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NDK基础之Android.mk基础

Android NDK官方介绍Android Developers NDK 指南 1、 Android.mk介绍 用于向构建系统描述源文件和共享库 1.1 定义 Application.mk； 1.2 构建系统和环境变量所未定义的项目范围设置； 1.3 替换特定模块的项目范围设置。 2、 Android.mk基本写法 2.1 首先定义LOCAL_PATH变量 在这里，构建系统提供的红函数my-dir将范湖当前目录（包含Android.mk所在目录) LOCAL_PATH := $(call my-dir) 2.2 接着声明CLEAR_VARS变量 CLEAR_VARS变量指向特殊GNU Makefile，可为您清除许多LOCAL_XXX变量 注意：它不会清除LOCAL_PATH变量，此变量必须保留其值，因为系统在单一GNU Make执行环境（其中所有变量都是全局变量）解析所有构建控制文件，在描述每个模块之前，必须声明（重新声明）此变量 include $(CLEAR_VARS) 2.3 LOCAL_MODULE变量将存储您要构建的模块名称 XXX代表你要生成的库文件的名称 在生成过程中系统会自动在XXX前面加上lib，形成libXXX.so的形式 应用的每个模块都应该使用一个该变量LOCAL_MODULE := XXX 2.4 枚举源文件，以空格分隔多个文件 变量必须包含要构建到模块中的C或者C++等源文件列表 LOCAL_SRC_FILES := hello.c index.c 2.5 连接系统所有内容 BUILD_SHARED_LIBRARY 变量指向GNU Makefile脚本，用于收集您最近include后在LOCAL_XXX变量中定义的所有信息 GNU Makefile脚本确定要构建的内容及操作方法 include $(BUILD_SHARED_LIBRARY) 2.6 自定义变量，不要与NDK构建系统预留变量冲突如 以LOCAL_开头的名称，如LOCAL_MODULE 以PRIVATE_、NDK_、或APP开头的名称，构建系统在内部使用这些变量 小写名称，例如my-dir 如果为了方便需要自定义变量，建议名称前附件MY_；NDK变量和相关宏定义 Application.mk介绍 该文件实际也是微型GNU Makefile片段，用于定义编译的多个变量。该文件通常位于￥PROJECT/jni/下，与Android.mk同个目录，其中PROJECT指向应用的项目目录，另一种方式是将其放在顶级$NDK/apps/目录的子目录下。例如 $NDK/apps/<myapp>/Application.mk这里的myapp是用于向NDKgo构建系统描述应用的jianch个，他不会实际进入生成的共享库或者最终软件包。 3.1 APP_PROJECT_PATH 此变量用于存储应用项目根目录的绝对路径。 构建系统使用此信息将生成的 JNI 共享库的简缩版放入 APK 生成工具已知的特定位置。如果您将 Application.mk 文件放在 $NDK/apps// 下，则必须定义此变量。 如果将其放在 $PROJECT/jni/ 下，则此变量可选。 3.2 APP_MODULES 如果定义此变量，变量会指示 ndk-build 仅构建相应模块及其依赖的模块。 列出模块名称时必须用空格分隔，与其在 Android.mk 文件 LOCAL_MODULE 定义中的显示方式一样。 如果未定义此变量，ndk-build 会查找所有可安装的顶级模块的列表，即 Android.mk 文件及其直接包括的任何文件所列的模块。 但是，导入的模块不是顶级模块。 可安装的模块是共享库或可执行文件，后者会在 libs/$ABI/ 中生成一个文件。 如果未定义此变量，而且项目中没有可安装的顶级模块，ndk-build 就会改为构建所有顶级静态库及其依赖项。 这些库会放在 obj/ 或 obj-debug/ 下的常用位置。 3.3 APP_OPTIM 请将这个可选变量定义为 release 或 debug。 使用此变量可以在构建应用的模块时变更优化级别。 发布模式为默认模式，可以生成高度优化的二进制文件。 调试模式会生成未经优化的二进制文件，如此更容易调试。 请注意，您可以调试发布或调试二进制文件。 但是，发布二进制文件在调试时提供的信息较少。 例如，构建系统会优化掉一些变量，导致您无法对其进行检查。 此外，代码重新排序可能增大单步调试代码的难度；堆栈轨迹可能不可靠。 在应用清单的 标记中声明 android:debuggable 将导致 此变量默认为 debug 而非 release。 将 APP_OPTIM 设置为 release 可替换此默认值。 3.4 APP_CFLAGS 此变量用于存储一组 C 编译器标记，供构建系统在为任何模块编译任何 C 或 C++ 源代码时传递到编译器。 使用此变量可以根据需要给定模块的应用更改该模块的版本号，而无需修改 Android.mk 文件本身。 使用 APP_CPPFLAGS 只能为 C++ 指定标记。 这些标记中的所有路径都应相对于顶级 NDK 目录。 例如，如果您有以下设置： sources/foo/Android.mk sources/bar/Android.mk 要在 foo/Android.mk 中指定您在编译时要添加指向 bar 源文件的路径，应使用： APP_CFLAGS += -Isources/bar 或者： APP_CFLAGS += -I$(LOCAL_PATH)/../bar -I../bar 无效，因为它相当于 -I$NDK_ROOT/../bar。 3.5 APP_CPPFLAGS 此变量包含一组 C++ 编译器标记，仅供构建系统构建 C++ 源文件时传递到编译器。 使用 APP_CFLAGS 可以为 C 和 C++ 指定标记。 3.6 APP_LDFLAGS 在链接应用时，构建系统传递的一组链接程序标记。 仅当构建系统构建共享库和可执行文件时，此变量才相关。 当构建系统构建静态库时，它会忽略这些标记。 3.7 APP_BUILD_SCRIPT 默认情况下，NDK 构建系统在 jni/ 下查找名为 Android.mk 的文件。 如果您要替换此行为，可以将 APP_BUILD_SCRIPT 定义为指向替代构建脚本。 构建系统始终将非绝对路径解释为相对于 NDK 的顶级目录。 3.8 APP_ABI 默认情况下，NDK 构建系统会为所有非弃用 ABI 生成机器代码。 您可使用 APP_ABI 设置为特定的 ABI 生成机器代码。 表 1 显示不同指令集的 APP_ABI 设置。 3.9 APP_PLATFORM 此变量包含您想支持的最低版本的 Android 平台。 例如，android-15 值指定您的库使用在低于 Android 4.0.3（API 级别 15）的版本中不可用的 API，而且不能在运行低版本平台的设备上使用。 如需平台名称和对应 Android 系统映像的完整列表，请参阅 Android NDK 原生 API。 请勿直接更改此标记，而应设置您模块级 build.gradle 文件中 defaultConfig 或 productFlavors 块的 minSdkVersion 属性。 这样就能确保只有安装在 Android 版本足够高的设备上的应用才能使用您的库。 ndk-build 工具链使用以下逻辑，根据您所构建的 ABI 以及您指定的 minSdkVersion 来为您的库选择最低版本的平台： 如果现有 ABI 平台版本等于 minSdkVersion，则 ndk-build 会使用该版本。否则，如果现有 ABI 平台版本低于 minSdkVersion，则 ndk-build 会使用其中版本最高的平台。 这种选择较为合理，因通常情况下，平台版本缺失意味着自上一个可用版本以来，原生平台 API 未作任何改变。否则，ndk-build 会使用下一个高于 minSdkVersion 的可用平台版本。 3.10 APP_STL NDK 构建系统默认为 STLsystem。 其他选项包括 c++_shared、c++_static 和 none。 请参阅 NDK 运行时和功能。 3.11 APP_SHORT_COMMANDS 相当于 Application.mk 中的 LOCAL_SHORT_COMMANDS，适用于整个项目。 如需了解详细信息，请参阅 Android.mk 中有关此变量的文档。 3.12 APP_THIN_ARCHIVE 在 Android.mk 文件中，为此项目中的所有静态库模块设置 LOCAL_THIN_ARCHIVE 默认值。 如需了解详细信息，请参阅 Android.mk 中有关 LOCAL_THIN_ARCHIVE 的文档
2019-04-26
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JavaNIO基础02-缓存区基础

