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本文系统介绍了企业级Git开发模型GitFlow的核心原理与实践方法。首先阐述了DevOps背景下标准化开发模型的必要性，详细解析了GitFlow的5种核心分支（master、develop、feature、release、hotfix）及其生命周期、命名规范和流转流程。通过环境-分支-角色的对应关系，展示了如何实现开发、测试、发布的隔离与协同。文章以Gitee企业版为例，完整演示了从需求开发到版本发布的全流程操作，包括分支创建、代码提交、合并请求、自动化部署等关键环节。
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本教程将手把手教你在Windows系统上安装和配置Git，适合代码开发初学者。Git在Windows环境的下载安装流程基础配置与常用命令操作本地仓库的创建与代码版本管理远程仓库的连接与代码推送历史版本回退与恢复操作分支管理与合并策略Git是目前最流行的分布式版本控制系统，对于代码开发人员而言，掌握Git的使用是必备技能。本教程以通俗易懂的语言，结合图解步骤，帮助你在30分钟内完成Git的安装配置并开始使用。变基（rebase）是一种将一个分支的修改重新应用到另一个分支基础上的操作。
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本文系统介绍了链表数据结构及其实现方法。主要内容包括：1. 链表的基本概念与分类，详细分析了单链表和双链表的结构特点；2. 单链表（不带头单向不循环）的实现，包括节点定义、插入删除操作等核心代码；3. 双链表（带头双向循环）的实现，重点阐述了哨兵节点的作用及各种操作的实现；4. 两种链表的对比分析，从节点结构、操作效率、空间开销等方面进行比较。文章通过具体代码示例展示了链表操作的核心逻辑，特别强调了双链表在操作效率上的优势。全文对链表这一重要数据结构进行了全面而深入的讲解，为理解和使用链表提供了系统性的指导
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详细介绍Git——这一在企业中经常使用的版本控制系统的工作原理、使用方法
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本文介绍了在Ubuntu系统中搭建Spark开发环境的完整流程。首先并验证安装状态；然后配置SSH服务实现PyCharm远程连接，包括设置远程Python解释器路径；最后创建PyCharm运行配置，添加必要的环境变量（如SPARK_HOME、PYSPARK_PYTHON等）。
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本文探讨了时序数据快速增长背景下企业选型时序数据库的关键考量。重点介绍了Apache IoTDB这一专为工业物联网设计的开源时序数据库，其特点包括：1）列式存储引擎TsFile实现高效压缩（10-20倍）；2）树状数据模型匹配工业设备层级；3）高性能读写（1000万点/秒写入）。文章通过性能对比和实际应用案例（如宝武钢铁、长安汽车等）展示了IoTDB在工业制造、能源电力等领域的优势，包括高可用架构、端边云协同等特性。最后针对不同行业场景提供了选型建议，指出IoTDB在性能、生态和扩展性方面的综合优势。
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- 正在走向自律
- 2025-12-12
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摘要：本文介绍了Spark中的两个重要Action算子：foreachPartition和count。foreachPartition以分区为单位遍历数据，适用于批量操作场景（如数据库连接），相比foreach能显著提高效率。count则用于统计RDD中的元素总数。文章通过Java和Scala代码示例展示了两种算子的具体用法，并强调Action算子会触发实际计算（与Transformations的延迟执行不同），每个Action算子对应一个Spark job。这些算子对于大数据处理中的结果收集和持久化操作至
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- Lansonli
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基于 GEE 的 Landsat 8 数据构建遥感生态指数（RSEI）并进行生态质量评估。
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本文系统解析 RFID、感应卡与 NFC 的包含关系及技术差异。详解 LF 至 UHF 频段特性，深入剖析 M1 卡存储结构与读写流程，及 CPU 卡 COS 架构、文件系统与双向认证机制。结合 ISO14443 协议，提供 APDU 指令、NFC 调试及 UID 卡实战记录，是智能卡技术硬核指南。
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消息队列是基于阻塞队列封装的分布式中间件，核心功能是实现生产者-消费者模型，解决系统解耦、流量削峰和分布式通信问题。RabbitMQ作为典型代表，通过队列机制实现生产者和消费者的完全解耦，支持消息持久化和ACK确认机制确保可靠性。其工作流程为：生产者发送消息到交换机，根据路由规则分发到队列，消费者从队列获取消息。消息格式分为协议层(AMQP)和业务层(JSON等)，前者由MQ规定，后者由生产消费方约定。常见应用场景包括异步处理、削峰填谷和系统容灾，通过TTL、死信队列等机制管理消息生命周期。消息队列显著提升
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- 0和1的舞者
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服务器对每个从事IT工作的人来说并不陌生，但是服务器所涉及的各种知识细节，并非大家都十分清楚，为了让大家深入了解服务器的关键知识点，笔者特意抽时间总结了这篇科普文章，旨在帮助读者全面了解服务器。今天内容就从服务器的架构和分类开始。
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Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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进程（process）和线程（thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。最近，我读到一篇材料，发现有一个很好的类比，可以把它们解释地清晰易懂。
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