2021-04-12

喝水都能长胖是怎么回事?这4个原因你该知道了

核心提示:有的人喝水都会发胖,这个到底是吸收的太好还是怎样呢?跟着小编往下看。

喝水都胖,真是愁人,减肥那么辛苦,喝口水就回来,分分钟让人头疼。


为什么有的人喝凉水都胖?

经常听到减肥的女士们叹息:为何我喝凉水都长肉?为何我每天饥肠辘辘体重还是岿然不动?为何同样的食量别人能瘦我却不会瘦?

其中最大的可能,就是这些女士的新陈代谢率太低,完全是一个"省油节能"的车子,稍微多吃一点,就会能量过剩而长肥肉;少吃一点,身体又会自动下调活力,结果是头脑昏昏沉沉,身体疲乏无力,自然很难把身体中的多余脂肪消耗掉。如果多吃一点,身体就会拼命把能量储备为肥肉。

一般来说,经过长期反复节食减肥的女性,最容易形成这种易胖难瘦的体质。对这些人来说,比较可行的方案是先停止节食,补充营养,改善消化吸收功能,同时进行健身锻炼。等到代谢旺盛之后,再重新开始适度的节食减肥,而且必须始终维持蛋白质和维生素等营养充足供应的状态。

怎么吃都不发胖,是生病了吗?

这种现象可能有以下几个原因:

1.自身体质

一般这类人基础代谢较高,基础代谢是指人体维持生命的所有器官所需要的最低能量需要,不同个体间的差异还是很大的。通常来说,代谢越高人体消耗的能量也越多,越不容易吃胖。

2.甲状腺激素分泌过多

甲状腺激素能刺激新陈代谢,消耗过多能量,让人多吃也不易胖。然而,甲状腺激素过多会引发疾病——甲亢,吃得很多反而消瘦。如有这种可能建议尽早去医院就诊。

3.胃肠系统有问题

吃得再多也不胖的人,也有可能是胃肠不好,消化吸收功能无法正常运作,吃的食物大多还没被身体吸收,就被排泄出体外了,以至身体长期处于亚健康状态,这种情况其实并不是好现象,长时间地吸收不好有可能导致身体缺乏某种营养素。


4.运动量大

有运动习惯且运动量较大的人通常会比运动量少的人更能保持身材,因为运动可以消耗掉多余的卡路里,自然胖不起来的。此外,经常运动可以提高身体瘦组织的比例,瘦组织比例越高的人越不容易发胖。另外,有科学研究发现,采用少量多餐的进食习惯、拥有良好早餐习惯的人更不易发胖。

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2021-04-11

两大巨头以15亿美元收购森林狼 将于2023年完成_泰勒

原标题:两大巨头以15亿美元收购森林狼 将于2023年完成

北京时间4月11日消息,根据ESPN记者Adrian Wojnarowski报道,前MLB球星亚历克斯-罗德里格斯(Alex Rodriguez)和亿万富豪马克-洛尔(Marc Lore)将以约15亿美元的价格从森林狼队大股东格伦-泰勒收购森林狼队。根据球队发言人透露,该交易还包括收购WNBA的明尼苏达山猫队。

"我们期待着和格伦-泰勒一起进入这个阶段,我们对他以及他建立的这支有着光明未来的球队十分尊重。我们对能够了解森林狼球队,以及他们这支才华横溢的球队和不可思议的球迷们感到兴奋。"亚历克斯-罗德里格斯和马克-洛尔发表联合声明称。

Adrian Wojnarowski补充道,在亚历克斯-罗德里格斯和马克-洛尔2023年接管之前,格伦-泰勒将在接下来的两个赛季继续掌管这支球队。泰勒在1994年斥资8800万美元买下森林狼,1999年又收购了新成立的山猫队。在泰勒掌管球队的大部分时间里,森林狼是NBA联盟表现最差的球队之一,自2004年以来仅仅进过一次季后赛,但山猫队在他们22个赛季中获得了更多成功,在这期间赢得了4次WNBA总冠军。

亚历克斯-罗德里格斯曾试图收购纽约大都会队,这位前MLB超级巨星职业生涯曾3次赢得MVP。亿万富豪马克-洛尔是沃尔玛电子商务集团总裁兼首席执行官,他和罗德里格斯是非常要好的朋友。值得一提的是,明尼苏达森林狼传奇凯文-加内特曾经有意收购这支球队,泰勒也跟加内特的团队有过谈判,但最终双方并没有谈妥。

森林狼随队记者Jon Krawczynski报道,格伦-泰勒表示所有谈判都是基于将球队继续留在明尼苏达进行的。另外,著名记者Shams跟进报道,多名消息人士透露,森林狼将继续留在明尼苏达。

(晨晨)返回搜狐,查看更多

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原标题:两大巨头以15亿美元收购森林狼将于2023年完成北京时间4月11日消息,根据ESPN记者AdrianWojnarowski报道,前MLB球星亚历克斯-罗德里格斯(AlexRodriguez)和亿万富豪马克-洛尔(MarcLore)将以约15亿美元的价格从森林狼队大股东格伦-泰勒收购森林狼队。根据球队发言人透露,该交易还包括收购WNBA的明尼苏达山猫队。"我们期待着和格伦-泰勒一起进入这个阶
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男人该如何提高夫妻能力?做好8件事轻松搞定

核心提示:每个男人都希望自己强壮无比,在床上的能力更不能弱,那么日常怎样才能提升性能力呢?

