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Git-忽略某些文件的提交，解决方案汇总
Git-忽略某些文件的提交，gitignore模式说明
Linux环境下安装并使用使用Git命令实现文件上传
本篇文章将介绍在Linux环境下安装Git并使用Git实现代码上传到gitee，上传操作的核心就是三把斧，一是add，二是commit，三是push，此外还会简单介绍一下.gitignore配置文件的作用。
Git关联远程仓库和分支
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【QT】C++和QML使用多线程优化界面切换卡顿的方法
qt提供了一种声明式语言qml，可以使用一些可视组件以及这些组件之间的交互来描述用户界面，而c++可以只负责后台逻辑的处理，将界面和后台分离开来，由qml来做UI界面，c++负责后端处理，对我个人来说，这样的方式大大的方便了对界面和逻辑的修改和维护；但是还是有问题的存在，就是有的耗时操作再子线程中一
Mysql进阶优化篇01——四万字详解数据库性能分析工具(深入、全面、详细，收藏备用)
数据库的优化整个流程划分成了 观察（Show status） 和 行动（Action） 两个部分。数据库的观察阶段可以发现存在的问题，十分关键，需要用到很多分析工具:比如慢查询，Explain,trace,sys schema,等，这篇文章就会介绍这些数据库性能分析工具，详解其指标参数，并且配备丰富
win10环境下RabbitMQ如何安装
Win10环境下RabbitMQ的安装教程
【大数据】第二章：搭建Hadoop集群（送尚硅谷大数据笔记）
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Kafka为什么性能这么快？4大核心原因详解
Kafka的性能快这是大厂Java面试经常问的一个话题，下面我就重点讲解Kafka为什么性能这么快的4大核心原因@mikechen
ETL工具大全：Kettle、DataCleaner、canal、DataX
Kettle是一款国外开源的ETL工具，使用Java语言编写，可以运行在Windows、Linux、Unix上，数据抽取高效、稳定。Kettle包含Spoon、Pan、Chef、Encr和Kitchen等组件，Spoon是一个图形用户界面，可以方便直观地完成数据转换任务。Spoon可以运行转换和任务
Flink实例：状态管理State 过期时间TTL
一旦设置了 TTL，那么如果上次访问的时间戳 + TTL 超过了当前时间，则表明状态过期了（这是一个简化的说法，严谨的定义请参考org.apache.flink.runtime.state.ttl.TtlUtils类中关于 expired 的实现）。对于 RocksDB 的状态清理，则是通过 JNI
分布式注册中心ZooKeeper、Eureka、 Nacos
分布式注册中心出现，ZooKeeper,Eureka,Nacos的比较
Spark 安装与启动
如果你事先安装了Spark对应版本的Hadoop，那么可以选择forHadoopx.x类型，如果你安装的Hadoop版本没有对应的Spark，可以选择Pre-builtwithuser-providedApacheHadoop类型。选择Spark版本和Package类型之后，自动会为你生成spark
Kafka积压造成的数据合并错误解决方式
采用两个脚本和一张hive表解决kafka数据积压而造成的影响数据合并准确性问题
FlinkSql的窗口使用以及运用案例
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SQL必知必会（第五版）
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Kubernetes 安全策略：保护您的数据仓库并阻止黑客
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，最初由 Google 设计并捐赠给 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 孵化。Kubernetes 可以自动化地部署、扩展和管理容器化应用程序，并提供了许多便捷的特性，如服务发现、负载均衡、自我修复等。Ku
Monorepo，大型前端项目管理模式实践
阅读本文您将了解到：什么是 monorepo、为什么要 monorepo、如何实践 monorepo。项目管理模式Monorepo 这个词您可能不是首次听说，在当下大型前端项目中基于 monorepo 的解决方案已经深入人心，无论是比如 Google、Facebook，社区内部知名的开源项目 Bab
分享十个前端Web3D可视化框架附地址
它提供了一套强大的工具和API，可用于创建各种类型的高性能、交互式地理空间数据可视化，包括地图、图表、散点图、热力图、路径图、3D建筑等。它提供了一组简单易用的组件和API，包括物理引擎、碰撞检测、光照、材质、声音、特效等功能，可用于创建高品质的3D游戏和应用程序。它提供了丰富的地图和数据源，包括卫
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Python 爬虫案例
大数据采集：通过爬虫获取特定行业（如汽车行业）股票的基本信息，并获取单只股票的历史行情数据。大数据存储：根据自定义的时间间隔定时获取涨幅前60名股票的实时行情数据，并存储在数据库中。大数据分析：计算股票的月涨跌幅，对股票进行相关性分析，并预测股票行情的未来走势。