本文来自21CTO,在本篇文章中,我想通过构造它的树的角度来查看Git存储库,共同了解Git是如何工作的。
在开始之前,我们一起温习一下VCS,即版本控制系统。
流行的软件版本开源管理软件,有CVS、SVN、TFS、Git以及Mercurial等工具。
Git与其他VCS有什么本质不同?可能最明显的区别是Git是分布式的(这和SVN或TFS不同)。
这意味着,你将拥有一个本地存储库,该存储库位于名为.git的特殊文件夹中,通常(也不一定)会有一个远程中央存储库,不同的协作者可以贡献他们的代码。
请注意,这些贡献者中的每一位都在自己的本地工作站上具有存储库的精确克隆。
Git本身可以被想象成位于文件系统层之
2025/8/2 2:27:31 187KB Git实践操作技术详解
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我个人认为最好用的话单分析软件,推荐给大家。
以下是网上得来的简介:中谦(七星)话单分析软件”(SevenStarSystem,简称“3S”)系列软件是在全国工作“信息化、情报化”的大背景下产生的,其实现话单分析从原始的单一表格化直接上升至集图形化、关系化、关联化、海量化等多种展示方式于一身的可视化展示方式,并且包含了适用于内网网络版、互联网单机版及安卓手机版等多种应用场境下使用,极大地提高办案人员的工作效率。
现代生活的通讯资讯日渐发达,移动成了人们生活必不可少的工具,多数犯罪分子在作案的预谋、作案过程中都不同程度使用了移动,通话清单的分析为我们的侦查破案提供了排查嫌疑人的条件。
但是从成千上万条的数字数据中分析出嫌疑人的生活、活动轨迹、人等情况,却不是人力所不能及的。
“七星话单分析”软件,可以对涉案的移动、联通、电信CDMA三类号码的实时通话清单进行最深层次的分析,内容涵盖了通话次数时长分析、活动轨迹分析、相互通话分析、共同人分析、居住地分析、同路人分析、出现或消失号码分析等,并独创了话单24小时时段通话折线统计图,使得通话规律情况以非常直观的方式表示出来。
在相互通话分析、共同人分析、出现或消失号码分析中,均以直观的图形方式将通话关系表现出来,使人一目了然,当然还有许多小的、人性化的功能,比如指定时间段功能、不同界面上的搜索功能、对方通话所在地功能等。
一直以来在话单分析中的基站位置数据识别是个大难题,在“七星话单分析”软件中增加了移动、联通通话基站地图定位功能模块,在分析居住地中增加了地图分析功能,直接在地图上可以分析查看嫌疑人的位置,为确定及抓捕嫌疑人提供较为充足的条件,在活动轨迹模块中,增加了单轨迹、多轨迹的电子地图显示功能,更有设计完好的单、多轨迹图表统计功能,最大限度地将分析对象的活动轨迹明了展现在分析人员面前,为办案人员提供最客观、最直接的参考信息。
完美的解决了话单分析中基站位置数据识别的难题。
办案人员只要通过简单的操作,就可将通话清单中包含的各种信息一览无余,为侦查破案提供了客观的依据。
特点:1、便捷的话单导入功能2、直观的可视化图形界面3、强大的电子地图轨迹分析功能4、高效的分布式数据存储方式5、灵活的数据关联设计
2025/7/24 19:02:54 16.97MB 话单分析
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分布式数字身份,DIDA白皮书,现有数字身份的痛点,分布式数字身份的整体结构。
万维网联盟(W3C)推动中的分布式标识符(DID)和可验证凭(VerifiableCredential)规范,DID规范和可验证凭证规范分别定义了代表实体的身份标识符及与之关联的属性声明,其共同支撑了分布式数字身份基础模型,可验证凭证流转模型的有效运转。
2025/7/21 3:06:44 1.67MB 分布式数字身份
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Git是一个免费的开放源码的分布式版本控制系统,用于处理从小到大的项目,速度和效率的一切。
Git易于学习,具有闪电般快速的性能,占地面积小。
它超越了像Subversion,CVS,Perforce和ClearCase这样的SCM工具,具有便宜的本地分支,便利的分段区域和多个工作流等功能。
2025/7/21 1:31:14 31.21MB Git_2.9.2
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分布是数据库研究生课程,适合有数据库基础的。
2025/7/15 9:56:13 430KB 分布式 数据库 PPT
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EDAS控制台EDAS的管理控制台,是唯⼀可以让您直接使⽤的系统。
通过控制台可以实现资源管理、应⽤⽣命周期管理、运维管控及服务治理、⽴体化监控及数字化运营等。
•数据收集系统实时采集、计算和存储EDAS中应⽤所部署的集群及机器的运⾏状态、调⽤链⽇志等。
•配置注册中⼼系统HSF(RPC框架)服务发布及订阅的中⼼服务器,也是分布式系统配置推送的中⼼服务器。
•鉴权中⼼系统对⽤⼾数据进⾏权限控制,以保证各个⽤⼾的数据安全。
2025/7/10 4:03:19 651KB 阿里云 云计算 微服务 分布式
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淘宝Fourinone2.0提供了一个4合1分布式框架和简单易用的编程API,实现对多台计算机CPU,内存,硬盘的统一利用,从而获取到强大计算能力去解决复杂问题。
Fourinone框架提供了一系列并行计算模式(农民工/包工头/职介绍/手工仓库)用于利用多机多核CPU的计算能力;
提供完整的分布式缓存和小型缓存用于利用多机内存能力;
提供像操作本地文件一样操作远程文件(访问,并行读写,拆分,排它,复制,解析,事务等)用于利用多机硬盘存储能力;
由于多计算机物理上独立,Fourinone框架也提供完整的分布式协同和锁以及简化MQ功能,用于实现多机的协作和通讯。
fourinone-2.05.28\fourinone2.0.................\............\config.xml.................\............\fourinone-2.05.28-src.jar.................\............\fourinone-2.05.28.jar.................\............\指南和demo.................\............\..........\MQdemo.................\............\..........\.......\MQdemo.txt.................\............\..........\.......\ParkServerDemo.java.................\............\..........\.......\Publisher.java.................\............\..........\.......\Receiver.java.................\............\..........\.......\Sender.java.................\............\..........\.......\Subscriber.java.................\............\..........\WordCount.................\............\..........\.........\inputdata.txt.................\............\..........\.........\ParkServerDemo.java.................\............\..........\.........\WordCount.txt.................\............\..........\.........\WordcountCT.java.................\............\..........\.........\WordcountWK.java.................\............\..........\分布式文件访问和操作demo.................\............\..........\........................\FttpBatchWriteReadDemo.java.................\............\..........\........................\FttpCopyDemo.java.................\............\..........\........................\FttpMulCopyDemo.java.................\............\..........\........................\FttpMulWriteReadDemo.java.................\............\..........\........................\FttpOperateDemo.java.................\............\..........\........................\FttpParseDemo.java.................\............\..........\........................\FttpRo
2025/7/8 8:19:18 382KB fourinone
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Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一。
还有很多其他技术可用于解决大数据问题。
除了ApacheHadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了解的。
1.ApacheFlink2.ApacheSamza3.GoogleCloudDataFlow4.StreamSets5.TensorFlow6.ApacheNiFi7.Druid8.LinkedInWhereHows9.MicrosoftCognitiveServices:是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案,它支持批量和基于流的
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基于CentOS7的Kubernetes安装全过程(含附件)目录如下:第一部分:NginxonKubernetes应用部署 3一、环境准备 31.1软硬件环境 31.2网络拓扑 4二、Kubenetes及相关组件部署 62.1Docker容器及私有仓库部署 62.2KubernetesMaster部署 72.3KubernetesMinion部署 92.4KubernetesUI部署与验证 11三、NginxonKubernetes部署 133.1Nginx部署与验证 13Kubernetes(简称K8s)具有完备的集群管理能力,它是当前被业界广泛认可和看好的Docker分布式系统解决方案,能够实现自动化资源管理、无缝动态扩容以及跨多个数据中心的资源利用率最大化。
2025/7/5 11:45:53 659KB Kubernetes
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git,Java项目管理工具,可进行分布式开发,方便简洁,清晰明了
2025/7/4 22:36:53 31.42MB git
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