gcc命令行

GCC 的意思也只是 GNU C Compiler 而已。经过了这么多年的发展,GCC 已经不仅仅能支持 C 语言;它现在还支持 Ada 语言、C++ 语言、Java 语言、Objective C 语言、Pascal 语言、COBOL语言,以及支持函数式编程和逻辑编程的 Mercury 语言,等等。而 GCC 也不再单只是 GNU C 语言编译器的意思了,而是变成了 GNU Compiler Co

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dockerfile常用指令

一、 概念docker镜像:是一个特殊的文件系统,提供了容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件及一些为运行时准备的配置参数(如:匿名卷、环境变量、用户等)。镜像不包含任何数据状态,其内容在构建之后也不会被改变。容器:是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。需要保存的数据不要存储在容器中,要放到数据卷或者宿主系统中,否则容器消亡,数据会会丢失。仓库:仓库集中管理某一镜像,每

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正向代理与反向代理

1. 正向代理(Forward Proxy)正向代理是一个位于【客户端A】与【服务器B】之间的【服务器Z】。当【客户端A】想要访问【服务器B】的时候,【客户端A】发送请求到【服务器Z】并指定要访问【服务器B】,【服务器Z】会访问【服务器B】的数据,将结果返回到【客户端A】。1. 正向代理的作用访问客户端A无法访问,但是代理服务端Z可以访问的服务器B(典型的例子就是翻墙VPN)。客户端访问权限控制(

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GitHub访问速度提升的办法

1. 查询github域名对应ip访问网站 https://www.ipaddress.com查询以下两个域名对应ipgithub.com的ip, 我查到的结果是:192.30.253.112 和 192.30.253.113github.global.ssl.fastly.net的ip,我查到的结果是:151.101.185.1942. 修改系统hosts文件打开hosts配置文件,添加ip和

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Windows下搭建hadoop-spark开发环境

hadoop + spark 集群环境一般搭建在Linux环境下,考虑到开发的便利性,于是在windows下搭建hadoop和spark的单机模式。我的环境:hadoop3.0.0 + spark-2.4.1-bin-hadoop2.7 如果不会编译hadoop 那么环境时,选择hadoop请参看 别人编译的hadoop-winutils安装 jdk下载 jdk 到本地并解压,配置环境变量 JAV

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Hadoop 配置

常用配置参数待整理,待扩展配置 NameNode 时,为了使其能进行垃圾回收,需要在 hadoop-env.sh 中加入: export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-XX:+UseParallelGC ${HADOOP_NAMENODE_OPTS}" HADOOP_LOG_DIR - 守护进程日志文件的存放目录HADOOP_HEAPSIZE - 最大可用堆

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web配置https

1. 获取阿里云 DV SSL证书(免费)进入官网 阿里云盾证书服务依次选择: 【选择品牌】: Symantec --> 【保护类型】:一个域名 --> 【证书类型】:免费型DV SSL --> 立即购买即可进入云盾控制台补全信息,点击进度栏的 “补全” 链接,补全数据,这一步大概等待二十多分钟。等待 “证书状态栏” 变为 “已签发” 时,点击“下载” ---> “

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spark 安装

准备java sdkscalaspark 安装包开始安装安装 java 并配置 JAVA_HOME安装 scala 并配置 SCALA_HOME解压 spark 并配置# 进入 ${SPARK_HOME}/conf/ 并打开 spark-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk export SCALA_HOME=/home/uplooking/app/scala expo

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MongoDB 增删改查

增加/插入数据创建集合 插入文档的时候,文档所属集合不存在,那么插入操作会创建集合主键分配 每个插入的文档都需要指定唯一的id("_id")作为主键,如果没有指定,那么mongodb驱动会自动为"_id"字段生成一个 ObjectId。原子性 mongoDB中的所有写操作,在单一文档层级上是原子的常用的文档插入函数说明db.collection.insertOne()向集合插入单个

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Ubuntu卸载VMware

1. 查看安装的虚拟机vmware-installer -l2. 卸载虚拟机sudo vmware-installer --uninstall-product vmware-workstation然后根据提示看看是否保存虚拟机配置文件输入 yes 或 no 即可。

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hadoop 安装

准备系统:linux/ubuntujava jdk 1.5 +sshrsynchadoop 稳定发行版开始安装安装 java 配置 JAVA_HOME手动下载 java 安装包, tar 命令解压,配置好 JAVA_HOME安装 ssh 和 rsyncsudo apt-get install ssh rsync解压 hadoopssh 无密码访问ssh localhost

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PHP实现分页展示

一、思路要展示的几个字段当前第 xx 页/共有 xx 页首页前一页可以直接跳转到的页码下一页末页共有多少条信息需要展示针对当前页的页码需要进行特殊展示提前需要知道的字段当前是第几页要展示信息的总数一次展示的页数(前一页和下一页中展示出来的页码连接)每页展示信息的条数计算各个字段共有 xx 页 (要展示数据总数 / 每页展示信息的条数)。注意:有小数点要加一。首页 和 末页 分别写一个固定的 url

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堆是完整二叉树(除了最后一层,其他层都被完全填满)的一种。根据根节点放置的是所有键值中的最大值还是最小值,堆被分为最大堆和最小堆。堆常用数组来存储。堆(heap)堆是一个完整的树(所有的层都被填满了,除了最后一层,最后一层有尽可能多的键)。堆的这个属性使它适合存储在数组中。堆不是最小堆就是最大堆。在最小堆中,根上的键必须是最小的(最小堆只保证子树的根部节点值小于左子树和右子树,最终保证了整个树根是

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avl树的实现

AVL树是一种自平衡二叉搜索树(BST),对于所有节点,其左右子树的高度差不能超过1。大多数BST操作(例如:搜索,最大,最小,插入,删除)以O(h)为时间,h是BST的高度。对于倾斜的二叉树,这些操作的成本可能变成O(n)。如果我们确保在每次插入和删除之后树的高度仍然是O(Logn),那么我们就可以保证所有这些操作的O(Logn)的上界。AVL树的高度总是O(Logn),其中n是树中的节点数。左

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树:与数组、链表、堆栈和队列(它们是线性数据结构)不同,树是分层数据结构。术语节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度叶节点或终端节点:度为零的节点非终端节点或分支节点:度不为零的节点父亲节点或父节点:若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点兄弟节点:具有相同父节点的节点互称

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nginx主机配置两个网站

1.大致过程nginx 监听固定端口(http是80端口,https是443端口),当客户端请求到达nginx时,nginx根据server name将请求转发到另一个ip或者端口进行处理。当处理结束之后,再把处理结果转发回客户端。2.具体配置如下(以ubuntu下nginx配置为例)切换目录到 sits-enabled($表示命令行,不属于命令的一部分)$cd /etc/nginx/sites

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