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Deepin 下使用 Rider 開發 .NET Core
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Deepin 下使用 Rider 開發 .NET Core

國產的 Deepin 不錯，安利一下。

Deepin 用了也有一兩年，也只是玩玩，沒用在開發上面。後來 Win10 不太清真了，就想着能不能到 Deepin下擼碼。要搞開發，首先少不了 IDE，VS2019 用不來，Vs Code 太複雜、麻煩，後來發現了 Rider 這個神器，可是 Rider 是英文界面，筆者的英文是渣渣的。結果在 Windows 下使用 Rider 開發一段時間后，已經熟悉了 Rider ，於是計劃後面遷移到 Deepin 下開發 .NET Core 。筆者裝了雙系統 Windows10 + Deepin 15。

安裝 Rider

Rider 的Linux 下載地址

下載壓縮包后，將壓縮包解壓，打開 bin 目錄，在目錄下打開終端，運行
```
sh rider.sh
```
或者直接點擊 rider.sh 文件，選擇執行即可。

之後會彈出安裝界面。

根據提示一步步安裝。

最後會要求輸入賬號密碼或者激活碼激活 Rider 。

我這個是高材生的福利～你們沒有的話就用 Github 開源項目免費申請使用，或者其他手段激活。

安裝完畢后，點擊 New Solution ，發現只能創建 .NET Frameork 的項目(Mono)。

先關閉 Rider ，接下來安裝 .NET Core

安裝 .NET Core SDK

有兩種安裝方法
1. 自己下載二進制的安裝包
2. 使用軟件包形式安裝
  
  無論哪種方法，如果不把 SDK/Runtime 放到 /usr/share/dotnet 下，Rider 是無法識別的(默認路徑，可以進入Rider修改設置)，下面兩種方法都是在 Linux 簡單二進制安裝 .NET Core SDK的方法。
```
sudo ln -s /usr/share/dotnet/dotnet /usr/bin/dotnet -f
```
```
export DOTNET_ROOT=/usr/share/dotnet export 
PATH=$PATH:/usr/share/dotnet
```
推薦第一種方法，第二種方法的或，可以按照微軟的文檔自己試試。。。

安裝完畢后就是這個樣子。

如果要通過軟件包形式安裝，參考一下這裏　

體驗開發

想不到在　Deepin　下，Rider　竟然支持　Desktop Application(WPF)。

不過這不是重點，我又不會 WPF，先試一下 ASP.NET Core　，晚一點再看看　WPF。

運行的時候，報這個錯，是　Https 證書的問題，只需要任意位置打開終端，輸入下面的命令即可。
```
dotnet dev-certs https
```
不知道為什麼，瀏覽器打開　Blazor　應用一片空白。。。

換成　MVC　試試。

不知道為什麼 Blazor 打開會空白。不管了，試試　Desktop Application。

創建 Wpf 項目后，提示要安裝插件，然後退出重新打開。

不過最後重新打開項目還是報錯
```
Project 'WpfApp1' load finished with warnings
            The imported project "/usr/share/dotnet/sdk/3.0.100/Sdks/Microsoft.NET.Sdk.WindowsDesktop/targets/Microsoft.WinFX.targets" was not found. Confirm that the path in the <Import> declaration is correct, and that the file exists on disk.  /usr/share/dotnet/sdk/3.0.100/Sdks/Microsoft.NET.Sdk.WindowsDesktop/targets/Microsoft.NET.Sdk.WindowsDesktop.targets at (26:3)
            Windows is required to build Windows desktop applications. at (59:5)
```
算了～就這樣好了，反正我又不會 WPF ～

本文是使用 Typora 寫的，很清真。

好好學習唄～

最後錄了個視頻玩，不知道說啥，看看內容界面就好～

打不開的話，請點擊　

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2020-05-13

.NET Core 3.0 單元測試與 Asp.Net Core 3.0 集成測試

單元測試與集成測試

測試必要性說明

相信大家在看到單元測試與集成測試這個標題時，會有很多感慨，我們無數次的在實踐中提到要做單元測試、集成測試，但是大多數項目都沒有做或者僅建了項目文件。這裡有客觀原因，已經接近交付日期了，我們沒時間做白盒測試了。也有主觀原因，面對業務複雜的代碼我們不知道如何入手做單元測試，不如就留給黑盒測試吧。但是，當我們的代碼無法進行單元測試的時候，往往就是代碼開始散發出壞味道的時候。長此以往，將欠下技術債務。在實踐過程中，技術債務常常會存在，關鍵在於何時償還，如何償還。

上圖說明了隨着時間的推移開發/維護難度的變化。

測試框架選擇

在 .NET Core 中，提供了 xUnit 、NUnit 、 MSTest 三種單元測試框架。

MSTest	UNnit	xUnit	說明	提示
[TestMethod]	[Test]	[Fact]	標記一個測試方法
[TestClass]	[TestFixture]	n/a	標記一個 Class 為測試類，xUnit 不需要標記特性，它將查找程序集下所有 Public 的類
[ExpectedException]	[ExpectedException]	Assert.Throws 或者 Record.Exception	xUnit 去掉了 ExpectedException 特性，支持 Assert.Throws
[TestInitialize]	[SetUp]	Constructor	我們認為使用 [SetUp] 通常來說不好。但是，你可以實現一個無參構造器直接替換 [SetUp]。	有時我們會在多個測試方法中用到相同的變量，熟悉重構的我們會提取公共變量，並在構造器中初始化。但是，這裏我要強調的是：在測試中，不要提取公共變量，這會破壞每個測試用例的隔離性以及單一職責原則。
[TestCleanup]	[TearDown]	IDisposable.Dispose	我們認為使用 [TearDown] 通常來說不好。但是你可以實現 IDisposable.Dispose 以替換。	[TearDown] 和 [SetUp] 通常成對出現，在 [SetUp] 中初始化一些變量，則在 [TearDown] 中銷毀這些變量。
[ClassInitialize]	[TestFixtureSetUp]	IClassFixture< T >	共用前置類	這裏 IClassFixture< T > 替換了 IUseFixture< T > ,
[ClassCleanup]	[TestFixtureTearDown]	IClassFixture< T >	共用後置類	同上
[Ignore]	[Ignore]	[Fact(Skip=”reason”)]	在 [Fact] 特性中設置 Skip 參數以臨時跳過測試
[Timeout]	[Timeout]	[Fact(Timeout=n)]	在 [Fact] 特性中設置一個 Timeout 參數，當允許時間太長時引起測試失敗。注意，xUnit 的單位時毫秒。
[DataSource]	n/a	[Theory], [XxxData]	Theory(數據驅動測試)，表示執行相同代碼，但具有不同輸入參數的測試套件	這個特性可以幫助我們少寫很多代碼。

