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systemd管理实践指南 管理systemd CentOS 7 使用systemd替换了SysV.Systemd目的是要取代Unix时代以来一直在使用的init系统,兼容SysV和LSB的启动脚本,而且够在进程启动过程中更有效地引导加载服务. systemctl命令是系统服务管理器指令,它实际上将 service 和 chkconfig 这两个命令组合到一起. Systemd :系统启动和服务器守护进程管理器,负责在系统启动或运行时,激活系统资源,服务器进程和其它进程 Systemd 新特性:

原文:<一线架构师实践指南>—— 读后总结 之前总觉得架构是一件很高大上的工作,跟普通的编码设计不太一样.前一段实践,自己也尝试做过架构的工作,可惜经验不足导致架构非常混乱.这里读完这本书,大体上对架构的工作有所了解,也稍微摸清了些门道. 我理解的架构 我理解的架构就是基于某些需求,设计代码的基础框架.既然是基于需求,那么肯定要面临不少需求的扩展以及变更,这时就需要架构能够灵活方便的适应变化.因此,架构的工作我的理解更多的是提前预料到未来的变化,提前做好改变的准备. 架构设计的大体思路为: 时

各种编码方案 base64 url html unicode 渗透测试实践指南(2016/1/14) 3.3 端口扫描 3.4 漏洞扫描 工具:Nessus 3.5 如何实战 4 漏洞利用 4.2 工具:Medusa(暴力破解,以破解ssh为例),Hydra 4.3 工具:Metasploit介绍使用 4.4 john the ripper 破解系统密码 (windows linux) 4.5 密码重置 4.6 嗅探网络流量 (受限于广播或hub) 4.7 macof:泛洪攻击交换机 工具集:D

试读及购买链接 <机器学习实践指南:案例应用解析>是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作,也是为数不多的既有大量实践应用案例又包括算法理论剖析的著作,作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特点,力求理论联系实际,始终以算法应用为主线,由浅入深以全新的角度诠释机器学习. 前 言第一部分 准备篇第1章 机器学习发展及应用前景 21.1 机器学习概述 21.1.1 什么是机器学习 31.1.2 机器学习的发展 31.1.3 机器学习的未来 41.2 机器学习应用前景 51.2.1 数

add by zhj: 本文参考了The Hitchhiker's Guide to Python,当然也加入了作者的一些东西.The Hitchhiker's Guide to Python 的github地址是https://github.com/kennethreitz/python-guide,貌似还能用pip安装该包.先占个坑,后面有时间再把文章转过来 原文:PYTHON 最佳实践指南

数据库设计看上去很简单,但是如果不经意随意设计,可能会为日后维护拓展或性能方面埋下祸根.以下是20个设计数据库的最佳实践指南: 1. 使用完整的一致的数据表名称和字段名,如:School, StudentCourse, CourseID 2.数据表名称使用单数,比如使用StudentCourse 而不是StudentCourses,数据表代表实体的一个集合,因此没有必要使用复数名称. 3. 数据表名称不要使用空格,比如StudentCourse 比Student Course更好. 4.数据表名

前言: 准备系统化整理一套分布式数据仓库建模实践指南,先把目录列出来吧,算是给自己设计一个目标吧. 第一部分 基础篇 第一章 数据仓库概念与定义 1.1 数据管理体系 1.2 数据仓库概念 1.3 数据仓库职责 第二章 数据仓库体系结构 2.1 Inmon CIF 2.2 Kimball 2.3 对于与分析 第三章 维度建模基础 3.1 kimball四步建模法 3.2 维度设计 3.3 事实表设计 第二部分 实践篇 第一章 路线图 第二章 业务分析-深浅有度 第三章 数据分析-区别对待 第四章

本文是根据lua游戏开发实践指南做的一些学习笔记,仅用于继续自己学习的一些知识. Lua基础 1.  语言定义: 在lua语言中,标识符有很大的灵活性(变量和函数名),不过用户不呢个以数字作为起始符,也要避免下划线(_)接大写字母,因为这种格式为lua自身保留如_Start. 建议用户使用如下格式和命名规则来定义变量.常量和函数名: ①  常量用全大写和下划线,例如:MY_CONSTANT ②  变量第一个字母小写,例如:myVariable ③  全角变量第一个字母用小写g表示,例如:gMyG

最近工作需要,调研了一下LinkedIn开源的用于复杂大数据分析的高性能计算引擎Cubert.自己测了下,感觉比较适合做报表统计中的Cube计算和Join计算,效率往往比Hive高很多倍,节省资源和时间. 下面看下这个框架的介绍: Cubert完全用Java开发,并提供一种脚本语言.它是针对报表领域里经常出现的复杂连接和聚合而设计的.Cubert使用MeshJoin算法处理大时间窗口下的大数据集,CPU和内存利用率显著提升.CUBE是Cubert定义的一个新操作符,可以计算累加和非累加分析维度.