1.1、什么是缓存区？ 缓冲区(Buffer)就是在内存中预留指定大小的存储空间用来对输入/输出(I/O)的数据作临时存储，这部分预留的内存空间就叫做缓冲区。 Buffer在IO中很重要。在java.io包中的BufferedInputStream、BufferedOutputStream、BufferedReader和BufferedWriter在其实现中都运用了缓冲区。java.nio包公开了Buffer API，使得Java程序可以直接控制和运用缓冲区。 在Java NIO中，缓冲区主要是跟通道（Channel）打交道，数据总是从缓冲区写入到通道中，或者从通道读取数据到缓冲区。 1.2、缓存区的优点？ 1、减少实际的物理读写次数 2、缓冲区在创建时就被分配内存，这块内存区域一直被重用，可以减少动态分配和回收内存的次数 1.3、缓存区的存储位置 1、堆内内存 堆内内存是由JVM所管控的Java进程内存，我们平时在Java中创建的对象都处于堆内内存中，并且它们遵循JVM的内存管理机制，JVM会采用垃圾回收机制统一管理它们的内存。 2、堆外内存 堆外内存就是存在于JVM管控之外的一块内存区域，因此它是堆外内存不受JVM的管控。 1.4 缓存区常用类 缓存区类说明 类名称 说明 ByteBuffer 字节缓存区 HeapByteBuffer 堆内字节缓存区 HeapByteBufferR 堆内字节只读缓存区，以R结尾的类表示只读 MappedByteBuffer 文件映射到虚拟内存，读写性极能 DirectByteBuffer 堆外字节缓存区 - - ByteBufferAsCharBufferB 字节缓存区转字符缓存区，大端序列 ByteBufferAsCharBufferRB 字节缓存区转字符缓存区，只读、大端序列 ByteBufferAsCharBufferL 字节缓存区转字符缓存区，小端序列 ByteBufferAsCharBufferLB 字节缓存区转字符缓存区，只读、小端序列 DirectCharBufferS 堆外字符缓冲期，字节序反转 DirectCharBufferRS 堆外字符缓冲期，只读、字节序反转 DirectCharBufferU 堆外字符缓冲期，字节序非反转 2.1 缓存区4个属性 （1）capacity capacity指的是缓冲区能够容纳元素的最大数量，这个值在缓冲区创建时被设定，而且不能够改变。（2）limit limit指的是缓冲区中第一个不能读写的元素的数组下标索引，也可以认为是缓冲区中实际元素的数量。（3）position position指的是下一个要被读写的元素的数组下标索引，该值会随get()和put()的调用自动更新。（4）mark 一个备忘位置，调用mark()方法的话，mark值将存储当前position的值，等下次调用reset()方法时，会设定position的值为之前的标记值。 2.2 缓存区不变等式 0<=标记<=位置<=限制<=容量 2.3 缓存区操作示例 （1）创建缓存区 ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(10); //mark = -1; //position= 0; //limit=10; //capacity=10; 初始化状态 （2）添加数据 buffer.put((byte)1); buffer.put((byte)2); buffer.put((byte)3); buffer.put((byte)4); buffer.put((byte)5); //mark = -1; //position= 5; //limit=10; //capacity=10; 添加数据后 （3） 读取数据 读取缓冲区前，一般调用flip（反转） 方法。 buffer.flip(); //当前状态 //mark = -1; //position= 0; //limit=5; //capacity=10; 读取前翻转 buffer.get(); buffer.get(); //当前状态 //mark = -1; //position= 2; //limit=5; //capacity=10; 执行两次get后 （4）标记缓存区 buffer.mark(); //mark = 2; //position= 2; //limit=5; //capacity=10; 标记后 （5）重置缓存区 buffer.get(); buffer.get(); //mark = 2; //position= 4; //limit=5; //capacity=10; buffer.reset(); //mark = 2; //position= 2; //limit=5; //capacity=10; 重置缓存区 3 缓存常用方法 3.1 反转 flip 使缓冲区为一系列新的通道写入或相对获取 操作做好准备：它将限制设置为当前位置，然后将位置设置为 //flip 方法内部实现 limit = position; position = 0; mark = -1; 3.2 清理 clear 使缓冲区为一系列新的通道读取或相对放置 操作做好准备：它将限制设置为容量大小，将位置设置为 0 //clear内部实现 position = 0; limit = capacity; mark = -1; 3.3 重绕rewind 使缓冲区为重新读取已包含的数据做好准备：它使限制保持不变，将位置设置为 0 position = 0; mark = -1; 3.4 remaining 与 hasRemaining 常用用于判断缓存区可读内容的长度。 return limit - position; 3.5 标记mark()与重置reset()方法 mark 把 mark的值设置成position。 reset 把position设置成mark的值，相当于之前做过一个标记，现在要退回到之前标记的地方 3.6 压缩 compact 把从position到limit中的内容移到0到limit-position的区域内，position和limit的取值也分别变成limit-position、capacity。如果先将positon设置到limit，再compact，那么相当于clear()
2018-02-21
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Docker基础之六: Docker基础命令

容器相关的命令 （对Docker感兴趣的朋友可以加我的微信ghostcloud2016，然后我把你加到我们的一个Docker爱好者群组里面。） 在上例中，我们用3种方式运行了容器，在上节中我们学习了： docker ps : 查看容器列表 docker logs：查看容器的日志 docker stop：停止容器 在本节中，我们将通过事例来熟悉一些其他的docker命令，并学习docker client。 1 Docker Client Docker Client和Docker Daemon实际使用的是同一个二进制程序，通过docker --help命令可以直接查看docker的所有命令及选项： 查看docker可执行程序的路径： root@shev:~# which docker /usr/bin/docker docker命令的帮助信息： root@shev:~# docker --help Usage: docker [OPTIONS] COMMAND [arg...] docker daemon [ --help | ... ] docker [ --help | -v | --version ] A self-sufficient runtime for containers. Options: --config=~/.docker Location of client config files -D, --debug=false Enable debug mode --disable-legacy-registry=false Do not contact legacy registries -H, --host=[] Daemon socket(s) to connect to -h, --help=false Print usage -l, --log-level=info Set the logging level --tls=false Use TLS; implied by --tlsverify --tlscacert=~/.docker/ca.pem Trust certs signed only by this CA --tlscert=~/.docker/cert.pem Path to TLS certificate file --tlskey=~/.docker/key.pem Path to TLS key file --tlsverify=false Use TLS and verify the remote -v, --version=false Print version information and quit Commands: attach Attach to a running container build Build an image from a Dockerfile commit Create a new image from a container's changes cp Copy files/folders between