[转帖]交换机基本原理与配置

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[转帖]linux 部署jmeter&报错处理

一、linux 安装jdk Java Downloads | Oracle 二、 linux上传jmeter 2.1 上传jmeter jmeter 下载地址: Apache JMeter - Download Apache JMeter 注意: 我先在我本地调试脚本(mac环境),调试完成后,再在

[转帖]Jmeter接口测试:${__UUID()}函数

UUID函数返回一个伪随机类型的通用唯一标识符ID。 UUID 是 通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写。UUID是基于当前时间戳、随机数和硬件标识(例如网卡的MAC地址)等数据计算生成的。在同一时间范围之内是唯一的。UUID共有5个版本,jmeter自

[转帖]解决jmeter请求响应结果乱码的问题

如下图所示,请求百度接口的时候,发现返回的信息里面中文是乱码 这个时候我们只需要改一下jmeter里的配置文件,设置响应结果的字符编码为UTF-8就行了。 进入jmeter安装目录/bin中,找到jmeter.properties这个文件,windows用文本编辑器打开,我是mac的,直接vim编辑

[转帖]S3FS 简介及部署

PS:文章一般都会先首发于我的个人Blog上:S3FS 简介及部署 · TonghuaRoot's BloG. ,有需要的小伙伴可以直接订阅我的Blog,获取最新内容。 0x00 前言 S3FS可以把S3 Bucket可以向挂盘一样,挂在本地,适用于Linux和Mac OS,完事复制粘贴写文件啥的跟

gtest学习

学习gtest测试 了解 单元测试 单元:函数、类等 gtest gtest是一个跨平台的(Liunx、Mac OS X、Windows、Cygwin、Windows CE and Symbian)C++单元测试框架,由google公司发布。gtest是为在不同平台上为编写C++测试而生成的。它提供

Gavvmal

Gavvmal springboot 官方文档说明了两种方式,一种使用插件,直接生成docker镜像,但是这需要本地安装docker环境,但是无论用windows还是mac,本地安装docker都感觉不好,太占用资源。 第二种方法,安装Gavvmal,下载相应版本的压缩包,可以把这个压缩版看做一个J

Python:对程序做性能分析及计时统计

如果只是想简单地对整个程序做计算统计,通常使用UNIX下的time命令就足够了。由于我用的是Mac系统,和Linux系统的输出可能有不同,不过关键都是这三个时间:user: 运行用户态代码所花费的时间,也即CPU实际用于执行该进程的时间,其他进程和进程阻塞的时间不计入此数字;system: 在内核中执行系统调用(如I/O调用)所花费的CPU时间。total(Linux下应该是real):即挂钟时间

分布式系统的主键生成方案对比

UUID(通用唯一识别码)是由32个十六进制数组成的无序字符串,通过一定的算法计算出来。为了保证其唯一性,UUID规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间(Namespace)、随机或伪随机数、时序等元素,以及从这些元素生成UUID的算法。一般来说,算法可以保证任何地方产生的任意一个UUID都不会相同,但这个唯一性是有限的,只在特定的范围内才能得到保证。

IDEA工具第一篇:细节使用-习惯设置

安装好Idea后,直接上手clone代码进入编码时代,有没有那么一刻你会觉用起来没有那么顺手流畅呢? 👉👉👉 下面是关于 【Windows】 下安装idea的一些习惯设置👈👈👈【 Mac大致一样 】

ip addr命令解析

转载请注明出处: 1.ip addr命令使用解析 ip addr 命令是Linux系统中的一个网络管理工具,用于显示和配置系统中的网络接口及其地址信息。它可以列出系统中所有的网络接口及其详细信息,包括接口名称、MAC地址、IP地址、子网掩码、广播地址、网络类型、状态、传输单元大小等。 ip addr

Avalonia开发(一)环境搭建

一、介绍 开源 GitHub:https://github.com/AvaloniaUI/Avalonia/ 多平台支持,包括Windows、mac OS、Linux、iOS、Android、Samsung Tizen(很快支持)、WebAssembly IDE支持,Visual Studio扩展支

网络协议的重要性与应用:理解进程间通信和网络分层结构(下)

这篇文章概括了数据链路层和物理层在网络通信中的作用和功能。数据链路层负责为网络层提供链路级别的传输服务,通过MAC地址标识设备,并在链路上进行数据传输。物理层将数据包转换为电信号,在物理媒介中传输。不同的物理媒介包括双绞铜线、同轴电缆和光纤,它们都被用于实现高效的数据传输和通信。

七牛云API的使用包括Ajax上传功能及凭证生成

1.服务端(主要用于生成上传,删除,下载等凭证) 引入Qiniu的Get包。包就叫Qiniu。 //上传凭证 //上传凭证:其余凭证类似的写法 public string UpLoadToken() { //密钥 Mac mac = new Mac("AK", "SK"); // 存储空间名 str

使用ML.NET训练一个属于自己的图像分类模型,对图像进行分类就这么简单!

前言 今天大姚给大家分享一个.NET开源、免费、跨平台(支持Windows、Linux、macOS多个操作系统)的机器学习框架:ML.NET。并且本文将会带你快速使用ML.NET训练一个属于自己的图像分类模型,对图像进行分类。 ML.NET框架介绍 ML.NET 允许开发人员在其 .NET 应用程序

MongoDB安装、基础操作和聚合实例详解

虽然MongoDB这些年很流行,但笔者之前没研究过,现在有需求研究这类NoSQL的数据库,是为了验证其是否可被替换。 MongoDB是很轻量的文档数据库,简单测试也懒得专门准备虚拟机环境了,直接在macOS上安装测试下其基础功能。 1.使用 Homebrew 安装 MongoDB 2.启动/停止 M

Java反射与Fastjson的危险反序列化

Preface 在前文中,我们介绍了 Java 的基础语法和特性和 fastjson 的基础用法,本文我们将深入学习fastjson的危险反序列化以及预期相关的 Java 概念。 什么是Java反射? 在前文中,我们有一行代码 Computer macBookPro = JSON.parseObje

动手学Avalonia:基于SemanticKernel与硅基流动构建AI聊天与翻译工具

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机器学习(一)——递归特征消除法实现SVM(matlab)

机器学习方法对多维特征数据进行分类:本文用到非常经典的机器学习方法,使用递归特征消除进行特征选择,使用支持向量机构建分类模型,使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型:支持向量机(Support Vector Machine,SVM); 特征选择:递归特征消除(Recursive Feat

网络诊断工具iPerf的使用

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