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GitHub 如何特定版本中创建分支

在 Git 操作中,我们可能需要从特定版本中创建分支。 首先需要第一步是活的当前项目的提交历史列表。 然后在特定版本后,选择 <> 标记,进入这个版本提交历史。 在弹出对话框中输入分支名称。 在你输入名称后,将会提示你创建分支。 这个意思是当前提交版本中创建一个分支。 然后可以从上面的提交中创建一个分支。 在创建完成后,可以分支列表中查看创建分支列表。 https://www.ossez.com/t/github/13414

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如何使特定数据高亮显示?

当表格里数据比较多时,很多时候我们为了便于观察数据,会特意把符合某些特征数据行高亮显示出来。 如上图所示,我们需要把薪水超过20000行,通过填充颜色突出显示出来。如何实现呢?还是要用到excel里“条件格式”哦。 如下图,在选中了薪水列数据之后,点击进行“大于”规则设置: 最终结果如下: 薪水大于20000单元格虽然高亮显示了,但这并不满足我们需求,我们要是,对应数据行,整行都高亮显示。 其它excel内置条件规则,也一样有这样限制。 那么,要实现整行条件规则设置,应该如何操作?既然excel内置条件规则已经不够用了,下面就自己动手DIY新规则吧。 2.如何使特定数据行高亮显示? 首先,选定要进行规则设置数据范围:选定第一行数据行后,同时按住Ctrl+Shift+向下方向键,可快速选定所有数据行。

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    Spark如何读取Hbase特定查询数据

    最近工作需要使用到Spark操作Hbase,上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表数据做处理,但这次有所不同,这次需求是Scan特定Hbase数据然后转换成RDD做后续处理,简单使用 Google查询了一下,发现实现方式还是比较简单,用还是HbaseTableInputFormat相关API。 上面的少量代码,已经完整实现了使用spark查询hbase特定数据,然后统计出数量最后输出,当然上面只是一个简单例子,重要是能把hbase数据转换成RDD,只要转成RDD我们后面就能进行非常多过滤操作 最后,还有一点,上面的代码是直接自己new了一个scan对象进行组装,当然我们还可以不自己new对象,全部使用TableInputFormat下面的相关常量,并赋值,最后执行时候TableInputFormat 上面代码中常量,都可以conf.set时候进行赋值,最后任务运行时候会自动转换成scan,有兴趣朋友可以自己尝试。

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    科普 || 本福特定律看数据真实性

    概述 今天逛B站时看到了李永乐老师用“本福特定律”验证拜登选票真实性文章,在这里分享一下。感觉挺有意思,纯分享而已。 No.1 定义 根据我们自然认知,在不同位数数据中以1为首位概率为1/9。 然后在实际中并非如此,自然杂乱无章数据首位为1概率约为30.1%。推广开来也就是越大数以其为首位出现概率越低,以上就是本福特定定义。 No.2 说明 在10进制中,首位为n概率为Pn=lg((n+1)/n). P1=lg2=30.1% P2=lg(3/2)=17.6% ...... No.3 应用 应用前提是数据需要符合一部分要求。 1.非人为规律 2.数据之间跨度大 李老师举了很多例子去验证,如视频播放量、地区人口、国家GDP、国土面积、菲波那切数列等。

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    kafka :聊聊如何高效消费数据

    前言 之前写过一篇《源码分析如何优雅使用 Kafka 生产者》 ,有生产者自然也就有消费者。 建议对 Kakfa 还比较陌生朋友可以先看看。 也用 Kafka 消费过日均过亿消息(不得不佩服 Kakfa 设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据经验来聊聊如何高效消费数据。 这样消息是如何划分到每个消费实例呢? 通过图中可以得知: A 组中 C1 消费了 P0 和 P3 分区;C2 消费 P1、P2 分区。 消费组自平衡 这个 Kafka 已经帮我做好了,它会来做消费组里 Rebalance。 比如上面的情况,3 个分区却有 4 个消费实例;最终肯定只有三个实例能取到消息。 我再发送 10 条消息会发现: 进程1 只取到了分区 1 里两条数据(之前是所有数据都是进程1里线程获取)。

