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RabbitMQ管理4
收回权限 不使用 -p 指定vhost时，默认会使用 / ，而不是清除所有 [root@h102 ~]# rabbitmqctl list_user_permissions mq Listing permissions for user "mq" ... / ^mq.* .* .* mq_test .* .* .* [root@h102 ~]# rabbitmqctl clear_permissions -p / mq Clearing permissions for user "mq" in vhost
28930编辑于 2022-04-23 - 来自专栏技术杂记
Mycat 管理命令4
| 100 | 4 | 0 | 0 | 0 | -1 | | sd2 | h101/my2 | 0 | h202/my4 | 0 | mysql | 0 | 0 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | +------------+----------+---------+---------------+ | sd1 | h101/my1 | 0 | mysql | 0 | 4 | 100 | 4 | 0 | 0 | 0 | -1 | | sd2 | h101/my2 | 0 | mysql -------+-------+--------+------+------+---------+------------+----------+---------+---------------+ 4
27820编辑于 2021-12-02 - 来自专栏不仅仅是python
Django-4 管理页面
Django 管理页面是查看我们的应用程序中当前数据的好方法，并且还为我们提供了用于创建或修改该数据的良好图形化界面展示。让我们开始吧: ? 当我们运行项目访问http://127.0.0.1:8000/admin后，会出现django的管理界面地址: ? 我们需要为创建一个超级管理员账号,首先在django_project文件夹命令行下执行python manage.py makemigrations 创建迁移： ? 点击Users可以查看已经创建的管理员用户： ? 点击用户查看详细的信息，用户名、加密的密码、邮箱、权限等： ? 还可以添加、编辑用户： ? 今天的管理页面学习就到这里
87120发布于 2019-07-23 - 来自专栏波波烤鸭
Git教程4(分支管理)
所谓的分支管理其实就是就是同时可以有多条时间线在执行，最终合并为一个点，有点类似于多线程操作，这也正是git有别于其他版本控制软件的地方。 分支管理策略 通常，合并分支时，如果可能，Git会用Fast forward模式，但这种模式下，删除分支后，会丢掉分支信息。 分支策略 在实际开发中，我们应该按照几个基本原则进行分支管理： 首先，master分支应该是非常稳定的，也就是仅用来发布新版本，平时不能在上面干活；那在哪干活呢？
56820发布于 2019-04-02 - 来自专栏自动化、性能测试
Python - poetry（4）管理环境
环境隔离 poetry 核心之一：使项目环境隔离，意味着始终和本地全局 Python 环境隔离 poetry 首先会检查当前项目是否在虚拟环境中运行：如果是将直接使用它，而不创建新的；如果不是，poetry 将使用它已创建的或创建一个全新的虚拟环境 默认情况下，poetry 将尝试使用当前激活的 Python 版本为当前项目创建虚拟环境 如果当前 Python 版本可能和项目的 Python 需求不兼容，poetry 将尝试找到一个合适的并使用它，如果找不到会显式提示 切换环境 可以用 env use 切换
73920发布于 2021-09-23 - 来自专栏初见Linux
4.虚存管理
为了能对交换区中的空闲盘块进行管理，在系统中应配置相应的数据结构，以记录外存的使用情况。其形式与内存在动态分区分配方式中所用数据结构相似，同样可以用空闲分区表或空闲分区链来管理交换区。 可见，虚拟存储技术是一种性能非常优越的存储器管理技术，故被广泛地应用于大、 中、 小型机器和微型机中。 在图6-4中示出了一个例子。如在执行一条指令COPY A TO B时，可能要产生6次缺页中断，其中指令本身跨了两个页面，A和B又分别各是一个数据块，也都跨了两个页面。 六、请求页式管理 在请求式分页存储管理的地址重定位时，可能会出现所需页面不在主存的情况，此时，系统必须解决以下两个问题： （1）当程序要访问的某页不在内存时，如何发现这种缺页情况？ 1.请求页式管理中的硬件支持 （1）页表机制 请求页式管理的页表机制其实是在纯分页的页表机制上增加若干项而形成的，作为请求分页的数据结构。
1.2K10发布于 2020-08-05 - 来自专栏量子位
点餐必须扫码属违法！法院刚判了：过度收集个人隐私信息
