张士玉小黑屋

目录一、zabbix的基本概述二、zabbix的构成三、zabbix的监控对象四、zabbix的常用术语五、zabbix的工作流程六、zabbix进程详解七、zabbix的监控框架7.1三种架构模式的架构图如下：7.2每个模块的工作职责：八、zabbix源码安装及部署一、服务端安装1.1安装zabbix5.0储存库（二进制安装方式）1.2安装zabbix软件包1.3安装zabbix前端软件包1.4安装数据库软件1.5数据库配置1.6启动并查看1.7zabbix服务端一键安装脚本二、zabbix服务参数介绍九、web页面设置9.1修改界面的语言9.2修改登录密码（此处我设置为123456）9.3用户及媒介创建9.4添

文章目录项目所用技术栈项目效果图Vue-CLI搭建Element-UI结合脚手架全部引入按需引入Vue-router的安装和配置首页框架搭建左侧菜单栏的引入左侧菜单栏的基本实现一级菜单实现二级菜单实现菜单样式优化与less引入菜单点击跳转功能实现第一种实现方法第二种实现方法header组件的实现附：yarn和npm安装对比附：项目中的一些调试技巧项目所用技术栈项目效果图Vue-CLI搭建首先我们来说说我们为什么需要脚手架？以前有的时候我们简单的写个页面代码是直接写在一个html文件中，写完了可以直接打开看效果。但是如果是一个完整的项目涉及模块化以及组件化开发，这个项目想要跑起来我们不可能直接去打开某个页面看效果。毕竟一大堆vue文件我们的浏览器压根不认识。而Vu

Jmeter简介1.Jmeter的基本概念ApacheJMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。2.Jmeter的作用接口测试性能测试压力测试接口自动化测试数据库测试JAVA程序测试3.Windows下Jmeter下载安装登录http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi，根据自己平台，下载对应文件4.安装JAVA环境安装JDK，配置环境变量（具体步骤不做介绍）将下载Jmeter文件解压，打开/bin/jmeter.bat5.Jmeter的目录结构/bin目录（常用文件介绍）examples：目录下包含Jmeter使用实例ApacheJMeter.jar：JMeter源码包jmeter.b

由于一段时间没有使用Selenium，当再次使用时发现之前写的Selenium元素定位的代码运行之后会报错，发现是Selenium更新到新版本（4.x版本）后，以前的一些常用的代码的语法发生了改变，当然如果没有更新过或是下载最新版本的Selenium是不受到影响的，还可以使用以前的写法。接下来就是讨论有关于新版本后Selenium定位元素代码的新语法。改动一：executable_path旧版本Selenium代码：fromseleniumimportwebdriverdriver=webdriver.Chrome(executable_path='/home/yan/Python/chromeselenium/chromeselenium/chromedriver')exec

目录一、线程组1、添加线程组2、线程组设置二、HTTP请求默认值1、添加HTTP请求默认值三、HTTP请求1、添加HTTP请求2、HTTP请求内容填写3、参数填写： 四、HTTP信息头管理器1、添加HTTP信息头管理器2、内容填写 五、查看结果树1、添加查看结果树2、查看结果树的位置六、断言1、添加断言 2、断言填写七：运行八、清除九、jmeter的参数化方法1、通过csv做参数化方法2、通过计数器做参数化一、线程组1、添加线程组测试计划右键--添加--线程（用户）--线程组2、线程组设置线程数：可以理解为许你用户数量，比如要模拟10个用户，这里就设置为10Ramp-Up时间：这个时间是这10个用户多久执行完要测试的操作，比如要

蓦然回首自己做开发已经十年了，这十年中我获得了很多，技术能力、培训、出国、大公司的经历，还有很多很好的朋友。但再仔细一想，这十年中我至少浪费了五年时间，这五年可以足够让自己成长为一个优秀的程序员，可惜我错过了，我用这五年时间和很多程序员一样在困惑和迷茫中找不到出路！路其实一直都在那里，只是我们看不到而已！以前我一直被公司和技术牵着走，并不是自己在选择技术，而是不自觉地被推到了这个位置上。想想有多少人对于自己将来要从事的职业和技术类型进行过深入思考和比较呢？当我跳出编码后，我开始思考和程序及程序员职业生涯相关的问题，最后发现，影响我们走入今天的困局的竟然是一些我们常常挂在嘴边的话。SpringSecuritySpringSecurity是一个能够为基于Spring的企业应用系统提供

瑞吉外卖强化（一）：缓存优化瑞吉外卖缓存优化Redis基本操作短信验证码缓存实现缓存菜品数据SpringCache常用注解瑞吉外卖缓存优化这是一个外卖app项目基于springboot、mybatisPlus作为后端框架来完成的web项目后续加入了redis缓存框架以及分布式框架springcloud进行整合对于数据库访问量过大问题使用数据库的主从复制，实现了读写分离，实现了高并发这里给出的是Redis缓存的引入Redis基本操作redisTemplate需要配置类这里的需要对其进行序列化操作reidsTeplate.opsForValue().set(key,value,time)redisTeplate.opsForHash().put

金磊发自凹非寺量子位|公众号QbitAI现在的AI实力，迅猛，着实是有些迅猛。谁能想到，只需要给AI几秒钟时间，它就能把全球天气给预测完毕。如果非要给这个预测一个期限，AI会说：未来7天的量，小菜一碟~而且这种AI的打开方式，还是快准狠的那种——比传统预测方法在速度上提升1000倍的同时，精度还能提高20%。同样的，若是把“百万人基因组计划”这事儿交给AI，结果也是一个大写的“万万没想到”：单日可以分析的数据量超过1PB。啥概念？相当于1024个1TB硬盘数据摆在你面前，且，需要在一天时间内处理掉。不仅如此，这跟以往采用的HPC（高性能计算）相比，不仅速度上提高了10倍，成本还降低了30%！……肯定有很多好奇的友友们就要问了，“到底是啥AI这么强

这篇笔记记录求大数据topk的两种方法，分别是大小二叉堆法和快速分割法，下面依次详解这两种方法的过程。1大/小根堆法利用大根堆过滤前topk小的数据**；小根堆过滤前topk大的数据**；下面用大根堆求前k个小元素为例。思想：把大根堆堆顶的大值不断的淘汰，放入小值。先构建k个元素的大小堆（比如k=3，就是求数列中前3个元素），然后用数列中的元素依次与堆顶元素比较，如果大于或者小于堆顶元素，就进行出堆调整；最后再进行入堆调整。过程先用数列中前k个元素构建一个堆，比如构建一个大根堆。新元素与堆顶元素比较，大于堆顶元素就进行下一个元素；如果新元素比堆顶元素小，堆顶元素先出堆，然后将新元素加入到堆中。代码#include<iostream>#include<v

一、因特网什么是因特网？对于该问题可以从两个角度回答：一是从描述因特网的具体构成(基本硬件、软件组件)来回答二是作为为分布式应用提供服务的联网基础设施来回答1.具体构成主机/端系统：所有连接到因特网的设备，包括传统的桌面PC、Linux工作站以及服务器等，以及非传统的智能手机、电脑、电视等通信链路和分组交换机：端系统之间通过通信链路和分组交换机彼此相连通信链路：有不同的物理媒体构成，包括同轴电缆、铜线、光纤和无线电频谱传输速率：通信链路速率传输数据的速度，单位是比特/秒分组：实际传输数据时，发送端需要将数据分段，为每段加上首段字节，称为分组分组交换机：从入通信链路接收分组，转发到处通信链路，最典型的有路由器和链路交换机两种链路层通常用于接入网中，而路由器通常用于