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适合Docker的场景以及不适合的场景

利用其可移植性,镜像提供了除内核外完整的运行环境,确保了应用运行环境的一致性,可以方便的在不同环境中进行安装运行;利用其隔离性,可以不用像虚拟机一样,占用过多资源,而且也比虚拟机启动更快;让自己的运行环境不受外部干扰,让资源不会容易受到其他用户的影响(与可移植性类似);可以方便的进行不同组件的管理,以及快速搭建系统的整体的环境;可以方便的对服务进行横向扩展利用以上特性,更加适合云原生的发展,实现像

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#docker#云原生#团队开发 +2
Gitlab和SonarQube的安装、集成、使用(Docker、GitFlow、IDEA)

在两个星期里,完成了以下工作,Gitlab部署,SonarQube部署,Gitlab与SonarQube集成,SonarQube与IDEA集成,并协助禅道小组与Jenkins小组完成整合。熟练使用了Git命令语句,Gitlab的使用,并实现GitFlow理念的操作流程,Git Review的思想,并且借助SourceTree可视化工具的使用,使得代码管理更加方便,代码质量管理工具SonarQube

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#gitlab#docker#intellij-idea
MongoDB 4.4的安装

MongoDB的安装由于爬虫的需要,所以决定安装MongoDB数据库。首先直接进入官网进行MongoDB的community版本的下载这里不需要点击“Start free”或者“try free”,点这个的话会让你注册账户,而我们使用社区版就可以,直接点击上方“software”里第一个“community server”进去之后选择适合自己的版本下载就可以之后又会出现让你注册的东西,这个填不填是

#mongodb
Kaggle回归问题Mercedes——Benz Greener Manufacturing

这是我在大三选修课的课程设计,内容参考了Kaggle上高赞的代码,有详细批注,整体比较基础,结构相对完整,便于初学者学习。这个是一个回归问题,我的另外一篇博客《Kaggle分类问题Titanic——Machine Learning from Disaster》介绍了回归问题。除此之外我的《电商评论文本挖掘》也是我当年的课程设计,也有详细的批注,相比这个难度会稍微高些。题目背景:自1886年第一辆奔

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#回归#数据挖掘#人工智能 +2
关于“iloc cannot enlarge its target object”(iloc与loc的坑)

这个是问题代码,报“iloc cannot enlarge its target object”,也就是说iloc越界了。# 去除非中文,与长度为一的字符for index, row in pos.iterrows():temp = []for i in row['分词后'].split(' '):if '\u4e00' <= i <= '\u9fff' and len(i) >

#python#数据挖掘
到底了