Cherry

问题： I have the following repository layout: 我有以下存储库布局： master branch (production) 主分支（生产） integration 积分 working 工作中 What I want to achieve is to cherry pick a range of commits from the working branch and merge it into the integration branch. 我想要实现的是从工作分支中挑选一系列提交并将其合并到集成分支中。 I pretty new to git and I can't figure out how to exactly do this (the cherry picking of commit ranges in one operation not the merging) without messing the repository up. 我对git相当陌生，我不知道如何准确地做到这一点（在一个操作中选择合并范围而不是合并中的提交范围）而不弄乱存储库。 Any pointers or thoughts on this? 关于此有任何指示或想法吗？ Thanks! 谢谢！ 解决方案： 参考一： https://stackoom.com

1.git简介 Git是目前最先进的分布式版本控制系统 版本控制系统：能够记录每次文件的改动 2.安装git 终端下输入： 代码块 brew install git 检查git是否安装成功，输入 代码块 git 出现以下界面，则表明安装成功 3.创建版本库 安装成功之后下来就是创建版本库： 初始化一个仓库： 1）在合适的地方创建一个空目录 2）切换到当前目录下 3）初始化仓库 代码块 mkdir learngit cd learngit git init 在仓库下创建新文件： 1）创建空文件夹 2）向文件夹中写入内容 代码块 touch readme.txt echo "readme">readme.txt 将文件放入Git仓库中： 1）将文件提交到暂存区 2）将文件提交到仓库 代码块 git add readme.txt git commit -m "commit file" 4.常用命令 1）查看日志： 如果觉得输出太多，可以加上 --pretty=oneline 代码块 git log 2）回退版本：git reset --hard xxx 代码块 git reset --hard HEAD^ //回退到上一个版本 git reset --hard xxx //xxx指commit id，输入git log进行查找 //如果是回退到某个版本，关掉了电脑，但是之后又后悔了

作者|Karthik Deivasigamani 编译|VK 来源|Medium 介绍 电子商务目录是通过从卖家、供应商/品牌获取数据而创建的。合作伙伴（销售商、供应商、品牌）提供的数据往往不完整，有时会遗漏我们客户正在寻找的关键信息。尽管合作伙伴遵循一个规范（一种发送产品数据的约定格式），但在标题、描述和图像中隐藏着大量数据。除了我们的合作伙伴提供的数据外，互联网上还有许多非结构化数据，如产品手册、产品评论、博客、社交媒体网站等。 沃尔玛正致力于构建一个零售图谱(Retail Graph)，捕捉有关产品及其相关实体的知识，以帮助我们的客户更好地发现产品。它是一个产品知识图谱，可以在零售环境中回答有关产品和相关知识的问题，可用于语义搜索、推荐系统等。本文进一步阐述了什么是零售图谱、如何构建零售图谱、围绕图模型的技术选择、数据库和一些用例。 沃尔玛的零售图谱是什么 零售图谱捕获了零售世界中存在的产品和实体之间的连接。实体是存在的物体、事物、概念或抽象，例如客厅、野生动物摄影、颜色、农舍风格。我们关注的实体大致有两种：抽象的和具体的。前者帮助我们回答诸如“夏日游泳池派对用品”、“农家客厅家具”、“野生动物摄影镜头”之类的问题，而后者帮助我们回答诸如“蓝色牛仔裤裤子”、“木制餐桌”之类的问题。该图谱还将产品之间的关系捕获到两个类别，替代品和补充品（附件、兼容产品等）。它还试图将抽象概念

ZooTeam 前端周刊｜第 82 期 浏览更多往期小报，请访问： weekly.zoo.team Cherry-Pick | 一日一 Git - 掘金 Cherry-Pick 该 Git 命令能优雅的满足你将任一节点移植到指定分支的需求，还可以妙用于 CodeStream 。 React Router原理 - 简书 原文地址 blog.poetries.top/2018/12/20/… 一、React Router基础之history... React 学习之路由HashRouter和BrowserRouter - leahtao - 博客园 React 学习之路由HashRouter和BrowserRouter - leahtao - 博客园 前端走进机器学习生态，在 Node.js 中使用 Python 从今天开始，你就可以开始看着 Python 的文档，使用 JavaScript 来“学习和使用”机器学习和深度学习了！ (77) 基于 qiankun 的微前端最佳实践（万字长文） - 从 0 到 1 篇 - 掘金 写在开头 微前端系列文章： 基于 qiankun 的微前端最佳实践（万字长文） - 从 0 到 1 篇 基于 qiankun 的微前端最佳实践（图文并茂） - 应用间通信篇 万字长文+图文并茂+全面解析微前端框架 qiankun 源码 - qiankun 篇...

