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Git应用详解第六讲:Git协作与Git pull常见问题
第六讲:Git协作与Gitpull常见问题前言git除了可以很好地管理个人项目外,最大的一个用处就是实现团队协作开发。况且,linus大神开发git的初衷就是为了维护Linux内核这一开源项目。所以,熟悉使用git进行多人协作开发的一般步骤和方法具有十分重要的意义。这一讲将会为你介绍使用git进行团队协作开发的一般方式以及gitpull操作常见问题的解决方法。一、git协作方式1.常见开发模式Gi
分类:其他好文   时间:2020-08-06 09:24:51    阅读次数:58
浅析HDFS分布式存储有哪些优势特点
浅析HDFS分布式存储有哪些优势特点近年,随着区块链、大数据等技术的推动,全球数据量正在无限制地扩展和增加。分布式存储的兴起与互联网的发展密不可分,互联网公司由于其大数据、轻资产的特点,通常使用大规模分布式存储系统。那么分布式存储的种类有哪些呢?分布式存储包含的种类繁多,除了传统意义上的分布式文件系统、分布式块存储和分布式对象存储外,还包括分布式数据库和分布式缓存等,但其中架构无外乎于三种:A、中
分类:其他好文   时间:2020-08-05 00:01:18    阅读次数:97
有了这几个神器,瞬间逼格就上去了
一个在阿里云打工的清华学渣!背景这周让大脑放松一下,不推送技术干货了,继续“工欲善其事,必先利其器”这个话题。想看干货的可以看这个技术专辑。在上一篇文章中,我推荐了一款Mac必备的软件,以及相应的插件——工欲善其事,必先利其器--Alfred今天我继续推荐一些本人觉得比较优秀的其他软件。NearLock这个App确实很符合题意啊。这个就是前文提到的装13神器,哈哈当初是遇到搞活动购买的,1块钱还是
分类:其他好文   时间:2020-08-04 10:09:00    阅读次数:77
如何手撸一个队列?队列详解和面试题汇总(含答案)
队列(Queue):与栈相对的一种数据结构,集合(Collection)的一个子类。队列允许在一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作的线性表,栈的特点是后进先出,而队列的特点是先进先出。队列的用处很大,比如实现消息队列。Queue类关系图,如下图所示:注:为了让读者更直观地理解,上图为精简版的Queue类关系图。本文如无特殊说明,内容都是基于Java1.8版本。队列(Queue)1)Queue分
分类:其他好文   时间:2020-08-02 10:18:18    阅读次数:73
学习linux的优势有哪些,学linux的用处是什么?
Linux系统让我们懂得了共享、开放、自由可以让人类生活的更加美好,开源精神是一种让每个从事Linux行业的技术人员从骨子里自豪的情怀,开源产品的兴盛受益于开源社区的强壮根基。Linux真的给了我很多,不仅仅是科技之美,更是生命之美。接下来我希望更加切实的谈一谈Linux,让我为你揭开Linux系统 ...
分类:系统相关   时间:2020-07-31 16:36:44    阅读次数:101
app性能测试指标
1.内存 内存消耗测试节点的设计目标是为了让应用不占用过多的系统资源,且及时释放内存,保障整个系统的稳定性。当然关于内存测试,在这里我们需要引入几个概念:空闲状态、中等规格、满规格。 空闲状态指打开应用后,点击home键让应用后台运行,此时应用处于的状态叫做空闲;中等规格和满规格指的是对应用的操作时 ...
分类:移动开发   时间:2020-07-30 14:08:13    阅读次数:79
DO,DTO,VO,POJO详解
转自: 微信公众号 "Java3y" 这里说一下 Java 中的各种 O(bject)。 有哪些 O? 这些 O 有很多衍生出的命名,比如 VO、DO、BO,这里我们把常见的 O 列举出来,然后一一解释。 以下内容参考阿里巴巴 Java 开发手册,如果有需要可以在微信公众号「01 二进制」后台回复「 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-28 09:58:28    阅读次数:94
IP配置方法及相关工具的介绍
CentOS6网卡名称Centos6网卡接口命名方式:以太网:eth[0,1,2,...]PPP:ppp[0,1,2,…]网络接口识别并命名相关的udev配置文件:/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules此文件主要是记录网卡的信息,这个文件在虚拟机克隆的时候比较有用处,一般说来,虚拟机克隆,相应也会把网卡物理地址克隆过来,所以需要到这个文件里把相应的网卡记
分类:其他好文   时间:2020-07-28 00:07:03    阅读次数:104
关于pytorch中@和*的用处
1、@是用来对tensor进行矩阵相乘的: import torch d = 2 n=50 X = torch.randn(n,d) true_w = torch.tensor([[-1.0],[2.0]]) y = X @ true_w + torch.randn(n,1)*0.1 print(X ...
分类:其他好文   时间:2020-07-27 09:38:46    阅读次数:78
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