文章目录1.文件查询1.1查看文件夹内（包含子文件夹）文件数量1.2查看文件夹大小任务简介：对bash常用命令进行总结。任务说明：对平时工作中使用bash的相关命令做一个记录和说明，方便以后查阅。1.文件查询1.1查看文件夹内（包含子文件夹）文件数量命令：ls-lR|grep"^-"|wc-l1.2查看文件夹大小命令：du-h--max-depth=1可查看当前文件夹所有下一级文件夹的大小
目前新论文层出不穷，“快速阅读论文”成为研究者们一个必备能力。本文简单记录了近期出现的两个借助chatgpt来帮助我们快速读论文的“神器”，帮助大家快速上手应用，迅速提升论文阅读速度。此外，本人也会定期更新记录一些类似的“AI提效工具”，欢迎感兴趣的同学来关注～工具1：chatpaper简介：链接：ChatPaper简介：首先需要登陆论文无时效限制，可以总结2022、2023年等最新文章形式：上传一篇论文pdf，网站可以自动归纳文章内容输出语言支持中文等多种语言非对话形式每日有上传上限数量限制，但暂时够用整体建议：可翻译总结任意时间的单篇文章虽然不能对话，但是输出的总结归纳内容基本准确、够用快
目录前言解决步骤1.列出所有80端口的情况2.在任务管理器中找到这个pid为10912，右键删除3.pid为4，说明被系统占用总结前言今天在来公司，启动docker的时候，报错提示：Errorinvokingremotemethod'docker-start-container'_Error_(HTTPcode500)servererror-Portsarenotavailable_exposingportTCP0.0.0.0_80-_0.0.0.0_0_listentcp0.0.0.0_80_bind_Anattemptwasmadetoaccessasoc.html意思是，我的80端口被占
背景需要对Excel进行读取和写入，目前使用Dotnet6开发环境，故直接使用。达到的效果：兼容.xls和.xlsx，识别行为空自动跳过，识别显示值，识别格式内容步骤Dotnet6Nuget安装NPOI,具体版本2.6.1，tips:搜索资料时，可能NPOI1与NPOI2可能有出入。使用方法获取相应文档对象publicstaticIWorkbookOpenWorkbook(stringpath){using(varstream=File.OpenRead(path)){if(Path.GetExtension(path)==".xls")returnnewHSSFWorkbook(stream
代码重构和设计模式是提高代码质量、可读性和可维护性的重要手段。它们帮助开发者优化代码结构、减少重复代码、增加代码可扩展性，并借鉴了经典的解决方案和设计原则。下面将总结一些代码重构和设计模式的经验，帮助你写出更简洁、可读性更强的代码。一、代码重构的经验总结1、提取方法（ExtractMethod）：当一个方法过长或功能过于复杂时，可以将其中一部分逻辑抽取成一个新的方法。提取方法可以提高代码的可读性和可重用性，并使主方法更加聚焦于核心逻辑。2、拆分循环（SplitLoop）：当一个循环中处理多个不同逻辑时，可以考虑将其拆分成多个独立的循环。这样可以减少每个循环的复杂度，使代码更易读，并且有利于后续
Flink是一个分布式系统，要求有效地分配和管理计算资源以执行流式应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，如HadoopYARN和Kubernetes，但也可以设置为作为standalone甚至库运行。本节概述了Flink的体系结构，并描述了其主要组件如何交互以执行应用程序以及从故障中恢复。Flink集群解析Flink运行时由两种类型的进程组成：一个JobManager和一个或多个TaskManager。Client不是运行时和程序执行的一部分，而是用于准备数据流并将其发送到JobManager。之后，Client可以断开连接（分离模式），或者保持连接以接收进度报告（附加模式）。Clien
Docker基础入门：Docker基础总结篇[docker3要素、docker安装配置、容器使用、镜像管理发布]一、Docker3要素1.1、镜像（Image）1.2、容器（Container）1.3、仓库（Registry）1.4、总结二、Docker安装配置2.1、卸载旧版Docker2.2、需要的安装包依赖2.3、设置镜像仓库2.4、更新yum软件包索引2.5、安装Docker--社区版2.6、配置镜像加速（阿里云加速器地址--每个人地址不一致）:2.7、启动|停止Docker2.8、测试--hello-world2.9、查看Docker镜像2.10、Docker进程查看三、Docker
MapReduce运行原理MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。MapReduce分成两个部分：Map（映射）和Reduce（归纳）。当你向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map任务处理输入数据中的一部分。当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce任务的输入数据。Reduce任务的主要目标就是把前面若干个Map的输出汇总并输出MapReduce基本模式和处理思想大规模数据处理时，MapRed
✨专栏介绍：经过几个月的精心筹备，本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。👨💻面向对象：本篇前言知识主要介绍机器学习，方便小白或AI爱好者学习基础知识。💚友情提醒：本文内容可能未能含概机器学习所有知识点，其他内容可以访问本人主页其他文章或个人博客，同时因本人水平有限，文中如有错误恳请指出，欢迎互相学习交流！💙个人主页:GoAI|💚公众号:GoAI的学习小屋|💛交流群:704932595|💜个人简介：掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云
常用命令#配置Docker守护进程的行为和参数vi/etc/docker/daemon.json#停止docker服务sudosystemctlstopdocker#启动Docker服务：sudosystemctlstartdocker#重新加载systemd守护程序的配置文件，不会重启服务（配置文件：/etc/systemd/system/）systemctldaemon-reload#通过systemd重启docker服务(用于配置更改、服务更新或修复问题等情况，影响该主机上运行的所有容器)systemctlrestartdocker#重启容器dockerrestart容器名称或容器ID>
