Docker's Remote API can be secured via TLS and client certificate verification.
First of all you need a few certificates and keys:
- CA certificate
- Server certificate
- Server key
- Client certificate
- Client key
# ========================================================== | |
# NPM | |
# ========================================================== | |
npm set registry https://registry.npmmirror.com # 注册模块镜像 | |
npm set disturl https://npmmirror.com/mirrors/node # node-gyp 编译依赖的 node 源码镜像 | |
## 以下选择添加 | |
npm set sass_binary_site https://registry.npmmirror.com/mirrors/node-sass # node-sass 二进制包镜像 | |
npm set electron_mirror https://registry.npmmirror.com/mirrors/electron/ # electron 二进制包镜像 |
" vim: set sw=4 ts=4 sts=4 et tw=78 foldmarker={,} foldlevel=0 foldmethod=marker spell: | |
"" Plug: | |
"" | |
call plug#begin('~/.vim/plugged') | |
Plug 'junegunn/vim-easy-align' | |
Plug 'Svtter/map.vim' | |
Plug 'scrooloose/nerdtree' | |
Plug 'majutsushi/tagbar' | |
Plug 'sessionman.vim' |
Replace 192.168.99.100 by your DOCKER_HOST IP
# Configure the server
curl 'http://192.168.99.100:3000/install' \
-H 'Origin: null' -H 'Accept-Encoding: gzip, deflate' \
-H 'Accept-Language: fr-FR,fr;q=0.8,en-US;q=0.6,en;q=0.4' \
-H 'Upgrade-Insecure-Requests: 1' \
-H 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36' \
使用公钥私钥来登陆而不是账号密码,公钥私钥需要简单的在本地生成一下。Github 的生成 SSH 公钥私钥的教程:Generating SSH keys
可能需要使用 -i
参数选择一下本地的私钥,一个示例的 ssh 连接如下:
The use of __main__.py
to create executables
myprojectfolder/
|_ __main__.py
|_ __init__.py
Being __main__.py
:
print("Hello")
##ss-redir 的 iptables 配置(透明代理)
透明代理指对客户端透明,客户端不需要进行任何设置就使用了网管设置的代理规则
创建 /etc/ss-redir.json 本地监听 7777
运行ss-redir -v -c /etc/ss-redir.json
iptables -t nat -N SHADOWSOCKS
# 在 nat 表中创建新链
iptables -t nat -A SHADOWSOCKS -p tcp --dport 23596 -j RETURN
# 23596 是 ss 代理服务器的端口,即远程 shadowsocks 服务器提供服务的端口,如果你有多个 ip 可用,但端口一致,就设置这个
次序 | 简要步骤 | 具体步骤 | 作用 |
---|---|---|---|
1 | 收集 | 信息收集 | 根据确定的数据分析对象,抽象出在数据分析中所需要的特征信息,然后选择合适的信息收集方法, 将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。 |
2 | 收集 | 数据集成 | 把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。 |
3 | 预处理 | 数据规约 | 数据规约技术可以用来得到数据集的规约表 示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。 |
4 | 预处理 | 数据清理 | 在数据库中的数据有一些是不完整的 (有些感兴趣的属性缺少属性值)、含噪声的(包含错误的属性值),并且是不一致的(同样的信息不同的表示方式),因此需要进行数据清理,将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。 |
5 | 预处理 | 数据变换 | 通过平滑聚集、数据概化、规范化等 方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步 |
6 | 挖掘 | 挖掘过程 | 根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有用的分析信息。 |
7 | 挖掘 | 模式评估 | 从商业角度,由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 |
8 | 挖掘 | 知识表示 | 将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户,或作为新的知识存放在知识库中,供其他应用程序使用。 |