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自然语言处理工具hanlp自定义词汇添加图解

过程分析 1.添加新词需要确定无缓存文件,否则无法使用成功,因为词典会优先加载缓存文件 2.再确认缓存文件不在时,打开本地词典按照格式添加自定义词汇。 3.调用分词函数重新生成缓存文件,这时会报一个找不到缓存文件的异常,不用管,因为加载词典进入内存是会优先加载缓存,缓存不在当然会报异常,然后加载词典生成缓存文件,最后处理字符进行分词就会发现新添加的词汇可以进行分词了。 操作过程图解: 1、有缓存文件的情况下: 1 System.out.println(HanLP.segment("张三丰在一起我也不知道你好一个心眼儿啊,一半天欢迎使用HanLP汉语处理包!" +"接下来请从其他Demo中体验HanLP丰富的功能~")) 2 3 //首次编译运行时,HanLP会自动构建词典缓存,请稍候…… 4 //[张/q, 三丰/nz, 在/p, 一起/s, 我/rr, 也/d, 不/d, 知道/v, 你好/vl, 一个心眼儿/nz, 啊/y, ,/w, 一半天/nz, 欢迎/v, 使用/v, HanLP/nx, 汉语/gi, 处理/vn, 包/v, !/w, 接下来/vl, 请/v, 从/p, 其他/rzv, Demo/nx, 中/f, 体验/v, HanLP/nx, 丰富/a, 的/ude1, 功能/n, ~/nx] 5 6 1. 打开用户词典–添加 ‘张三丰在一起’ 为一个 nz词性的新词 2.2 原始缓存文件下运行–会发现不成功,没有把 ‘张三丰在一起’ 分词一个nz词汇 1 System.out.println(HanLP.segment("张三丰在一起我也不知道你好一个心眼儿啊,一半天欢迎使用HanLP汉语处理包!" +"接下来请从其他Demo中体验HanLP丰富的功能~")) 2 3 //首次编译运行时,HanLP会自动构建词典缓存,请稍候…… 4 //[张/q, 三丰/nz, 在/p, 一起/s, 我/rr, 也/d, 不/d, 知道/v, 你好/vl, 一个心眼儿/nz, 啊/y, ,/w, 一半天/nz, 欢迎/v, 使用/v, HanLP/nx, 汉语/gi, 处理/vn, 包/v, !/w, 接下来/vl, 请/v, 从/p, 其他/rzv, Demo/nx, 中/f, 体验/v, HanLP/nx, 丰富/a, 的/ude1, 功能/n, ~/nx] 5 3.1 删除缓存文件 bin 3.2 再次运行程序,此时会报错—无法找到缓存文件 1 System.out.println(HanLP.segment("张三丰在一起我也不知道你好一个心眼儿啊,一半天欢迎使用HanLP汉语处理包!" +"接下来请从其他Demo中体验HanLP丰富的功能~")); 2 3 /**首次编译运行时,HanLP会自动构建词典缓存,请稍候…… 4 十月 19, 2018 6:12:49 下午 com.hankcs.hanlp.corpus.io.IOUtil readBytes 5 WARNING: 读取D:/datacjy/hanlp/data/dictionary/custom/CustomDictionary.txt.bin时发生异常java.io.FileNotFoundException: D:\datacjy\hanlp\data\dictionary\custom\CustomDictionary.txt.bin (系统找不到指定的文件。) 找不到缓存文件 6 7 8 [张三丰在一起/nz, 我/rr, 也/d, 不/d, 知道/v, 你好/vl, 一个心眼儿/nz, 啊/y, ,/w, 一半天/nz, 欢迎/v, 使用/v, HanLP/nx, 汉语/gi, 处理/vn, 包/v, !/w, 接下来/vl, 请/v, 从/p, 其他/rzv, Demo/nx, 中/f, 体验/v, HanLP/nx, 丰富/a, 的/ude1, 功能/n, ~/nx] 9 10 */

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你可能没用过这个统计工具

CPS广告是一种按销售计费的新型广告模式,即按广告被点击之后实际销售产品的数量来收费的一种方式。用户每完成一次交易,网站主就会获得相应的佣金,它与CPA都是在一定程度上避免了广告主的风险,为广告主带来较大的利益。 但每个推广渠道所产生的效益,广告主往往难以精准把握,尤其在投放了大量渠道之后,整体统计每个渠道付费效果更加难以实现。这里就要使用openinstall,它能为海量小渠道提供精准的统计分析,支持 Android 和 iOS 平台,实现免分包、免填码、实时展示、防刷量、渠道效果分析等功能,实现多种统计需求。 下面详细介绍一下openinstall的具体功能: 一、渠道数据 首先登录openinstall官网https://www.openinstall.io/cpsChannel.html, 登录应用后台,可以查看渠道报表,报表能实时统计各种CPS付费效果,渠道编号、渠道名、CPS渠道效果点都由管理者自定义生成。此外,报表兼具独立渠道链接、生成独立报表、分享数据等操作,同时数据能实时更新、实时排重,精准度和防作弊方面也能得到保障。 二、免渠道分包 在openinstall的应用管理后台,仅需创建CPS渠道链接,推广时在渠道上分发相应CPS渠道链接即可,甚至允许批量创建,理论上允许创建无数个小渠道。这种渠道链接的统计形式,能大大缩减人工打包分包的繁琐流程,渠道包造成的统计误差和抓包现象也将得到解决。 三、渠道管理 创建渠道后,将自动生成相应的渠道二维码和推广链接,收集到的具体渠道数据可以到渠道报表中查看(参考上面第一张效果图),还可随时导出单独渠道包(包括Excel表格)。 四、添加自定义效果点 在效果点管理里,App结合自定义效果点上传付费效果点数据(如:付费、点击、订单等),可以在openinstall后台直接查看付费效果统计(参考上面第一张效果图),并导出相应渠道包。 有了如此详细的渠道报表,CPS渠道数据尽在掌握,用户付费效果和广告效果都能得到有效监控。此外,openinstall还能实现免填邀请码精准匹配邀请关系的功能,感兴趣的话可以登录官网了解最新动态。 openinstall官网:https://www.openinstall.io

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【最佳实践】如何通过OSSimport工具将线下数据迁移至金融云OSS?

