《分奖金》专题

分布式事务基于 JTA/XA 规范实现 1。 两阶段提交： 1. 本功能暂未实现 ↩

TensorFlow 不仅仅是用来机器学习，它更可以用来模拟仿真。在这里，我们将通过模拟仿真几滴落入一块方形水池的雨点的例子，来引导您如何使用 TensorFlow 中的偏微分方程来模拟仿真的基本使用方法。 注：本教程最初是准备做为一个 IPython 的手册。 译者注:关于偏微分方程的相关知识，译者推荐读者查看 网易公开课 上的《麻省理工学院公开课：多变量微积分》课程。 基本设置 首先,我们需要

分层的库设计 每个Subversion核心模块都属于三层中的某一层—版本库层、版本库访问（RA）层或是客户端层（见图 1 “Subversion的架构”）。我们很快就会考察这些层，但首先让我们看一下Subversion库的摘要目录，为了一致性，我们将通过它们的无扩展Unix库名（例如libsvn_fs、libsvn_wc和mod_dav_svn）来引用它们。 libsvn_client 客户端程序

case和select结构在技术上说不是循环,因为它们并不对可执行的代码块进行迭代.但是和循环相似的是,它们也依靠在代码块的顶部或底部的条件判断来决定程序的分支. 在代码块中控制程序分支 case (in) / esac 在shell中的case同C/C++中的switch结构是相同的.它允许通过判断来选择代码块中多条路径中的一条.它的作用和多个if/then/else语句相同，是它们的简化结构，

目录 9. 访问变量 10. 循环结构和语句分支 11. 外部命令与内建命令 12. 外部过滤器，程序与命令 13. 系统和管理员命令 14. 命令代换 15. 算术扩展 16. I/O重定向 17. Here Documents 18. 内嵌时间

Shell是一个命令解释器。它不仅是操作系统内核与用户之间的绝缘层，同时也是一种功能相当强大的编程语言。一个Shell程序，通常称为脚本，它是一个由系统调用，命令工具，软件包和已编译的二进制包"粘合"起来的极易使用的工具。 事实上，整个UNIX系统命令，软件包和工具都能由一个shell脚本调用。如果这还不够，Shell的内部命令，比如测试和循环结构，都使Shell脚本更强大和更有弹性。Shell脚

如果仅仅因为想要查找文档中的<a>标签而将整片文档进行解析,实在是浪费内存和时间.最快的方法是从一开始就把<a>标签以外的东西都忽略掉. SoupStrainer 类可以定义文档的某段内容,这样搜索文档时就不必先解析整篇文档,只会解析在 SoupStrainer 中定义过的文档. 创建一个 SoupStrainer 对象并作为 parse_only 参数给 BeautifulSoup 的构造方法即

拆分项目文件 到目前为止我们自定义了一个build.gradle和settings.gradle文件，随着你添加越来越多的子项目和任务到build.gradle中，代码的维护性将会下降。通过给每个子项目建立一个单独的build.gradle文件可以解决这个问题。 接下来我们在每个子项目的目录下创建一个build.gradle文件，目录如下： 现在你可以把构建逻辑从原先的build脚本中拆分开来放到

流程控制 流程: 计算机执行代码的顺序就是流程 流程控制: 对计算机代码执行顺序的管理就是流程控制 流程分类: 流程控制一共分为三类： 顺序结构 分支结构/选择结构 循环结构 分支/选择结构 分支结构一共分为4类： 单项分支 双项分支 多项分支 巢状分支 （1）单项分支 if 条件表达式： 一条python语句... 一条python语句... ... 特征： if条件表

Q: open-falcon v0.2的api文档是如何生成的？API文档地址 http://open-falcon.org/falcon-plus/ A: 人工生成yaml描述文件，通过Jekyll来生成静态站点，使用github来serve，api站点的源码在 https://github.com/open-falcon/falcon-plus/tree/master/docs 这里。不过可以

设计理念 二次开发 实践经验

使用手册

集群聚合模块。聚合某集群下的所有机器的某个指标的值，提供一种集群视角的监控体验。 服务部署 服务部署，包括配置修改、启动服务、检验服务、停止服务等。这之前，需要将安装包解压到服务的部署目录下。 # 修改配置, 配置项含义见下文 mv cfg.example.json cfg.json vim cfg.json # 启动服务 ./open-falcon start aggregator # 检查lo

nodata用于检测监控数据的上报异常。nodata和实时报警judge模块协同工作，过程为: 配置了nodata的采集项超时未上报数据，nodata生成一条默认的模拟数据；用户配置相应的报警策略，收到mock数据就产生报警。采集项上报异常检测，作为judge模块的一个必要补充，能够使judge的实时报警功能更加可靠、完善。 服务部署 服务部署，包括配置修改、启动服务、检验服务、停止服务等。这之前

如果您没有遇到机房分区问题，请直接忽略此组件。 如果您已经遇到机房分区问题、并急需解决机房分区时监控数据回传的问题，请使用该组件。更多的资料在这里。