以上寫了 MSTest 、UNnit 、 xUnit 的特性以及比較，可以看出 xUnit 在使用上相對其它兩個框架來說提供更多的便利性。但是這裏最終實現還是看個人習慣以選擇。

單元測試

新建單元測試項目
新建 Class

添加測試方法

        /// <summary>
        /// 添加地址
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        [Fact]
        public async Task Add_Address_ReturnZero()
        {
            DbContextOptions<AddressContext> options = new DbContextOptionsBuilder<AddressContext>().UseInMemoryDatabase("Add_Address_Database").Options;
            var addressContext = new AddressContext(options);

            var createAddress = new AddressCreateDto
            {
                City = "昆明",
                County = "五華區",
                Province = "雲南省"
            };
            var stubAddressRepository = new Mock<IRepository<Domain.Address>>();
            var stubProvinceRepository = new Mock<IRepository<Province>>();
            var addressUnitOfWork = new AddressUnitOfWork<AddressContext>(addressContext);

            var stubAddressService = new AddressServiceImpl.AddressServiceImpl(stubAddressRepository.Object, stubProvinceRepository.Object, addressUnitOfWork);
            await stubAddressService.CreateAddressAsync(createAddress);
            int addressAmountActual = await addressContext.Addresses.CountAsync();
            Assert.Equal(1, addressAmountActual);
        }

測試方法的名字包含了測試目的、測試場景以及預期行為。
UseInMemoryDatabase 指明使用內存數據庫。
創建 createAddress 對象。
創建 Stub 。在單元測試中常常會提到幾個概念 Stub , Mock 和 Fake ,那麼在應用中我們該如何選擇呢？
- Fake – Fake 通常被用於描述 Mock 或 Stub ,如何判斷它是 Stub 還是 Mock 依賴於使用上下文，換句話說，Fake 即是 Stub 也是 Mock 。
- Stub – Stub 是系統中現有依賴項的可控替代品。通過使用 Stub ,你可以不用處理依賴直接測試你的代碼。默認情況下，偽造對象以stub 開頭。
- Mock – Mock 對象是系統中的偽造對象，它決定單元測試是否通過或失敗。Mock 會以 Fake 開頭，直到被斷言為止。
Moq4 ，使用 Moq4 模擬我們在項目中依賴對象。

打開視圖 -> 測試資源管理器。
點擊運行，得到測試結果。
至此，一個單元測試結束。

集成測試

集成測試確保應用的組件功能在包含應用的基礎支持下是正確的，例如：數據庫、文件系統、網絡等。

新建集成測試項目。

添加工具類 Utilities 。

using System.Collections.Generic;
using AddressEFRepository;

namespace Address.IntegrationTest
{
    public static class Utilities
    {
        public static void InitializeDbForTests(AddressContext db)
        {
            List<Domain.Address> addresses = GetSeedingAddresses();
            db.Addresses.AddRange(addresses);
            db.SaveChanges();
        }

        public static void ReinitializeDbForTests(AddressContext db)
        {
            db.Addresses.RemoveRange(db.Addresses);
            InitializeDbForTests(db);
        }

        public static List<Domain.Address> GetSeedingAddresses()
        {
            return new List<Domain.Address>
            {
                new Domain.Address
                {
                    City = "貴陽",
                    County = "測試縣",
                    Province = "貴州省"
                },
                new Domain.Address
                {
                    City = "昆明市",
                    County = "武定縣",
                    Province = "雲南省"
                },
                new Domain.Address
                {
                    City = "昆明市",
                    County = "五華區",
                    Province = "雲南省"
                }
            };
        }
    }
}

添加 CustomWebApplicationFactory 類，

 using System;
 using System.IO;
 using System.Linq;
 using AddressEFRepository;
 using Microsoft.AspNetCore.Hosting;
 using Microsoft.AspNetCore.Mvc.Testing;
 using Microsoft.EntityFrameworkCore;
 using Microsoft.Extensions.Configuration;
 using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
 using Microsoft.Extensions.Logging;

 namespace Address.IntegrationTest
 {
     public class CustomWebApplicationFactory<TStartup> : WebApplicationFactory<TStartup> where TStartup : class
     {
         protected override void ConfigureWebHost(IWebHostBuilder builder)
         {
             string projectDir = Directory.GetCurrentDirectory();
             string configPath = Path.Combine(projectDir, "appsettings.json");
             builder.ConfigureAppConfiguration((context, conf) =>
             {
                 conf.AddJsonFile(configPath);
             });

             builder.ConfigureServices(services =>
             {
                 ServiceDescriptor descriptor = services.SingleOrDefault(d => d.ServiceType == typeof(DbContextOptions<AddressContext>));

                 if (descriptor != null)
                 {
                     services.Remove(descriptor);
                 }

                 services.AddDbContextPool<AddressContext>((options, context) =>
                 {
                     //var configuration = options.GetRequiredService<IConfiguration>();
                     //string connectionString = configuration.GetConnectionString("TestAddressDb");
                     //context.UseMySql(connectionString);
                     context.UseInMemoryDatabase("InMemoryDbForTesting");

                 });

                 // Build the service provider.
                 ServiceProvider sp = services.BuildServiceProvider();
                 // Create a scope to obtain a reference to the database
                 // context (ApplicationDbContext).
                 using IServiceScope scope = sp.CreateScope();
                 IServiceProvider scopedServices = scope.ServiceProvider;
                 var db = scopedServices.GetRequiredService<AddressContext>();
                 var logger = scopedServices.GetRequiredService<ILogger<CustomWebApplicationFactory<TStartup>>>();

