一般 merge 的情况下会产生一个新的提交名字为 Merge branch ****，如下图所示： 这个新的提交会导致提交记录中产生多余的提交信息，实际与解决问题相关的提交不符而且对于一些洁癖来说这种难以接受...，所以 git 提供了一个 rebase 的方式来替代 merge，rebase 可以按顺序结构重新整合提交顺序而不是产生一个新的提交。...具体的区别大家可到网络上搜索一下这里重点不是介绍他们两个的区别。...而如果你希望每次拉代码的时候不需要执行 git fetch 后再执行一次 git rebase，而是像以前一样直接执行 git pull 而是使用 rebase 来合并代码的话，那以下命令可以帮到你。...git config --global pull.rebase true 执行次命令后，每次 git pull 都将是一个 git fetch + git rebase 的过程了，而不是以前的那种方式。
REST围绕着资源这个概念而构建的，然后用URI来表示。然后一个HTTP动词和资源URI组合起来对指定资源进行HTTP调用来执行操作。...尽管这可以让开发人员觉得理解和开始工作变得简单了许多，是一个很好的起点，但是使用CRUD作为API的起点，我有一个很大的疑问。就是CRUD中的U是我最不喜欢的。...让我们来谈谈U.通用更新方法允许客户端更新资源的任何字段，然后使用新版本覆盖现有版本。但是，如果允许客户端执行这样的操作，您的服务API在其使用的任何底层数据存储之上，所能提供的价值其实是很小的。...首先，客户端不应该调用一个API，然后就把账户余额更新为他们想要的数量，这不是乱套了吗？！帐户可能有最低余额。...当然，并不是说你必须使用DDD来设计你的REST，但是，由于REST资源可以很好地映射到DDD实体，因此我发现设计REST API特别适合使用DDD。 那么这是什么意思？
使用OPA，你还可以对pods施加类似的控制，在本实验室中，我们将创建一个OPA策略，不允许在pods中创建有特权的容器。特权容器对主机的访问级别比非特权容器高。 ?...为什么使用OPA而不是原生的Pod安全策略？ 使用Pod安全策略来执行我们的安全策略并没有什么问题。然而，根据定义，PSP只能应用于pods。...相应地，你可以有一个统一的OPA策略，适用于系统的不同组件，而不仅仅是pods。例如，有一种策略，强制用户在其服务中使用公司的域，并确保用户只从公司的镜像存储库中提取镜像。...请注意，我们使用的OPA是使用kube-mgmt部署的，而不是OPA Gatekeeper。 Rego的策略代码 在本文中，我们假设你已经熟悉了OPA和Rego语言。...因为OPA可以与其他Kubernetes资源一起工作，而不仅仅是Pods，所以建议使用它来创建跨越所有相关资源的集群级策略文档。
简介 Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式（批和流），让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上，而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。...，而Spark和mr没有。...唯一的不同点在于，我们要为所有的输入数据集创建测试数据集，而不是只针对某一个 Transform 来创建。...使用 Create Transform，将所有的这些静态测试数据集转换成 PCollection 作为输入数据集。 按照真实数据流水线逻辑，调用所有的 Transforms 操作。...在数据流水线中所有应用到 Write Transform 的地方，都使用 PAssert 来替换这个 Write Transform，并且验证输出的结果是否我们期望的结果相匹配。
规则说明 对数组使用范围索引器并分配给内存或范围类型：Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于数组上的范围索引器，将使用方法 GetSubArray 而不是 Slice，这会生成数组所请求部分的副本...仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时，分析器才会报告。...，请执行以下操作：使用 AsSpan 或 AsMemory 扩展方法以避免创建不必要的数据副本。...若要使用它，请将光标置于数组冲突上，然后按 Ctrl+。 （句点）。 从显示的选项列表中选择“在数组上使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。...，为字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅 性能规则
问题 sql order by 排序后的为什么 是10 6 7 8 9 而不是 6 7 8 9 10? 思路 在 SQL 中，ORDER BY 默认的排序方式是升序（从小到大）。...所以，如果您简单地使用 ORDER BY 对某个列进行排序，它会将数字按照升序排列，即： SELECT your_column FROM your_table ORDER BY your_column;...上面的语句会得到： 6 7 8 9 10 如果您得到的排序结果是 10, 6, 7, 8, 9，那可能是因为列的数据类型被当作字符串类型而非数字类型来排序。...在字符串排序中，“10” 会在 “6” 前面，因为字符串排序是按照字符的字典顺序，而 “1” 的字典顺序在 “6” 之前。...如果列中含有无法转换为整数的字符串，这个查询将会失败，因此需要确保列中的所有值都是有效的整数字符串。 解决 将字符转换成int类型后成功解决!
