这可能是你在面试中遇到的最简单的问题。我的建议是首先给出版本控制的定义：它是一个记录文件变化的系统，以便你以后可以调用特定版本的文件。版本控制系统由一个中央共享存储库组成，队友可以在其中提交文件的更改，接下来你可以提到版本控制的用途。版本控制允许你：
这可能是您在面试中最容易遇到的问题。我的建议是首先给出版本控制的定义。它是一个记录一段时间内对一个文件或一组文件的更改的系统，以便您以后可以调用特定版本。版本控制系统由一个中央共享存储库组成，同事可以在其中对文件或文件集进行更改。然后，您可以提及版本控制的用途。
Git 是一个免费的开源分布式版本控制系统，用于软件开发和其他几个版本控制任务。它旨在根据速度、效率和数据完整性来处理从小到大的项目。
这篇文章改编自2017年柏林Flink Forward上Piotr Nowojski的演讲。你可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。
🐾 你好，猫头虎博主在此！今天，我们要探讨Go语言中一个极其有用的工具：gofmt。如果你正在寻找“Go代码格式化”或“提高Go代码可读性”的方法，那么这篇文章正合你意。gofmt不仅使代码更易于编写、阅读和维护，还避免了关于代码格式的争议。让我们一起深入了解gofmt的强大功能，以及如何将其集成到你的Go开发环境中。
从 git commit 的 message 开始进行规范化（主流：angular 规范），进而可以通过工具（例如：conventional-changelog）把关键信息找出来，并自动生成到 CHANGELOG 中。
在这篇短文中，我将介绍一些你可以用来改进你的代码的方法。本文代码示例均使用 JavaScript。
在不断变化的技术世界中，确保代码的质量和安全性至关重要。然而，在每次提交之前手动运行命令行检查可能是一项耗时且乏味的任务。
[Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持：
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项， 使得在 Vue 中使用它非常方便。
Git是一个分布式版本控制系统，可以帮助开发人员在任何规模的项目上进行协作。Linux内核的开发人员Linus Torvalds在2005年创建了Git，以帮助控制Linux内核的开发。
Talisman是一款功能强大的敏感数据检测工具，可以通过在目标代码库中设置钩子，来确保代码库中没有开发人员遗留的潜在凭证数据或敏感信息。
Jekyll是一个静态站点生成器，它提供了内容管理系统（CMS）的一些优点，同时避免了此类数据库驱动的站点引入的性能和安全问题。它具有“博客意识”，并包含处理日期组织内容的特殊功能，但其用途不仅限于博客网站。Jekyll非常适合需要离线工作的人，更喜欢轻量级编辑器和Web表单进行内容维护，并希望使用版本控制来跟踪他们网站的变化。
Git 和其它版本控制系统（包括 Subversion 和近似工具）的主要差别在于 Git 对待数据的方式。 从概念上来说，其它大部分系统以文件变更列表的方式存储信息，而 Git 是把数据看作是对小型文件系统的一系列快照。
Flink 是 stateful 计算引擎，不同于 Storm。在 Storm 这类无状态计算引擎中，并行的任务实例（通常一个任务实例运行在一个线程中）是不存储计算状态的，即使有一些运行时的程序元信息也是放在了像 ZooKeeper 这种第三方的高可用分布式协调者介质中。怎么理解这里的“无状态”呢？可以理解为流中的每个元素流过每个任务实例时，任务实例不会将此次处理的一些信息带到下一次处理元素中，即任务实例所在的线程是不存在记忆的。Flink 则相反，但是为了实现 stateful 需要付出非常大的代价，尤其是在分布式环境中，还要保证状态的全局一致性。就是说分布式在各个并行度线程中的任务实例所保存的状态必须是针对某个一致的语义平面上建立的，否则就无法保证在分布式环境中遇到故障后重启时恢复状态后的程序一致性了。
在终一致性分布式事务解决方案中，服务模式是指协调分布式事务时涉及的角色和交互方式。
2PC是一种最经典的分布式事务协议。它包含两个阶段：准备阶段和提交阶段。在准备阶段，协调者节点向所有参与者节点发送事务准备请求，并等待它们的响应。参与者节点会执行事务，并发送回答，表示是否可以提交。协调者节点根据参与者节点的回答来决定是否提交事务。如果有任何一个参与者节点无法提交，协调者会向所有其他参与者节点发送中止消息，回滚事务。否则，协调者向所有参与者节点发送提交消息，并等待它们的确认。2PC的主要问题是阻塞和单点故障。
假如团队中的小伙伴在提交代码时没有遵循规范要求，例如只写了一个"修改"或"更新，这会给团队中其他小伙伴造成困扰呢，不得不花时间查看代码和推测逻辑。
git add, git commit, git push, git stash, git pull, git merge, git log