于是，罗某一纸诉状将这家火锅店告上了法庭。 法院：停止侵权 在罗某看来，这家火锅店存在过度收集个人信息的行为： 此行为既不合法、也不正当、更无必要，侵犯了个人信息。 罗某的诉求很简单，就是要求火锅店把与之相关的个人信息进行删除，并赔礼道歉。 但火锅店最初的回应是这样的： 微信头像、昵称、地区和性别属于网络化名，没有侵害个人信息的风险。 法院认为，罗某在火锅店用餐，用微信扫码，那么罗某就是已知既定个人。 而火锅店通过提取信息，知晓了原告的微信号、昵称、地区等信息，该信息为罗某个人信息，依法应予保护。 stime=1651377600&etime=1651381230&type=lbacks [3]https://mp.weixin.qq.com/s/tY60S_HNxy3SoBeNyJVEsQ [4] 欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。
66860编辑于 2022-05-05 用 WorkBuddy 做设计案例调研：从全球平台到 PDF 归档，设计师的信息管理工作流
案例来源平台：ArchDaily、谷德设计网（gooood）、Dezeen中文、设计腕儿、有方重点关注空间类型：-餐饮空间（火锅店、日料店、咖啡馆、酒吧）-零售空间（品牌旗舰店、买手店、概念店）-办公空间 （联合办公、创意园区、企业总部）-展览空间（美术馆、画廊、体验中心）每个案例要求：1.项目名称和所在地2.设计团队/设计公司3.空间面积和类型4.设计亮点分析（至少3个要点）5.材料运用说明6.2-3张项目实景图或效果图输出格式 ：品牌故事如何通过空间表达2.动线规划：客流动线和员工动线的处理3.材料语言：主材和辅材的搭配逻辑4.灯光设计：氛围营造和重点照明策略5.可借鉴点：可以直接参考到我项目中的设计手法这样拿到的分析报告，开会时直接能用 四、案例归档管理按空间类型分类案例库/├──餐饮空间/│├──火锅店/│├──日料店/│├──咖啡馆/│└──酒吧/├──零售空间/├──办公空间/└──展览空间/让WorkBuddy按这个结构自动归档 五、实际效果对比维度手动模式AI自动化每日耗时40-90分钟5分钟审核案例数量1-3个（看心情）稳定2-3个分析深度随意看两眼固定5个维度归档管理经常忘记自动分类存储回顾查找翻文件夹按PDF目录索引月度汇总基本不做自动生成精选报告六
16210编辑于 2026-04-14- 来自专栏项目管理
AI管理、组织管理，揭秘未来项目管理趋势！
AI管理与组织管理：揭秘未来项目管理趋势随着技术的不断进步，人工智能（AI）和数据分析的崛起正在深刻改变着项目管理的面貌。 AI驱动的自动化管理AI自动化工具：AI将在项目管理中发挥越来越重要的作用，特别是在任务分配、进度跟踪、资源优化等领域。 趋势展望：无缝协作：未来的团队合作将更加无缝，AI将成为团队协作中的一部分，自动化任务分配、会议安排、进度更新等，极大降低团队成员的工作负担，使他们能够专注于高价值的创造性任务。4. 预测与反应：AI推动的项目风险管理未来的项目管理将更加注重预防而非反应。AI通过深度学习和数据分析，能够提前识别潜在风险，并采取主动措施避免问题的发生。 趋势展望：主动风险管理：未来，项目管理中的风险将不再是被动响应的，而是通过AI的智能监控和预测，项目经理可以在问题真正发生之前采取措施，确保项目的顺利进行。总结AI的引入将大大改变未来的项目管理。
1.7K10编辑于 2024-11-18 - 来自专栏全栈数据化营销
数据分析：火锅实体店开店选址和经验建议分析
A火锅店是一家24小时火锅店，在郑州拥有一家线下实体店铺，业务线包括线上外卖平台+线下实体堂食，并且经过一年的发展经营，该店成为郑州月均销量第一名，目前想进军石家庄市场。 该店想要通过数据分析为店铺开张提供可行性分析和建议，主要解决的问题包括： 1、线下实体店选址：为店铺的选址提供建议 2、外卖的菜品分析：为菜品的选择提供建议 3、比较成功店铺的经营特色分析，包括服务时间、送餐方式等 4、 接下来对这些火锅店中的主力菜系做分析发现： ? 可以看到火锅店的营业时间主要集中在午市的11-14点、晚市的17-21点，21点以后仍然有少量的火锅店在营业，凌晨3-8点绝大多数火锅店都停止营业，但是石家庄市目前有四家24小时营业的火锅店，分别为2家火锅店 从上图可以看出，石家庄火锅营业时长集中在6-13个小事，4家24小时营业的火锅店。因此可以建议该火锅店，主打9点之后的外卖，而非堂食。
1.9K31发布于 2018-07-04 AI能力管理系统
在人工智能技术加速渗透各行业的今天，构建一套科学的AI能力管理系统已成为企业智能化升级的核心命题。该系统并非简单的技术堆砌，而是通过模块化设计实现对算法模型、数据流及业务场景的全生命周期管理。 二、动态调优的智能运维体系区别于传统静态配置模式，现代AI能力管理系统引入自适应学习机制。 成熟的AI能力管理系统应内置敏感词过滤、伦理审查接口和审计日志追溯功能，从技术层面保障合规运营。 四、人机协作的新型工作流重塑AI能力管理系统通过重塑工作流，实现人机协作的高效分工：当AI接管重复性劳动后，人类专家得以聚焦高价值创造环节。 这种战略定力决定了企业的长期发展高度，也为AI能力管理系统的持续进化提供了战略指引。
40010编辑于 2025-10-16- 来自专栏Linux基础入门
（4）Linux权限管理命令chmod