                 // Ensure the database is created.
                 db.Database.EnsureCreated();

                 try
                 {
                     // Seed the database with test data.
                     Utilities.ReinitializeDbForTests(db);
                 }
                 catch (Exception ex)
                 {
                     logger.LogError(ex, "An error occurred seeding the " + "database with test messages. Error: {Message}", ex.Message);
                 }
             });
         }
     }
 }

這裏為什麼要添加 CustomWebApplicationFactory 呢？
WebApplicationFactory 是用於在內存中引導應用程序進行端到端功能測試的工廠。通過引入自定義 CustomWebApplicationFactory 類重寫 ConfigureWebHost 方法，我們可以重寫我們在 StartUp 中定義的內容，換句話說我們可以在測試環境中使用正式環境的配置，同時可以重寫，例如：數據庫配置，數據初始化等等。
如何準備測試數據？
我們可以使用數據種子的方式加入數據，數據種子可以針對每個集成測試做數據準備。
除了內存數據庫，還可以使用其他數據庫進行測試嗎？
可以。

添加集成測試 AddressControllerIntegrationTest 類。

 using System.Collections.Generic;
 using System.Linq;
 using System.Net.Http;
 using System.Threading.Tasks;
 using Address.Api;
 using Microsoft.AspNetCore.Mvc.Testing;
 using Newtonsoft.Json;
 using Xunit;

 namespace Address.IntegrationTest
 {
     public class AddressControllerIntegrationTest : IClassFixture<CustomWebApplicationFactory<Startup>>
     {
         public AddressControllerIntegrationTest(CustomWebApplicationFactory<Startup> factory)
         {
             _client = factory.CreateClient(new WebApplicationFactoryClientOptions
             {
                 AllowAutoRedirect = false
             });
         }

         private readonly HttpClient _client;

         [Fact]
         public async Task Get_AllAddressAndRetrieveAddress()
         {
             const string allAddressUri = "/api/Address/GetAll";
             HttpResponseMessage allAddressesHttpResponse = await _client.GetAsync(allAddressUri);

             allAddressesHttpResponse.EnsureSuccessStatusCode();

             string allAddressStringResponse = await allAddressesHttpResponse.Content.ReadAsStringAsync();
             var addresses = JsonConvert.DeserializeObject<IList<AddressDto.AddressDto>>(allAddressStringResponse);
             Assert.Equal(3, addresses.Count);

             AddressDto.AddressDto address = addresses.First();
             string retrieveUri = $"/api/Address/Retrieve?id={address.ID}";
             HttpResponseMessage addressHttpResponse = await _client.GetAsync(retrieveUri);

             // Must be successful.
             addressHttpResponse.EnsureSuccessStatusCode();

             // Deserialize and examine results.
             string addressStringResponse = await addressHttpResponse.Content.ReadAsStringAsync();
             var addressResult = JsonConvert.DeserializeObject<AddressDto.AddressDto>(addressStringResponse);
             Assert.Equal(address.ID, addressResult.ID);
             Assert.Equal(address.Province, addressResult.Province);
             Assert.Equal(address.City, addressResult.City);
             Assert.Equal(address.County, addressResult.County);
         }
     }
 }

在測試資源管理器中運行集成測試方法。
結果。
至此，集成測試完成。需要注意的是，集成測試往往耗時比較多，所以建議能使用單元測試時就不要使用集成測試。

總結：當我們寫單元測試時，一般不會同時存在 Stub 和 Mock 兩種模擬對象，當同時出現這兩種對象時，表明單元測試寫的不合理，或者業務寫的太過龐大，同時，我們可以通過單元測試驅動業務代碼重構。當需要重構時，我們應盡量完成重構，不要留下欠下過多技術債務。集成測試有自身的複雜度存在，我們不要節約時間而打破單一職責原則，否則會引發不可預期後果。為了應對業務修改，我們應該在業務修改以後，進行回歸測試，回歸測試主要關注被修改的業務部分，同時測試用例如果有沒要可以重寫，運行整個和修改業務有關的測試用例集。

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2020-05-13

variable precision SWAR算法
計算二進制形式中1的數量這種問題，在各種刷題網站上比較常見，以往都是選擇最笨的遍歷方法“矇混”過關。在了解Redis的過程中接觸到了variable precision SWAR算法（以下簡稱VP-SWAR算法），算法異常簡潔，是目前已知的同類方法中最快的。但如果對於位運算不是很熟悉的話，卻不一定容易理解，所以有必要記錄一下。

下面先看看VP-SWAR算法的完整實現，然後再逐行解釋。
```
  public int vpSWAR(int i){
    i = (i & 0x55555555) + ((i>>1) & 0x55555555);
    i = (i & 0x33333333) + ((i>>2) & 0x33333333);
    i = (i & 0x0F0F0F0F) + ((i>>4) & 0x0F0F0F0F);
    i = (i * 0x01010101) >> 24;
    return i;
  }
```
VP-SWAR算法分為四步，第一步
```
i = (i & 0x55555555) + ((i>>1) & 0x55555555);
```
  第一步的作用是計算每兩位為一組的二進制形式包含1的個數。要理解這句話，我們需要從二進制的角度看看到底發生了什麼。首先， 0x55555555 的二進製表示為 0101 0101 0101 0101 0101 0101 0101 0101 ，這個数字的規律是基數位為1，偶數位為0。為簡單起見，我們只考慮兩位，總共有四種情況，即：

i b i & b 結果

00 01 00

01 01 01

10 01 00

11 01 01

     觀察發現， i & (0b01) 是i的基數位對應b的1位，i的偶數位對應着b的0位， i & (0b01) 的結果會將I的偶數位置為0，而基數位保持不變，得到的結果就是i的基數位包含1的個數。 (i >> 1) & 0x55555555 先將i右移一位，也就是將i的基數位對應b的0位，i的偶數位對應着b的1位，然後再與 0x55555555 按位與，計算出來的是i的偶數位包含1的個數。兩個計算結果相加就得到i每兩位為一組中包含的1的數量，我們最後需要的就是這每兩位一組的和。