3PC 相比于 2PC 它在参与者中也引入了超时机制，并且新增了一个阶段使得参与者可以利用这一个阶段统一各自的状态，3PC 包含了三个阶段，分别是准备阶段、预提交阶段和提交阶段 准备阶段的变更成不会直接执行事务，而是会先去询问此时的参与者是否有条件接这个事务，因此不会一来就干活直接锁资源，使得在某些资源不可用的情况下所有参与者都阻塞着。 而预提交阶段的引入起到了一个统一状态的作用，它像一道栅栏，表明在预提交阶段前所有参与者其实还未都回应，在预处理阶段表明所有参与者都已经回应了。 假如你是一位参与者，你知道自己进入了预提交状态那你就可以推断出来其他参与者也都进入了预提交状态。
•Emacs 提高颜值的插件：nano-emacs[7]、doom-emacs[8]
React状态管理在构建动态和交互式的Web应用程序中扮演着至关重要的角色，如果你想在React中工作，了解它是非常重要的，实际上是最重要的事情。
通过阅读 awesome-nodejs 库的收录，我抽取其中一些应用场景比较多的分类，通过分类涉及的应用场景跟大家分享工具
上篇博客聊了《git分支管理之rebase 以及 cherry-pick相关操作》本篇博客我们就以Learning Git中的关卡进行展开。下方列举了LearningGit中的 merge、rebase、reset、revert、cherry-pick 以及交互式rebase相关关卡的操作以及对应的解析。后边在聊交互式rebase操作是，不单单给出了LearningGit中的内容，而且给出了真正的Git分支在交互式rebase操作时的具体案例。 learngitbranching的地址为：https://l
当多个事务并发执行时, 即使每个单独的事务都正确执行, 数据库的一致性也可能被破坏.。
我们在 I/O 2019 发布了 Benchmark 库的第一个 alpha 版。之后为了能帮助您在优化代码时可以准确地评估性能，我们就一直在改进 Benchmark 库。Jetpack Benchmark 是一个运行在 Android 设备上的标准 JUnit 插桩测试 (instrumentation tests)，它使用 Benchmark 库提供的一套规则进行测量和报告:
有两个命令使用得最多了，从第一次调用 Git到每天的日常微调及参考，这个两个命令就是： config和 help 命令
React-Spring 是一个用于构建交互式、数据驱动和动画 UI 组件的库。它可以为 HTML、SVG、Native Elements、Three.js 等制作动画。
随着互联网系统日益复杂，大多数系统都从单体架构转向分布式架构，而在区块链这样以分布式技术为基础的技术更是高度依赖数据一致性和共识机制。
上一篇文章已经讲完分布式了，那暖男说要讲分布式事务那就一定会讲，只是我估计大家没料到暖男这么快就肝好了吧？
Flink 在1.4.0 版本引入『exactly-once』并号称支持『End-to-End Exactly-Once』“端到端的精确一次”语义。
在 Flink 1.4 版本之前，精准一次处理只限于 Flink 应用内，也就是所有的 Operator 完全由 Flink 状态保存并管理的才能实现精确一次处理。但 Flink 处理完数据后大多需要将结果发送到外部系统，比如 Sink 到 Kafka 中，这个过程中 Flink 并不保证精准一次处理。
之前看过几个新闻，说是因为程序员的疏忽，将公司服务器的密钥上传到 GitHub 上，导致公司数据丢失，造成了很严重的影响，恰巧最近看到一篇英文博客有介绍如何防止 Git 泄露，下面是我的翻译内容，原文来自于 5 Best Practices To Prevent Git Leaks[1]，如果有翻译不当的地方欢迎指正，希望能对你有所帮助。
作为图像/视频编码领域的顶级会议之一，第33届图像编码研讨会（PCS，Picture Coding Symposium）于2018年6月24号至6月27号在加州旧金山召开。纽约大学工学院的Yao Wang教授做了关于360度全景视频流媒体传输系统：Two-Tier Streaming(TTS)的主题报告，介绍了360度全景视频流媒体的特点，TTS方案的技术要点，目前的实验结果以及研究展望。 360度视频及其流媒体传输简介
Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一，它提供了丰富的绘图功能，但默认情况下生成的图表是静态的。然而，通过结合使用 Matplotlib 和 mpld3 库，我们可以轻松地创建交互式图表，使得数据可视化更加生动和易于理解。
Linux 是一种自由和开放源代码的操作系统，它的使用在全球范围内非常广泛。在 Linux 中，进程是操作系统中最重要的组成部分之一，它代表了正在运行的程序。了解如何查看正在运行的进程是非常重要的，因为它可以帮助您了解系统的运行状态并对其进行管理。本文将介绍如何在 Linux 中查看正在运行的进程，并提供一些实用的例子。
