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2023-08-01Hello World!
Welcome to Hexo! This is your very first post. Check documentation for more info. If you get any problems when using Hexo, you can find the answer in troubleshooting or you can ask me on GitHub. Quick StartCreate a new post$ hexo new "My New Post" More info: Writing Run server$ hexo server More info: Server Generate static files$ hexo generate More info: Generating Deploy to remote sites$ hexo deploy More info: Deployment
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2023-09-12快速部署AList到云服务器:Docker的最佳实践
什么是AList?AList是一个文件列表程序,支持多种存储,支持网页浏览和WebDAV,后端基于golang最好的http框架gin,前端使用vue和ant design。它可以将你的网盘挂载到一起,方便统一管理。 支持的网盘有:本地电脑磁盘、FTP、SFTP、WebDAV、SMB、对象存储、115、123、百度、阿里云、MEGA、谷歌云盘、谷歌相册、移动、天翼、onedrive、pikpak、迅雷、夸克、蓝奏云、迅雷、Cloudreve等等。 官网 Home | AList Docs (nn.ci) AList部署方式为了方便使用直接搬运一份进博客里,个人使用的是云服务器进行部署,下文会有详细说明。AList部署方式来源AList 1.一键脚本仅适用于Linux amd64/arm64 平台 安装curl -fsSL "https://alist.nn.ci/v3.sh" | bash -s install 更新curl -fsSL "https://alist.nn.ci/v3.sh" | bash -s update 卸载 ...
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2023-09-09逐步学习Docker部署和容器管理
1. 什么是Docker?Docker 是一个开源平台,支持开发人员构建、部署、运行、更新和管理容器,这些容器是标准化的可执行组件,结合了应用源代码以及在任何环境中运行该代码所需的操作系统 (OS) 库和依赖项。 容器简化了分布式应用的部署和交付过程。 随着组织转向云原生开发和混合多云环境,它们已变得越来越流行。 开发人员可以直接使用 Linux 和其他操作系统中内置的功能,在没有 Docker 的情况下创建容器。 但 Docker 使容器化更加迅速、简便和安全。 截至本文撰写之时,Docker 报告称,已有超过 1300 万名开发人员在使用该平台(链接位于 ibm.com 外部)。 Docker 也指 Docker, Inc.(链接位于 ibm.com 外部),即销售 Docker 商业版本的企业,还可以是 Docker, Inc. 和许多其他组织和个人开展的 Docker 开源项目。 info:IBM 2. Docker的基本概念 镜像(Image) : 容器的基础,类似于模板,包含了运行应用所需的所有内容。 容器(Container):由镜像创建的运行实例,是一个独立 ...
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2023-08-16Python数据分析:利用jupyter清洗处理csv
Python数据清洗什么是数据清洗数据清洗(data cleaning)是从记录集、数据库表或数据库中检测和纠正(或删除)损坏或不准确的记录的过程,是指识别数据的不完整、不正确、不准确或不相关部分,然后替换、修改、或删除脏数据或粗数据。数据清洗可以与数据加工工具交互执行,也可以通过脚本进行批处理。 清洗后,一个数据集应该与系统中其他类似的数据集保持一致。 检测到或删除的不一致可能最初是由用户输入错误、传输或存储中的损坏或不同存储中类似实体的不同数据字典定义引起的。 数据清理与数据确认(data validation)的不同之处在于,数据确认几乎总是意味着数据在输入时被系统拒绝,并在输入时执行,而不是执行于批量数据。 数据清洗不仅仅更正错误,同样加强来自各个单独信息系统不同数据间的一致性。专门的数据清洗软件能够自动检测数据文件,更正错误数据,并用全企业一致的格式集成数据。 info: Wiki 数据清洗流程数据读写导入所需的库import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seab ...
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Git基础命令速查表:简明指南
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Python数据可视化:Matplotlib常用操作(基础篇)
Python数据清洗:Numpy常用操作
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