　　 　　作者 | 青 暮 　　编辑 | 丛 末 　　今日，一份实名举报的帖子登上了知乎热榜第一，具体事情是：美国加州大学圣地亚哥分校细胞与分子医学系付向东教授写举报信，实名举报中科院上海神经所80后明星教授杨辉学术抄袭、造假。 　　 　　根据举报信的title，这封信同时发给了中科院、科技部、基金委。 　　举报的具体内容是：付向东受蒲慕明所长邀请，去中科院神经所做学术报告，报告内容是还未发表的研究成果。杨辉全程听了报告，并在晚饭期间询问了实验细节。 　　随后，据付向东在信中所言，杨辉在全面了解付向东的研究思路和成功的实验结果后，换一种实验技术进行重复研究工作，从而写成论文投稿到Cell，并被此杂志接收，其论文发表时间先于付向东的Nature论文。 　　另外，在信中，付向东呼吁国家科技管理高层，关注和重视当前国内学术界日益凸显和严重的科学诚信和学术道德问题，以维护中国科学界的声誉。 　　 1 　　 事件原委 　　据网友爆料，这件事情具体时间细节是这样的： 　　付向东2018年11月就向Nature投了论文，这项研究提出的技术有望改变帕金森氏症治疗现状。由于结论太重量级（诺奖级别），论文一直处于审核状态。2018年6月14日，中科院神经所的蒲慕明邀请付向东来国内做报告，付向东在报告中把论文细节全部说出，包括科学思路、全部实验设计和研究结果。 　　中科院神经所研究员杨辉听了报告以后

值此周年纪念之际，来通过这些深度文章和实践项目了解下 Kubernetes。 在云原生的成长期，开发者们发现在一个小型的、原子化的、精简的 Linux 镜像里编写应用程序很方便，这些镜像与它们所运行的服务器共享资源。从技术上讲，这些基于内核命名空间的小环境定义被称为 容器 。随着容器的激增，系统管理员们很快意识到，开发一个不仅能帮助他们管理容器，还能帮助他们管理下面的虚拟化基础设施的工具变得至关重要。于是， Kubernetes 应运而生。 Kubernetes 是一个可扩展开源平台，用于管理容器。它可以帮助管理员和开发者们围绕容器管理工作负载、服务和进程。它促进了声明式配置，更容易实现自动化。在它相对较短的生命周期中，它已经催生了一个迅速成长的生态系统，其中包括来自大量公司和项目的服务、支持和工具。 如果你想对这项重要的云技术有更多的了解，这里有一些能帮忙你更深入学习的文章。还有 5 个项目可以帮你把学到的东西付诸实践。 遏制容器乱象 2016 年，我们发布了《 使用 Kubernetes 遏制容器乱象 》，这是一篇由 Terry Ryan 写的关于 Kubernetes 的介绍性文章，讲述了 Kubernetes 如何帮助管理员和架构师们努力应对容器。如果你想找一篇从底层介绍容器是做什么的以及 Kubernetes 是如何实现容器管理的，那么你应该先读下本文

