监控哪些人在服务器卷小脚步 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57

如何使用docker搭建一套开发环境 在群晖，树莓派openwrt等设备上。由于系统以及设备版本等原因。其上面要么不能安装python，jav

背景 mwan太傻逼了。受不了 使用iptables尝试实现一下。 架构 两个部分 第一部分是均匀的给流量打mark标记。 第二部分是根据打的流量分别走

sklearn的库 划分训练集，测试集，验证集 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 from sklearn.model_selection import train_test_split def train_test_val_split(x,y, train_ratio = 0.8,validation_ratio = 0.1,test_ratio = 0.1,random_state=0): # random_state for reproduction # shuffle must be 'True' [x_train, x_test, y_train, y_test] = train_test_split( x, y, test_size=validation_ratio+test_ratio, random_state=random_state, shuffle=True) [x_val, x_test, y_val, y_test]

Python 数据库池子 引言 假设网站一天有很大的访问量，数据库服务器就需要为每次连接创建一次数据库连接，极大的浪费数据库的资源，并且极易造成数据库服务器

数字图像处理 本博客主要涉及算法方面。需要堆图形由一定了解 预处理，加载，存储 使用pillow进行加载 1 2 from PIL import Image im = Image.open('./../image/lena.png') 存储 1 2 # 把图像用png