接下来介绍权限管理命令chmod， 命令名称：chmod 命令英文原意：change the permissions mode of a file 命令所在路径：/bin/chmod 执行权限：所有用户 例2：chmod [mode=421] [文件或目录] 在这里我们要知道权限位的数字表示， 首先我们需要知道：r=4,w=2,x=1 例如：rwxrw-r--，它的权限位数字表示就是764 即： r+w +x=4+2+1=7； r+w=4+2+0=6； r=4+0+0=4。
1.6K10发布于 2020-08-26 - 来自专栏初见Linux
4-2.请求段式管理
一、请求段式管理 便于共享。 1.请求段式管理中的硬件支持 （1）段表机制 段名 段长 段的基址 存取方式 访问字段A 修改位M 存在位P 增补位 外存始址 1）字段 存取方式：用于标识本分段的存取属性只是执行 增补位：这是请求分段式管理中所特有的字段，用于表示本段在运行过程中是否做过动态增长。 外存始址：指示本段在外存中的起始地址，即起始盘块号。 （2）缺段中断机构 ?
78610发布于 2020-08-04 - 来自专栏查理不是猹的Python专栏
纠结火锅去哪吃，用Python可视化做个数据呈现决定吧
呈现出以更加直观的方式去浏览全国不同省份、不同城市的火锅店分布情况。 .png] 在network中，找到下面这个数据包 [8478fc99f95f569c187337dbb31448a4.png] 打开之后可以看到json数据 [87c10628ecc96b9d937031ce4b8a68de.png &seckey=c6d9c7e05d7e627c56ed46fab5d7c5c792064779599d5e12b955a6f18a1204375d1588206c94d22e4bdd1ade0ad06e78c21917e24c6223b96bc51b75ca38651a1b203a0609f126163c5e82fd0549a068e537303424837ab798acfc9088e5d76a66451c20ebd9599b41c9b4f1371850d20fa442ad464712f54c912422f4fa20b3052f8bb810f30d41c7c0e55af68f9d9d973537f03d0aa0a1d1617d78cae29b49c64c2d2dc3f44cf0f8799234b124a7a2dec18bfa011e097e31a508eae37b8603f97df8f935f04b3652f190eac52d04816f302a582c53971e515ff2e0e2b4cc30446e0bee48d51c4be8b6fe4185589ed9& 2', province_distribution, type_=ChartType.EFFECT_SCATTER) geo.render("全国火锅店数量分布情况图2.html") [4ceb38599083ad8007a46bba39921cae.png .png] [43d95470ef285c2ed4c985480f0b40da.png] [5b5053745b0660f15b85861a29acdf62.png]
73860编辑于 2021-12-27 - 来自专栏全栈数据化营销
数据分析：火锅实体店开店选址和经验建议分析
A火锅店是一家24小时火锅店，在郑州拥有一家线下实体店铺，业务线包括线上外卖平台+线下实体堂食，并且经过一年的发展经营，该店成为郑州月均销量第一名，目前想进军石家庄市场。 该店想要通过数据分析为店铺开张提供可行性分析和建议，主要解决的问题包括： 1、线下实体店选址：为店铺的选址提供建议 2、外卖的菜品分析：为菜品的选择提供建议 3、比较成功店铺的经营特色分析，包括服务时间、送餐方式等 4、 image.png image.png 可以看到火锅店的营业时间主要集中在午市的11-14点、晚市的17-21点，21点以后仍然有少量的火锅店在营业，凌晨3-8点绝大多数火锅店都停止营业，但是石家庄市目前有四家 24小时营业的火锅店，分别为2家火锅店、重庆老码头火锅、大胖涮锅。 image.png 从上图可以看出，石家庄火锅营业时长集中在6-13个小事，4家24小时营业的火锅店。因此可以建议该火锅店，主打9点之后的外卖，而非堂食。
1.1K40发布于 2018-06-22 RAG：让AI不再胡说八道的秘密武器
重新读一遍PhD吧管理这些"毕业证书"（模型版本）简直是噩梦想象一下，每次公司有新政策，你都要让AI重新读4年大学...这谁顶得住啊！ "火锅店"，附近的火锅店都会显示出来。 系统立刻：把这个问题也变成GPS坐标在书架上找最近的几张便签找到了："黛玉葬花"、"黛玉进贾府"、"宝玉挨打黛玉担心"步骤6：合成 - AI图书管理员的最终回答AI拿到这几张便签后说： "根据这些资料， 企业知识管理场景：新员工入职培训问题："公司的考勤制度是什么？"RAG AI基于员工手册回答，比HR还专业2. 代码助手场景：代码review问题："这个函数有什么潜在问题？" RAG AI检索最佳实践和代码规范，给出专业建议3. 法律咨询场景：合同审查问题："这个条款是否合规？"RAG AI基于最新法规和案例，提供风险评估4.