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    Flink是如何kafka读取数据

    through the fetcher, if configured to do so) //创建Fetcher kafka中拉取数据 this.kafkaFetcher = createFetcher ,接下来看一下kafkaFetcher.runFetchLoop(); KafkaFetch中runFetchLoop方法,正式开始kafka中拉取message //fetcher message Handover handover = this.handover; // kick off the actual Kafka consumer //实际kafka中拉取数据地方 时候,会add到unassignedPartitionsQueue和sub //具体可以参考 flink startupMode是如何起作用 if (hasAssignedPartitions consumer", t); } } } 至此如何kafka中拉取数据,已经介绍完了

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    Git 如何特定提交中创建一个新分支

    IDEA首先在 IDEA 中找到 Git,然后找到你提交历史。在找到提交历史后,可以选择鼠标的右键。然后选择新分支。你就可以当前提交历史中来创建一个新分支了。 Source Tree使用 SourceTree 也是一样。通过在提交历史中单击右键,然后选择分支,你就可在当前指定提交历史中来创建一个新分支了。

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    Redis进阶-如何海量 key 中找出特定key列表 & Scan详解

    ---- 需求 假设你需要从 Redis 实例成千上万 key 中找出特定前缀 key 列表来手动处理数据,可能是修改它值,也可能是删除 key。 那该如何海量 key 中找出满足特定前缀 key 列表来? 上去了,所以看到数据仅仅是当前slot数据。 scan 返回给客户端游标整数; 返回结果可能会有重复,需要客户端去重复,这点非常重要; 遍历过程中如果有数据修改,改动后数据能不能遍历到是不确定; 单次返回结果是空并不意味着遍历结束, 它不是第一维数组第 0 位一直遍历到末尾,而是采用了高位进位加法来遍历。之所以使用这样特殊方式进行遍历,是考虑到字典扩容和缩容时避免槽位遍历重复和遗漏.

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    大规模链接开放数据中提取特定于领域概念

    我们提出了一种大规模链接开放数据(LOD)中提取目标域概念方法,以支持领域本体构建,提供特定领域知识和定义。该方法通过将LOD词汇表与与目标域相关技术术语联系起来来定义搜索实体。 然后将搜索实体作为获取LOD中上层概念起点,并检查公共上层实体出现和路径链关系,以确定目标域中概念连接范围。利用技术字典索引和自然语言处理来评估所提取概念是否覆盖该领域。 作为LOD中提取类层次结构一个例子,我们使用Wikidata构建了聚合物材料和物理性质领域本体。 该方法可应用于具有类层次结构一般数据集,并允许本体开发人员为其自己目的创建领域本体初始模型。 大规模链接开放数据中提取特定于领域概念.pdf

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    Storm读取Kafka数据如何实现

    2.Storm读取Kafka数据如何实现? 3.实现一个Kafka Spout有哪两种方式? StromKafka中读取数据本质 实现Storm读取Kafka数据,参考官网介绍, 本部分主要参考自storm-kafkaREADME。 StromKafka中读取数据,本质:实现一个Storm中Spout,来读取Kafka数据;这个Spout,可以称为Kafka Spout。 Kafka broker host与partition之间映射关系;具体两种实现方式: ZkHosts类:zookeeper中动态获取kafka broker与partition之间映射关系; 配置实例Core Kafka Spout 本质是设置一个读取Kafka数据Kafka Spout,然后,将从替换原始local mode下,topology中Spout即可。

