docker 磁盘清理 相关

用户在使用 Docker 部署业务一段时间后,可能会发现宿主节点的磁盘容量持续增长,甚至将磁盘空间耗尽进而引发宿主机异常,进而对业务造成影响。 本文先对 Docker 的空间分析与清理进行说明,然后对容器的磁盘容量限制与使用建议做简要说明。 典型问题场景 用户发现 Docker 宿主机的磁盘空间使用率非常高。通过 du 逐层分析,发现是 Volume 或 overlay2 等目录占用了过高空间。示例如下: # 根据使用的存储驱动的不同,相应目录会有所不同: [root@node3 docker
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安卓抓包https

https://blog.csdn.net/yichengace/article/details/80167878
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数据结构中的单链表上机代码

数据结构是那种离开书就不会写代码的情况,求大佬教方法如何解决这种情况 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef int DataType; typedef struct node{ DataType data; struct node *link; }LinkNode,*LinkList; void printList(LinkNode*first){ if(first==NULL) return; printf("%d\n",first->da
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JQuery --- 第一期

个人学习笔记 1.我的第一个JQuery <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>MyJQuery</title> <script src="jquery-1.12.4.js"></script> <script> //JQuery的固定写法 $(document).ready(function () {
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测开之路五:异常处理

try except finally: 在对文件、数据库操作的时候,把关闭的代码放在finally里面,这样不管有没有异常都会执行关闭
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kali虚拟机安装后操作[配置ssh,安装vmtools,更新源]

更新源 # 打开控制台, 输入以下命令打开编辑器修改配置文件 $ leafpad /etc/apt/sources.list #kali官方源 deb http://http.kali.org/kali kali-rolling main non-free contrib # 清华大学的源 deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/kali/ kali-rolling contrib main non-free #中科大的源 deb http://mir
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Spring Security实现OAuth2.0授权服务 - 进阶版

《Spring Security实现OAuth2.0授权服务 - 基础版》介绍了如何使用Spring Security实现OAuth2.0授权和资源保护,但是使用的都是Spring Security默认的登录页、授权页,client和token信息也是保存在内存中的。 本文将介绍如何在Spring Security OAuth项目中自定义登录页面、自定义授权页面、数据库配置client信息、数据库保存授权码和token令牌。 一、引入依赖 需要在基础版之上引入thymeleaf、JDBC、my
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实验六 团队作业2:团队项目选题

实验六 团队作业2:团队项目选题 实验时间 2019-4-18(19) Deadline: 2019-4-24 10:00,以团队随笔博文提交至班级博客的时间为准。 评分标准: 按时交 – 根据实验六评分细则打分(满分30分,团队博文)检查项目包括: 任务1部分 任务2部分(5分) 任务3部分(10分) 任务4部分 任务5部分(15分) 本实验为团队任务,团队成员成绩以团队博文成绩为准 晚交 - 0分 抄袭 - 倒扣本次作业分数 一、实验目的 (1)团队项目可行性评审; (2)确定靠谱的团队研
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多视图几何(基础矩阵和照相机矩阵原理)

一,基础矩阵原理介绍 如果已知基础矩阵F,以及一个3D点在一个像面上的像素坐标p,则可以求得在另一个像面上的像素坐标p',这个是基础矩阵的作用,可以表征两个相机的相对位置及相机内参数。 则根据三线共面,有: K和K'分别为两个相机的内参矩阵,则: 其中的F即为基础矩阵,描述了空间中的点在两个像平面中的坐标对应关系。 基础矩阵是对极几何的代数表达方式,描述了图像中任意对应点 x↔x’ 之间的约束关系。F 为 3x3 矩阵,秩为2,对任意匹配点对 x↔x’ 均满足: 二,基础矩阵的两大作用是简化匹
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新建DataTable

//创建DataTable DataTable dt = new DataTable("NewDt"); //创建自增长的ID列 DataColumn dc = dt.Columns.Add("ID", Type.GetType("System.Int32")); dc.AutoIncrement = true; //自动增加 dc.AutoIncrementSeed = 1; //起始为1 dc.A
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【Spring MVC】Properties文件的加载

【Spring MVC】Properties文件的加载 转载:https://www.cnblogs.com/yangchongxing/p/10726885.html 参考:https://javadoop.com/post/spring-properties?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 1、通过 @Value 注入使用,适用于注入单个属性值 @Value("${jdbc.driverClass}")
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cf F. Shovels Shop

https://codeforces.com/contest/1154/problem/F 给定m个折扣 每个折扣的{x,y}的意思是每次购买如果买到确切的x只铲子就其中的最便宜的y只铲子免付; 先贪心一波,因为要买k只,而不管折扣怎么变,怎么买,我们都要买原价最便宜的k只铲子,这贪心是对的 接着就选择折扣offers ,明显要dp解决,贪心贪不出(复杂度太高); 设dp【i】表示买i只铲子的最小花费; 所以转移方程:dp【i】=min(f【i】,(选择折扣的处理)); #include<bi
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《重新理解创业》的读后感范文3000字

