Stellar是一个用于开发的快速数据库快照和恢复的工具。支持PostgreSQL和MySQL。 Benchmarks Stellar非常快。它可以恢复数据库〜比使用通常的pg_dump和pg_restore的速度快140倍。
Linux 平台上的性能工具有很多,眼花缭乱,长期的摸索和经验发现最好用的还是那些久经考验的、简单的小工具。系统性能专家 Brendan D. Gregg 在最近的 LinuxCon NA 2014 大会上更新了他那个有名的关于
所以需要做兼容,就得把之前不规范的东西规范一下,并且验证其正确性;工具类如下: /** * Project Name:v3a-b2c * File Name:JsonValidator.java * Package Name:com
一个简单的命令行界面,可帮助您开发和测试Angularjs项目。使用fex可以轻松创建angular项目,使用CoffeeScript编写脚本,编写测试,同时支持自动构建,另外fex的伪HTTP响应功能方便您定义RESTFUL接口数据返回,做到前端后端的完全分离。
用于在Web中实现数据可视化工具 mbostock / d3 A JavaScript visualization library for HTML and SVG. benpickles / peity
通常在linux下手工安装openstack比较麻烦,StackOps是一个可以快速安装的Openstack解决方案。安装过程就相当于一个浓缩了的Ubuntu,只需要选择键盘布局、分区设置IP地址等信息;
splinter是一个用于测试Web应用的Python工具,它可以自动操作浏览器,如访问网址,并与网页中的项目进行交互。提供简单的元素查找,表单提交和其它浏览器动作。 简单代码 from splinter
这是来自 Instagram 团队开源的工具,已经帮助我解决了两次 Redis 相关的性能问题。所以在这里写一篇短文稍微介绍一下这个工具。 GitHub: https://github.com/f
Apache Commons包含了很多开源的工具,用于解决平时编程经常会遇到的问题,减少重复劳动。下面是我这几年做开发过程中 自己用过的工具类做简单介绍。 组件 功能介绍 BeanUtils 提供
Ranaly是一个基于 Redis 的数据统计可视化工具。一个简单易用的数据统计工具,只需要在项目中加入几行代码就可以生成可视化的图表。 Ranaly 的 Node.js 客户端库node_ranaly已经完成。
RosettaPython下的系列工具( 库),为数据科学处理尤其是文本处理提供支持,其中对并行、大文件处理等方面的优化非常好。 Tools for data science with a focus
Selene 是一款采用 Vala 语言开发,开源免费的音视频转换工具。支持常见的视频和音频格式文件OGG/OGV/ MKV/MP4/WEBM/OPUS/AAC/FLAC/MP3/WAV/vp9/H.
al Studio臃肿的身躯下,除了把开发人员变得更”懒"和不明就里之外,其实也不乏极具效率生产力工具的封装.比如调试用如果用VS和Xcode对比那真 的欺负小朋友,至于Auto-Complete(自动完成)和Call
Docker Machine是一个简化Docker安装的命令行工具,通过一个简单的命令行即可在相应的平台上安装Docker,比如VirtualBox、 Digital Ocean、Microsoft Azure。
Python的可视化图表工具集
YAPF 是 Google 开发的一个用来格式化 Python 代码的工具。 Introduction Most of the current formatters for Python -- e
logstash_formatter 是将 Python 日志格式化为 JSON 格式数据,并可输出到 logstash 上。
C3D 是 BVLC Caffe 的修改版本,以支持 3D 卷积和池化
ldpush 是一个跨厂商的 分布 网络配置工具。它能够发送 ACLs 或其他配置命令到网络中去,也可以用来 发送命令列表的设备和收集结果。 项目主页: http://www.open-open
flask-paginate 是 Flask 框架中的分页工具。使用 Bootstrap 作为 CSS 框架时,它需要 Python 2.6+ 的支持来处理 string.format 语法。 示例: