计算机专业毕设——商城网站系统（Vue+python实现）毕业设计课程设计.zip资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

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snoopy是一个php类，用来模仿web浏览器的功能，它能完成获取网页内容和发送表单的任务。 下面是它的一些特征： 1、方便抓取网页的内容 2、方便抓取网页的文字（去掉HTML代码） 3、方便抓取网页的链接 4、支持代理主机 5、支持基本的用户/密码认证模式 6、支持自定义用户agent,referer,cookies和header内容 7、支持浏览器转向，并能控制转向深度 8、能把网页中的链接扩展成高质量的url（默认） 9、方便提交数据并且获取返回值 10、支持跟踪HTML框架（v0.92增加） 11、支持再转向的时候传递cookies

自动秒收录 全功能版 ●(三种超强蜘蛛爬行方式) ●瞬间躺着做出一个上万数据的”大站”。 ●作者历经数年对程序打磨seo优化。 ●开发数种超强自主蜘蛛池,适合各行各业。 ●可自主修改程序样式,仅加密个别PHP函数。 1.顶级SEO优化 2..全自动化收录无需人工维护 3.本程序能在几分钟内创建上万条数据的大站 4.秒杀其他同类源码（对比百度收录就知道） 5.程序小巧功能强悍（可主动随意收录） 6.附带两种蜘蛛爬行功能（完美抓取98%网站） 7.蜘蛛爬行能力恐怖（https也能爬） 8.根据来路自动排名第一位 安装教程源码里面有

1.内置采集收录。2自动获取网址ICO图标。3.自动获取网站SEO查询信息。4.一键更新网站标题关键词描述和SEO信息。5.可开启或关闭无条件收录和检测友情链接收录。6.自动性主动向百度推送最新收录的内容。7.自动性主动向百度推送更新内容。8.自定义关键词拦截系统。9.可自定义修改SEO内链。优势:可生产大量优质SEO页面内容自动提交到百度让百度快速建立大量索引提高加快网站收录。

以下是来自 HITRAN 的数据的参数编号1. 分子 ID 2.同位素体ID 3. ν (cm-1) 4. S cm-1/(molec·cm-2) 5. A s-1 6. γ空气（cm-1·atm-1） 7.γself（cm-1·atm-1） 8. 奈尔9. δair (cm-1·atm-1) 10.E”

大数据实验报告，1-8合集 熟悉常用的HBase操作 熟悉常用的mongoDB数据库操作等等 大数据实验报告（实验一到八） 实验一： 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作 实验二： 熟悉常用的HDFS操作 实验三： 熟悉常用的HBase操作 实验四： 熟悉常用的mongoDB数据库操作 实验五： MapReduce初级编程实践 实验六： 熟悉Hive的基本操作 实验七： Spark初级编程实践 实验八： Flink初级编程实践

内容简介　　网络应用牵涉到很多专业人土，而网站运维人员必须确保应用的每一部分在其整个生命周期中都能正常工作。当初创公司遭遇了未曾预期的访问流量尖峰，或者当某个新特性导致成熟应用失效时，你就需要这样的专业知识。在这部文章和访谈集中，网站运维老手theo schlossnagle、baron schwartz和alistair croll向这个日新月异的领域提供了他们的真知灼见。你还将学到如何使网站蓬勃发展的秘诀，这是来自·最大规模网站建设者的第一手资料。 　　·学习网站运维技能，了解这些技巧来自于经验而非学校教育的原因 　　·理解为何从应用程序和基础设施收集统计数据都很重要 　　·为数据库架构和规模日益增长带来的隐患考虑通用的处理方法 　　·学习如何处理宕机和降级相关的人为因素 　　·找到在蜂拥而至的巨大流量后避免灾难的方法 　　·问题发生后了解症结所在，防止其再次发生 ·查看全部>>目录foreword preface 1 web operations: the career theo schlossnagle why does web operations have it tough? from apprentice to master conclusion 2 how picnik uses cloud computing: lessons learned justin huff where the cloud fits （and why!） where the cloud doesn't fit （for picnik） conclusion 3 infrastructure and application metrics john aiispaw, with matt massie time resolution and retention concerns locality of metrics collection and storage layers of metrics providing context for anomaly detection and alerts log lines are metrics, too correlation with change management and incident timelines making metrics available to your alerting mechanisms using metrics to guide load-feedback mechanisms a metrics collection system, illustrated: ganglia conclusion 4 continuous deployment eric ries small batches mean faster feedback small batches mean problems are instantly localized small batches reduce risk small batches reduce overhead the quality defenders' lament getting started continuous deployment is for mission-critical applications conclusion 5 infrastructure as code adam jacob service-oriented architecture conclusion 6 monitoring patrick debois story: "the start of a journey" step 1: understand what you are monitoring step 2: understand normal behavior step 3: be prepared and learn conclusion 7 how complex systems fail john aiispaw and richard cook how complex systems fail further reading 8 community management and web operations heather champ and john aiispaw 9 dealing with unexpected traffic spikes brian moon how it all started alarms abound putting out the fire surviving the weekend preparing for the future cdn to the rescue proxy servers ?corralling the stampede streamlining the codebase how do we know it works? the real test lessons learned improvements since then 10 dev and cps collaboration and cooperation paul hammond deployment shared, open infrastructure trust on-call developers avoiding blame conclusion 11 how your visitors feel: user-facing metrics alistair croll and sean power why collect user-facing metrics? what makes a site slow? measuring delay building an sla visitor outcomes: analytics other metrics marketing cares about how user experience affects web cps the future of web monitoring conclusion 12 relational database strategy and tactics for the web baron schwartz requirements for web databases how typical web databases grow the yearning for a cluster database strategy database tactics conclusion 13 how to make failure beautiful: the art and science of postmortems jake loomis the worst postmortem what is a postmortem? when to conduct a postmortem who to invite to a postmortem running a postmortem postmortem follow-up conclusion 14 storage anoop nagwani data asset inventory data protection capacity planning storage sizing operations conclusion 15 nonrelational databases eric florenzano nosql database overview some systems in detail conclusion 16 agile infrastructure andrew clay sharer agile infrastructure so, what's the problem? communities of interest and practice trading zones and apologies conclusion 17 things that go bump in the night （and how to sleep through them） mike christian definitions how many 9s? impact duration versus incident duration datacenter footprint gradual failures trust nobody failover testing monitoring and history of patterns getting a good night's sleep contributors index

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