  第二步是在第一步的基礎上，計算每四位為一組包含1的個數。按照每2位為一組分組用到了 0x55555555 這個數，那麼自然的，按照每4位為一組分組自然就需要 0b0011 這種形式，這就是使用 0x33333333 的原因。理論上， i & (0b0011) 總共有16種情況，但是四位二進制位最多包含4個1，用二進製表示為 0b0100 ，所以經過第一步之後，i最多有5種取值，如下：

i b i & b 結果

0000 0011 0000

0001 0011 0001

0010 0011 0010

0011 0011 0011

0100 0011 0000

  觀察發現， i & (0b0011) 得到的是i的低兩位包含的1的個數， (i >> 2) & 0b0011 )得到的是i的高兩位包含的1的個數，兩個結果相加得到每四位包含的1的個數。注意，這裏並不是說任何數與 0b0011 按位與得到的都是低兩位包含的1的個數，這裏的前提是第一步的計算，因為經過第一步計算之後，每兩位包含多少個1已經記錄了下來，再和 0b0011 按位與才得到正確的結果。例如， 0x0010 & 0x 0011=0x0010 ，但是我們不能說 0x0010 包含兩個1，但是如果 0x0010 是經過第一步的計算得來，那才說明 0x0010 記錄原始數據低兩位有兩個1。

  第三步在第二步基礎上，計算每8位有多少個1，由 0x01 和 0x0011 ，很自然想到 0x00001111 ，其對應的32位的十六進制數就是 0x0F0F0F0F 。

  第四步就很有意思了，它不再是計算每16位包含1的個數，而是直接計算32位包含1的個數。對於32位的數來說，可以將其按每8位一組分為4組，分別用ABCD表示，例如 0x01020304 用這種形式表示為：

  假設 0x01020304 是經過前三步計算之後得到的結果，那麼要計算其總共包含多少個1，只需計算A+B+C+D。而ABCD表示的是不同的位區間範圍，不能直接相加，該如何快速計算A+B+C+D的值呢？這裏又用到了移位運算，將B、C、D分別左移8位、16位、24位，使其分別與A對齊：

     我們發現，將数字i分別左移0位、8位、16位、24位然後相加的結果，就是 i * 0x01010101 ，因為 i + (i << 8) + (i << 16) + (i << 24) = i * (1 + 1 << 8 + 1 << 16 + 1 << 24) = i * 0x01010101 。對於32位数字來說，左移之後超過32位的部分會被捨棄，低位補0，將左移之後得到的四個数字相加，結果的高8位的值就是原32位數包含的1的個數，要得到這個值，只需要將結果右移24位，將值放在低8位即可。

  到這裏，整個算法就結束了，右移的結果就是1的數量。在Redis中，BITCOUNT命令同時使用了查表法和VP-SWAR這兩種方法。當要計算的位數小於128位時，使用查表法，否則使用VP-SWAR算法。其中查表法的做法是，程序先存一個256長度的表，按順序記錄從0-255（即 0b00000000 – 0b11111111）數中二進制1的個數，然後對於輸入參數每8位查一次表。

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2020-05-13
SQlALchemy session詳解
系列文章：
概念

session用於創建程序和數據庫之間的會話，所有對象的載入和保存都需通過session對象。

通過sessionmaker調用創建一個工廠，並關聯Engine以確保每個session都可以使用該Engine連接資源：
```
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 創建session
DbSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DbSession()
```
操作

session的常見操作方法包括：
1. flush：預提交，提交到數據庫文件，還未寫入數據庫文件中
2. commit：提交了一個事務，把內存的數據直接寫入數據庫
3. rollback：回滾
4. close：關閉
在事務處理時，需注意一下兩點：
1. 在事務處理過程發生異常時，進行rollback操作，否則會在下次操作時報錯：
```
Can’t reconnect until invalid transaction is rolled back 
```
1. 一般情況下，在一個事務處理完成之後要關閉session，以確保數據操作的準確性。
建議封裝上下文方法：
```
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def session_maker(session=session):
    try:
        yield session
        session.commit()
    except:
        session.rollback()
        raise
    finally:
        session.close()
```
調用：
```
def update_user():
    with session_maker() as db_session:
        db_session.query(Users).filter_by(name='test2').update({'email': 'test2@qq.com'})
```
線程安全

session不是線程安全的，並且我們一般session對象都是全局的，那麼在多線程情況下，當多個線程共享一個session時，數據處理就會發生錯誤。

為了保證線程安全，需使用scoped_session方法:
```
db_session = scoped_session(sessionmaker(bind=engine))
```
內部原理

session對象包含了三個重要的部分：
1. 標識映射（Identity Map）
2. 對象的狀態 / 狀態跟蹤
3. 事務
標識映射

標識映射是與ORM關聯的集合，通過標識映射保證了數據庫操作的準確性。

具體的實現原理是：維護一個Python字典（IdentityMap），關聯這個Session對象到數據庫ID的映射，當應用程序想要獲取一個session對象時，若該對象不存在，標識映射會加載該對象並緩存，若該對象已存在，則直接獲取。這樣的好處是：
1. 已經被請求過的session對象緩存下來，不需要連接加載多次，造成額外的開銷；
2. 避免了數據不一致
狀態跟蹤

一個Session對象從創建到銷毀，依次經歷四種狀態，分別是：
1. Transient：剛new出來的對象，還不在會話中，也沒有保存到數據庫。
2. Pending：transient的對象調用add后，就會變成pending狀態，這時會加入sqlalchemy的監管範圍，數據並未更新到數據庫。
3. Persistent：該狀態表明數據庫里已經記錄了該對象，在兩種情況下對象處於該狀態：一是通過flush()方法刷新pending對象，二是從數據庫query()得到對象。
4. Detached：在會話中的事務提交之後，所有的對象都將是Detached狀態。
所謂的狀態跟蹤，就是跟蹤以上四個狀態，保證數據的準確性並在合理的時機丟棄對象以保證合理開銷，那麼具體是怎麼實現的呢?