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    源码分析如何优雅使用 Kafka 生产者

    本文公众号来源:crossoverJie 作者:crossoverJie 本文已收录至我GitHub 前言 其中有朋友咨询在大量消息情况下 Kakfa 是如何保证消息高效及一致性呢? 正好以这个问题结合 Kakfa 源码讨论下如何正确、高效发送消息。 内容较多,对源码感兴趣朋友请系好安全带?(源码基于 v0.10.0.0 版本分析)。 同时回调时候会传递两个参数: RecordMetadata 和上文一致消息发送成功后数据。 Exception 消息发送过程中异常信息。 但是这两个参数并不会同时都有数据,只有发送失败才会有异常信息,同时发送元数据为空。 所以正确写法应当是: ? 至于为什么会只有参数一个有值,在下文源码分析中会一一解释。 消费缓存 在最开始初始化 IO 线程其实是一个守护线程,它会一直消费这些数据。 ? 通过图中几个函数会获取到之前写入数据

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    源码分析如何优雅使用 Kafka 生产者

    源码分析如何优雅使用 Kafka 生产者 前言 在上文 设计一个百万级消息推送系统 中提到消息流转采用Kafka 作为中间件。 其中有朋友咨询在大量消息情况下 Kakfa 是如何保证消息高效及一致性呢? 正好以这个问题结合 Kakfa 源码讨论下如何正确、高效发送消息。 内容较多,对源码感兴趣朋友请系好安全带? 同时回调时候会传递两个参数: RecordMetadata 和上文一致消息发送成功后数据。 Exception 消息发送过程中异常信息。 但是这两个参数并不会同时都有数据,只有发送失败才会有异常信息,同时发送元数据为空。 所以正确写法应当是: 至于为什么会只有参数一个有值,在下文源码分析中会一一解释。 消费缓存 在最开始初始化 IO 线程其实是一个守护线程,它会一直消费这些数据。 通过图中几个函数会获取到之前写入数据

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    如何使用Columbo识别受攻击数据库中特定模式

    关于Columbo Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具,可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中特定模式。 该工具可以将数据拆分成很小数据区块,并使用模式识别和机器学习模型来识别攻击者入侵行为以及在受感染Windows平台中感染位置,然后给出建议表格。 Columbo会使用autorunsc.exe目标设备中提取数据,并输出通过管道传输到机器学习模型和模式识别引擎,对可疑活动进行分类。 扫描和分析硬盘镜像文件(.vhdx) 该选项可以获取已挂载Windows硬盘镜像路径,它将使用sigcheck.exe目标文件系统中提取数据。然后将结果导入机器学习模型,对可疑活动进行分类。 但是,Columbo提供了一个名为“进程跟踪”选项来分别检查每个进程,并生成以下信息:可执行文件和相关命令路径、利用机器学习模型确定所识别进程合法性、将每个进程一直追溯到其根进程(完整路径)及其执行日期和时间

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    .net mvc前台如何接收和解析后台字典类型数据

    先说一下我想法:因为是一个门户网站,所以我需要从后台传大量数据到前台,我考虑是这样做,用一个字典类型(dictionary<,>)变量,把数据类型(比如新闻,公司产品,技术特点,公司简介)等等作为字典键值 这样一个字典数据就比较复杂了,我后台都做好了,前端也能接收数据,但不知道怎么把这些数据一一拿出来,在网上查了很多资料,但问题没有解决,后来知道公司一个前辈曾把一个字典数据通过web api传递给 好了,现在说一下前台接收数据: 先贴出代码看看:<script type="text/javascript">   $(document).ready(function(){    这个data接收,这个data就包含两个值,一个交Result ,另一个交Data,但是这个data.Data数据真的有点复杂,不是像data.Result那样是个单数据,就是这里卡主我了。 , for(var item in data) 就把字典里每一组数据遍历一遍,然后把对应键值和数据保存到source{}对象中。然后就是常规操作读取数据了。

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    Pandas案例精进 | 无数据记录日期如何填充?