a container and the local filesystem create Create a new container diff Inspect changes on a container's filesystem events Get real time events from the server exec Run a command in a running container export Export a container's filesystem as a tar archive history Show the history of an image images List images import Import the contents from a tarball to create a filesystem image info Display system-wide information inspect Return low-level information on a container or image kill Kill a running container load Load an image from a tar archive or STDIN login Register or log in to a Docker registry logout Log out from a Docker registry logs Fetch the logs of a container network Manage Docker networks pause Pause all processes within a container port List port mappings or a specific mapping for the CONTAINER ps List containers pull Pull an image or a repository from a registry push Push an image or a repository to a registry rename Rename a container restart Restart a container rm Remove one or more containers rmi Remove one or more images run Run a command in a new container save Save an image(s) to a tar archive search Search the Docker Hub for images start Start one or more stopped containers stats Display a live stream of container(s) resource usage statistics stop Stop a running container tag Tag an image into a repository top Display the running processes of a container unpause Unpause all processes within a container version Show the Docker version information volume Manage Docker volumes wait Block until a container stops, then print its exit code Run 'docker COMMAND --help' for more information on a command. 具体的含义，我们在日后再一一讲解。我们先关注头几行： Usage: docker [OPTIONS] COMMAND [arg...] docker daemon [ --help | ... ] docker [ --help | -v | --version ] 剖析： 第一行实际是docker client的语法格式，它接收OPTIONS参数，并跟一个COMMAND，之后紧跟该命令对应的参数 第二行实际是docker daemon的语法格式，有兴趣的朋友可以通过docker daemon –help进行查看 第三行就是docker client的帮助，有需要都可以执行并查看。 一个我们经常用的查看docker版本信息的命令： root@shev:~# docker version Client: Version: 1.9.0 API version: 1.21 Go version: go1.4.2 Git commit: 76d6bc9 Built: Tue Nov 3 17:43:42 UTC 2015 OS/Arch: linux/amd64 Server: Version: 1.9.0 API version: 1.21 Go version: go1.4.2 Git commit: 76d6bc9 Built: Tue Nov 3 17:43:42 UTC 2015 OS/Arch: linux/amd64 这个命令会列出当前docker的client和server的基本信息. 2 通过容器来运行web应用 容器可以运行任何程序，那么一个主要的用途就是运行web应用，并对外提供服务，下面我们就用官方的一个例子来进行演示： 2.1 启动容器 root@shev:~# docker run -d -P training/webapp python app.py Unable to find image 'training/webapp:latest' locally latest: Pulling from training/webapp 2880a3395ede: Pull complete 515565c29c94: Pulling fs layer 98b15185dba7: Pulling fs layer 2ce633e3e9c9: Verifying Checksum 2ee0b8f351f7: Download complete 2505b734adda: Downloading [=====================> ] 8.732 MB/20.71 MB 20dd0c759013: Downloading [> ] 515.2 kB/50.25 MB f95ebd363bf2: Verifying Checksum 1952e3bf3d7e: Download complete abb991a4ed5e: Download complete 7cbae6914197: Pulling fs layer f74dd040041e: Pulling fs layer 54bb4e8718e8: Download complete Pulling repository docker.io/training/webapp 02a8815912ca: Download complete e9e06b06e14c: Download complete a82efea989f9: Download complete 37bea4ee0c81: Download complete 07f8e8c5e660: Download complete 23f0158a1fbe: Download complete 0a4852b23749: Download complete 7d0ff9745632: Download complete 99b0d955e85d: Download complete 33e109f2ff13: Download complete cc06fd877d54: Download complete b1ae241d644a: Download complete b37deb56df95: Download complete Status: Downloaded newer image for training/webapp:latest docker.io/training/webapp: this image was pulled from a legacy registry. Important: This registry version will not be supported in future versions of docker. 7736775bd89f6d0373b7a6c39a91126d156d9b0ce5467c30f0275506e012be4e 我们查看一下程序是否启动： root@shev:~# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 7736775bd89f training/webapp "python app.py" 9 minutes ago Up 9 minutes 0.0.0.0:32768->5000/tcp agitated_poitras e221abf45a0b ghostcloud.cn:5000/gcali:1.2 "/usr/local/ghostclou" About an hour ago Up About an hour gcsagent 剖析： 我们从Docker Hub拉取了training用户下的webapp的最新版本，然后用python执行app.py 我们的启动参数包括:-d 在后台运行，-P导出容器需要导出的端口，由于Docker Hub在国外，因此拉取的时间可能会有点长，但是一旦本地有了镜像，之后就会很快了。 