我們可以看到，只有在pending狀態時，對象的內存數據和數據庫中的數據不一致，在Persistent狀態時，內存數據和數據庫數據已經一致，那麼此後任意時刻丟棄該對象數據都是可以的，這時就需要找個合適的時機丟棄對象，過早或過晚都有其缺陷。於是，就讓垃圾回收器來做決定，在內存不夠的時候釋放對象，回收內存。

Session對象採用了弱引用機制，所謂弱引用，就是說，在保存了對象的引用的情況下，對象仍然可能被垃圾回收器回收。在某一時刻通過引用訪問對象時，對象可能存在也可能不存在，如果對象不存在，就重新從數據庫中加載對象。而如果不希望對象被回收，只需要另外保存一個對象的強引用即可。

session對象包括三個屬性：
1. new：剛加入會話的對象
2. dirty：剛被修改的對象
3. deleted：在會話中被刪除的對象
三個屬性共同的特點就是內存的數據和數據庫數據不一致，也就是對象處於pending狀態，這也就表明了session保存了所有對象處於pending狀態的強引用。

以上。

代碼可參照：

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2020-05-12
花一天時間試玩vsphere6.7（EXSI）服務器版的vmware
花一天時間試玩vsphere6.7（EXSI）服務器版的vmware

要註冊賬號（2019年11月14註冊）：
```
登陸網址：https://my.vmware.com/cn/group/vmware/home
賬號：haha@grr.la
密碼：0nV+SJ8fZbdE8g==
```
看了下。不管是標準版，企業版，測試版的6.7下載的軟件包都是同一個，區別應該在於激活密鑰

主要有兩個鏡像：EXXI鏡像，VCenter鏡像

EXSI和VMware有點像，不過可以直接裝在裸機上，Vcenter需要裝在windows server上，管理EXSI平台

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1x8K4dnMdhg7uz11Hyi7v2A
提取碼：tqaw

VMware vSphere 6 Enterprise Plus
0A65P-00HD0-3Z5M1-M097M-22P7H

參考文檔：https://pan.baidu.com/s/18Cq9marptM-Rbym9l7RvtQ

這個是新的文檔：https://www.lanzous.com/i7ewj1i

上面如果失效：https://blog.csdn.net/techgroup/article/details/100053477

一、安裝EXSI參考：https://blog.csdn.net/weixin_42758707/article/details/100525596

需要注意的地方：不需要DHCP服務器，路由器分配IP就行，ip最好設置為固定IP，可以開啟ssh

填寫密鑰的地方：

開啟ssh后可以使用ssh登陸

二、創建虛擬機根vmware一樣，要先上傳鏡像再創建，可以創建Linux，MacOS，windows

也可以從ovf導入

三、其他功能

支持虛擬機資源監控，克隆虛擬機，建立快照，導出為模版等功能

支持用VMware連ESXI平台(CTRL+L),連接之後可以創建或刪除虛擬機，還可以對虛擬機開關機

四、VMware vSphere Client6.0（看樣子官方不再長期支持了）

https://yq.aliyun.com/articles/636965

https://wsgzao.github.io/post/vmware-vsphere-client/

五、解決ssh無法密碼登陸的問題(提示密鑰登陸)

CTRL+ALT+F1進入命令行，修改/etc/ssh/sshd_config 重啟services.sh
```
[root@localhost:~] vi /etc/ssh/sshd_config 
[root@localhost:~] grep PasswordAuth /etc/ssh/sshd_config
PasswordAuthentication yes
[root@localhost:~] services.sh restart
```
六、安裝vcenter

安裝到windows server2016中，應該還有其他辦法

安裝文檔：https://www.lanzous.com/i7eh24j

安裝很簡單，整個安裝過程比較慢，可能要半個小時甚至更長

牛逼，8G，不搞了

換了個電腦，繼續實驗

七、vcenter管理ESXI

vcenter地址：vcenter.jd.com(172.18.3.252)

exsi1地址：172.18.3.151

exsi2地址：172.18.3.255

步驟：先創建數據中心，然後數據中心中添加主機（exsi節點）

管理參考：https://www.cnblogs.com/djlsunshine/p/11372482.html

新建數據中心：

添加主機（添加exsi節點）

設置是否啟用鎖定模式，如果啟用了鎖定模式，管理員就不能夠使用vSphere客戶端直接登錄到ESXI主機，只能通過vCenter Server對主機進行管理。在這裏不啟用鎖定模式

激活參考：https://www.lanzous.com/i7eikla

激活碼複製粘貼全部導入了。一個機器一個激活碼：https://blog.csdn.net/lizhiyuan_eagle/article/details/79989216

然後就可以看到exsi中的虛擬機：

遇到的小問題，我克隆的第一個exsi變成第二個exsi，被識別數來了，只能再裝一台：

vcenter同樣支持管理虛擬機，連接虛擬機

八、遷移exsi1的虛擬機到exsi2

冷遷移，直接遷

取消掛載cdrom再遷移

熱遷移，要添加虛擬交換機在每個exsi網絡上

主機—配置—虛擬交換機—添加網絡：

exsi2一樣，添加個虛擬交換機，ip不能一樣

然後就可以遷移了

整個遷移過程網絡沒有丟包，ssh也沒有中斷

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2020-05-08
spring 是如何注入對象的和bean 創建過程分析
文章目錄：
5. 【本文】spring 是如何注入對象的
首先需要知道一個大致實現
- 這個注入過程肯定是在 BeanPostProcessor 中實現的
- spring 是在 beanFactory.getBean 進行 bean 實例化的，即懶加載
- 根據第二條，也就是說在 getBean 的時候才會去調用所有 BeanPostProcessor
- 第二篇文章說到，BeanFactory 的 refresh 過程只是註冊 BeanPostProcessor，真正執行在 getBean 方法中
- MergedBeanDefinitionPostProcessor 也是一種 BeanPostProcessor 它重新弄了個一個生命周期函數，替代了 BeanPostProcessor 默認的生命周期函數，這麼看吧，我貼一小段源碼
```
for (BeanPostProcessor bp : getBeanPostProcessors()) {
    if (bp instanceof MergedBeanDefinitionPostProcessor) {
        MergedBeanDefinitionPostProcessor bdp = (MergedBeanDefinitionPostProcessor) bp;
        bdp.postProcessMergedBeanDefinition(mbd, beanType, beanName);
    }
}
```
  它允許你在非 BeanFactoryProcess 中去修改 Bean 定義
- InstantiationAwareBeanPostProcessor 也是一種 BeanPostProcessor 它也重新定義了一個生命周期函數，它允許把屬性值注入到屬性對象中
@Autowired 加載定義的過程

