个人博客迁移到托管平台Netlify上 Netlify是一家国外的静态网站的托管平台,提供免费的https,自动化部署和升级,可以监控GitHub、GitLab或者Bitbucket做到自动更新发布。 二、根据github/gitlab仓库创建网站 创建站点,点击New site from Git按钮: 三、选择代码托管空间 可以选择GitHub、GitLab或者BitBucket。 使用体验 想要部署在Netlity的初衷是部署在Coding上需要备案,且已经被公安催了要备案,需要一个不用备案的代码托管网站。
不过用的毕竟是免费的 Travis-CI,SLA 不是特别的高,有时候就会遇到推送了半天任务还是在 pending 状态,一直在排队影响使用体验……再后来 gh 推出了 Actions,果断将 Travis-CI 迁移到了 最后,因为 gh Pages 的托管服务器在海外的原因,国内访问的速度并不理想,这时候看到国内有类似的代码平台,并且也提供托管服务,没错说的就是 coding.net,说实话 coding 确实挺良心的 ,静态托管一直都不需要花钱,最开始托管服务器是在 HK,大陆访问速度还真可以,网页托管再到后面进行了几次升级,其实也是换汤不换药,换成了更友好更自定义的方式,最后升级到基于腾讯云 serverless Web 开发者打造的应用托管平台 - 「云开发 Webify」 虽然换到了腾讯云云开发 Webify,但是针对开发者也同样推出了「Webify 个人站点扶持计划」,那么就可以放心迁移了 image.png 0x01.使用 那么话不多说,直接进入正题开始迁移,首先进入到你云「Web 应用托管」的控制台 点击新建应用 image.png 这里使用从 gh 导入,选择 blog 所在的仓库,导入 image.png
切换keepalived ip 变更新master keepalived优先级,重载的方式切换 [root@new-master ~]# vim /etc/keepalived/keepalived.conf [root@new-master ~]# /etc/init.d/keepalived reload ; watch -n .2 ip a 使用给新master keepalived 升优先级重载的方式切IP 使用 watch 来观察ip变化 ---- 从两边密切监控观察检查应用与数据库状态 使用n
确认备份数据 在销毁slave和原master前,这是最后一次可以备份原库统计数据的机会 生产数据已经陈旧,不一致了 确认后可以进行下一步 ---- 备份新master以便重建 [root@new-master nfs]# time nohup /usr/bin/innobackupex --defaults-file=/etc/my.cnf --user=root --password=xxxxxxxxxx /data/nfs/test_full_backup >> /data/nfs/full_
从自建k8s向托管EKS迁移 Migration from self-built k8s to hosted EKS A: 代表自建k8s B: 代表托管k8s A: Stands for self-built
但希望能和您成为笔尖下的朋友 以读书,技术,生活为主,偶尔撒点鸡汤 不作,不敷衍,意在真诚吐露,用心分享 点击左上方,可关注本刊 标星公众号(ID:itclanCoder) 前言 早期网站使用 github pages,后来迁移到 coding,最近又放到腾讯云网站静态托管,无论是 coding 的 cos 存储桶,还是静态网站托管 他们都是收费的,那有没有免费的托管商呢,既不影响网站的访问速度还免费,于是,找了一下,还真有,vercel 和Netlify,就是免费的 其中大名顶顶的Next.js,create-react-app,Nuxt.js等就是部署在部署托管在vercel的,而vuejs,reactjs等就是托管在Netlify上的 vercel 内置的CI / CD系统会在每次代码更改时触发 体验过后,确实方便,强大 01 为什么选择 vercel ⒈ 免费部署托管前端应用 ⒉ 支持一键导入(github,gitlab),零配置 05 总结 当你不满足于 github pages,嫌弃它访问得慢,是可以选择 vercel 来进行托管的,也支持自定义域名,免费的一个 ssl 证书 只要一键导入代码就可以了的,非常简单方便,可以一键部署前端很多应用
为了解决这些困难,作者没有像其他的做法一样,而是将稀疏隐式反馈的推荐问题作为半监督学习任务,并探索领域适应(Domain Adaptation)来解决这个问题。 原因是这些嵌入被映射到橙色区域的不同的潜在空间,正负半轴分别编码恐怖和有趣,而在蓝色区域面临相反的情况。 为了解决这一差距,我们需要在同一空间中进行域适应,即对空间进行对齐,对嵌入进行对齐。 也就是说,来自所有域的恐怖电影都映射到文本空间的负半轴上。 为了弥补这一差距,我们首先提出了一种称为文本记忆网络(TMN)的记忆结构,通过将每个用户和物品映射到单词语义空间来提取文本特征。 这种迁移学习模型被称为文本增强领域适应推荐(TDAR)方法。 有兴趣了解迁移学习+评论+协同过滤的兄弟们可以移步:开源代码[https://github.com/Wenhui-Yu/TDAR]。