    因业务需要,每周需要统计每天提交资源数量,但提交时间不定,可能会有某一天或者某几天没有提,那么如何将没有数据日期也填充进去呢? 实战 刚开始我用是比较笨方法,直接复制到Excel,手动将日期往下偏移,差哪天补哪天,次数多了就累了,QAQ~如果需要一个月、一个季度、一年数据呢? 接着就开始导入有提交数据表。 解决问题 如何将series object类型日期改成日期格式呢? 将infer_datetime_format这个参数设置为True 就可以了,Pandas将会尝试转换为日期类型。 Pandas会遇到不能转换数据就会赋值为NaN,但这个方法并不太适用于我这个需求。

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    spring boot 项目 如何接收 http 请求中body 体中数据

    在与华为北向IOT平台对接过程中,在已经打通了创建订阅这个功能之后。遇到了一个回调地址接口编写问题。 由于我们编写回调地址接口,是用来接收华为设备实时数据。 所以查看了接口文档得知,他推送数据,全部放在了请求请求体中,即body中。我们接口该 如何接收呢?考虑到我们使用是spring boot 框架进行开发。 ResponseBody public String deviceAdded(@RequestBody DeviceAddVO deviceInfo){ //TODO IoT平台对接是数据采集过程 ,只需要接入数据存入MPP库 System.out.println("接收到消息,此处用来处理接收消息"+deviceInfo.toString()); return "响应成功"; } @RequestBody 作用是将请求体中Json字符串自动接收并且封装为实体。

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    揭开Spark Streaming神秘面纱⑥ - Spark Streaming结合 Kafka 两种不同数据接收方式比较

    #createStream 这两个 API 除了要传入参数不同外,接收 kafka 数据节点、拉取数据时机也完全不同。 receiver 是如何接收数据,当然每个重载了 ReceiverInputDStream receiver 接收数据方式都不相同。 调用中,会新建DirectKafkaInputDStream,DirectKafkaInputDStream#compute(validTime: Time)会 kafka 拉取数据并生成 RDD,流程如下 使用 Receiver 源源不断接收数据并把数据交给 ReceiverSupervisor 处理最终存储为 blocks 作为 RDD 输入, kafka 拉取数据与计算消费数据相互独立;而createDirectStream 会在每个 batch 拉取数据并就地消费,到下个 batch 再次拉取消费,周而复始, kafka 拉取数据与计算消费数据是连续,没有独立开 createStream中创建KafkaInputDStream

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    kafka生产者如何保证发送到kafka数据不重复-深入kafka幂等性和事务

    幂等性是分布式环境下常见问题;幂等性指的是多次操作,结果是一致。(多次操作数据数据是一致。) kafka幂等性是保证生产者在进行重试时候有可能会重复写入消息,而kafka幂等性功能就可以避免这种情况。 每个新生产者实例在初始化时候都会被分配一个PID,这个PID对用户而言是完全透明。对于每个PID,消息发送到每一个分区都有对应序列号,这些序列号0开始单调递增。 对于收到每一条消息,只有当它序列号值(SN_new)比broker端中维护对应序列号值(SN_old)大1(即SN_new=SN_old+1)时,broker才会接收它。 如果使用同一个transactionalId开启两个生产者,那么前一个开启生产者则会报错。 生产者角度分析,通过事务,Kafka 可以保证跨生产者会话消息幂等发送,以及跨生产者会话事务恢复。

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    Kafka如何处理客户端发送数据

    首先我们知道客户端如果想发送数据,必须要有topic, topic创建流程可以参考Kafka集群建立过程分析 有了topic, 客户端数据实际上是发送到这个topicpartition, 而partition Partition复本是如何主拉取数据,可以参考ReplicaManager源码解析1-消息同步线程管理 ---- 客户端ProduceRequest如何Kafka服务端接收? 又是如何处理? 消息是如何同步到复本节点? 前面说过Follower在成为Follower同时会开启ReplicaFetcherThread,通过向Leader发送FetchRequest请求来不断地Leader来拉取同步最新数据, ReplicaManager ::fetchMessage处理FetchRequest请求,本地log文件中读取需要同步数据,然后更新本地对应ReplicaLogEndOffset, 同时如果所有isr中最小LogEndOffset

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