剑指-->Offer 01 Array和ArrayList的不同点： ①Array可以包含基本类型和对象类型，ArrayList只能包含对象类型。...②Array大小是固定的，ArrayList的大小是动态变化的。 ③ArrayList提供了更多的方法和特性，比如：addAll()，removeAll()，iterator()等等。...④对于基本类型数据，集合使用自动装箱来减少编码工作量。但是，当处理固定大小的基本数据类型的时候，这种方式相对比较慢。...02 写在后面 本文章将以“指导面试，智取Offer”为宗旨，为广大Java开发求职者扫清面试道路上的障碍，成为面试官眼中的精英，朋友圈里的大神。...在面试场上“胸有成竹”，坦然面对每个面试官的“拷问”，做到进可攻“项目经理、项目总监”等高级职务，视之为翘首可及；退可守“Java工程师、Java测试工程师”等职务，视之为探囊取物。
在计算机中，磁盘存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是512字节，而文件系统（例如XFS/EXT4）的最小单元是块，一个块的大小是4k，而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元，页（Page）...不过，可以使用B+树的方式组织这些数据，如图所示： 先将数据记录按主键进行排序，分别存放在不同的页中（为了便于理解这里一个页中只存放3条记录，实际情况可以存放很多） 除了存放数据的页以外，还有存放键值+...指针的页，如图中page number=3的页，该页存放键值和指向数据页的指针，这样的页由N个键值+指针组成。...其实这也很好算，假设主键ID为bigint类型，长度为8字节，而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节，这样一共14字节 我们一个页中能存放多少这样的单元，其实就代表有多少指针，即16384/14=1170...面试题 有一道MySQL的面试题，为什么MySQL的索引要使用B+树而不是其它树形结构?比如B树？
10、点击[添加] 11、点击[源.cpp] 12、点击[Project2] 13、点击[属性] 14、点击[C/C++] 15、点击[预编译头] 16、点击[创建] 17、点击[不使用预编译头
Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于字符串中的范围索引器，将使用方法 Substring 而不是 Slice。 这会生成字符串所请求部分的副本。...仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时，分析器才会报告。...，请对字符串使用 AsSpan 而不是基于 Range 的索引器，以避免创建不必要的数据副本。...若要使用它，请将光标置于数组冲突上，然后按 Ctrl+。 （句点）。 从显示的选项列表中选择“对字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。...而不是基于范围的索引器来获取数组的 ReadOnlySpan 或 ReadOnlyMemory 部分 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span
架构师是技术的使用者而不是信徒 我承认我是标题党， 为什么要写这篇充满争议的文章？目前架构师这个职位特别火热，程序员的目标都是成为一个令人尊敬的架构师。但是我们真的理解架构师应该做些什么？...我亲身经历，有个技术人员一定要把原来单元测试框架的xml初始数据改为json，他的原话是”json看的更舒服”，但是改完后，我们的单元测试反而难落地了，原因是原来的单元测试框架有个工具是可以将表中的数据自动生成...xml的，而改成json后，我们必须手写json数据了。...技术要和实际场景结合 架构师也要深入了解掌握技术，但是更多的是了解技术的优劣和使用场景，而不是简单的生搬硬套。...以现在流行的微服务架构来说，Netflix使用RESTful接口作为通讯，我们是不是要把公司的用了n年的基于TCP的RPC换成RESTful接口，因为根据Netflix的实践，RESTful可以更好的解耦
天人菊 T.5: Combine generic and OO techniques to amplify their strengths, not their costs T.5：结合使用泛型和面向对象技术应该增强它们的效果而不是成本...泛型和面向对象技术是互补的。...静态协助动态：使用静态多态技术实现动态多态接口。...动态帮助静态：提供通用，舒适的静态边界的接口，但是内部进行动态分发，这样就可以提供一致的对象布局。示例代码引入了和std::shared_ptr的删除器一样的类型消除机制。...在类模板中，非虚函数只有在被使用时才会实例化-但是虚函数任何时候都会实例化。这会使代码膨胀，并且因为实例化根本不用的功能而过度约束通用类型。要避免这个问题，即使标准库有时也会犯这样的错误。