通过ps 命令，我们可以看到主机的32768端口映射到了容器的5000端口 2.2 访问网页 我们通过主机的32768端口进行访问： 2.3 查看容器的端口导出情况 root@shev:~# docker port 7736 5000/tcp -> 0.0.0.0:32768 2.4 查看容器的运行日志 root@shev:~# docker logs -f 7736 * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit) 192.168.0.103 - - [02/Dec/2015 10:03:07] "GET / HTTP/1.1" 200 - 192.168.0.103 - - [02/Dec/2015 10:03:07] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 - 192.168.0.103 - - [02/Dec/2015 10:08:11] "GET / HTTP/1.1" 200 - 剖析： -f会一直绑定到容器的标准输出上，不带-f时，运行后命令立刻就会退出 运行完logs –f后，我们访问网页时，就会在命令行里面显示日志 2.5 查看容器中的进程信息 root@shev:~# docker top 7736 UID PID PPID C STIME TTY TIME CMD root 5115 4051 0 17:53 ? 00:00:00 python app.py 2.6 查看容器的详细信息 root@shev:~# docker inspect 7736 [ { "Id": "7736775bd89f6d0373b7a6c39a91126d156d9b0ce5467c30f0275506e012be4e", "Created": "2015-12-02T09:53:41.35592583Z", "Path": "python", "Args": [ "app.py" ], "State": { "Status": "running", "Running": true, "Paused": false, "Restarting": false, "OOMKilled": false, "Dead": false, "Pid": 5115, "ExitCode": 0, "Error": "", "StartedAt": "2015-12-02T09:53:41.62798274Z", "FinishedAt": "0001-01-01T00:00:00Z" }, "Image": "02a8815912ca800f99b7d912485e8c618260e27c6de8d7a161b356b322d5c121", "ResolvConfPath": "/var/lib/docker/containers/7736775bd89f6d0373b7a6c39a91126d156d9b0ce5467c30f0275506e012be4e/resolv.conf", "HostnamePath": "/var/lib/docker/containers/7736775bd89f6d0373b7a6c39a91126d156d9b0ce5467c30f0275506e012be4e/hostname", "HostsPath": "/var/lib/docker/containers/7736775bd89f6d0373b7a6c39a91126d156d9b0ce5467c30f0275506e012be4e/hosts", "LogPath": "/var/lib/docker/containers/7736775bd89f6d0373b7a6c39a91126d156d9b0ce5467c30f0275506e012be4e/7736775bd89f6d0373b7a6c39a91126d156d9b0ce5467c30f0275506e012be4e-json.log", "Name": "/agitated_poitras", "RestartCount": 0, "Driver": "aufs", "ExecDriver": "native-0.2", "MountLabel": "", "ProcessLabel": "", "AppArmorProfile": "", "ExecIDs": null, "HostConfig": { "Binds": null, "ContainerIDFile": "", "LxcConf": [], "Memory": 0, "MemoryReservation": 0, "MemorySwap": 0, "KernelMemory": 0, "CpuShares": 0, "CpuPeriod": 0, "CpusetCpus": "", "CpusetMems": "", "CpuQuota": 0, "BlkioWeight": 0, "OomKillDisable": false, "MemorySwappiness": -1, "Privileged": false, "PortBindings": {}, "Links": null, "PublishAllPorts": true, "Dns": null, "DnsOptions": null, "DnsSearch": null, "ExtraHosts": null, "VolumesFrom": null, "Devices": [], "NetworkMode": "default", "IpcMode": "", "PidMode": "", "UTSMode": "", "CapAdd": null, "CapDrop": null, "GroupAdd": null, "RestartPolicy": { "Name": "no", "MaximumRetryCount": 0 }, "SecurityOpt": null, "ReadonlyRootfs": false, "Ulimits": null, "LogConfig": { "Type": "json-file", "Config": {} }, "CgroupParent": "", "ConsoleSize": [ 0, 0 ], "VolumeDriver": "" }, "GraphDriver": { "Name": "aufs", "Data": null }, "Mounts": [], "Config": { "Hostname": "7736775bd89f", "Domainname": "", "User": "", "AttachStdin": false, "AttachStdout": false, "AttachStderr": false, "ExposedPorts": { "5000/tcp": {} }, "Tty": false, "OpenStdin": false, "StdinOnce": false, "Env": [ "PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin" ], "Cmd": [ "python", "app.py" ], "Image": "training/webapp", "Volumes": null, "WorkingDir": "/opt/webapp", "Entrypoint": null, "OnBuild": null, "Labels": {}, "StopSignal": "SIGTERM" }, "NetworkSettings": { "Bridge": "", "SandboxID": "02c2de9e7171ed418869e53297b0b1956052be67d2c9c4c75f99829fff646fdd", "HairpinMode": false, "LinkLocalIPv6Address": "", "LinkLocalIPv6PrefixLen": 0, "Ports": { "5000/tcp": [ { "HostIp": "0.0.0.0", "HostPort": "32768" } ] }, "SandboxKey": "/var/run/docker/netns/02c2de9e7171", "SecondaryIPAddresses": null, "SecondaryIPv6Addresses": null, "EndpointID": "f623f99d87ec63cc3bfdc024886d24d40bd1cf1771e249951133a7c66424d6e9", "Gateway": "172.17.0.1", "GlobalIPv6Address": "", "GlobalIPv6PrefixLen": 