1. 当前存在的问题: 金融云由于等保要求,不能直接将闪电立方设备寄送到金融云机房。因此,我们还不能通过闪电立方的方式直接迁移数据至金融云OSS。但是金融云提供了另外一种类型的Bucket-金融云公网Bucket。金融云公网Bucket类似于公共云,能够被互联网直接访问。因此,是否可以借助于金融云公网OSS进行中转? 2.总体思路: 由于金融云内网只能在金融云内部访问。外部互联网无法访问。但是金融云公网Bucket类似于与公共云的OSS,允许VPC以及经典网络以及互联网访问。因此我们的思路是在金融云内部搭建1个ECS服务。该ECS服务是能够访问金融云内网Bucket,同时该ECS也是能够访问金融云公网OSS。注意:金融云的ECS可以直接访问互联网,但是互联网的end user是不能直接访问金融云内部ECS的。需要通过SLB中转。 此处我们

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[雪峰磁针石博客]python工具库介绍-requests:人性化的HTTP

Requests是Python基于Apache2 Licensed许可证的人性化HTTP库。 Python标准库中urllib2提供了不少HTTP 功能,但API不系统。它有点过时,完成最简单的任务也需要大量工作。 下面我们用实例演示访问github。 >>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('ouyangchongwu@test.com', 'password')) >>> r.status_code 200 >>> r.headers['content-type'] 'application/json; charset=utf-8' >>> r.encoding 'utf-8' >>> r.text u'{"login":"oychw",...}' >>> r.json() {u'disk_usage': 176, u'private_gists': 0, ...} Requests为Python处理了所有HTTP/1.1操作, 与Web服务的无缝集成。不需要为URL手动添加查询字符串或POST数据进行表单处理。基于urllib3, 能自动处理Keep-alive和HTTP连接池。 特点: 国际化域名和 URLs Keep-Alive & 连接池 持久的 Cookie 会话 类浏览器的SSL认证 基本/摘要式的身份认证 优雅的键/值 Cookie 自动解压 Unicode响应体 多段文件上传 连接超时 支持 .netrc 适用于 Python 2.6—3.4 线程安全 用户手册 简介 Requests关注PEP 20的部分: Beautiful is better than ugly.(美丽优于丑陋) Explicit is better than implicit.(明确优于含糊) Simple is better than complex.(简单优于复杂) Complex is better than complicated.(复杂优于繁琐) Readability counts.(可读性) 安装 安装: 推荐:pip install requests,其次:easy_install requests 最新代码: git clone git://github.com/kennethreitz/requests.git 下载tar.gz包:curl -OL https://github.com/kennethreitz/requests/tarball/master 下载zip包:curl -OL https://github.com/kennethreitz/requests/zipball/master 源码安装:python setup.py install 快速入门 发送请求: 下面获取Github的公共时间线,并在httpbin演示其他HTTP操作: >>> import requests >>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json') >>> r = requests.post("http://httpbin.org/post") >>> r = requests.put("http://httpbin.org/put") >>> r = requests.delete("http://httpbin.org/delete") >>> r = requests.head("http://httpbin.org/get") >>> r = requests.options("http://httpbin.org/get") 在URL中传递参数 URL的查询字符串(query string)例如, httpbin.org/get?key=val,在Requests可以用字典的形式构建。比如传递key1=value1和key2=value2到 httpbin.org/get: >>> import requests >>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} >>> r = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload) >>> print(r.url) http://httpbin.org/get?key2=value2&key1=value1 >>> payload = {'key1': 'value1', 'key2[]': ['value2', 'value3']} >>> r = requests.get("http://httpbin.org/get", params=payload) >>> print(r.url) http://httpbin.org/get?key1=value1&key2%5B%5D=value2&key2%5B%5D=value3 注意字典里值为None的键会忽略。上面第2个例子访问的是http://httpbin.org/get?key1=value1&key2[]=value2&key2[]=value3 。注意key后面需要添加中括号对。 响应 >>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/events') >>> r.text >>> u'[{"id":"2636319727","type":"PullRequestReviewCommentEvent","actor":{"id":1148601,"login":"i ...}] >>> r.encoding 'utf-8' >>> r.encoding = 'ISO-8859-1' Requests会自动解码服务器的返回。大多数unicode字符集都能无缝解码。请求发出时Requests会基于响应的HTTP头部推测响应的编码。同时还可以设置和查询编码。改变编码后,访问 r.text 将会使用 r.encoding 。 