这些自定义统计信息在同一statistics.proto中序列化，可供后续的库使用。 扩展：TFDV创建一个Apache Beam管线，在Notebook环境中使用DirectRunner执行。...同样的管线可以与其它Runner一起分发，例如 Google云平台上的DataflowRunner。Apache Flink和Apache Beam社区也即将完成Flink Runner。...在典型的设置中，模式是跨时间维护的，统计信息是根据新数据计算的，这些统计信息用于根据原始模式验证这些数据。如上所述，最初推断模式是为了方便，但它可以随着时间的推移而发展。 ?...图5：使用validate_statistics验证新到达数据的示意图 还可以使用visualize_statistics命令在视觉上比较来自不同数据集(或数据的不同天数)的统计数据。 ?...并非手动指定模式(通过指定每个特征的类型)，而是使用TFDV推断模式从根本上简化了TFT的使用。
介绍 大数据处理其实经常被很多人低估，缺乏正确的处理体系，其实，如果没有高质量的数据处理流程，人工智能将只有人工而没有智能。现在的趋势是数据体量不断上涨，团队却低估了规模所带来的复杂度。...大数据处理涉及大量复杂因素，而Apache Beam恰恰可以降低数据处理的难度，它是一个概念产品，所有使用者都可以根据它的概念继续拓展。...公司用Beam的业务场景，做数据引擎服务，其他中台产品，以此为基础做一些其他服务，比如数据交换，计算开发平台，数据分析等等，中台的概念不是本章的重点，不在此展开，大部分所谓的各种各样的中台，其实就是个业务平台而已...但这样的实现方法其实无法使用，因为你的数据量可能完全无法放进一个内存哈希表。...Beam 数据流水线对于用户什么时候去调用 Read Transform 是没有限制的，我们可以在数据流水线的最开始调用它，当然也可以在经过了 N 个步骤的 Transforms 后再调用它来读取另外的输入数据集
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。...这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题: 扩展模型培训和服务流程。...但并不是所有人都拥有这些大公司所拥有的资源。也就是说，让我们来看看如何构建我们自己的生产ML系统。...以下是一些用于摄取和操作数据的工具: DataflowRunner——谷歌云上的Apache Beam运行器。...ApacheAirflow——Airflow的托管版本是GCP的云编辑器，用于工作流编排。气流可用于创作、安排和监控工作流。
由于旧的数据中心位于加州北部，而新的产品构建在GCP上，因此要尽可能减少网络延迟。...为了使我们能够最大限度地灵活迁移数据和服务，网络互连计划需要实现以下目标： 对原来的数据中心与GCP上的数据中心之间的数据流量进行加密 当两个数据中心并存的时候，能够支持将任何一个站点作为用户流量的主接收站点...完成了所有常规的实验室测试和验证后，我们希望使用真实的流量测试我们的新解决方案，而不必通过新的前门“摆动”所有的流量。...在复制过程中，必须解决的第一个障碍是，我们当前的数据中心网络不是为每天在数千个节点上复制数百TB而设计的， 因此，需要时间来建立到GCP网络的多条安全出口路径。...将应用升级并迁移至GCS 最后，我们需要考虑如何更新我们的应用程序代码，以使用GCS读取和写入资源，而不是WebDav。 我们决定添加多个开关，允许打开和关闭特定的GCS读/写功能。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...小编使用的dialog是如下： var d = top.dialog({ title: '【哈哈】查询结果', url:'${base}/commonDig/appl?...可能不用人用的dialog不同，现实也会有差异，这里仅提供了小编的解决办法。仅供参考。
它的诞生是为了在没有任何设计工具的情况下对新的系统架构设计进行原型设计。你还可以描述或可视化现有系统架构。...Diagrams 目前支持主要的主要云供应商，包括：AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud,Oracle Cloud等......它还支持On-Premise...25.9k stars 349 watching 1.6k forks 开源地址:https://github.com/mingrammer/diagrams 体验一下 需要Python 3.6或更高版本,要使用...import ELB with Diagram("Web Service", show=False): ELB("lb") >> EC2("web") >> RDS("userdb") 1.数据流...无方向的。
距离上次atlas发布新版本已经有一年的时间了，但是这一年元数据管理平台的发展一直没有停止。Datahub，Amundsen等等，都在不断的更新着自己的版本。...增强功能 DSL 搜索：添加了对词汇表术语和关系的支持，添加了对空属性值的支持，现在使用 Tinkerpop GraphTraversal 而不是 GremlinScriptEngine 来提高性能，...，支持带有特殊字符的搜索文本，优化分页 批量词汇表导入：改进和增强的批量词汇表导入支持使用关系导入 性能：提高了 GraphHelper 的 guid 和 status getter 方法的性能 授权：...实体和关系 GCP：引入模型来捕获 GCP 实体和关系 依赖升级：JanusGraph、elasticsearch、JQuery、Http core、Http Client、slf4j、log4j、ant...Apache的一些计划 更多Atlas，数据治理相关技术分享，请关注 大数据流动
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