38410编辑于 2025-08-22- 来自专栏YO大数据
linux实战（4）用户管理与组管理实战操作
linux的用户管理与组管理 简介：讲解linux用户管理与组管理 Linux（linux的强大之处在于，linux中可以多用户多分组，而且相互隔离）在window中是有用户跟组这种分类的； ? 使用它可以指定新用户的家目录，登录密码，是否加密主目录等等，它会： 1.建立一个新目录作为家目录 2.建立同名新组 3.把用户的主要组设为该组(除非命令选项覆盖以上默认动作，比如–disall-homdirecry之类) 4.
1.3K20发布于 2021-08-16 AI与科学的双向革命：AI4Science与Science4AI如何重塑未来？
这不仅是对传统科研体系的颠覆，更宣告 AI与科学融合进入"双向赋能"新阶段 ：AI4Science（人工智能加速科学发现）与Science4AI（科学理论反哺AI创新）形成螺旋上升的结构性协同，重塑人类认知世界的方式 https://agents4science.stanford.edu/ 一、AI4Science：当人工智能成为科学发现的"超级引擎" 生物医疗领域：从"十年磨一药"到"数月出成果" 2025年5月， 、文献管理、语言优化等辅助工作 协作者阶段 ：主动参与科研决策，如自主实验设计、假设生成与验证、动态反馈机制。 范式**变革：AI从"执行者"变为"建议者"，与科学家形成平等协作关系 独立作者阶段 ： 全流程自主研究、多模态知识整合，如斯坦福Agents4Scie nce会议尝试AI作为论文作者 2. 数据与理论的融合：新科研范式的诞生，科学第四范式 《科学智能白皮书2025》指出，AI4Science正推动科研范式从"假设-验证"向" 数据-发现 "转变。
1.7K10编辑于 2025-08-27- 来自专栏可以叫我才哥
Python探秘大众点评北京火锅店第①期：好吃的火锅在哪里？
01 目录： 1.说明 2.北京火锅店基础数据 3.北京火锅店评分数据 4.评价数及人均消费 5.都有哪些连锁店 6.爬虫过程 7.其他 本来打算昨天（12月6日，我们上班）中午和朋友们去吃火锅来着， In [1]: df.id.nunique() #有效火锅店铺数：店铺id非重复计数 Out[1]: 5319 北京一共有5319家有评分的有效火锅店铺。 评分直方图 组合四类评分绘制叠加直方图，可以看见基本上各项评分的分布基本一致，大部分分布在4分以下或者4.5分以上，两级分化比较明显。 ? 16 # 设置全局轴标签字体大小 score = df[['商家评分','口味','环境','服务','地区']] sns.pairplot(score, hue='地区',height=3) 4. 整体评价数分布 先用描述统计看，发现评价数最多的有3.2万个，最少的仅1个，75%的火锅店评价在900以下，更有25%的火锅店评价不到23个。
72920发布于 2021-08-05 AI数据采集管理系统
在数字化浪潮中，数据的采集与管理已成为企业竞争力的关键要素。传统的人工录入、分散存储模式不仅效率低下，更难以应对海量异构数据的实时处理需求。 此时，一套基于AI技术的智能数据采集管理系统应运而生，它如同精密运转的数字中枢，将杂乱无章的信息流转化为可挖掘的金矿，为企业数字化转型提供坚实的数据底座。 五、自适应迭代优化循环：与企业发展同频共振系统具备自我进化的自适应迭代能力，通过持续收集用户反馈和使用习惯数据，AI引擎会自动调整采集策略优先级。 六、典型应用场景示例：赋能多行业数字化转型AI数据采集管理系统已在多个行业落地应用，创造显著价值：在智能制造领域，系统实时监控生产线参数波动，提前预警设备故障风险，帮助企业将良品率提升15%；智慧城市建设中 八、未来演进方向展望：开启数据智能新篇章随着联邦学习、隐私计算等新技术的成熟，下一代AI数据采集管理系统将实现更多突破：通过联邦学习技术，实现跨组织联合建模而不共享原始数据，打破数据协作的隐私壁垒；采用边缘节点自主决策与云端协同优化模式
35410编辑于 2025-10-16
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