《重新理解创业》的读后感范文3000字: 2018年,我经历了巨大的考验:在踢球的时候不慎把脚踝扭断成了三节。在整个手术及康复过程中,最痛的时候不是脚骨折断的瞬间,或者往脚骨上打钢钉的9小时手术,而是每次在病床上换药的时候。 一次次撕开伤口的痛,才是最煎熬的痛,我想周航在撰写《重新理解创业》一书之时,应该就在承受这种煎熬。易到先行一步,经历了创新、前行、竞争的多个关口,经历了市场、用户与资本的多重考验,已经乘风破浪,并抢占先机,但最终功败垂成。作为创始人的周航,再重新复盘这段波澜起伏的历程,一
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Codeforces-Round#547(Div.3)-C-Polycarp Restores Permutation

这个题做的真是惨,场上写出了各种bugQAQ。 有一个注意的地方是数据会爆int。 两种做法,第一种假设第一个数是x,那么依次可推出后面的数,然后求和(和为(1+n)*n/2)解得x。 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #include <queue> using namespace
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淘宝用户行为分析

目录 环境 正文 1. 项目背景 2. 明确分析思路和目的 2.1 what 什么是用户行为分析? 2.2 why 为什么进行用户行为分析? 2.3 how 如何进行用户行为分析? 3. 数据概览 3.1 读取数据 3.2 查看数据信息 3.3 描述性统计 4. 数据预处理 4.1 重复值处理 4.2 缺失值处理 4.3 异常值处理 4.4 数据清洗 5. AARR模型分析 5.1 获取用户 5.2 提高活跃度 5.3 提高留存率 5.4 获取营收 6. 转化漏斗模型分析 7. RF模型分析
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潜意识与暗示

"你叫什么名字?" "不知道" "那你家在哪里?" "不知道" 很明显, 这是一个失忆了的人, 但是, 他真的什么都不记得了么? 并没有, 因为他还能够与人进行交流, 他还记得语言, 记得怎么表达. 失忆, 只是意识层面上被清空了, 而除了意识, 还有什么呢? 没错, 潜意识. 一个很有意思的比喻, 意识就像是电脑中的内存, 而潜意识则像是保存在电脑中的文件, 其中很大一部分都在潜意识(硬盘)中保存者, 意识(内存)中仅仅保存了需要的一部分, 电脑内存断点会清空, 而意识也有清空的时候, 就是
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吴恩达机器学习:编程作业1-单变量线性回归(Python实现)

吴恩达机器学习¶ 编程作业1:单变量线性回归 该文章的实现步骤基本上是按照Cowry5的这篇文章:https://blog.csdn.net/Cowry5/article/details/83302646 中的线性回归章节来实现的,其中有略微改动。 编程语言:python 3.6 环境:jupyter notebook import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt path = 'ex1
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大数据技术之_18_大数据离线平台_04_数据分析 + Hive 之 hourly 分析 + 常用 Maven 仓库地址

二十、数据分析20.1、统计表20.2、目标20.3、代码实现20.3.1、Mapper20.3.2、Reducer20.3.3、Runner20.3.4、测试二十一、Hive 之 hourly 分析21.1、目标21.2、目标解析21.3、创建 Mysql 结果表21.4、Hive 分析21.4.1、创建 Hive 外部表,关联 HBase 数据表21.4.2、创建临时表用于存放 pageview 和 launch 事件的数据(即存放过滤数据)21.4.3、提取 e_pv 和 e_l 事件数
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学习《从零开始学Python网络爬虫》PDF+源代码+《精通Scrapy网络爬虫》PDF

学习网络爬虫,基于python3处理数据,推荐学习《从零开始学Python网络爬虫》和《精通Scrapy网络爬虫》。 《从零开始学Python网络爬虫》是基于Python 3的图书,代码挺多,如果是想快速实现功能,这本书是一个蛮好的选择。 《精通Scrapy网络爬虫》基于Python3,深入系统地介绍了Python流行框架Scrapy的相关技术及使用技巧。 学习参考: 《从零开始学Python网络爬虫》PDF,279页,带目录,文字可复制; 配套源代码,教学PPT。作者: 罗攀 / 蒋仟 《精
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JAVA基础学习(序)

JAVA基础学习(序) 这里的JAVA基础学习是以峰哥的面经为主要线路,主要针对与面试的突击学习,并将题目和答案放在博文中,但由于这不是系统地学习JAVA知识,所以知识点可能比较零散,但基本上都是大厂面试中常问到的经典题,十分有学习价值,看官如有需要和疑惑,可以留言来找我一起讨论。 (这一系列中很多知识是由书上、文档上、论文上、其他网络博客上引用或摘抄而来,如有侵权,请联系我删除,谢谢!)
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