关于echarts的y轴x轴刻度不等分,不等距的设置法 前言 初衷是工作需要,同时用于记录一些心得(第一次写博客，写的不好请多见谅，ps:写这个是因为自己百度没找到，所有花了点时间做出来后分享给大家。) 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、echarts echarts图标是我们比较常用的，功能十分的强大并且便捷，当然，与自由度相对等的就是庞大的属性，这篇文章只是帮您节省一点时间。 二、关于坐标轴（y,x）不等距不等分的方法 在这里，我本人认为存在多种方法(

下面用java给出一个kafka生产与消费的简单示例： 运行环境： java：java version "1.8.0_291" kafka： <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.11</artifactId> <version>2.1.0</version> </depend

Python 3.10已经在10月4日发布了，要不要更新呢？ 3.10版没有添加新的模块，但是引入了很多新的并且有用的特性。让我们来一起看看吧。 更详细语法错误提示信息 在调试代码时，能够提供更多的错误新信息和提示了，报告可以指出错误的语法，而不仅仅是提供“Syntax Error”。 这是个新的特性简直是太好了，不仅对于刚开始学习python的人来说对于所有人都是一个好消息，再也不需要去一个字一个字的看了。python 3.10会提示我们错误的位置，再也不需要StackOverflo

前几天看[小猪课堂发布的nginx部署](https://zhuanlan.zhihu.com/p/431796992)，跟着做了一遍，由于本人是第一次尝试，遇见了很多问题。经过查阅和搜索，终于解决掉了。下面给大家介绍一下我的流程和遇见的问题，我们可以多讨论。 项目打包部署 1.准备工作 完整的Vue项目 一台服务器 准备工作很简单，只需要一个项目和一台服务器即可，项目甚至可以只是一个html文件。 2.初始化Vue项目 使用vue-cli脚手架搭建一个最简单的项目，vue crea

quartz下载、安装 Quartz是完全由java开发的一个开源的任务日程管理系统，任务进度管理器就是一个在预先确定的时间到达时，负责执行（或者通知）一段程序或功能的系统，即定时执行某个任务。 Quartz用一个小Java库发布文件（.jar文件），这个库文件包含了所有Quartz核心功能。这些功能的主要接口(API)是Scheduler接口。它提供了简单的操作，例如：将任务纳入日程或者从日程中取消，开始/停止/暂停日程进度。 上图是quartz服务涉及的11张表, 下面这个图是m

背景介绍      由于平时工作使用 Spark 较多，在 WordCount 这一个小 Demo 中，我也好奇，同为大数据计算组件，且同为 scala，会有多少不同？我相信能从中了解 Flink，Spark的设计逻辑的不同，我认为能在小的 Demo 中获得思考，管中窥豹，对 Flink 有更深的了解。 带着疑问去学习 Flink 的 WordCount 程序： Spark, Flink 批处理，Flink 流处理 3者，在有何不同？ 声明会话方式? 处理中的 map 算子有何不同？

1.vue项目打包 打包生成dist文件夹 npm run build 　如果将该dist目录整个传到服务器上，部署成静态资源站点就能直接访问到该项目。 assetsPublicPath: '/' 记得改为assetsPublicPath: './' ---要改2个地方 2.安装docker,并使用nginx镜像 nginx 是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，此处我们选用 nginx 镜像作为基础来构建我们的vue应用镜像。 网上看教程,很简单 查看 镜像 [roo

欢迎大家加入我的社区：http://t.csdn.cn/Q52km 社区中不定时发红包 1、安装 npm install echarts --save 2、在vue中引入（全局引入） // 引入echarts import echarts from 'echarts' Vue.prototype.$echarts = echarts 3、在vue中的使用 需要用到echart的地方先设置一个div的id、宽高 提示： 可以在一个页面中引入多个数据报

基本概念 分布式数据库，从名字上可以拆解为：分布式+数据库。用一句话总结为：由多个独立实体组成，并且彼此通过网络进行互联的数据库。 理解新概念最好的方式就是通过已经掌握的知识来学习，下表对比了大家熟悉的分布式数据库与集中式数据库之间主要的 5 个差异点。 分布式数据库的核心——数据分片、数据同步。 1. 数据分片 该特性是分布式数据库的技术创新。它可以突破中心化数据库单机的容量限制，从而将数据分散到多节点，以更灵活、高效的方式来处理数据。这是分布式理论带给数据库的一份礼物。 分片方

目录 目标： 项目目录： 步骤： 1. 编排docker-compose.yml 2. Docker构建文件docker/uwsgi/Dockerfile 3. 关键的文件 uwsgi.ini 4. 项目初始命令 5. vhost文件 (xxx.com.conf) 6. 一些django命令 资料: 目标： - 构建基于docker-compose的django项目部署环境, 可通过 xxx.com 访问uwsgi+python+django的容器服务。 -

SSTI：   目录 简单 [CSCCTF 2019 Qual]FlaskLight 签到 [BJDCTF2020]Cookie is so stable twig模板注入 [WesternCTF2018]shrine 想方设法获取config [CISCN2019 华东南赛区]Web11 smarty模板注入 [BJDCTF2020]The mystery of ip [GYCTF2020]FlaskApp debug模式一定条件下可以窃取出来pin码命令执行，但是题目过滤的不够严

1. 数据库主从概念、优点、用途 主从数据库是什么意思呢，主是主库的意思，从是从库的意思。数据库主库对外提供读写的操作，从库对外提供读的操作。数据库为什么需要主从架构呢？ 高可用，实时灾备，用于故障切换。比如主库挂了，可以切从库。 读写分离，提供查询服务，减少主库压力，提升性能 备份数据，避免影响业务。 2. 数据库主从复制原理 主从复制原理，简言之，分三步曲进行： 主数据库有个 bin log 二进制文件，记录了所有增删改 SQL 语句。(binlog线程) 从数据