0, "IPAddress": "172.17.0.2", "IPPrefixLen": 16, "IPv6Gateway": "", "MacAddress": "02:42:ac:11:00:02", "Networks": { "bridge": { "EndpointID": "f623f99d87ec63cc3bfdc024886d24d40bd1cf1771e249951133a7c66424d6e9", "Gateway": "172.17.0.1", "IPAddress": "172.17.0.2", "IPPrefixLen": 16, "IPv6Gateway": "", "GlobalIPv6Address": "", "GlobalIPv6PrefixLen": 0, "MacAddress": "02:42:ac:11:00:02" } } } } ] 2.7 停止并重启容器 root@shev:~# docker stop 7736 7736 root@shev:~# root@shev:~# docker start 7736 7736 root@shev:~# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 7736775bd89f training/webapp "python app.py" 25 minutes ago Up 2 seconds 0.0.0.0:32769->5000/tcp agitated_poitras 注意：容器的在主机上的映射端口变成了32769，原因是我们没有指定主机的端口。 2.8 指定主机和容器的端口映射 root@shev:~# docker run -d -p 80:5000 training/webapp python app.py 54132a474d29d44a7fc6431184ae1c1c77b4c8fb31975d477aab73647a008837 root@shev:~# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 54132a474d29 training/webapp "python app.py" 3 seconds ago Up 2 seconds 0.0.0.0:80->5000/tcp grave_williams 剖析： 通过-p 参数可以指定端口映射，通过-P则是随机分配 由于我们导出主机的80端口，因此我们再次访问网页的时候，可以不需要指定端口： 是不是眼前一亮，是的，我们可以将我们的网页直接运行在容器里面！ 想象一下，你拥有一台云主机……
2015-12-13
优秀的个人博客,低调大师

Vue基础

1.vue优点？ 答：轻量级框架：只关注视图层，是一个构建数据的视图集合，大小只有几十kb； 简单易学：国人开发，中文文档，不存在语言障碍 ，易于理解和学习； 双向数据绑定：保留了angular的特点，在数据操作方面更为简单； 组件化：保留了react的优点，实现了html的封装和重用，在构建单页面应用方面有着独特的优势； 视图，数据，结构分离：使数据的更改更为简单，不需要进行逻辑代码的修改，只需要操作数据就能完成相关操作； 虚拟DOM：dom操作是非常耗费性能的， 不再使用原生的dom操作节点，极大解放dom操作，但具体操作的还是dom不过是换了另一种方式； 运行速度更快:相比较与react而言，同样是操作虚拟dom，就性能而言，vue存在很大的优势。 2.vue父组件向子组件传递数据？ 答：通过props 3.子组件像父组件传递事件？ 答：$emit方法 4.v-show和v-if指令的共同点和不同点？ 答: 共同点：都能控制元素的显示和隐藏； 不同点：实现本质方法不同，v-show本质就是通过控制css中的display设置为none，控制隐藏，只会编译一次；v-if是动态的向DOM树内添加或者删除DOM元素，若初始值为false，就不会编译了。而且v-if不停的销毁和创建比较消耗性能。 总结：如果要频繁切换某节点，使用v-show(切换开销比较小，初始开销较大)。如果不需要频繁切换某节点使用v-if（初始渲染开销较小，切换开销比较大）。 5.如何让CSS只在当前组件中起作用？ 答：在组件中的style前面加上scoped 6.<keep-alive></keep-alive>的作用是什么? 答:keep-alive 是 Vue 内置的一个组件，可以使被包含的组件保留状态，或避免重新渲染。 7.如何获取dom? 答：ref="domName" 用法：this.$refs.domName 8.说出几种vue当中的指令和它的用法？ 答：v-model双向数据绑定； v-for循环； v-if v-show 显示与隐藏； v-on事件；v-once: 只绑定一次。 9. vue-loader是什么？使用它的用途有哪些？ 答：vue文件的一个加载器，将template/js/style转换成js模块。 用途：js可以写es6、style样式可以scss或less、template可以加jade等 10.为什么使用key? 答：需要使用key来给每个节点做一个唯一标识，Diff算法就可以正确的识别此节点。 作用主要是为了高效的更新虚拟DOM。
2021-03-23
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Java基础

计算机的计算方式：二进制（0，1）所有都是；电脑是由：硬件+系统（组成的）。 操作系统：软件的服务平台，开发都是基于操作系统。抛弃系统（所有都要进行开发）很麻烦。 编程：就是将编程语言转换成（机器码）电脑只认识机器码，然后再由系统执行。编译：就是将代码转换成机器能看懂的语法。 c/c++： [代码] 编译【程序】（平台认识的可执行程序） 【计算机中运行】 运算速度 1秒 c#： [代码] 同上 java： [代码] 编译【中间代码】—————【虚拟机】（转换工作 中间码转成机器码）—————-计算机中运行 （1.3秒） python：[代码] —————————————【虚拟机】——-———计算机中运行 （6秒）时间是举例，说明。 三大操作系统；Windows 娱乐办公80% 服务器20% Unix（C语言） 20% 80% Linux（c++重写） 20% 80% 虚拟机翻译官 （根据平台不同 转成不同的机器码） 比C语言快的几秒是虚拟机在工作。
2018-08-08
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Dokcer基础

centos7 yum -y install docker docker加速 1 curl-sSLhttps: //get .daocloud.io /daotools/set_mirror .sh|sh-shttp: //224ac393 .m.daocloud.io 4.systemctl start docker 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [root@web01~] #systemctlstatusdocker ●docker.service-DockerApplicationContainerEngine Loaded:loaded( /usr/lib/systemd/system/docker .service;enabled;vendorpreset:disabled) Active:active(running)sinceThu2016-12-2220:25:00CST;1weeks5daysago Docs:http: //docs .docker.com MainPID:799(docker-current) Memory:39.1M CGroup: /system .slice /docker .service ├─799 /usr/bin/docker-current daemon--registry-mirror=http: //224ac393 .m.daocloud.io-- exec -optnative.cg... └─28516docker-proxy-prototcp-host-ip59.110.25.215-host-port88-container-ip192.168.0.2-container-p.. 4.拉公共的镜像 1 2 3 4 5 6 7 8 dockerpullcentos dockerpullnginx dockersave-onginx. tar .gznginx dockersave-ocentos. tar .gzcentos dockerload--inputnginx. tar .gz dockerload--inputcentos. tar .gz 5.