《十六进制》专题

本文向大家介绍十个提高MongoDB安全性的配置技巧，包括了十个提高MongoDB安全性的配置技巧的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 MongoDB提供了一系列组件来提升数据的安全性。数据安全在MongoDB中是最重要的——因此它利用这些组件来减少曝光面。下面是10个可以用来改善你个人或云中MongoDB服务器安全的小提示。  1. 启用auth-即使在可信赖网络中部署MongoDB服务器时

我对GCP和数据流非常熟悉。然而，我想开始测试和部署一些利用GCP上的数据流的流。根据文档和围绕数据流的所有内容，必须使用Apache项目BEAM。因此，根据这里的官方文档，python的受支持版本是2.7 老实说，这是相当失望的，因为Python 2. x版本将消失，因为没有官方支持，每个人都在使用3. x版本。然而，我想知道是否有人知道如何准备梁和GCP数据流在python版本中运行。 我看了

索引项时，它返回以下错误：索引[]被：[禁止/12/索引只读/允许删除（api）]阻止； 我找到了一个解决方案：curl-XPUT-H“内容类型：application/json”http://localhost:9200/_all/_settings-d'{“index.blocks.read_only_allow_delete”：null}解决方案来源：https://benjaminknof

第十四天.Android项目案例: mp3播放器 14.1需求列表 创建Web应用,管理mp3文件。 编写XML文件,其中包含mp3文件名。 Android程序需要通过网络下载XML格式列表文件。 解析XML文件,在手机中显示资源列表。 点击mp3名字需要下载相应mp3文件。 需要支持多线程下载。 需要显示软件下载的进度。 能够本地与远程播放mp3音乐文件。 在后台服务中播放mp3文件。 在播放器

欢迎阅读另一个 Matplotlib 教程！ 在本教程中，我们将清除图表，然后再做一些自定义。 我们当前的代码是： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candlesti

在这个 Matplotlib 教程中，我们将处理我们以前教程的代码，并实现上一个教程中的子图配置。 我们的起始代码是这样： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker as mticker from matplotlib.finance import candl

在这个 Matplotlib 教程中，我们将展示如何跟踪股票的最后价格的示例，通过将其注解到轴域的右侧，就像许多图表应用程序会做的那样。 虽然人们喜欢在他们的实时图表中看到历史价格，他们也想看到最新的价格。 大多数应用程序做的是，在价格的y轴高度处注释最后价格，然后突出显示它，并在价格变化时，在框中将其略微移动。 使用我们最近学习的注解教程，我们可以添加一个bbox。 我们的核心代码是： bbox

Bootstrapping：  Kickstart、Cobbler、rpmbuild/xen、kvm、lxc、 Openstack、 Cloudstack、Opennebula、Eucalyplus、RHEV 配置类工具:  Capistrano、Chef、puppet、func、salstack、Ansible、 rundeck、CFengine、Rudder 自动化构建和测试:  Ant、Ma

最近更新日期：20// 我们说的 Linux 其实指的就是核心 （kernel） 而已。这个核心控制你主机的所有硬件并提供系统所有的功能， 所以说，他重不重要啊！我们开机的时候其实就是利用开机管理程序载入这个核心文件来侦测硬件， 在核心载入适当的驱动程序后，你的系统才能够顺利的运行。现今的系统由于强调线上升级机制，因此非常不建议自订核心编译！ 但是，如果你想要将你的 Linux 安装到 U盘、想要

最近更新日期：20// 虽然使用源代码进行软件编译可以具有客制化的设置，但对于 Linux distribution 的发布商来说，则有软件管理不易的问题， 毕竟不是每个人都会进行源代码编译的。如果能够将软件预先在相同的硬件与操作系统上面编译好才发布的话， 不就能够让相同的 distribution 具有完全一致的软件版本吗？如果再加上简易的安装/移除/管理等机制的话， 对于软件控管就会简易的多。

最近更新日期：20// 当你的 Linux 系统出现不明原因的问题时，很多人都告诉你，你要查阅一下登录文件才能够知道系统出了什么问题了，所以说， 了解登录文件是很重要的事情呢。登录文件可以记录系统在什么时间、哪个主机、哪个服务、出现了什么讯息等信息， 这些信息也包括使用者识别数据、系统故障排除须知等信息。如果你能够善用这些登录文件信息的话，你的系统出现错误时， 你将可以在第一时间发现，而且也能够从

首先我们来看看什么样的问题解决可以用HMM模型。使用HMM模型时我们的问题一般有这两个特征：１）我们的问题是基于序列的，比如时间序列，或者状态序列。２）我们的问题中有两类数据，一类序列数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是不能观察到的，即隐藏状态序列，简称状态序列。 有了这两个特征，那么这个问题一般可以用HMM模型来尝试解决。这样的问题在实际生活中是很多的。比如：我现在在打字写博客，我在键

1 引言 在 Ajax 的试验中，你会看到有一些是用英文写的。下面就让我们学习如何将应用改为支持 i18n 处理的吧。在本讲中我会讲述我实现的过程，同时对一些问题进行讨论。 Django 中 i18n 的实现过程: 1.1 在程序和模板中定义翻译字符串 在程序中就是使用 _() 将要翻译的字符串包括起来。这里有几种做法，一种是什么都不导入，这样就使用缺省的方式，另一种是导入 Django 提供的翻

有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过 REST API 询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要

目前为止，我们只是使用了存放在内存中的数据集，但深度学习系统经常需要在大数据集上训练，而内存放不下大数据集。其它的深度学习库通过对大数据集做预处理，绕过了内存限制，但 TensorFlow 通过 Data API，使一切都容易了：只需要创建一个数据集对象，告诉它去哪里拿数据，以及如何做转换就行。TensorFlow 负责所有的实现细节，比如多线程、队列、批次和预提取。另外，Data API 和tf