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搜索关键字:puppet apply 命令参数介绍    ( 4410个结果
Ansible-1 基本认识及清单与模块
ansible 一、常用的自动化运维工具 1、puppet 基于ruby开发,采用c/s架构,扩展性强,基于ssl,远程命令执行相对较弱, 2、saltstack 基于python开发,采用C/S架构,相对puppet更轻量级,配置语法使用YMAL,使得配置脚本更简单 3、ansible 基于pyt ...
分类:其他好文   时间:2020-03-16 15:07:07    阅读次数:66
Eclipse设置项目文件更新,自动刷新workspace
点击Window,选择Preferences 点击General,选择Workspace,勾选Refresh using native hooks or polling和Refresh on access,点击Apply and Close,即可自动刷新workspace ...
分类:系统相关   时间:2020-03-15 13:38:55    阅读次数:215
Cyber Security - Palo Alto Firewall V-Wires
Leveraging V-Wires Bridge two physical connections and apply security Policies without influencing any routing decision(transparent Firewall inspectio ...
分类:其他好文   时间:2020-03-15 09:57:07    阅读次数:59
call和apply的使用
call和apply的作用1:调用方法,和直接调用的效果是一样的 function test() { console.log('test') } test() // test test.call() // test test.apply() // test call和apply的作用2:改变this ...
分类:移动开发   时间:2020-03-14 21:54:00    阅读次数:78
yolo3各部分代码详解(超详细)
0.摘要 最近一段时间在学习yolo3,看了很多博客,理解了一些理论知识,但是学起来还是有些吃力,之后看了源码,才有了更进一步的理解。在这里,我不在赘述网络方面的代码,网络方面的代码比较容易理解,下面将给出整个yolo3代码的详解解析,整个源码中函数的作用以及调用关系见下图: 参考:https:// ...
分类:其他好文   时间:2020-03-13 20:23:09    阅读次数:3126
pandas 的三角恋
1. 表相关的函数 Table wise function application 2. 行(列)相关的函数 Row or column wise function application 3. 聚合 Aggregation API 4. 同时变换 Transform API 5. 元素相关的函数 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-13 17:11:23    阅读次数:55
JS进阶面试题
call() 作用:可以改变this的指向。 参数:第一个参数是this的指向对象,第二个参数起依次传入给函数的参数值。 实现分析: 设置为可选参数,如果不传默认为 给 创建一个 属性,并将值设置为需要调用的函数 将 的多个参数剥离 调用函数并将对象上的函数删除。 apply() 作用:改变this ...
分类:Web程序   时间:2020-03-10 17:29:16    阅读次数:67
[Java] 国际化
背景 一个程序可以被不同国家的用户同时使用,可极大降低程序的开发及维护成本 Google、Youtube、Facebook、Twitter、Ins 首先确定项目中核心结构,及所处的行业背景,核心业务完成后再考虑国际化 语言文字不放在代码中,放在配置文件中 用户根据自身情况选择相应配置文件,根据用户动 ...
分类:编程语言   时间:2020-03-10 01:21:32    阅读次数:72
关于数组的合并arr.push() arr.push.apply()
arr=[1,2]; arr1=[3,4]; arr3=arr.push(arr1); console.log(arr); console.log(arr1); console.log(arr3); result: [1,2,[3,4]] [3,4] 3 arr=[1,2]; arr1=[3,4]; ...
分类:移动开发   时间:2020-03-09 20:56:02    阅读次数:226
21-pandas_apply和transform
import numpy as np import pandas as pd #1.聚合一次 df=pd.DataFrame({"age":[18,20,22,22,23,23], "name":["A","B","C","D","E","F"], "price1":[1000,900,800,70 ...
分类:移动开发   时间:2020-03-09 13:41:36    阅读次数:62
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