启动一个nginx 1 2 3 4 5 dockerrun-d--namemynginx-p59.110.25.215:88:80nginx 说明：基于nginx镜像启动一个mynginx的容器本机端口88端口对应容器80端口 浏览： 指定多个端口： dockerrun-d--namemynginx-p59.110.25.215:88:80-p59.110.25.215:443:443nginx 6.查看对应的端口 1 2 3 4 5 dockerportmynginx [root@web01~] #dockerportmynginx 80 /tcp ->59.110.25.215:88 [root@web01~] # 7.进入docker容器 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 #!/bin/bash #Usensentertoaccessdocker docker_in(){ NAME_ID=$1 PID=$(dockerinspect-f "{{.State.Pid}}" $NAME_ID) nsenter-t$PID-m-u-i-n-p } docker_in$1 上述的脚本就是dockerin.sh [root@web01~] #dockerps-a CONTAINERIDIMAGECOMMANDCREATEDSTATUSPORTSNAMES 1f3d2f356995nginx "nginx-g'daemonoff" 18minutesagoUp18minutes443 /tcp ,59.110.25.215:88->80 /tcp mynginx [root@web01~] #bashdockerin.sh1f3d2f356995 root@1f3d2f356995:/ # 8.进入容器以后修改容器内部的东西 1 2 3 4 root@1f3d2f356995: /usr/share/nginx/html #echo"helloeveryone">index.html root@1f3d2f356995: /usr/share/nginx/html #pwd /usr/share/nginx/html root@1f3d2f356995: /usr/share/nginx/html # 本文转自 小小三郎1 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/wsxxsl/1888718，如需转载请自行联系原作者
2017-11-22
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Android基础

1, protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState);#任何的项目都需要覆写父类的onCreate方法 setContentView(R.layout.activity_main);#显示出你所定义的布局，或指在当前活动中加载你所需要的布局 } 2，创造加载布局 res/layout/new/android xml file <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="match_parent"//让当前元素变得和父类一样宽 android:layout_height="match_parent" android:orientation="vertical" >布局是垂直的，添加文件只能垂直添加 <Button android:id="@+id/button1"//添加一个按钮 android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content"//只能包裹住文字 android:text="Button" /> </LinearLayout> 3， @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);//隐藏标题栏 setContentView(R.layout.first_layout); } 4, protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);//隐藏标题栏 setContentView(R.layout.first_layout); Button button1 = (Button) findViewById(R.id.button1); button1.setOnClickListener(new OnClickListener() {//创造一个按钮的监听器，点击会有响应，如果出现错误，点击//ctrl+shift+o即可 @Override public void onClick(View v) { // TODO 自动生成的方法存根 Toast.makeText(getApplicationContext(), "you clicked button1", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } }); } 本文转自眉间雪 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/13348847/2045017，如需转载请自行联系原作者
2017-11-16
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HBase基础

Hbase简介 HBase-Hadoop Database,是一个高可用性,面向列,可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价的PC Server上搭建起大规模 结构化存储集群.HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应. 上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统，其中HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。 HBase访问接口 1. Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用3. Thrift Gateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据4. REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制5. Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据，适合做数据统计6. Hive，当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持，但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase，可以使用类似SQL语言来访问HBase HBase数据模型 Ø Row Key: 行键，Table的主键，Table中的记录按照Row Key排序Ø Timestamp: 时间戳，每次数据操作对应的时间戳，可以看作是数据的version numberØ Column Family：列簇，Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成，一个Column Family中可以由任意多个Column组成，即Column Family支持动态扩展，无需预先定义Column的数量以及类型，所有Column均以二进制格式存储，用户需要自行进行类型转换。 Table & Region 当Table随着记录数不断增加而变大后，会逐渐分裂成多份splits，成为regions，一个region由[startkey,endkey)表示，不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理：HBase中有两张特殊的Table，-ROOT-和.META.Ø .META.：记录了用户表的Region信息，.META.可以有多个regoinØ -ROOT-：记录了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一个regionØ Zookeeper中记录了-ROOT-表的locationClient访问用户数据之前需要首先访问zookeeper，然后访问-ROOT-表，接着访问.META.表，最后才能找到用户数据的位置去访问，中间需要多次网络操作，不过client端会做cache缓存。 MapReduce on HBase 在HBase系统上运行批处理运算，最方便和实用的模型依然是MapReduce，如下图：HBase Table和Region的关系，比较类似HDFS File和Block的关系，HBase提供了配套的TableInputFormat和TableOutputFormat API，可以方便的将HBase Table作为Hadoop MapReduce的Source和Sink，对于MapReduce Job应用开发人员来说，基本不需要关注HBase系统自身的细节。 