我們先不看 bean 的創建過程，就看 MergedBeanDefinitionPostProcessor 的實現子類，這裏看名字猜測 AutowiredAnnotationBeanPostProcessor 應該就是干這件事的，所以我們接下來可以直接看 AutowiredAnnotationBeanPostProcessor 的 postProcessMergedBeanDefinition 方法的代碼。

順着方法的調用，可以知道在 buildAutowiringMetadata 是真正查找這些註解的地方，最後 checkConfigMembers 將 Member 註冊進了 bean 定義，具體如何查找的讀者自行查看源碼。

這裏只是將 Member 註冊進了 bean 定義，真正實例化在填充 Bean 的過程中，下面說到 bean 的創建過程可以知道是何時注入的。

Bean 的創建過程

前面說到 spring 是在 getBean 的過程中進行 Bean 創建的，創建 bean 分為幾個步驟
1. 獲取 bean 定義
2. new Bean()
3. 執行生命周期函數 (前)
4. 創建依賴項
5. 填充 bean
6. 執行生命周期函數(后)
入口為 BeanFactory.getBean ，BeanFactory 的實現類為 DefaultListableBeanFactory 這些你可以在 BeanFactory 的 refresh 過程中找到

根據源碼，如果 bean 還不存在時，就會執行 bean 的創建流程

獲取 bean 定義在這段源碼中
```
final RootBeanDefinition mbd = getMergedLocalBeanDefinition(beanName);
```
緊跟着，根據 Bean 定義搜索其依賴項，並創建 bean ，可以看出是遞歸創建 bean
```
String[] dependsOn = mbd.getDependsOn();
for (String dep : dependsOn) {
    getBean(dep);
}
```
然後就創建 bean 了
```
if (mbd.isSingleton()) {
    createBean(beanName, mbd, args);
}

// 真正的執行在 doCreateBean 過程中
Object beanInstance = doCreateBean(beanName, mbdToUse, args);
```
創建 bean 第一步 new Bean
```
if (instanceWrapper == null) {
    instanceWrapper = createBeanInstance(beanName, mbd, args);
}
```
創建 bean 第二步，執行所有的 processor ，包含 MergedBeanDefinitionPostProcessor ，所以在這一步註冊注入選項
```
applyMergedBeanDefinitionPostProcessors(mbd, beanType, beanName);
```
創建 bean 第三步，填充 bean ，這裏做的 @Autowired 注入
```
populateBean(beanName, mbd, instanceWrapper);
```
最終的處理過程在 AutowiredAnnotationBeanPostProcessor 的 postProcessPropertyValues 函數中
```
metadata.inject(bean, beanName, pvs);
```
因為在前面已經獲取過依賴項，並且把其丟進了容器，所以這裡是直接用反射寫進去就可以了

創建 bean 第四步，初始化 bean ，這裡有一個方法注入，方法注入原來發生在初始化 bean 過程中，還有就是生命周期函數執行了，包含 BeanPostProcessor 的前置後置生命周期，初始化方法等

小說明：AutowiredAnnotationBeanPostProcessor 即是一個 MergedBeanDefinitionPostProcessor 也是一個 InstantiationAwareBeanPostProcessor

一點小推廣

創作不易，希望可以支持下我的開源軟件，及我的小工具，歡迎來 gitee 點星，fork ，提 bug 。

Excel 通用導入導出，支持 Excel 公式
博客地址：
gitee：

使用模板代碼，從數據庫生成代碼，及一些項目中經常可以用到的小工具
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2020-05-08
特斯拉：兩年後你的車就能「自己」來找你

特斯拉於上週六(9日)發佈了最新車載作業系統Version 7.1，此次升級對自動駕駛儀的多款主要功能進行了升級。最重要的就是「召喚」功能，即在無需司機駕駛的情況下，汽車可以自主進入或退出停車位或車庫。

特斯拉的軟體升級是在2016年CES消費電子展之後進行的，今年展會上自動駕駛汽車和更先進的車載軟體成為汽車製造商中的兩大熱門主題。馬斯克（Elon Musk）認為，從技術上看，自動駕駛汽車將在未來24個月到36個月之間準備就緒。

至於當前的「召喚」功能，其所能執行的任務還相當有限。馬斯克稱當前的反覆運算更像是遙控功能，而非自動駕駛功能。當前的「召喚」功能要求司機與汽車距離不超過10米。在使用這個功能時，司機需要持續監控和維持對汽車的控制。此外，特斯拉要求司機只能在地形平坦的私人停車位使用「召喚」功能。

與此同時，Version 7.1最新升級還可讓特斯拉電動汽車自我泊車，無論是在平行還是垂直位置。特斯拉自動駕駛儀的自動引導功能也增加了更多限制，比如在居民區或沒有中央分隔線的公路上，速度更慢。而在其他公路上，自動引導功能也將車速限制為時速8公里或10公里以內。馬斯克表示，為了保證汽車安全行駛，這些新的限制完全合理。

此外，特斯拉還添加了新的安全功能，比如曲線速度自我調整功能，汽車可以掃描前面公路上的曲線，自動駕駛儀可根據所得資訊自動調整速度。

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2020-05-07
《中國電動汽車標準化工作線圖》將於近日發佈

1月11日，《中國電動汽車標準化工作路線圖》評審會在北京召開。《路線圖》由中國汽車技術研究中心等單位聯合制定，將於近日發佈。

路線圖的定位

本版路線圖的起止階段為2015年至2025年，通過對2015年至2025年電動汽車及其相關產業的技術發展、產業化和市場化發展的判斷和預測，制定2015年至2025年中國電動汽車標準化工作的具體目標和工作計畫。在對國內外電動汽車標準和法規進行總結和歸納的基礎上，著重分析和研究中國電動汽車在未來的10年中，電動汽車及其相關產業的技術發展、產業化和市場化發展的標準需求，以此作為中國電動汽車快速健康發展的主要技術支撐。路線圖中標準化工作實施期限分為：緊急（2015年1月至2015年12月）、短期（2016年1月至2017年12月）、中期（2018年1月至2020年12月）和長期（2021年1月至2025年12月）共4個階段。由上述內容構成的本路線圖，將成為指導從2015年至2025年中國電動汽車標準化工作的綱領性檔。