由于项目中 Tomcat 日志越来越大,对于日志查找非常不方便,所以经过一番调查可以通过log4j来托管 Tomcat 日志的方式,实现Tomcat日志切片。 这里只说明怎么是log4j托管Tomcat日志,至于怎么切分就不做说明,可以log4j.properties文件的配置来实现。 -1.2.16.jar(项目中用到的log4j依赖包),log4j.properties(自己写的log4j配置文件) 3.下载界面: 2.将 tomcat-juli.jar 放到 Tomcat/bin 目录中,替换原来的文件 3.将 tomcat-juli-adapters.jar,log4j-1.2.16.jar,log4j.properties 放到 Tomcat/lib 目录下 4.删除或者重命名 (增加swallowOutput="true" 的属性配置,只有这样才能完全的把tomcat的stdout给接管过来) 6.重启 Tomcat,托管配置完成。
mysql复制包括异步复制和半同步复制: 异步复制:主库将事件写入二进制日志,但不知道从库是否接收成功,也不知道从库什么时候重放二进制日志,如果主库崩溃,则在主库提交的事务可能还没有传输到从库,这种情况下如果主从故障切换 mysql对复制进行了改进,引入了半同步复制,半同步复制是以插件的形式进行安装。 半同步复制,主库提交事务产生的二进制日志,需要至少被一个从库接收并写入relay log中等待ACK消息被主库成功接收之后主库才确认事务以提交。 mysql5.7增强半同步复制: rpl_semi_sync_master_wait_point的配置(控制半同步复制中在主库返回事务提交状态信息给客户端之前,等待从库ack消息的位点) after_sync 系统变量 rpl_semi_sync_master_enabled:控制是否在主库上启用半同步复制 rpl_semi_sync_slave_enabled:控制是否在从库上启用半同步复制 rpl_semi_sync_master_timeout
那么数据中心服务器托管或服务器迁移就成为了一种更为有利的数据解决方案。 此外,数据中心服务器托管还可以为自己的企业员工节省大量的时间从而节省企业空间。 服务器托管配图3.jpg 数据中心服务器托管或服务器迁移中,企业需要研究受托人迁移的背景和过程,,最大限度地减少损失。 由于服务器通常是成批迁移的,因此共享局域网连接的应用程序现在必须更加努力地维护通信,以减轻潜在的网络延迟,并确定哪些应用程序协同工作以及何时工作,组织需要规划其数据中心迁移计划并使其尽可能简单。 此外,要记录服务器设备保修信息和序列号,以避免物理迁移后出现问题。 在数据中心机房内迁移和托管服务器时,必须注意数据的完整性和步骤的准确性,同时托管服务器时必须做好记录和数据备份,以防意外需要。 服务器托管配图4.jpg
alembic是用来做ORM模型与数据库的迁移与映射。 charset=utf8 (4)将models所在的目录路径添加到env.py,并指定target_metadata import sys,os # 1. #2.os.path.dirname(__file__):获取当前文件的目录 #3.os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)):获取当前文件目录的上一级目录 #4. -m:本次迁移做了哪些修改 upgrade:将指定版本的迁移文件映射到数据库中,会执行版本文件中的upgrade函数 head:代表当前的迁移脚本的版本号 downgrade:会执行指定版本的迁移文件中的 if __name__ == '__main__': app.run() (3)初始化 alembic init alembic (4)alembic.ini sqlalchemy.url =
Microsoft.EntityFrameworkCore.Tools 上一节中讲到,使用Add-Migration和Update-database会在项目中生成文件夹Migrations,其中有两类文件: 数字+迁移名字的文件 ,每个文件代表一次对数据库的修改 ModelSnapshot.cs,代表当前状态的快照 第一类文件中,有数字+迁移名字.cs文件和数字+迁移名字.Designer.cs文件。 数字+迁移名字.cs文件是和具体数据库无关的抽象模型,里面有up和Down两个方法,分别代表向上迁移和向下迁移,即类似于数据库版本的的前进与回退 数字+迁移名字.Designer.cs文件记录的是和具体数据库相关的代码 其他数据库迁移命令 Update-databse+参数 Update-databse XXX将数据库回滚到xxx迁移脚本之后的状态 Remove-migration 删除最后一次迁移脚本 Script-Migration
MongoDB分片迁移原理与源码 异步删除数据 在from shard将迁移结果提交到config服务器成功后,from shard就会执行删除原数据的操作;如果迁移的参数"_waitForDelete 孤儿文档会造成数据的不一致,甚至一个数据块迁移了一部分然后被打断,后续相同的数据块重新迁移的时候,有可能造成迁移始终不成功的问题。 4.0 版本中迁移触发的阈值太低,导致迁移产生的性能问题太高 该问题主要从参考文献中得出来的结论。 详情可参考《MongoDB疑难解析:为什么升级之后负载升高了》 除此之外,由于整个迁移不是原子的,且存在异步过程,导致中间失败,产生其他问题的可能。 由数据迁移至MongoDB导致的数据不一致问题及解决方案
