小编Tay*_*ton的帖子

在Chrome中查看http://jsfiddle.net/aJ333/1/,然后在Firefox或Internet Explorer中查看.图像最初是120像素,我缩小到28像素,但无论你将它缩小到什么程度,它看起来都很糟糕.

图像是PNG,它有一个alpha通道(透明度).

这是相关的代码:

HTML:

<a href="http://tinypic.com?ref=2z5jbtg" target="_blank">
    <img src="http://i44.tinypic.com/2z5jbtg.png" border="0" alt="Image and video hosting by TinyPic">
</a>?

CSS:

a {
    width: 28px;
    height: 28px;
    display: block;
}

img {
    max-width: 100%;
    max-height: 100%;
    image-rendering: -moz-crisp-edges;
    -ms-interpolation-mode: bicubic;
}

在image-rendering和-ms-interpolation-modeCSS的线条似乎并没有做任何事情,但我发现他们在网上,而做对这个问题的一些研究.

这是一个非常简单的django模式问题.我的经理代码通常存在于models.py中,但是当models.py非常庞大时会发生什么？是否有任何其他替代模式可让您的经理代码在models.py中生存,以实现可维护性并避免循环导入？

可能会问一个问题,为什么models.py是如此巨大,但让我们假设它的大小和实用性的广度是合理的.

我正在尝试找到一种方法来删除Helm中的所有已部署版本.

似乎Helm 不支持删除所有版本,--all否则.

是否有另一种方法可以在一个命令中删除所有Helm版本？

我正在用C++(主要是C)在模拟文件系统上实现管道.它需要在主机shell中运行命令,但在模拟文件系统上执行管道本身.

我可以与实现这一目标pipe(),fork()和system()系统调用,但我宁愿使用popen()(它处理创建一条管道,把一个进程,并通过一个命令外壳).这可能是不可能的,因为(我认为)我需要能够从管道的父进程写入,在子进程结束时读取,从子进程写回输出,最后从父进程读取该输出.popen()我的系统上的手册页说明了双向管道,但是我的代码需要在一个只支持单向管道的旧版本的系统上运行.

通过上面的单独调用,我可以打开/关闭管道来实现这一目标.这有可能popen()吗？

对于一个简单的例子,要运行ls -l | grep .txt | grep cmds我需要:

• 打开管道并ls -l在主机上运行进程; 读回它的输出
• 将输出管道ls -l传回我的模拟器
• 打开管道和进程以grep .txt在管道输出上的主机上运行ls -l
• 将此输出传回模拟器(卡在此处)
• 打开管道和进程以grep cmds在管道输出上的主机上运行grep .txt
• 将其输出传回模拟器并打印出来

男人popen

从Mac OS X:

该popen()函数通过创建双向管道,分叉和调用shell来"打开"一个过程.由popen() 父进程中先前调用打开的任何流都将在新的子进程中关闭.历史上,popen()使用单向管道实施; 因此,许多实现popen()只允许mode参数指定读或写,而不是两者.因为 popen()现在使用双向管道实现,mode参数可以请求双向数据流.mode参数是一个指向以null结尾的字符串的指针,该字符串必须为'r'表示读取,'w'表示写入,或'r +'表示读写.

在bash,两者()并$()创建一个子shell.

彼此之间有什么区别？他们的典型用法是什么？

当我尝试在Airflow 1.8.0中运行DAG时,我发现在完成前任任务和执行后续任务的时间之间需要花费很多时间(通常会增加单个任务的执行时间) ).Sequential,Local和Celery Executors的场景也是如此.有没有办法减少提到的开销时间？(就像airflow.cfg中可以加速DAG执行的任何参数一样？)甘特图已被添加以供参考:

更新:使用:

kubectl expose deployment <Name-Of-Servce> --name=loadbalancer --port=8080 --target-port=8080 --type=LoadBalancer

在kubectl get services正显示出未决的:

loadbalancer                 LoadBalancer   <x.x.x.x>   <pending>     8080:32670/TCP   2m

在Docker支持Kubernetes之前,我可以使用MiniKube和Helm:

helm install stable/jenkins
kubectl get services // To get the service name
minikube service original-llama-jenkins // << The service name

现在我们有支持Kubernetes的Docker for Mac(Edge),你如何添加EXTERNAL-IP？

谢谢

虽然有一些像我一样的问题，但修复对我不起作用。我使用 kubernetes v1.9.3 二进制文件并使用 flannel 和 calico 来设置 kubernetes 集群。应用 calico yaml 文件后，它会卡在创建第二个 pod 上。我究竟做错了什么？日志并不清楚到底出了什么问题

kubectl get pods --all-namespaces

root@kube-master01:/home/john/cookem/kubeadm-ha# kubectl logs calico-node-
n87l7 --namespace=kube-system
Error from server (BadRequest): a container name must be specified for pod 
calico-node-n87l7, choose one of: [calico-node install-cni]
root@kube-master01:/home/john/cookem/kubeadm-ha# kubectl logs calico-node-
n87l7 --namespace=kube-system install-cni
Installing any TLS assets from /calico-secrets
cp: can't stat '/calico-secrets/*': No such file or directory

kubectl describe pod calico-node-n87l7回报

Name:         calico-node-n87l7
Namespace:    kube-system
Node:         kube-master01/10.100.102.62
Start Time:   Thu, 22 …

我喜欢 Django 并且经常使用它。我发现它的大部分默认设置都是正常的，但有一个一直困扰着我，以至于我在每个项目中都覆盖了它。

模型字段的默认最大长度URLField为 200 个字符。文档验证了这个限制，但没有解释为什么会这样。

class URLField(CharField):
    ...

    def __init__(self, verbose_name=None, name=None, **kwargs):
        kwargs['max_length'] = kwargs.get('max_length', 200)
        ...

我重写它是因为很多 URL 的长度都超过 200 个字符，尤其是带有查询字符串的 URL。

据我所知，虽然 HTTP 规范没有指定最大长度，但实际上所有浏览器都支持至少 2000 个字符，这对我来说意味着一个新的合理的默认值。

好奇地想深入挖掘，我发现了 2007 年 1 月添加限制的第一个提交（# f6390e8by @jacobian）；从那以后它基本上没有变化。

https://github.com/django/django/blob/f6390e8983dd364053078cc80361cb369b667690/django/db/models/fields/init.py#L805​​

更进一步，我发现了我认为的 ORM 字段类型到数据库列类型映射代码的版本（#f69cf70作者：@adrianholovaty）。例如，MySQL 文件于 2006 年 5 月存在，自 Django 0.95 以来具有相同的 200 个字符限制：

https://github.com/django/django/blob/f69cf70ed813a8cd7e1f963a14ae39103e8d5265/django/db/backends/mysql/creation.py#L28

基本问题，Apache Kafka 目前支持哪些平台和语言？

假设我想编写一个DAG来显示Redshift特定模式中的所有表.该SQL查询Show Tables;

如何为它创建DAG？我认为这应该是这样的:

dag = airflow.DAG(
    'process_dimensions',
    schedule_interval="@daily",
    dagrun_timeout=timedelta(minutes=60),
    default_args=args,
    max_active_runs=1)

process_product_dim = SQLOperator(
    task_id='process_product_dim',
    conn_id='??????',
    sql='Show Tables',
    dag=dag)

有谁知道如何正确写它？