路線圖的範圍

a）電動車輛：純電動汽車、混合動力電動汽車（包括插電式和增程式）、燃料電池電動汽車以及電動車輛相關零部件等；

b）基礎設施：充電樁、充電站、換電站和加氫站等；

c）相關產業：電動汽車及電池的運輸、回收利用、教育培訓、搶險救援等。

d) 本路線圖覆蓋基礎設施和相關產業的建設、運營、管理等。

路線圖的目標

路線圖的目標是有目的、有計劃、有步驟地建立起聯繫緊密、相互協調、層次分明、構成合理、相互支持、滿足應用需求的整體性、系統性、開放性的電動汽車標準體系，加速制定一系列由標準體系確定的具體標準，從而降低研究、生產、使用、維護及管理的成本和風險，使標準化工作發揮最佳效益，支撐和引導我國電動汽車產業的技術創新和快速發展，即：

——提出系統、科學的電動汽車標準體系；

——提出未來十年需要制修訂的標準專案；

——提出我國電動汽車標準及體系建設的實施步驟；

——促進科技創新；

——改變能源結構和推動節能減排；

——促進電動汽車大規模產業化；

——滿足科研、產業化、市場化運行和政府管理的需要；

——積極參與國際標準化工作，爭取中國標準走向世界。

路線圖的實施

通過對國內外電動汽車標準化工作的現狀的分析，為了滿足電動汽車產業的發展，未來標準的缺項進行了梳理，路線圖將通過表格和圖形的形式，對標準缺項進行系統的整理，按照時間序列來闡述從2015年1月至2025年12月共11年的標準制定計劃，計畫為4個階段（優先順序），分為緊急（2015年1月至2015年12月）、短期（2106年1月至2017年12月、中期（2018年1月至2020年12月）、長期（2021年1月至2025年12月）。

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2020-05-07
重慶新建住宅將100%配備充電基礎設施

1月11日，重慶市政府辦公廳公佈《重慶市加快電動汽車充電基礎設施建設實施方案》。方案要求，新建住宅配建的停車庫必須100%建設電動汽車充電基礎設施或預留建設安裝條件。到2020年，主城區將累計建成不少於30座公共充換電站。

在主城區，凡新建的交通樞紐、超市賣場、商務樓宇，黨政機關、企事業單位辦公場所、學校、醫院、文化體育場館以及獨立用地的公共停車場、停車換乘(P+R)停車場等，按照不低於總停車位數量10%的比例，建設電動汽車充電基礎設施。

對已建成的住宅社區及上述場所，要通過改造、加裝等方式，到2020年，達到不低於10%的比例，提供充電基礎設施。

其他區縣(自治縣)城區要因地制宜，同樣按照不低於總停車位數量10%的比例，建設電動汽車充電基礎設施或預留建設安裝條件(包括預埋電力管線和預留電力容量)。

此外，還將建設電動汽車公共充換電站。到2020年，主城區原則上按服務半徑每1公里提供1座公共充換電站，累計建成不少於30座公共充換電站；其他每個區縣(自治縣)城區至少建成1座公共充換電站；每個重點旅遊景區至少建成1-2座公共充換電站；凡具備安全條件的加油站、加氣站、高速公路服務區等實現充換電設施全覆蓋。

不同場所執行不同電價住宅區按合表用戶電價收費

對向電力企業直接報裝接電的經營性集中式電動汽車充換電設施用電，執行大工業用電價格，2020年前暫免收取基本電費；其他充電基礎設施用電按其所在場所執行分類目錄電價。其中，向電力企業報裝的居民住宅區充電基礎設施用電，執行居民用電價格中的合表用戶電價；對居民自用充電基礎設施的用電與家庭用電分表計量，執行居民生活用電價格，且不納入居民生活用電階梯電價計算範圍；黨政機關、企事業單位和社會公共停車場等場所的充電基礎設施用電，執行一般工商業及其他類用電價格。電動汽車充電基礎設施用電按重慶市峰穀分時電價相關政策執行。

電動汽車充電服務企業向使用者收取的充電服務費執行政府指導價，針對不同類別充電基礎設施，以電價為計費依據，服務費暫按每千瓦時不超過執行電價的50%收取，試行一年；試行期滿後，結合市場發展情況，逐步放開充電服務費，由市場競爭形成價格。

此外，在安裝充電設施時，也將簡化審批手續。個人在自有停車庫、停車位元，各居住區、單位在已有停車泊位安裝電動汽車充電設施的，無需辦理建設用地規劃許可證、建設工程規劃許可證和施工許可證。

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2020-05-07

macOS 使用Miniconda配置本地數據運算環境

目前，做數據分析工作，基本人手Numpy，pandas，scikit-learn。而這些計算程序包都是基於python平台的，所以搞數據的都得先裝個python環境。。。（當然，你用R或Julia請忽略本文）

在macOS上，默認安裝有python 2.7，鑒於python2即將停止更新，如果沒有大量的python2代碼需要維護，就直接安裝python3吧。

版本選擇

做數據運算，流行的方式是直接下載Anaconda安裝包，大概500M左右，各種依賴包（綁定了四五百個科學計算程序包），開發工具（jupyter notebook，spyder）一股腦兒都包含了，按照步驟安裝完成，開箱即用，不過裝完後會佔用幾個G的硬盤空間。

我這邊由於硬盤空間有限，採用Miniconda這個發行版本，最新的基於python3.7版本的不到50M。而Miniconda一樣使用conda作為包管理器，可以輕鬆的安裝自己需要的包，例如Numpy，pandas， matplotlib等等。