作者|Karthik Deivasigamani 编译|VK 来源|Medium 介绍 电子商务目录是通过从卖家、供应商/品牌获取数据而创建的。合作伙伴（销售商、供应商、品牌）提供的数据往往不完整，有时会遗漏我们客户正在寻找的关键信息。尽管合作伙伴遵循一个规范（一种发送产品数据的约定格式），但在标题、描述和图像中隐藏着大量数据。除了我们的合作伙伴提供的数据外，互联网上还有许多非结构化数据，如产品手册、产品评论、博客、社交媒体网站等。 沃尔玛正致力于构建一个零售图谱(Retail Graph)，捕捉有关产品及其相关实体的知识，以帮助我们的客户更好地发现产品。它是一个产品知识图谱，可以在零售环境中回答有关产品和相关知识的问题，可用于语义搜索、推荐系统等。本文进一步阐述了什么是零售图谱、如何构建零售图谱、围绕图模型的技术选择、数据库和一些用例。 沃尔玛的零售图谱是什么 零售图谱捕获了零售世界中存在的产品和实体之间的连接。实体是存在的物体、事物、概念或抽象，例如客厅、野生动物摄影、颜色、农舍风格。我们关注的实体大致有两种：抽象的和具体的。前者帮助我们回答诸如“夏日游泳池派对用品”、“农家客厅家具”、“野生动物摄影镜头”之类的问题，而后者帮助我们回答诸如“蓝色牛仔裤裤子”、“木制餐桌”之类的问题。该图谱还将产品之间的关系捕获到两个类别，替代品和补充品（附件、兼容产品等）。它还试图将抽象概念

https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/9988062.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/zxin/blog/4274845

一、背景 部分租户称他们的某个业务部署在 K8S 容器平台后经常会重启，部分租户称另一个业务在运行一段时间时会产生大量的 CLOSE-WAIT ，还有的就是业务跑着就会 hang 住。 其实这三个问题，经过我们排查后，都是同一个问题引起，这也是我今天要分享的主题内容。 二、分析过程 大家都知道，重启我们不好查，因为原因太多了，比如：容器分配的内存不够会重启，运行中程序内存泄漏到将内存耗尽会重启；在 K8S 中配置了容器运行时健康检查时，如果条件未达到会重启等等；总之不好排查。 那如果这三个问题有关联的话，那么会不会是服务 hang 住了触发了其他两个？即 hang 住了，服务自然没法响应客户端的关闭连接，此时就会产生 CLOSE-WAIT；另外，如果 hang 住了，而业务在 K8S 平台又配置了 live probe 保活机制，那么就会触发容器自动重启。这么看来，我们首要解决的就是 CLOSE-WAIT 问题，也是我们比较好入手的地方。 当然，也可能由于 CLOSE-WAIT 过多，耗尽了分配的端口或者文件句柄或者产生了过高的 CPU 消耗，导致业务作为服务端响应过慢，就像被 hang 住一样？这个好排查，只要看下当前的容器中句柄数使用量及总量或者查看一下容器日志是否会报端口被占用及相关异常信息，甚至查看容器过往及当前的 CPU、内存资源使用情况等等，就可以排除这种情况。 所以

为了让更多开发者开始用上 Arthas 这个Java 诊断神器，3 月 26 日，我们联合 JetBrains 推出第一期 Arthas 有奖征文活动 ： 聊聊这些年你和 Arthas 之间的那些事儿 。 一石激起千层浪，在前三期活动期间我们得到了众多开发者的积极响应，闻讯赶来投稿的同学络绎不绝，截止到现在，第三期征文活动已结束，经过层层挑选与评估，以下为第三期征文活动的获奖情况： 汪小哥 冯富杰 奖品说明 ：以上同学将在 Arthas Most Valuable User 福袋（包含淘公仔、Arthas 贴纸、JetBrains 周边礼包）的基础上另送出蓝牙音响一台； 注：所有礼品将于开奖后 7 个工作日内发出，请耐心等待！ 推荐使用 Arthas 方式一： 推荐使用 IDEA 插件下载 Cloud Toolkit 来使用 Arthas Cloud Toolkit 是阿里云发布的免费本地 IDE 插件，帮助开发者更高效地开发、测试、诊断并部署应用。通过插件，可以将本地应用一键部署到任意服务器，甚至云端（ECS、EDAS、ACK、ACR 和 小程序云等）；并且还内置了 Arthas 诊断、Dubbo工具、Terminal 终端、文件上传、函数计算 和 MySQL 执行器等工具。不仅仅有 IntelliJ IDEA 主流版本，还有 Eclipse、Pycharm、Maven