我的GAE主页诞生了！

最新推荐文章于 2024-09-11 10:27:35 发布
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#GAE #Django #Python #Blog

我的GAE主页诞生了！过来庆祝下！

花了几个小时，按照GAE手册，终于上传了自己的程序，虽然只有一个首页。。。

具体的从注册、配置、开发和上传的过程这里就不再多说了，反正按照GAE的手册和文章就能完成

 

我的python之旅就从这个个人主页开始了，哈哈。

 

http://qwj.appspot.com

菜鸟玩GAE（Google App Engine）完全指南
GAE/SAE/*AE 学习
12-23 993
GAE是什么？   从实用的角度说是GAE可以提供我们稳定的免费网站空间，空间支持语言是python、java，数据库是google专有的数据库，数据库和空间可以免费使用1G，超过了1G就要买了，还提供Google的带宽，这个带宽约可以支撑一月500万次访问请求，超过500万次就要买了……对于一般网站这免费的资源就足够了，另外GAE还支持域名绑定，就相当于个人买的虚拟空间一样。   即...
GAE 简易论坛——B3log Symphnony
技术代码资料库
02-12 166
在 b3log solo 已初成型后，与88250 开始着手B3log Symphony 。 B3log Symphony 是一个基于 Google App Engine 的简约社区。 经过2周业余时间的奋战，一个简易版的论坛诞生了。欢迎大家来内测，试玩，提出更多的宝贵意见 :-) B 3 L O G Symphnony ...
2 申请GAE的AppId与Google SVN代码托管
Google App Engine Developer
10-30 443
截图太多，详细截图请下载附件里面的Word文档。   前言 1一 申请Google App Engine的AppID 21 注册Google Account 22手机验证 23 申请自己的AppId 34管理自己的App 5二 申请Google SVN代码托管 81 打开Google Project Hosting 82 申请项目 9结束 11   前言既然是Google App Engi...
图分类！！！
qq_56618414的博客
09-11 1707
1阶相似度用于描述图中成对顶点之间的局部相似度，形式化描述为若 u , v 之间存在直连边，则边权 wuv 即为两个顶点的相似度，若不存在直连边，则1阶相似度为0。如上图，6和7之间存在直连边，且边权较大，则认为两者相似且1阶相似度较高，而5和6之间不存在直连边，则两者间1阶相似度为0。1st order 相似度只能用于无向图当中。DTW最初用于识别语音的相似性。我们用数字表示音调高低，例如某个单词发音的音调为1-3-2-4。现在有两个人说这个单词，一个人在前半部分拖长，其发音为1-1-3-3-2-4；
万字长文让您搞懂云原生！
xcbeyond|疯狂源自梦想，技术成就辉煌
09-05 484
点击上方“程序猿技术大咖”，关注并选择“设为星标”回复“加群”获取入群讨论资格！来源丨https://www.freebuf.com/articles/network/269379.htm...
午夜3点半，我的第一个Java版AppEngine运用诞生了。
专栏已毁弃，暂时迁移至：http://jindw.javaeye.com
04-10 139
地址： [url]http://litecompiler.appspot.com/litecompiler[/url] 一个用来编译Lite XML源码的小程序，用于为一些没有LiteXML编译器的语言做远程编译。 熬到这么晚，主要是因为AppEngine的限制太多，Java6 JS 不支持，XPath不支持，XSLT也不支持。最郁闷的一个问题是Apache Commons Uplo...
2019云计算PaaS崛起有望！
李少阳的博客！
03-04 1147
云计算在国内发展的风生水起，上一点规模的企业不上云就Out了，在这样的大浪潮下，云计算中的PaaS市场前些年在国内依然不温不火，大家都抱着观望的态度，以至于国内一些PaaS创业公司“死的死、伤的伤”！庆幸的是2019开年，各大机构发布的云计算市场预测都对PaaS有了很高的预测，我想大概是因为IaaS趋于成熟、同质化太严重，企业想要创新在IaaS已经没什么文章可做，而SaaS体现的又是供应商的实力，...
万字长文揭穿你，根本就不懂云原生！
朱小厮的博客
08-15 475
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标”后台回复"书"，获取后台回复“k8s”，可领取k8s资料近年来，随着云计算概念和技术的普及，云原生一词也越来越热门，无论是应用还是...
6 岁！是时候重新认识下 Serverless 了
阿里云开发者
11-23 1853
简介：Serverless 首先是一个理念，不是某一种具体的技术，当未来某一天，99% 的云产品都有 Serverless 化的形态时，云计算也就 Serverless 化了，这种变化我认为不是非黑即白的，不是推翻重来这种革命性的，而是全面地降低用户使用云的成本，全面地提升开发者的研发效率。来源 | Serverless 公众号背景Serverless 概念从 2012 年开始提出，真正推出相关云产品是 2014 年 AWS 推出 Lambda。如果我们将 Serverless 比作一个婴儿，那么它已经 6
精选资源
GNN，GCN，图神经网络深度讲解100页ppt 包括基础的GNN和其多个变体
12-19
GNN的诞生解决了这个问题，通过在图结构上定义神经网络操作，实现对非欧式数据的建模和分析。 2. **什么是图神经网络？** 图由节点（nodes）和边（edges）组成，用于表示实体及其相互关系。GNN通过迭代的信息传播...
