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搜索[本地部署]，共10012篇文章

阿里云ECS如何导入本地镜像？

今天我们来演示一下阿里云ECS如何导入本地镜像。镜像导入的使用场景在操作之前，我们来介绍一下镜像导入的使用场景。一种情况是，我们需要把线下环境整体搬到云上，这种情况可能有以下特征。

2019-07-08

checkbox获取多选框，创建本地存储

2017年11月17日 checkbox获取多选框，创建本地存储 //本地存储对象和数组都需要转JSON字符串JSON.stringify var disease = []; $('input[name

2018-09-25

react native Android加载本地Html 问题

项目中有用到IP地址采集用的是html5 webView的方式请参考：react native 获取设备真实ip地址和 ip 映射的地理位置这里留下的坑是 Android的release包中获得ip是没反应的一开始以为是Android WebView的缓存问题，后来改了还是没法获得，但是在开发中却可以拿到，很奇快..... 后来查了下原因原来是：由于React Native打包资源时不支持html资源的自动打包，所以我们得手动将html资源放到asset目录下，没有的话就自己创建把静态资源放在assets目录下 image.png 使用的时候:ios正常引入Android改成一下方式取 <WebView onMessage={e => this.getDataFormWebview(e)} source={ Platform.OS === 'ios'? require('../components/ipadress.html'): {uri: 'file:///android_asset/ipadress.html'} } javaScriptEnabled={true} androiddomStorageEnabled={false} /> 这个问题就类似 RN 组件echarts图标的问题，必须要把这个html静态资源单独放在assets下，当时也遇到过这个问题，但是没想起来，也是尴尬了。。。。好了，希望大家少走点坑。

2018-09-03

centos7 配置本地yum源

dev/cdrom /mnt/cdrom 二、备份原yum源配置 mv /etc/yum.repos.d /etc/yum.repos.d.bak mkdir /etc/yum.repos.d 三、创建本地

2017-12-03

用Centos镜像搭建本地yum源

但是以上的方法都是需要网络的，当没有网络的时候就无法使用了，所以还有一个常用的方法就是用Centos的iso镜像搭建本地yum源，这样安装软件的速度就会飞快，缺点是可能有些包没有。

2017-12-02

本地windows跑Python程序调用Spark

操作流程按照windows搭建Python开发环境博文，搭建python开发环境，实际已经将Spark环境部署完成了，所以直接可以用python语言写一些spark相关的程序！

2017-11-21

本地windows跑Scala程序调用Spark

操作流程按照windows搭建Scala开发环境博文，搭建scala开发环境，实际已经将Spark环境部署完成了，所以直接可以用scala语言写一些spark相关的程序！

2017-11-20

iOS image内容保存到本地相册

如下代码所示点击按钮，将self.imageView上面的image内容保存到本地相册，并指定判断保存成功与否的方法imageSavedToPhotosAlbum:didFinishSavingWithError

2017-11-14

docker 入门操作与本地厂库

自诞生以来就是业内讨论得很火的一个话题，讨论程度仅此于openstack,后期应该会持续更新一些关于docker的内容： docker是什么：简单来说docker 是软件工业的集装箱技术，可以实现相互隔离快速打包部署功能

2017-11-14

android studio 修改gradle引用本地文件

如何使用本地gradle 修改gradle-wrapper.properties文件下的 distributionUrl=file:///Volumes/MAC-WORK/download/gradle

2017-11-11

DevOps和容器：本地or云端，如何选择？

DevOps和本地部署然而，这是否意味着容器化、DevOps和持续交付在某种程度上不适用本地部署，甚至与本地部署根本不相关？

2017-11-11

iOS：搭建本地的服务器

一、介绍作为一个专业的程序员，不管你是前端还是移动端或者是后台，能够自己试着搭建一个本地的服务器还是很有必要的，有的时候，我们可以自己测试一些数据，很方便开发。

2017-10-17

iOS - OC NSLocale 本地化信息

前言 @interface NSLocale : NSObject <NSCopying, NSSecureCoding> NSLocale 类返回本地化信息，主要体现在"语言"和"区域格式

