哈喽，今天给大家分享一篇Django+Celery实现动态配置定时任务，因为最近也是无意间看到一位大佬关于这块的文章，然后自己觉得不错，也想学习写一下，然后最终实现功能是在前端页面统一管理计划任务，大家可以在admin管理页面设置，也可以在自己写的前端页面删除添加编辑，实时生效，还可以监控这些监控任务是否运行成功失败。 补充：如果大家对celery不熟悉的话，建议先学习celery 一、安装 1.在Linux系统上安装模块 celery (3.1.26.post2) celery-with-redis (3.0) redis (2.10.6) Django (2.1.10) django-

最新的rocketmq-console编译，基于java1.8，rocketmq-console-ng-2.0.0.jar 通过命令直接启动： java -jar rocketmq-console-ng-2.0.0.jar --server.port=8081 --rocketmq.config.namesrvAddr=:9876

本文主要利用python的相关模块进行批量ping ，测试IP连通性。 下面看具体代码（python3）： ''' 遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：857662006 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ ''' #!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- import re import subprocess from io import StringIO import multiprocessing import time import sys def check_alive(

2021/08/17我昨天用aircrack-ng捕获了隔壁宿舍狗帅的WiFi握手包，我跑密码没跑出来，有人感兴趣要跑吗？我把握手包放下载里。八位数纯数字密码我都跑过了。

3GPP TS 38.300，本文档提供了NG-RAN的概述和总体描述，并着重于连接到5GC的NR的无线接口协议架构（连接到5GC的E-UTRA 在36系列中有所涉及）。无线接口协议的细节在38系列的配套规范中规定。

支持热插拔，比EVE-NG更好用。 网络实验如此简单。 官网：https://pnetlab.com/pages/main

多元逻辑斯蒂回归matlab代码机器学习课程 挑战 了解机器学习的基础。 动作 研究了以下概念： 线性回归：训练集，特征，目标变量，假设，学习算法，参数，成本函数，优化问题，梯度下降，学习率，批次梯度下降 多元线性回归：特征缩放，均值归一化，选择学习率，正态方程 逻辑回归：分类，逻辑函数，S形函数，决策边界，非线性决策边界，成本函数，优化算法，多类分类，一对多 正则化：过度拟合，正则化参数，正则线性回归，正则逻辑回归 神经网络：计算机视觉，S型激活函数，层，偏差，正向传播，非线性分类，反向传播算法，随机初始化 模型选择：训练/验证/测试集，诊断偏差和方差，交叉验证错误，正则化，学习曲线，高偏差，高方差，误差分析，精度，召回率，F1得分 支持向量机：SVM假设，大余量分类器，核，相似度，高斯核，线性核，多项式核， 无监督学习：聚类，K-均值 主成分分析：降维，数据压缩，数据可视化，协方差矩阵sigma，sigma的特征向量，压缩表示的重构，pf主成分数，学习加速 k-均值聚类：聚类索引，聚类质心，随机初始化，肘法 异常检测：密度估计，正态与异常，欺诈检测，制造，监控工作参数，高斯分布，特

angular项目 集成ng zorro 和ng alain的Demo，包含登录界面，主页面，数据列表。mock模拟数据，设置四个用户，不同用户登录，展示不同的前端内容。

XRooms-ng 是一个产生终极桌面混乱的项目——分层窗口集群，每个房间都有自己的窗口管理器。 这段无政府状态是来自（已故）xrooms-1.57.0 源代码的分支。

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