docker

我的是物理服务器：这是将服务器硬件直接放置在您自己的数据中心或机房的传统方法。这种方法需要更多的设备和维护工作，但提供更高的灵活性和控制权。使用Docker，可以将Python程序及其依赖项打包成一个镜像，并在服务器上运行该镜像。优点：Docker部署Python程序，可以提供更好的可移植性和可扩展性、可以在不同的服务器和环境中轻松地运行相同的镜像。优点：服务器less技术部署Python程序，可

算法部署

业务数据是数据仓库的重要数据来源，我们需要每日定时从业务数据库中抽取数据，传输到数据仓库中，之后再对数据进行分析统计。为保证统计结果的正确性，需要保证数据仓库中的数据与业务数据库是同步的，离线数仓的计算周期通常为天，所以数据同步周期也通常为天，即每天同步一次即可。数据的同步策略有全量同步和增量同步。全量同步，就是每天都将业务数据库中的全部数据同步一份到数据仓库，这是保证两侧数据同步的最简单的方式。

表格数据（或表格）是机器学习（ML）中使用最广泛的数据格式。然而，ML模型通常假设表结构在训练和测试中保持固定。在ML建模之前，需要进行大量的数据清理，以合并具有不同列的不同表。这种预处理通常会导致显著的数据浪费（例如，移除不匹配的柱和样品）。如何从具有部分重叠列的多个表中学习ML模型？如何随着时间的推移随着更多列变得可用而增量地更新ML模型？我们可以在多个不同的表上利用模型预训练吗？如何训练一个

#json数据格式问题，可能是请求过于频繁，网站没有返回正常的数据#每天早上起床时可以运行，到下午后就一直报错。import requestsimport jsonimport csvfor page_num in range(49):new_url = f'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=10023

•/etc/profile —— 此文件为系统的每个用户设置环境信息,当用户第一次登录时,该文件被执行.并从/etc/profile.d目录的配置文件中搜集shell的设置；联想到修改/etc/environment文件时确实对PATH进行过操作，所以解决问题的最简单的方法就是让/etc/environment恢复到修改之前的状态。因此要编辑/etc/environment要使用的命令应该这样写：

1）将安装包和JDBC驱动上传到/opt/software，共计6个。2）如果是虚拟机按照如下步骤执行。

•/etc/profile —— 此文件为系统的每个用户设置环境信息,当用户第一次登录时,该文件被执行.并从/etc/profile.d目录的配置文件中搜集shell的设置；联想到修改/etc/environment文件时确实对PATH进行过操作，所以解决问题的最简单的方法就是让/etc/environment恢复到修改之前的状态。因此要编辑/etc/environment要使用的命令应该这样写：