HBase系统架构 ClientHBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信，对于管理类操作，Client与HMaster进行RPC；对于数据读写类操作，Client与HRegionServer进行RPCZookeeperZookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到Zookeeper中，使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态。此外，Zookeeper也避免了HMaster的单点问题，见下文描述HMasterHMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行，HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作：1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作2. 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布3. 在Region Split后，负责新Region的分配4. 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer 上的Regions迁移 HRegionServer HRegionServer主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBase中最核心的模块。HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储，可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中，这样最高效。HStore存储是HBase存储的核心了，其中由两部分组成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer，用户写入的数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile（底层实现是HFile），当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFiles合并成一个StoreFile，合并过程中会进行版本合并和数据删除，因此可以看出HBase其实只有增加数据，所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了HBase I/O的高性能。当StoreFiles Compact后，会逐步形成越来越大的StoreFile，当单个StoreFile大小超过一定阈值后，会触发Split操作，同时把当前Region Split成2个Region，父Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。下图描述了Compaction和Split的过程：在理解了上述HStore的基本原理后，还必须了解一下HLog的功能，因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的，但是在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据将会丢失，这就需要引入HLog了。每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。 HBase存储格式 HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，主要包括上述提出的两种文件类型：1. HFile， HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile2. HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence FileHFile下图是HFile的存储格式：首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo。正如图中所示的，Trailer中有指针指向其他数据块的起始点。File Info中记录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点。Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询。每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏。后面会详细介绍每个KeyValue对的内部构造。HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构：开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value的长度。紧接着是Key，开始是固定长度的数值，表示RowKey的长度，紧接着是RowKey，然后是固定长度的数值，表示Family的长度，然后是Family，接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据了。 HLogFile 上图中示意了HLog文件的结构，其实HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还包括sequence number和timestamp，timestamp是“写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue，可参见上文描述。
2017-10-27
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网络基础

基本概念 在网络编程中，有几个必须掌握的基本概念： 客户端（Client）：移动应用（iOS、android 等应用）； 服务器（Server）：为客户端提供服务、提供数据、提供资源的机器； 请求（Request）：客户端向服务器索取数据的一种行为； 响应（Response）：服务器对客户端的请求做出的反应，一般指返回数据给客户端； 基本概念 服务器 按照软件开发阶段来分，服务器可以大致分为 2 种； 远程服务器 别名：外网服务器、正式服务器； 使用阶段：应用上线后使用的服务器； 使用人群：供全体用户使用； 速度：取决于服务器的性能、用户的网速； 本地服务器 别名：内网服务器、测试服务器； 使用阶段：应用处于开发、测试阶段使用的服务器； 使用人群：仅供公司内部的开发人员、测试人员使用； 速度：由于是局域网，所以速度飞快，有助于提高开发测试效率；
2017-10-11
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NLTK基础基础教程学习笔记（十四）

对于文本分类，最简单的定义就是基于文本内容来对其进行分类。通常情况算法是根据数字/变量特征来写的。先从https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/SMS+SPam+Collection中下载数据集接下来先要进行数据清理，标识化处理，以及词干提取来对SMS数据进行清理，使其内容更加简单一点： import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer import csv def preprocessing(text): # text=text.decode("utf8") tokens=[word for sent in nltk.sent_tokenize(text) for word in nltk.word_tokenize(sent)] stop=stopwords.words('english') tokens=[token for token in tokens if token not in stop] tokens=[word for word in tokens if len(word)>=3] tokens=[word.lower() for word in tokens] lmtzr=WordNetLemmatizer() tokens=[lmtzr.lemmatize(word)for word in tokens] preprocessed_text=' '.join(tokens) return preprocessed_text 接下来分别创建两个列表分别存储清理后SMS的内容和标签 smsdata=open('SMSSpamCollection',encoding='UTF-8') smsdata_data=[] sms_labels=[] csv_reader=csv.reader(smsdata,delimiter='\t') for line in csv_reader: sms_labels.append(line[0]) smsdata_data.append(preprocessing(line[1])) smsdata.close() 接下来介绍取样操作，其思想就是机器学习中的将训练集分为两部分，一部分训练集，一部分验证集，一种防止过拟合的方法。