二进制响应 r.content可以以字节的方式显示响应。 >>> r.content b'[{"repository":{"open_issues":0,"url":"https://github.com/... 传输格式gzip和deflate会自动转码。处理图片实例: >>> from PIL import Image >>> from StringIO import StringIO >>> i = Image.open(StringIO(r.content)) Json响应 Requests内置了JSON解码器: >>> import requests >>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json') >>> r.json() {u'documentation_url': u'https://developer.github.com/v3/activity/events/#list-public-events', u'message': u"Hello there, wayfaring stranger. If you're reading this then you probably didn't see our blog post a couple of years back announcing that this API would go away: http://git.io/17AROg Fear not, you should be able to get what you need from the shiny new Events API instead."} JSON解码失败时r.json 就会抛出异常。例如, 401 (Unauthorized) , ValueError: No JSON object could be decoded等。 原始响应 极端的情况下需要查看服务器的原始套接字响应,请求时设置 stream=True: >>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/events', stream=True) >>> r.raw <urllib3.response.HTTPResponse object at 0x7f807dd6f4d0> >>> r.raw.read(10) '\x1f\x8b\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03' 通常需要存为文件: with open(filename, 'wb') as fd: for chunk in r.iter_content(chunk_size): fd.write(chunk) Response.iter_content 能减少直接使用Response.raw的大量处理,下载流时尤其推荐。 自定义头 >>> import requests >>> import json >>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint' >>> payload = {'some': 'data'} >>> headers = {'content-type': 'application/json'} >>> r = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers) 更加复杂的POST请求 表单直接以字典形式发送: >>> import requests >>> payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} >>> r = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload) >>> print(r.text) { "args": {}, "data": "", "files": {}, "form": { "key1": "value1", "key2": "value2" }, "headers": { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding": "gzip, deflate, compress", "Content-Length": "23", "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", "Host": "httpbin.org", "User-Agent": "python-requests/2.2.1 CPython/2.7.6 Linux/3.13.0-53-generic" }, "json": null, "origin": "119.122.150.177", "url": "http://httpbin.org/post" } string则会被直接发布出去。Github API v3中接受编码为JSON的POST/PATCH数据 >>> import requests >>> import json >>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint' >>> payload = {'some': 'data'} >>> r = requests.post(url, data=json.dumps(payload)) POST复杂编码的文件 >>> import requests >>> url = 'http://httpbin.org/post' >>> files = {'file': open('/home/andrew/test.xls', 'rb')} >>> r = requests.post(url, files=files) >>> url = 'http://httpbin.org/post' >>> r.text u'{\n "args": {}, \n "data": "", \n "files": {\n ... "url": "http://httpbin.org/post"\n}\n' 可以显式地设置文件名,文件类型和请求头: >>> import requests >>> files = {'file': ('report.xls', open('/home/andrew/test.xls', 'rb'), 'application/vnd.ms-excel', {'Expires': '0'})} >>> url = 'http://httpbin.org/post' >>> r = requests.post(url, files=files) >>> r.text u'{\n "args": {}, \n "data": ""..."url": "http://httpbin.org/post"\n}\n' 还可以直接用文字代替文件: >>> import requests >>> url = 'http://httpbin.org/post' >>> files = {'file': ('report.csv', 'some,data,to,send\nanother,row,to,send\n')} >>> r = requests.post(url, files=files) >>> r.text u'{\n "args": {}, \n "data": "", \n "files": {\n ... "json": null, \n "origin": "14.153.22.104", \n "url": "http://httpbin.org/post"\n}\n' multipart/form-data不支持特别大的文件,建议使用requests-toolbelt,参考:toolbelt 响应状态码 >>> import requests >>> r = requests.get('http://httpbin.org/get') >>> r.status_code 200 >>> r.status_code == requests.codes.ok True >>> bad_r = requests.get('http://httpbin.org/status/404') >>> bad_r.status_code 404 >>> bad_r.raise_for_status() >>> r.raise_for_status() 上面的requests.codes.ok是内置的状态码查询对象。可以使用 Response.raise_for_status()跑出失败请求(4XX客户端错误或5XX服务器异常),我们可以通过 Response.raise_for_status() 来抛出异常。r的返回为200,所以返回None,不产生异常。 响应头 >>> r.headers {'content-length': '275', 'server': 'nginx', 'connection': 'keep-alive', 'access-control-allow-credentials': 'true', 'date': 'Tue, 10 Mar 2015 08:21:36 GMT', 'access-control-allow-origin': '*', 'content-type': 'application/json'} >>> r.headers['Content-Type'] 'application/json' >>> r.headers.get('content-type') 'application/json' 根据 RFC 2616,HTTP头部不区分大小写。根据RFC 7230,接收方会对服务端对同一key的不同value进行组合。 Cookies 可以访问响应中包含的Cookie: >>> import requests >>> url = 'http://automationtesting.sinaapp.com/login' >>> r = requests.get(url) >>> r.cookies.keys() ['saeut', 'trac_form_token', 'trac_session'] >>> r.cookies['saeut'] 'CkMPGlT+tfQiXS9uGYviAg==' 使用cookies参数可以发送你的cookies到服务器: >>> import requests >>> url = 'http://httpbin.org/cookies' >>> cookies = dict(cookies_are='working') >>> r = requests.get(url, cookies=cookies) >>> r.text u'{\n "cookies": {\n "cookies_are": "working"\n }\n}\n' 重定向与请求历史 默认对HEAD以外其他所有动作进行位置重定向。Response.history可以看到重定向的记录。 >>> import requests >>> r = requests.get('http://github.com') >>> r.url u'https://github.com/' >>> r.status_code 200 >>> r.history [<Response [301]>] GET, OPTIONS, POST, PUT, PATCH 或者 DELETE可以通过allow_redirects参数禁用重定向,这个设置对HEAD也生效: >>> import requests >>> r = requests.get('http://github.com', allow_redirects=False) >>> r.status_code 301 >>> r.history [] >>> r = requests.head('http://github.com', allow_redirects=True) >>> r.url u'https://github.com/' >>> r.history [<Response [301]>] 超时 超时告诉requests在经过timeout参数的秒之后停止等待响应: >>> import requests >>> requests.get('http://github.com', timeout=0.1) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/requests/api.py", line 55, in get return request('get', url, **kwargs) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/requests/api.py", line 44, in request return session.request(method=method, url=url, **kwargs) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/requests/sessions.py", line 455, in request resp = self.send(prep, **send_kwargs) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/requests/sessions.py", line 558, in send r = adapter.send(request, **kwargs) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/requests/adapters.py", line 387, in send raise Timeout(e) requests.exceptions.Timeout: (<urllib3.connectionpool.HTTPConnectionPool object at 0x7f807dd6f050>, 'Connection to github.com timed out. (connect timeout=0.1)') >>> 注: 超时不是对整个响应下载的时间限制, 而且指定时间没有收到服务器返回就抛出异常。 