當然，也可以從安裝包或homebrew開始裝，然後再使用pip來安裝相關的程序包。總體上來說，python自身的版本和執行路徑是相當混亂的，可參考下圖。

安裝步驟

下載
先從官網下載適合自己操作系統的版本，Miniconda
支持Windows/Linux/macOS這三種主流操作系統。如果遇到官網下載慢的問題，可以考慮國內的鏡像站點，如。

下載完成后，可以先核對下hash值，與官網的值(5cf91dde8f6024061c8b9239a1b4c34380238297adbdb9ef2061eb9d1a7f69bc)是否一致保證安裝文件未被篡改。

$ shasum -a 256 Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh 
5cf91dde8f6024061c8b9239a1b4c34380238297adbdb9ef2061eb9d1a7f69bc  Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

執行安裝

$ bash ./Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh 

Welcome to Miniconda3 4.7.12

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue


Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>> yes

Miniconda3 will now be installed into this location:
/Users/shenfeng/miniconda3

  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below

[/Users/shenfeng/miniconda3] >>> 

>>>

按照提示，敲擊回車。中間需要同意使用條款，需要輸入yes，按照路徑點回車默認即可。

Do you wish the installer to initialize Miniconda3
by running conda init? [yes|no]
[yes] >>> yes

==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==

If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup, 
   set the auto_activate_base parameter to false: 

conda config --set auto_activate_base false

Thank you for installing Miniconda3!

最後的提示是，可以用conda config --set auto_activate_base false命令取消python3環境在啟動時自行加載。

重新開一個新的終端
可以發現，python3的env已經生效了。

(base) my:~ shenfeng$ python
Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 15:17:50) 
[Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

查看env配置

$ conda env list
# conda environments:
#
base                  *  /Users/shenfeng/miniconda3

使用conda deactivate可以python3的執行環境，使用conda activate base可以激活默認的python3環境。

添加國內鏡像源
由於conda的包服務器都在海外，直接連接安裝可能出現連接超時無法完成的時候，所以可以通過修改用戶目錄下的.condarc 文件。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

使用conda安裝相應的程序包
先使用conda list檢查已經安裝的包，使用conda install需要的程序包

$ $ conda list numpy
# packages in environment at /Users/shenfeng/miniconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel

$ conda install numpy

$ conda list numpy
# packages in environment at /Users/shenfeng/miniconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
numpy                     1.17.3           py37h4174a10_0    defaults
numpy-base                1.17.3           py37h6575580_0    defaults

相同的方式，我們可以安裝scipy，pandas等包，不再贅述。

交互式工具安裝

大家耳熟能詳的交互式工具肯定就是Jupyter notebook，但我在本機同樣由於磁盤空間問題只安裝ipython。實際上，Jupyter是基於ipython notebook的瀏覽器版本。

安裝

$ conda install ipython

執行ipython交互

$ ipython
Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 15:17:50) 
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.9.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]: import numpy as np                                               
In [2]: dataset= [2,6,8,12,18,24,28,32]                                   
In [3]: sd= np.std(dataset,ddof=1)                                       
In [4]: print(sd)                                                        
10.977249200050075

樣例數據處理

先從網上下載一個樣例數據，為excel文件，另存為成csv進行處理。

以下結合上周文章中的，計算這組數據的概括性度量。

讀取數據

import numpy as np
from scipy import stats

dataset = np.genfromtxt('/Users/shenfeng/Downloads/test1.csv',delimiter=',', skip_header=1)
print('Shape of numpy array: ', dataset.shape)
Shape of numpy array:  (699,)

集中趨勢的度量

眾數

mode = stats.mode(dataset)                                
print('該組數據的眾數為: ', mode)         
該組數據的眾數為:  ModeResult(mode=array([1.]), count=array([145]))
# 結果說明眾數為1，出現了145次

中位數

print('該組數據的中位數為: ', np.median(dataset))
該組數據的中位數為:  4.0

四分位數

# 不需要提前排序
print("1/4分位數: ", np.percentile(dataset, 25, interpolation='linear')) 
1/4分位數:  2.0

print("1/2分位數: ", np.percentile(dataset, 50, interpolation='linear')) 
1/2分位數:  4.0

print("3/4分位數: ", np.percentile(dataset, 75, interpolation='linear')) 
3/4分位數:  6.0

平均數

print('該組數據的平均數為: ', np.mean(dataset))
該組數據的平均數為:  4.417739628040057

離散程度的度量

標準差

print('該組數據的總體標準差為: ', np.std(dataset,ddof=0))
該組數據的總體標準差為:  2.8137258170785375

標準分數

# 變量值與其平均數的離差除以標準差后的稱為標準分數(standard score)
print('該組數據的標準分數為: ', stats.zscore(dataset))
該組數據的標準分數為:  [ 0.20693572  0.20693572 -0.50386559  0.56233637 -0.14846494  1.27313768
 -1.2146669  -0.85926625 -0.85926625 -0.14846494 -1.2146669  -0.85926625 ...省略 ]

離散係數

# 離散係數是測度數據離散程度的統計量，主要用於比較不同樣本數據的離散程度。
print('該組數據的離散係數為: ', stats.variation(dataset))
該組數據的離散係數為:  0.6369152675317026

偏態與峰態的度量

數據分布圖

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.style.use('ggplot') 
plt.hist(dataset, bins=30)

獲得以下分布圖

偏態

print('該組數據的偏態係數為: ', stats.skew(dataset))
該組數據的偏態係數為:  0.5915855449527385
# 偏態係數在0.5~1或-1~-0.5之間，則認為是中等偏態分佈

峰態係數

print('該組數據的峰態係數為: ', stats.kurtosis(dataset))
該組數據的峰態係數為:  -0.6278342838815454
# 當K<0時為扁平分佈，數據的分佈更分散

總結

本文使用Miniconda發行版配置本地數據運算環境，並對樣例做數據的概括性度量。

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2020-05-06

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標籤: 網頁設計公司

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二、創建虛擬機根vmware一樣，要先上傳鏡像再創建，可以創建Linux，MacOS，windows

三、其他功能

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五、解決ssh無法密碼登陸的問題(提示密鑰登陸)

六、安裝vcenter

七、vcenter管理ESXI

八、遷移exsi1的虛擬機到exsi2

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