2016-08-17

iOS - Swift NSLocale 本地化信息

前言 public class NSLocale : NSObject, NSCopying, NSSecureCoding NSLocale 类返回本地化信息，主要体现在"语言"和"区域格式"这两个设置项

2016-08-15

部署Mahout

一、Mahout简介 Mahout是ApacheSoftwareFoundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。ApacheMahout项目已经发展到了它的第三个年头，目前已经有了三个公共发行版本。Mahout包含许多实现，包括集群、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用ApacheHadoop库，Mahout可以有效地扩展到云中。（就是他，骑在象头上的那个Mahout）在Mahout实现的机器学习算法：算法类算法名中文名分类算法 Logistic Regression 逻辑回归 Bayesian 贝叶斯 SVM 支持向量机 Perceptron 感知器算法 Neural Network 神经网络 Random Forests 随机森林 Restricted Boltzmann Machines 有限波尔兹曼机聚类算法 Canopy Clustering Canopy聚类 K-means Clustering K均值算法 Fuzzy K-means 模糊K均值 Expectation Maximization EM聚类（期望最大化聚类） Mean Shift Clustering 均值漂移聚类 Hierarchical Clustering 层次聚类 Dirichlet Process Clustering 狄里克雷过程聚类 Latent Dirichlet Allocation LDA聚类 Spectral Clustering 谱聚类关联规则挖掘 Parallel FP Growth Algorithm 并行FP Growth算法回归 Locally Weighted Linear Regression 局部加权线性回归降维/维约简 Singular Value Decomposition 奇异值分解 Principal Components Analysis 主成分分析 Independent Component Analysis 独立成分分析 Gaussian Discriminative Analysis 高斯判别分析进化算法并行化了Watchmaker框架推荐/协同过滤 Non-distributed recommenders Taste(UserCF, ItemCF, SlopeOne） Distributed Recommenders ItemCF 向量相似度计算 RowSimilarityJob 计算列间相似度 VectorDistanceJob 计算向量间距离非Map-Reduce算法 Hidden Markov Models 隐马尔科夫模型集合方法扩展 Collections 扩展了java的Collections类方法一、Mahout安装、配置一、下载Mahout http://archive.apache.org/dist/mahout/ 二、解压 tar -zxvfmahout-distribution-0.9.tar.gz 三、配置环境变量 3.1、配置Mahout环境变量 # set mahout environment export MAHOUT_HOME=/home/yujianxin/mahout/mahout-distribution-0.9 export MAHOUT_CONF_DIR=$MAHOUT_HOME/conf export PATH=$MAHOUT_HOME/conf:$MAHOUT_HOME/bin:$PATH 3.2、配置Mahout所需的Hadoop环境变量 # set hadoop environment export HADOOP_HOME=/home/yujianxin/hadoop/hadoop-1.1.2export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=not_null 四、验证Mahout是否安装成功执行命令mahout。若列出一些算法，则成功，如图：五、使用Mahout 之入门级使用 5.1、启动Hadoop 5.2、下载测试数据 http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/链接中的synthetic_control.data 5.3、上传测试数据 hadoop fs -put synthetic_control.data/user/root/testdata 5.4 使用Mahout中的kmeans聚类算法，执行命令： mahout -core org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job 花费9分钟左右完成聚类。 5.5 查看聚类结果执行hadoop fs -ls /user/root/output，查看聚类结果。方法二、Mahout安装与配置 Mahout是Hadoop的一种高级应用。运行Mahout需要提前安装好Hadoop。Hadoop的安装网上很多，并不复杂，这里不再讲述，接下来阐述怎么安装Mahout。1：下载二进制解压安装。到http://labs.renren.com/apache-mirror/mahout/0.7下载，我选择下载二进制包，直接解压及可。 hadoop@ubuntu:~$tar-zxvfmahout-distribution-0.7.tar.gz 2：配置环境变量：在/etc/profile，/home/hadoop/.bashrc中添加如下红色信息#set java environmentMAHOUT_HOME=/home/hadoop/mahout-distribution-0.7PIG_HOME=/home/hadoop/pig-0.9.2HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase-0.94.3HIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.9.0HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-1.1.1JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.7.0PATH=$JAVA_HOME/bin:$PIG_HOME/bin:$MAHOUT_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/conf:$PATHCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$HBASE_HOME/lib:$MAHOUT_HOME/lib:$PIG_HOME/lib:$HIVE_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jarexport MAHOUT_HOMEexport PIG_HOMEexport HBASE_HOMEexport HADOOP_HOMEexport JAVA_HOMEexport HIVE_HOMEexport PATHexport CLASSPATH3：启动hadoop，也可以用伪分布式来测试4：mahout --help #检查Mahout是否安装完好，看是否列出了一些算法5：mahout使用准备a.下载一个文件synthetic_control.data，下载地址http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data，并把这个文件放在$MAHOUT_HOME目录下。b.启动Hadoop：$HADOOP_HOME/bin/start-all.shc.创建测试目录testdata，并把数据导入到这个tastdata目录中(这里的目录的名字只能是testdata) hadoop@ubuntu:~/$hadoopfs-mkdirtestdata# hadoop@ubuntu:~/$hadoopfs-put/home/hadoop/mahout-distribution-0.7/synthetic_control.datatestdata d.使用kmeans算法(这会运行几分钟左右) hadoop@ubuntu:~/$hadoopjar/home/hadoop/mahout-distribution-0.7/mahout-examples-0.7-job.jarorg.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job e.查看结果 hadoop@ubuntu:~/$hadoopfs-lsroutput 如果看到以下结果那么算法运行成功，你的安装也就成功了。clusteredPoints clusters-0 clusters-1 clusters-10 clusters-2 clusters-3 clusters-4 clusters-5 clusters-6 clusters-7 clusters-8 clusters-9 data