错误与异常 ConnectionError:网络问题(如DNS失败、拒绝连接等)。 HTTPError: 比较罕见的无效HTTP响应时。 Timeout:请求超时。 TooManyRedirects:超过了设定的最大重定向次数。 requests.exceptions.RequestException是所有具体异常的基类。 高级用法 Session对象 Session对象能够跨请求保持参数,Session实例发出的所有请求共享cookies。 Session对象具有主Requests API的所有方法。 >>> s = requests.Session() >>> s.get('http://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/123456789') <Response [200]> >>> r = s.get("http://httpbin.org/cookies") >>> print(r.text) { "cookies": { "sessioncookie": "123456789" } } Session也可为request方法提供缺省数据,添加属性即可: >>> import requests >>> s = requests.Session() >>> s.auth = ('user', 'pass') >>> s.headers.update({'x-test': 'true'}) >>> s.get('http://httpbin.org/headers', headers={'x-test2': 'true'}) <Response [200]> 传递给request方法的字典都会与已有session层的值合并。方法层的参数会覆盖会话的参数。在方法层参数中将键值设置为None,会被自动忽略key。参考: session api 请求(Request)和响应(Response)对象 requests.get()等请求主要做两件的事情。一为构建Request 对象。二为收到服务器响应时产生Response 对象。Response对象包含服务器返回和原来的 Request 对象。 >>> import requests >>> r = requests.get('http://en.wikipedia.org/wiki/Monty_Python') >>> r.headers {'content-length': '67559', ...} >>> r.request.headers {'Connection': 'keep-alive', 'Accept-Encoding': ...} 预请求 当从API或会话调用接收Response对象时,request属性实际上是PreparedRequest。如果你需要修改body或header,可以如下方式进行处理: from requests import Request, Session s = Session() req = Request('GET', url, data=data, headers=header ) prepped = req.prepare() # do something with prepped.body # do something with prepped.headers resp = s.send(prepped, stream=stream, verify=verify, proxies=proxies, cert=cert, timeout=timeout ) print(resp.status_code) 这里没有对Request对象进行特殊处理,而是修改PreparedRequest对象。然后用requests.* 或Session.*.发送。 上述代码没有Request Session。Session层状态,如cookie不会使用。用Session.prepare_request()替换Request.prepare()即可增加状态支持: from requests import Request, Session s = Session() req = Request('GET', url, data=data headers=headers ) prepped = s.prepare_request(req) # do something with prepped.body # do something with prepped.headers resp = s.send(prepped, stream=stream, verify=verify, proxies=proxies, cert=cert, timeout=timeout ) print(resp.status_code) SSL证书验证 使用 verify 参数可以像web浏览器一样为HTTPS请求验证SSL证书: 参考资料 讨论qq群144081101 591302926 567351477 钉钉群21745728 requests英文文档 requests-docs-cn.readthedocs.org docs.python-requests.org/en/latest/ HTTP相关python库 本文最新版本地址 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞! 本文相关海量书籍下载

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使用工具Source Monitor测量您Java代码的环复杂度