CDH集群中可以使用Hue访问Hive、Impala、HBase、Solr等，在Hue3.8版本后也提供了Notebook组件（支持R、Scala及python语言），但在CDH中Hue默认是没有启用Spark的Notebook，使用Notebook运行Spark代码则依赖Livy服务。在前面Fayson也介绍了《Livy，基于Apache Spark的开源REST服务，加入Cloudera Labs》、《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》、《如何通过Livy的RESTful API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》、《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》、《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业》、《如何打包Livy和Zeppelin的Parcel包》和《如何在CM中使用Parcel包部署Livy及验证》，本篇文章Fayson主要介绍如何在Hue中添加Notebook组件并集成Spark。
useState 是 React.js 中的一个关键函数，React.js 是一个用于构建交互式用户界面的 JavaScript 库。它在函数式组件中扮演着重要的角色，允许它们响应变化并动态更新界面。
在【两阶段提交概述】中介绍了两阶段提交的基本思路以及如何根据checkpoint机制来实现两阶段提交思路，flink给出来两阶段提交抽象实现TwoPhaseCommitSinkFunction与具体实现FlinkKafkaProducer011。
按照prepare和commit的顺序执行是为了确保事务的原子性和一致性。 在prepare阶段，事务参与者会执行事务操作，并将操作记录到事务日志中，但是并不会真正提交事务，以避免发生不可恢复的错误。只有在所有参与者都能成功执行prepare操作后，事务协调器才会通知参与者进行commit操作，这样可以保证所有参与者都已经准备好提交事务。如果先执行commit操作而没有经过prepare阶段，可能会导致数据的不一致性，因为有些参与者还没有准备好提交事务。因此，为了保证事务的一致性，正常情况下应按照prepare和commit的顺序执行。
Git 是一个分布式版本控制系统，用于管理和跟踪项目的代码变更。在使用 Git 进行开发时，你可能会意外地添加了一些文件或目录，但尚未提交这些更改。幸运的是，Git 提供了一些命令来撤销添加操作，以便你可以还原到未添加文件的状态。本文将介绍如何在 Git 中撤销添加命令，并提供详细的步骤。
如果你的机器上没有安装Git，可以查看这篇文章 How to Install Git on Mac and Generate SSH Keys.
GORM（Go Object Relational Mapper）是一个用于 Go 语言的 ORM 库，它允许开发者通过面向对象的方式操作数据库，而不必直接编写 SQL 查询语句。GORM 提供了简单易用的 API，使得在 Go 项目中进行数据库操作变得更加高效和便捷。它的设计理念是将数据库表映射为 Go 的结构体（Struct），并通过方法调用来实现对数据的增删改查等操作，从而降低了与数据库交互的复杂性。
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在过去的几个月中，我们被问到有关使用各种视频广告技术标准的许多问题。我们已经看到了该领域的许多变化，例如浏览器对Flash的支持减少，以及移动和Over-the-Top（OTT）视频平台的显着增长。这些因素在视频广告的投放中带来了许多新的挑战。我列出了许多这些技术挑战，尤其是在交互性和验证方面。我还将提供一个窗口，介绍数字视频技术工作组的领导方向，以解决这些问题。
Tendermint 是一个易于理解，大部分操作为异步的 BFT 共识协议。下图是一个简单的状态机，它展示了协议遵循的规则：
我们平时的单机事物的使用，一步操作，要么全部执行完成，要么全部不执行，也就是ALL or Nothing。但是如果我们使用了分布式，一件事情分为多个分别在多个在不同的机器（进程）上执行。那对于这种的事物我们应该如何控制呢？
Flink自1.4.0开始实现exactly-once的数据保证，即在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次，不会多也不会少。
本文是基于Vite+AntDesignVue打造业务组件库[2]专栏第 10 篇文章【在 monorepo 中怎么组织和优化研发流程？】，前面几篇都在说函数库开发的相关内容，所以本文接着围绕这块说，主要是把研发流程梳理清楚，方便后续更多内容的铺开。
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