下面介绍了一个对语料库进行7，3分的操作： import sklearn import numpy as np trainset_size=int(round(len(smsdata_data)*0.70)) print('The training set size for this classifier is '+str(trainset_size)+'\n') x_train=np.array([''.join(el) for el in smsdata_data[0:trainset_size]]) y_train=np.array([el for el in sms_labels[0:trainset_size]]) x_test=np.array([''.join(el)for el in smsdata_data[trainset_size+1:len(smsdata_data)]]) y_test=np.array([el for el in sms_labels[trainset_size+1:len(smsdata_data)]]) print(x_train) print(y_train) 结果： [ 'jurong point crazy.. available bugis great world buffet ... cine got amore wat ...' 'lar ... joking wif oni ...' 'free entry wkly comp win cup final tkts 21st may 2005 text 87121 receive entry question std txt rate apply 08452810075over18' ..., 'tell call 09066358152 claim £5000 prize enter mobile personal detail prompt careful' "thank you 've wonderful" 'otherwise part time job na-tuition..'] ['ham' 'ham' 'spam' ..., 'spam' 'ham' 'ham'] 下面介绍了：词汇文档矩阵（term-document matrix），就是将文本转换为矩阵，文本文档也可以用bow（bag of word）表示如果要用python生成一个类似词汇矩阵，要用到sklearn中的向量化器： from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer sms_exp=[ ] for line in csv_reader: sms_exp.append(preprocessing(line[1])) vectorizer=CountVectorizer(min_df=1) X_exp=vectorizer.fit_transform(sms_exp) print("||".join(vectorizer.get_feature_names())) print(X_exp.toarray()) 结果： 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[[0 0 0 ..., 0 0 0] [0 0 0 ..., 0 0 0] [0 0 0 ..., 0 0 0] ..., [0 0 0 ..., 0 0 0] [0 0 0 ..., 0 0 0] [0 0 0 ..., 0 0 0]] 用计算向量会遇到一些问题：即较长文档所获得的平均计数值会高于较短文档；一个较好的解决方法是用文档中每一个单词出现的次数除以该文档中单词总数就可以了，这个特征值叫做tf（term frequencies）tf之上还有另一个改进，对于语料库中文字中出现的词汇进行降维加权，可以减少语料库中某一小部分中出现的信息，这种方法叫做tf-idf（term frequency-inverse document frequency） from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer=TfidfVectorizer(min_df=2,ngram_range=(1,2),stop_words='english',strip_accents='unicode',norm='l2') X_train=vectorizer.fit_transform(x_train) X_test=vectorizer.fit_transform(x_test) print(x_train) print(x_test) 结果： [ 'jurong point crazy.. available bugis great world buffet ... cine got amore wat ...' 'lar ... joking wif oni ...' 'free entry wkly comp win cup final tkts 21st may 2005 text 87121 receive entry question std txt rate apply 08452810075over18' ..., 'tell call 09066358152 claim £5000 prize enter mobile personal detail prompt careful' "thank you 've wonderful" 'otherwise part time job na-tuition..'] ['okie' 'that depends how would like treated' 'right brah see later' ..., 'pity mood ... suggestion' 'the guy bitching acted like interested buying something else next week gave free' 'rofl it true name'] 得到一个矩阵格式的文本X_train和X_test
2018-02-10
优秀的个人博客,低调大师

基础为重，Python的基础，成就月薪过万

之前介绍了数字和字符串，接下来我们说的是列表和元祖这是之前的文章 Python安装与基本数据类型之一数字和字符串 List（列表） 列表是Python 中使⽤最频繁的数据类型。列表是写在⽅括号之间、⽤逗号分隔开的元素列表。列表中元素的类型可以不相同： 列表是写在⽅括号之间、⽤逗号分隔开的元素列表。列表中元素的类型可以不相同 和字符串⼀样，列表同样可以被索引和切⽚，列表被切⽚后返回⼀个包含所需元素的新列表。详细的在这⾥就不赘述了。 除了这些，列表还⽀持串联操作，使⽤+操作符： 与之前讲的字符串不⼀样的是，列表中的元素是可以改变的： PS： List写在⽅括号之间，元素⽤逗号隔开。 和字符串⼀样，list可以被索引和切⽚。 List可以使⽤+操作符进⾏拼接。 List中的元素是可以改变的。 Tuple（元组） 元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组写在⼩括号⾥，元素之间⽤逗号隔开。 元组中的元素类型也可以不相同，元组与字符串类似，可以被索引且下标索引从0开始，也可以进⾏截取/切⽚ 其实，可以把字符串看作⼀种特殊的元组。 虽然tuple的元素不可改变，但它可以包含可变的对象，⽐如list列表。构造包含0个或1个元素的tuple是个特殊的问题，所以有⼀些额外的语法规则 现在手上也有一些Python的资料视频，大家可以加q-u-n 二二七，四三五，四五零 免费获取资料哈~ PS： 与字符串⼀样，元组的元素不能修改。 元组也可以被索引和切⽚，⽅法⼀样。 注意构造包含0或1个元素的元组的特殊语法规则。 元组也可以使⽤+操作符进⾏拼接。 Sets（集合） 集合是⼀个⽆序不重复元素的集。 基本功能是进⾏成员关系测试和消除重复元素。 可以使⽤⼤括号 或者 set()函数创建set集合，注意：创建⼀个空集合必须⽤ set() ⽽不是 { }，因为{ }是⽤来创建⼀个空字典。 Dictionaries（字典） 我们最后再来介绍，字典是Python中另⼀个⾮常有⽤的内置数据类型。 字典是⼀种映射类型，它是⼀个⽆序的键 : 值对集合。关键字必须使⽤不可变类型，也就是说list和包含可变类型的tuple不能做关键字。在同⼀个字典中，关键字还必须互不相同。 PS： 字典是⼀种映射类型，它的元素是键值对。 字典的关键字必须为不可变类型，且不能重复。 创建空字典使⽤{ }。
2018-07-30

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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