resin专业版破解。
放到resin_home/lib下替换原来的license.jar,立刻就能享受全部专业版功能。
比如gzip,cache,cluster，jsp-ping等

IntelParallelStudio2019Update5集群版，亲测可用！

PTVS(PythonToolsforVisualStudio)是一个开源项目，采用Apache2.0许可发布。
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS

Elasticsearch-aws该docker映像在安装了运行elasticsearch。
我们使用它在上运行elasticsearch。
你可以看到quay.io泊坞窗注册表回购。
基本图片我们基于官方图像。
请参阅此资源以获取有关使用docker运行，安装和配置elasticsearch的文档。
设置您可以开始将映像部署到现有基础结构。
但是，如果您尚未构建AWS集群，我们可以为您提供帮助。
设置分为两个部分：1）使用模板引导AWS基础架构，以及2）创建带有任务定义的ECS集群。
云形成在aws/cloudformation/elasticsearch-cluster.json提供了一个cloudformation模板。
这将创建使用AWS容器服务开始运行elasticsearch所需的所有资源。
许多配置选项作为参数公开，供您在创建cloudformation时输入/选择

two_cluster、three_cluster、five_cluster为不同簇数的点集，适用于Kmeans聚类spiral、Twomoons、ThreeCircles分别为螺旋分布、月牙分布、环形分布数据集。

该文档主要是elasticsearch7.x版本的安装及集群配置，配合head，ik插件的安装。
【备注，配置参数更新如下：cluster.name:es-7node.name:t-1network.host:10.96.141.45http.port:9200transport.tcp.port:9301node.master:truenode.data:truebootstrap.memory_lock:truediscovery.seed_hosts:["10.xx.xx.104:9300","10.xx.xx.45:9300","10.xx.xx.45:9301"]discovery.zen.minimum_master_nodes:2bootstrap.system_call_filter:falsecluster.initial_master_nodes:["10.xx.xx104","10.xx.xx.45"]#外网访问http.cors.enabled:truehttp.cors.allow-origin:"*"】

docker打包好的镜像percona/percona-xtradb-cluster:8.0.21

Sensu-Plugins-elasticsearch千寿资产从该存储库打包的Sensu资产是针对Sensuruby​​运行时环境构建的。
将这些资产用作SensuGo资源（检查，更改程序或处理程序）的一部分时，请确保在资源所需的资产列表中包括相应的Sensuruby​​运行时资产。
目前Ruby运行的资产，可以发现的。
功能性档案/bin/check-es-circuit-breakers.rb/bin/check-es-cluster-health.rb/bin/check-es-cluster-status.rb/bin/check-es-file-descri

nmanydataanalysistasks,oneisoftenconfrontedwithveryhighdimensionaldata.Featureselectiontechniquesaredesignedtofindtherelevantfeaturesubsetoftheoriginalfeatureswhichcanfacilitateclustering,classificationandretrieval.Thefeatureselectionproblemisessentiallyacombinatorialoptimizationproblemwhichiscomputationallyexpensive.Traditionalfeatureselectionmethodsaddressthisissuebyselectingthetoprankedfeaturesbasedoncertainscorescomputedindependentlyforeachfeature.Theseapproachesneglectthepossiblecorrelationbetweendifferentfeaturesandthuscannotproduceanoptimalfeaturesubset.InspiredfromtherecentdevelopmentsonmanifoldlearningandL1-regularizedmodelsforsubsetselection,weproposehereanewapproach,called{\emMulti-Cluster/ClassFeatureSelection}(MCFS),forfeatureselection.Specifically,weselectthosefeaturessuchthatthemulti-cluster/classstructureofthedatacanbebestpreserved.Thecorrespondingoptimizationproblemcanbeefficientlysolvedsinceitonlyinvolvesasparseeigen-problemandaL1-regularizedleastsquaresproblem.ItisimportanttonotethatMCFScanbeappliedinsuperised,unsupervisedandsemi-supervisedcases.Ifyoufindthesealgoirthmsuseful,weappreciateitverymuchifyoucanciteourfollowingworks:PapersDengCai,ChiyuanZhang,XiaofeiHe,"UnsupervisedFeatureSelectionforMulti-clusterData",16thACMSIGKDDConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining(KDD'10),July2010.BibtexsourceXiaofeiHe,DengCai,andParthaNiyogi,"LaplacianScoreforFeatureSelection",AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems18(NIPS'05),Vancouver,Canada,2005Bibtexsource

hadoopk-means算法实现java工程的打包类，可直接在terminal中运行，运行命令为：$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarClusterDemo.jarmain.Cluster然后直接确定就可以看到提示的运行参数或者参考下面：+"\n" +"\t:输入文件路径\n" +"\t:输出文件路径\n" +"\t:初始中心路径\n" +"\t:临时输出文件路径\n" +"\t:循环最大次数\n" +"\t:聚类中心变化阈值\n" +"\t:聚类中心数目\n" +"\t:原始数据属性数目\n" +"\t:reduce数目");

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。