PPO算法的学习路线图：从入门到精通
AI天才研究院
08-19 1138
PPO算法的学习路线图：从入门到精通 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 1.1.1 强化学习的定义与特点
风云滚滚唱英雄，云的江湖谁做主？
沉迷单车的追风少年
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
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内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
gae
03-28
<think>好的，我现在需要帮助用户了解Google App Engine（GAE）的概述及使用方法。首先，我得回忆一下GAE的基本信息，确保概念准确。GAE是PaaS平台，支持多种编程语言，比如Java、Python、Go等，用户无需管理服务器，专注于代码即可。这一点很重要，需要明确提到。 接下来，用户可能需要知道GAE的核心特性，比如自动扩缩容、集成服务（如数据库、存储）、版本控制和监控等。这些特性是GAE的优势，应该详细说明。另外，GAE的使用场景，比如Web应用、移动后端、API服务，这些应用场景能帮助用户判断是否适合他们的项目。 然后，用户可能关心如何使用GAE。这里需要分步骤讲解，比如环境准备、项目配置、代码示例、部署流程。示例部分最好用Groovy，因为引用中提到了Groovy和Gradle配置，可能用户对此感兴趣。同时，要确保代码示例正确，并解释关键点，比如app.yaml的配置和Gradle插件的使用。 还要注意引用中的信息，引用1提到Groovy和Gradle配置，引用2提到GAE对Java的支持和开发注意事项。需要将这些内容自然地融入回答中，比如在环境准备或配置部分提到使用Groovy和Gradle，同时指出GAE的局限性和开发时需注意的地方。 用户可能遇到的问题包括如何选择合适的服务（标准环境还是灵活环境），如何处理冷启动延迟，以及如何优化成本。这些问题可以在注意事项部分提到，帮助用户避免常见陷阱。 最后，生成相关问题时要围绕GAE的核心功能、配置、优化和对比其他平台展开，确保问题对用户有进一步帮助。例如，性能优化、与其他云服务对比、限制及应对策略等。 检查是否需要符合格式要求，比如数学公式的格式，但GAE相关内容可能较少涉及数学，但如果有代码块或路径配置，需用正确的格式。同时，确保回答结构清晰，分点明确，语言简洁。</think>### Google App Engine (GAE) 概述及使用方法 #### 一、GAE 概述 Google App Engine (GAE) 是 Google 提供的全托管式平台即服务（PaaS），支持开发者构建和扩展 Web 应用及移动后端，无需管理底层服务器基础设施[^2]。其核心特性包括： 1. **自动扩缩容**：根据流量动态调整资源，支持从零到全球级规模的扩展。 2. **集成服务**：内置 NoSQL 数据库（Datastore）、内存缓存（Memcache）、云存储（Cloud Storage）等服务。 3. **多语言支持**：最初支持 Java、Python，现扩展至 Go、Node.js、Ruby、PHP 及 .NET。 4. **版本控制与监控**：支持多版本部署、流量拆分，并提供日志分析、错误跟踪等运维工具。 #### 二、使用方法 ##### 1. 环境准备 - **安装工具**：安装 Google Cloud SDK（含 `gcloud` 命令行工具）。 - **项目创建**：在 Google Cloud Console 中创建新项目并启用 GAE。 ##### 2. 项目配置（以 Groovy 为例） 引用[1]提到可通过 Gradle 配置支持 Groovy 开发。以下为 `build.gradle` 示例： ```groovy plugins { id 'groovy' id 'com.google.cloud.tools.appengine' version '2.4.2' } appengine { deploy { projectId = "YOUR_PROJECT_ID" } } dependencies { implementation 'org.codehaus.groovy:groovy-all:3.0.9' } ``` ##### 3. 代码示例（Groovlets） 创建 `src/main/webapp/WEB-INF/app.yaml` 定义运行时环境： ```yaml runtime: java11 instance_class: F1 ``` 编写简单的 Groovlet 处理 HTTP 请求： ```groovy class HelloWorldGroovlet extends HttpServlet { void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) { resp.contentType = "text/plain" resp.writer << "Hello, GAE with Groovy!" } } ``` ##### 4. 本地测试与部署 - **本地运行**：使用 `gradle appengineRun` 启动开发服务器。 - **云端部署**：执行 `gradle appengineDeploy` 上传至 GAE。 #### 三、注意事项 1. **环境选择**： - **标准环境**：冷启动延迟较低，但依赖特定语言版本。 - **灵活环境**：支持自定义运行时，适合需特定依赖的应用。 2. **成本优化**：合理设置实例自动扩缩参数，避免空闲实例产生额外费用。 3. **数据存储**：优先使用 Datastore 或 Firestore 等托管数据库，减少运维负担。
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