不过还算好只是官方网站关闭,程序部分还在代码托管平台维护。这里包括 Github 和 Gitee。 本文出处:老蒋部落 » Layui WEB前端框架官网即将下架 迁移至代码托管平台
有关迁移的入门资料,请查看 the topic guide. 数据迁移和多数据库 在使用多个数据库时,需要解决是否针对某个特定数据库运行迁移。例如,你可能 只 想在某个特定数据库上运行迁移。 在这个例子中,我们默认使用uuid.uuid4。 运行 makemigrations 命令。 编辑创建的迁移文件。 name='uuid', field=models.UUIDField(max_length=32, unique=True, default=uuid.uuid4) apps.get_model('myapp', 'MyModel') for row in MyModel.objects.all(): row.uuid = uuid.uuid4( model_name='mymodel', name='uuid', field=models.UUIDField(default=uuid.uuid4,
一.前言 IdentityServer4 4.x已经正式发布了,根据官方的 Release Note,3.1.x 到 4.x 的变更也是非常多,今天在将代码迁移到 4.x 遇到了一些问题在此记录下来,我使用的 IdentityServer4 的各种数据持久化,比如 ClientStore,ResourceStore 等,都是完全自定义的,非 EntityFramework,如果你是使用的 EF 那么官方提供了迁移脚本 4.x: ? 4.IResourceStore 的变化 ? 五.总结 以上就是我在 IdentityServer4 3.1.x 到 4.x 迁移所遇到的各个问题,所有问题都解决了并且成功运行。 官方开了一个 issues 记录迁移的问题,如果大家有难以解决的问题,不妨去提交:https://github.com/IdentityServer/IdentityServer4/issues/4592
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD="123456" -e MYSQL_DATABASE=redmine -d mysql:5.7 --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci --character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
今天给大家分享一位朋友的故事:历史专业毕业后转行程序员,工作4年半后被裁员了。 以下文章中的【我】,都是指这位朋友。 2019年夏天从历史专业毕业后,开始从事程序员的工作,到今天是4年半了。 离职来到重庆以后接触过4家公司:日本外包JS开发、电子公司Python开发、创业公司Python开发,再到现在的航空公司C++开发。
K8sMeetup 获取 Registry 所有镜像的列表 首先在迁移之前我们要获取一份 docker registry 中镜像的列表,这样我们才能保证迁移后没有镜像丢失。 这样又能保证所有的镜像都迁移过去,不会落下任何一个。 镜像的 layer 字段对应的也正是 4c0d98bf9879 而文件类型正是 .tar.gzip gzip 压缩文件。 ? 4.根据 manifests 文件就可以得到 blobs 目录中镜像的所有 layer 和 image config 文件,然后将这些文件拼成一个 dir 格式的镜像,在这里使用 cp 的方式将镜像从 5.再优化一下,将步骤 4 中的 cp 操作修改成硬链接操作,能极大减少磁盘的 IO 操作。需要注意:硬链接文件不能跨分区,所以要和 registry 存储目录在同一个分区下才行。 ?
变换后的特征Zi和Zj的内积定义了一个半正定 (positive semidefinite) 的测地线流式核 GFK 方法详细的计算过程可以参考原始的文章,我们在这里不再赘述。 对 BnB而言,原训练好的 B 模型的前 3 层直接拿来就可以用而不会对模型精度有什么损失到了第4 和第5 层,精度略有下降,不过还是可以接受。然而到了第6 第第7层,精度居然奇迹般地回升了! 原因如下:对于一开始精度下降的第4 第 5 层来说,确实是到了这一步,feature变得越来越specific,所以下降了。那对于第6第7层为什么精度又不变了? 往后,到了第4第5层的时候,精度开始下降,我们直接说:一定是feature不general 了!然而,到了第6第7层,精度出现了小小的提升后又下降,这又是为什么? 就是说,第4第5层精度下降的时候,主要是由于A和B两个数据集的差异比较大,所以会下降;到了第6第7层,由于网络几乎不迭代了,学习能力太差,此时 feature 学不到,所以精度下降得更厉害。