2019年8月13日
Python数据分析入门案例
摘要： 转载自 https://blog.csdn.net/lijinlon/article/details/81517699 Data analysis by Python 入门 1. 重复数据处理 在DataFrame中主要运用duplicated方法和drop_duplicates方法： duplic 阅读全文
posted @ 2019-08-13 16:56 自由与宁静 阅读(10821) 评论(0) 推荐(0)
Python语法基础之对象（字符串、列表、字典、元组）
摘要： 转载自https://blog.csdn.net/lijinlon/article/details/81630154 字符串 String + 定义：S = 'spam' + 索引：S[0] = 's';S[ 1] = 'm' + 分片：S[1:3] = 'pa';S[0:3:2] = 'sa' + 阅读全文
posted @ 2019-08-13 16:55 自由与宁静 阅读(416) 评论(0) 推荐(0)
Python语法基础之DataFrame
摘要： 转载自https://blog.csdn.net/lijinlon/article/details/81676859 Python数据分析首先需要进行数据清洗处理，涉及到很多DataFrame和Series相关知识，这里对涉及到的常用方法进行整理，主要设计数据增减、变更索引、数值替换等。其中一些函数 阅读全文
posted @ 2019-08-13 16:48 自由与宁静 阅读(607) 评论(0) 推荐(0)
2019年7月23日
剑指offer
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posted @ 2019-07-23 13:46 自由与宁静 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
2019年4月24日
java.lang.IllegalArgumentException: System memory 259522560 must be at least 471859200.
摘要： 报错信息 java.lang.IllegalArgumentException: System memory 259522560 must be at least 471859200. Please increase heap size using the driver memory option 阅读全文
posted @ 2019-04-24 13:35 自由与宁静 阅读(1984) 评论(0) 推荐(0)
2019年4月20日
快速开始使用spark
摘要： 1、版本说明 + 在spark2.0版本以前，spakr编程接口是RDD(Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集)，spark2.0版本即以上，RDD被Dataset取代，Dataset比RDD更为强大，在底层得到了许多优化了。当然2.0+版本仍然支持RDD，但 阅读全文
posted @ 2019-04-20 16:32 自由与宁静 阅读(957) 评论(0) 推荐(0)
安装vue-cli 3.
摘要： 安装node.js，查看版本node v 修改npm为阿里的镜像源 npm install cnpm g registry=https://registry.npm.taobao.org 查看版本 cnpm v 全局安装vue cli 3.3.0 cnpm i g @vue/cli@3.3.0 查看 阅读全文
posted @ 2019-04-20 14:21 自由与宁静 阅读(2036) 评论(0) 推荐(0)
windows下安装spark
摘要： 1、安装jdk 2、安装scala 3、下载spark "spark下载地址" ) 3.1安装spark + 将下载的文件解压到一个目录，注意目录不能有空格，比如说不能解压到C:\Program Files + 作者解压到了这里， + 将spark的bin路径添加到path中 + cmd输入spar 阅读全文
posted @ 2019-04-20 14:07 自由与宁静 阅读(9064) 评论(1) 推荐(0)
2019年3月8日
win10 + GTX1080配置TensorFlow GPU开发环境
摘要： https://blog.csdn.net/u013092293/article/details/83858973 https://blog.csdn.net/wanglei022/article/details/78659955 阅读全文
posted @ 2019-03-08 15:36 自由与宁静 阅读(448) 评论(0) 推荐(0)
2019年3月6日
利用kubeadm快速部署 kubernetes 集群
摘要： 结合一下两个教程 https://www.cnblogs.com/along21/p/10303495.html 链接：https://pan.baidu.com/s/1O_pcywfso4VFOsFeI1KMZg 提取码：842l 阅读全文
posted @ 2019-03-06 20:49 自由与宁静 阅读(327) 评论(0) 推荐(0)
利用VMware建立多个linux系统
摘要： https://blog.csdn.net/m0_37355951/article/details/81046049 阅读全文
posted @ 2019-03-06 20:25 自由与宁静 阅读(318) 评论(0) 推荐(0)
2019年2月18日
计算机学科各专业大牛
摘要： https://blog.csdn.net/jiary5201314/article/details/40216925 阅读全文
posted @ 2019-02-18 10:14 自由与宁静 阅读(191) 评论(0) 推荐(0)
2019年1月20日
Kubernetes学习之k8s
摘要： k8s是什么 云原生 越来越多的开发者不仅使用容器作为应用部署和运行的载体，还积极使用了与容器这个应用载体天生匹配的微服务的架构，并依靠容器调度编排引擎的帮助，以保持对外部的敏捷性，这种容器化的微服务结构的需要结合容器调度编排引擎进行动态编排和资源优化的应用，被赋予了一个新的名词——云原生应用 WH 阅读全文
posted @ 2019-01-20 20:36 自由与宁静 阅读(161) 评论(0) 推荐(0)
Kubernetes学习之应用部署变迁
摘要： 从物理单机、虚拟化（容器化）到云原生 历史 云原生 初期 总结 阅读全文
posted @ 2019-01-20 20:34 自由与宁静 阅读(202) 评论(0) 推荐(0)
Kubernetes学习之Kubernetes架构
摘要： 架构 Kubernetes历史 阅读全文
posted @ 2019-01-20 20:19 自由与宁静 阅读(119) 评论(0) 推荐(0)
Docker学习之docker-compose
摘要： docker compose 安装 1.Mac/Windows: 安装docker的时候附带安装了。 2.Linux: curl https://github.com/docker/compose Linux 安装docker compose 为应用创建一个目录 mkdir ghost cd gho 阅读全文
posted @ 2019-01-20 16:32 自由与宁静 阅读(668) 评论(0) 推荐(0)
Docker学习之volume
摘要： 提供独立于容器之外的持久化存储 容器中的数据会随着容器的消失而消失，为了解决这个问题，产生了数据卷volume。 例子，比如说mysql容器，msyql中的数据应该是持久化的，故应该存储在volume中。volume还提供容器之间的共享存储 volume操作 阅读全文
posted @ 2019-01-20 13:52 自由与宁静 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)
Docker学习之Dockerfile
摘要： 通过编写简单的文件创建docker镜像 Dockerfile实战 镜像分层存储 分层的好处 比如说，容器A有10层镜像，容器B有10层镜像，其中有5层是相同的，那么使用分层存储就可以共享镜像了，减少了存储压力。 阅读全文
posted @ 2019-01-20 12:38 自由与宁静 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)
Docker学习之docker常用命令
摘要： ``` docker ps -a 表示所有容器 docker pull 获取image docker build 创建image docker run 运行container docker images 列出本地所有image docker ps 列出container docker rm 删除container docker rmi 删除images docker cp host... 阅读全文
posted @ 2019-01-20 12:34 自由与宁静 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)
2019年1月19日
Docker学习之docker架构
摘要： docker架构 解释 1、docker命令提交给docker daemon进行处理，可以拖取镜像，运行容器等等。 2、最右边的实际上是互联网的sass服务，docker daemon可以和Regisry进行交互，比如说进行拖取一个images，实际上是docker使用者共享docker镜像的一个服 阅读全文
posted @ 2019-01-19 12:54 自由与宁静 阅读(363) 评论(0) 推荐(0)