2019-10-19

RocketMQ部署

本部分介绍准生产部署方案。通常来将，我们将部署一个没有单故障节点的弹性RocketMQ集群。

2018-11-04

TOMCAT部署

# java下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html [root@kazihuo ~]# mkdir -pv /usr/java [root@kazihuo ~]# tar -axvf jdk-8u151-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/ [root@kazihuo ~]# vim /etc/profile.d/java.sh #创建文件并添加以下信息； JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_151 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=$JAVA_HOME/jre/lib/ext:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH JAVA_HOME CLASSPATH [root@kazihuo ~]# source /etc/profile.d/java.sh [root@kazihuo ~]# java -version java version "1.8.0_151" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_151-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode) JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export JAVA_HOME [root@kazihuo ~]# wget -P /usr/local/http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-8/v8.5.24/bin/apache-tomcat-8.5.24.tar.gz [root@kazihuo /usr/local]# tar -axvf apache-tomcat-8.5.24.tar.gz CATALINA_BASE=/usr/local/tomcat PATH=$CATALINA_BASE/bin:$PATH export CATALINA_BASE ------------------------------------------------------------- 作者：罗穆瑞出处： http://www.cnblogs.com/kazihuo/ 转载请保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文链接，谢谢！ ------------------------------------------------------------------------------ 如果觉得这篇文章对你有小小的帮助的话，记得在右下角点个“推荐”哦，博主在此感谢！ ------------------------------------------------------------------------------

2018-07-17

Dubbo部署

接下的操作都是按照以之前部署的Zookeeper注册中心二：测试（1）首先，我将之前部署的所有的应用都转移到我的虚机上去，如图，并依次进行测试。

2018-05-23

Zabbix部署

zabbix-server-mysql zabbix-get web端：zabbix-web zabbix-web-mysql agent端：zabbix-sender zabbix-agent 前提：配好本地

2018-04-10

Hive部署

之上的数据分析引擎（数据仓库） Hives HDFS 表 --------> 目录数据 --------> 文件分区 --------> 目录环境部署

2017-11-11

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更多资源

Nacos

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

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

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。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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