代码的环复杂度(Cyclomatic complexity,有时也翻译成圈复杂度)是一种代码复杂度的衡量标准,在1976年由Thomas J. McCabe, Sr. 提出。 来看看计算公式。 代码环复杂度 = E − N + 2 E = 程序控制流图中边的个数 N = 程序控制流图中点的个数 很容易得出这样的结论:代码环复杂度越高,越容易出bug。 可以想象如果需要开发人员自己去把一段代码的控制流图画出来,然后去数图中边和点的个数,这种做法效率太低了也容易出错。 好消息是,有一款名为Source Monitor的免费软件,能够帮我们来度量Java代码的环复杂度。当然这款软件也支持C++和C#。 为了说明如何使用这款软件,我写了一段简单的Java代码。 package test; import java.util.ArrayList; public class monthTool { static ArrayList<String> monthCollection = new ArrayList<String>(); public static void main(String[] args) { monthTool tool = new monthTool(); tool.printV1(1); tool.printV2(2); tool.printV1(0); tool.printV2(-1); tool.printV3(3); tool.printV3(13); } public monthTool(){ monthCollection.add("Invalid"); monthCollection.add("January"); monthCollection.add("Febrary"); monthCollection.add("March"); monthCollection.add("April"); monthCollection.add("May"); monthCollection.add("June"); monthCollection.add("July"); monthCollection.add("August"); monthCollection.add("September"); monthCollection.add("October"); monthCollection.add("November"); monthCollection.add("December"); } public void printV1(int month){ System.out.println("Month is: " + getMonthNameV1(month)); } public void printV2(int month){ if( month >= 1 && month <= 12) System.out.println("Month is: " + getMonthNameV2(month)); else System.out.println("Please specify a valid month"); } public void printV3(int month) { System.out.println("Month is: " + getMonthNameV3(month)); } public String getMonthNameV2(int month){ if( month == 1) return "January"; else if( month == 2) return "Febrary"; else if( month == 3) return "March"; else if( month == 4) return "April"; else if( month == 5) return "May"; else if( month == 6) return "June"; else if( month == 7) return "July"; else if( month == 8) return "August"; else if( month == 9) return "September"; else if( month == 10) return "October"; else if( month == 11) return "November"; else if( month == 12) return "December"; else return "Invalid"; } public String getMonthNameV1(int month){ switch (month){ case 1: return "January"; case 2: return "Febrary"; case 3: return "March"; case 4: return "April"; case 5: return "May"; case 6: return "June"; case 7: return "July"; case 8: return "August"; case 9: return "September"; case 10: return "October"; case 11: return "November"; case 12: return "December"; default: return "Invalid"; } } public String getMonthNameV3(int month){ try { return monthCollection.get(month); } catch (java.lang.IndexOutOfBoundsException e){ return "Invalid"; } } } 其中我用了三种不同的方式实现了同一个逻辑,将一个代表月份的整数转成了月份名称。 下面是Source Monitor的具体用法。 1. 创建一个新的项目: 这里能看到所有Source Monitor支持的编程语言。 2. 指定您本地的Java项目文件地址: 3. 指定您的Java项目文件夹内,您希望SourceMonitor计算哪些Java文件的环复杂度。 4. 点OK,就可以开始扫描啦。 很快Source Monitor就将我们指定的Java文件的环复杂度计算完毕。点击菜单“Display Method Metrics”来查看结果: 从环复杂度扫描结果能看出,明显第三种从月份名称集合里通过ArrayList自带的get方法取得月份名称是最优的解法——环复杂度仅为2。 也可以通过图表的方式更直观得看到方法的环复杂度比较: X轴的值代表每个方法的环复杂度,Y轴代表这些环复杂度的不同值出现的次数。 比如下图的意思是,环复杂度为1的方法(X轴刻度为1的节点)共有4个(Y轴刻度为4),环复杂度为2的方法(X轴刻度为2的节点)有1个(Y轴刻度为1)。以此类推。 要获取更多Jerry的原创技术文章,请关注公众号"汪子熙"或者扫描下面二维码:

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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