文章目录前言一、Git的分支管理策略 1.1 Fastforward模式和--no-ff模式 1.2企业分支管理策略二、bug分支三、删除临时分支四、总结总结前言一、Git的分支管理策略1.1 Fastforward模式和--no-ff模式通常合并分支时，如果可能，Git会采用Fastforward模式。还记得如果我们采用Fastforward模式之后，形成的合并结果是什么呢？回顾一下图示说明：在这种Fastforward模式下，删除分支后，查看分支历史时，会丢掉分支信息，看不出来最新提交到底是merge进来的还是正常提交的。但在合并冲突部分，我们也看到通过解决冲突问题，会再进行一次
文章目录1.写在前面2.SpringBoot介绍3.SpringBoot实战4.SpringBoot主要内容概览1.写在前面【作者主页】：吴秋霖【作者介绍】：Python领域优质创作者、阿里云博客专家、华为云享专家。长期致力于Python与爬虫领域研究与开发工作！【作者推荐】：对JS逆向感兴趣的朋友可以关注《爬虫JS逆向实战》，对分布式爬虫平台感兴趣的朋友可以关注《分布式爬虫平台搭建与开发实战》还有未来会持续更新的验证码突防、APP逆向、Python领域等一系列文章声明：赠书活动是博主与出版社达成合作，只属于粉丝的专属福利本期书籍：《SpringBoot微服务实战》参与方式：关注博主在其评论区
目录回溯法（N皇后问题）19年上半分治法20年上半动态规划（背包问题）21年下半回溯法（N皇后问题）19年上半解析：分析题干：queen[i]表示第i个皇后的位置，表示第i个皇后放置在第i行的第queen[i]列；（1）：queen[i]==queen[j]；这里的需求是检查已摆放的皇后是否在同一列或者是同一斜线上，||后面的abs(queen[i]-queen[j]==(j-i))查看已摆放的皇后是否在同一斜线上，代码的意思是，第i个皇后的列与第j个皇后的列的绝对值是否等于第j个皇后的行与第i个皇后的行的差值，相等的话就是在同一斜线；要查看是否在同一列只需要查看第i个皇后的列是否等于第j个皇
121.买卖股票的最佳时机思路动态规划动规五部曲分析如下：确定dp数组（dptable）以及下标的含义dp[i][0]表示第i天持有股票所得最多现金，这里可能有疑惑，本题中只能买卖一次，持有股票之后哪还有现金呢？其实一开始现金是0，那么加入第i天买入股票现金就是-prices[i]，这是一个负数。dp[i][1]表示第i天不持有股票所得最多现金注意这里说的是“持有”，“持有”不代表就是当天“买入”！也有可能是昨天就买入了，今天保持持有的状态很多人把“持有”和“买入”没区分清楚。在下面递推公式分析中，我会进一步讲解。确定递推公式如果第i天持有股票即dp[i][0]，那么可以由两个状态推出来第i-
子任务2：搭建DevOps流水线环境 本实验以主机本地虚拟机为载体，搭建Dev-ops流水线环境使用的工具：目录一、实验概述1.实验名称2.实验目的3.实验环境二、实验内容1.实验设计2.实验过程1.gitlab-server的搭建2.harbor-server的搭建3.Jenkins-server的搭建4.Web-server的搭建5.Dev搭建6.工具集成配置7.Jenkins插件安装8.Jenkins全局工具配置9.Jenkins系统配置10.搭建数据库环境11.开发代码，上传至gitlab仓库12.在harbor-server上构建运行应用基础容器镜像13.在jenkins-serve
机器人技术第四次作业:生成决策树,Python实现样本数据ID3生成决策树基本算法计算数据整体的香农信息熵对每个属性,分别计算条件熵计算条件增益选择最有条件增益作为决策树的根节点重复上述步骤,直到信息熵降为0.达到根节点使用sklearn生成ID3决策树Python第三方库sklearn提供了决策树生成算法,此次作业便是用sklearn完成对信息的处理sklearn在datasets类之中提供了wine数据集,其中wine.data和wine.terget的类型均是numpy.ndarrray,也就是numpy的多维矩阵.在导入数据时也同样使用ndarray.源代码importpandasfr
候选者：面试官你好，请问面试可以开始了吗面试官：嗯，开始吧面试官：今天来聊聊TCP吧，TCP的各个状态还有印象吗？候选者：还有些许印象的，要不我就来简单说下TCP的三次握手和四次挥手的流程吧候选者：说完这两个流程，就能把TCP的状态给涵盖上了面试官：可以吧候选者：在说TCP的三次握手和四次挥手之前，我先给你画下TCP的头部格式呗（：候选者：对于TCP三次握手和四次挥手，我们最主要的就是关注TCP头部的序列号、确认号以及几个标记位（SYN/FIN/ACK/RST）候选者：序列号：在初次建立连接的时候，客户端和服务端都会为「本次的连接」随机初始化一个序列号。（纵观整个TCP流程中，序列号可以用来解
文章目录一、随机变量的数学期望1.1概念1.一维离散型随机变量的数学期望2.一维连续型随机变量的数学期望3.二维离散型随机变量的数学期望4.二维连续型随机变量的数学期望1.2数学期望的性质二、随机变量的方差2.1概念2.2计算公式2.3方差的性质2.4常见随机变量的数学期望与方差1.常见离散型随机变量的数学期望与方差2.常见连续型随机变量的数学期望与方差三、随机变量的协方差与相关系数3.1概念3.2协方差的计算公式3.3协方差与相关系数的性质一、随机变量的数学期望1.1概念1.一维离散型随机变量的数学期望设XXX为离散型随机变量，其分布律为P{X=xi}=pi(i=1,2,⋯ ),P\{X=x
