytorch 直接上程序,通过注释说明 import torch import torch . nn as nn import torch . utils . data as Data import torchvision # 数据库模块 import os import time torch . manual_seed ( 1 ) # 为pytorch中的随机操作设置一个随机种子,使得每次随机的结果都一样 # 一些超参数(全局参数) EPOCH = 2 # 训练整批数据多少次, 为了节约时间, 我们只训练一次 BATCH_SIZE = 50 # 小批量梯度下降的梯度规格,每次拿一个batch的数据来训练,来优化一波参数 LR = 0.001 # 学习率 if os . path . exists ( './mnist/' ) : # 如果已经存在(下载)了就不用下载了 DOWNLOAD_MNIST = False else : DOWNLOAD_MNIST = True # Mnist 手写数字 train_data = torchvision . datasets . MNIST ( root = './mnist/' , # 保存或者提取位置 train = True , # this is training data transform =