每个男人都希望自己在床上时能够勇猛无比,但现实往往和理想有一定的差距。虽然离理想较远,但我们还是可以为了理想做一些努力。那么男人怎样才能提高性能力呢?

1.穿宽松内裤

男性平时应该多穿宽松的衣裤,让外生殖器充分舒展自由呼吸。下班后、休闲运动、逛街、睡觉时,换掉紧身的三解裤,可以穿一些宽大的平角内裤或干脆不要穿内裤(当然外出时最好不要这样,以防不小心走光)。

2.多参加体育锻炼

国外一项研究表明,长期坐着工作的男性,如果能够坚持参加一段时间的体育锻炼,他们的性生活次数就会增加,性生活质量也会有很大的改善。锻炼能增强人体的性反应性,增加阴部肌肉的协调性,另一方面,锻炼能够虽速机体的血液循环,有利于阴茎局部微循环状况的改善,这对于维特其勃起能力是有益的。坚持适度的体育锻炼,体质增强了,性功能的衰退可以延缓,有利于减少性功能退化。

3.保持规律性爱

性欲是人的本能,酣畅淋漓、美好的、适度地性爱总是让人难以忘怀,性生活可以消除性紧张,使身心愉悦,内分泌正常,免疫功能得以调节并正常发挥,新陈代谢正常运转。体验到性爱美妙的人对性总有着无限向往,所以性爱本身就是最好的促性剂,但建议量力而行。

4.适度自慰

男性从自慰到的快感不同于性交,自慰更加关注阴茎的感受,如果不能进行规律的性生活,可以自慰。生物进化论上的观点认为任何生物或任何功能都存在"用进废退",性功能也不例外。如果你还没有机会进行规律的性生活,那适度自慰并没有害处,反而有益。

如何提升性能力?5.戒烟戒酒

酒精中毒者中,男性有50%患有性功能障碍,这是因为,酒精降低了睾丸酮的生成速度。此外,慢性酒精中毒者还可能发生营养缺乏,引起生殖腺激素紊乱,临床表现为男性生殖腺功能低下,包括睾丸萎缩,乳房女性化,性欲减退,阳痿和不育。

烟中的毒素对人的生精功能,也有抑制作用。长期吸烟会阻塞血液向四肢流动,使阴茎血液循环受阻,因而出现阳痿。烟酒对人体利少弊多,要保持高亢的性功能烟酒应该戒掉,特别是酗酒。

6.多吃含锌食物

男性精液中含有较高浓度的锌,锌可以保证男人的性功能,另外,它还有助于提高人的抗病能力。建议男士们每人每天服用15微克的锌,该剂量是针对运动量大的男士,一般情况下,男士只需服用该剂量的2/3就可以了。但是,每天锌的用量绝不能超过15微克,因为过量服用锌会影响人体内其他矿物质的作用。120克瘦肉中含锌5-7微克。另外,火鸡肉、海产品、大豆中的含锌量也很高,可适量食用。

7.每天吃点蜂蜜


蜂蜜中不但含有丰富的营养物质,还含有生殖腺内分泌素,具有明显的活跃性腺的生物活性。每天适当服用蜂蜜可以改善体质,提高性能力。特别对哪些因体弱而性功能有所减退者,可坚持服用蜂蜜制品效果更佳。

8.精神放松

人处在压力之下,必须专注敷衍,所以会造成紧张,很自然体内肾上腺素分泌会增添,造成血管收缩心跳加速、血压上升,以敷衍突发的状态。肾上腺素增添对男性阴茎来说是负面的影响,因为血管放松,阴茎充血才能勃起,但是压力大肾上腺素增添的结果,却让血管收缩,阴茎自然一蹶不振。


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2021-04-10

使用 EPPlus 封装的 excel 表格导入功能 (.net core c#)

使用 EPPlus 封装的 excel 表格导入功能

前言

最近做系统的时候有很多 excel导入 的功能,以前我前后端都做的时候是在前端解析,然后再做个批量插入的接口

我觉着这样挺好的,后端部分可以做的很简单(很偷懒的)

但是因为各种各样的原因,最终还是需要做个专门的 excel导入 接口

遇到的问题

由于之前从来没有在后端部分处理过表格,所以我选择看一下同事的代码是怎么写的

虽然我之前没写过相关的业务,但是直觉的认为这样写非常麻烦,那个 ExcelHelper 好像也没干什么事,我希望一套操作下来可以把 excel 转成能够直接传入 AddRange 进行批量新增的实体集合

所以我就决定自己封装。

最终代码

结果展示(略)

public ICollection<TestDto> ExcelImport(IFormFile file){ var config = ExcelCellOption<TestDto> .GenExcelOption("姓名", item => item.Name) .Add("年龄", item => item.Age, item => int.Parse(item)) .Add("性别", item => item.Gender, item => item == "男") .Add("身高", item => item.Height, item => double.Parse(item)); ICollection<TestDto> result = ExcelOperation.ExcelToEntity(file.OpenReadStream(), config); return result;}

最终可以直接生成"初始化"数据的 result

代码/设计/想法

我希望使用的时候通过传入 表格字段数据实体.属性关系集合

实现解析表格的同时生成对应的 实体对象

然后我对上述 关系 的定义如下

public class ExcelCellOption<T>{ /// <summary> /// 对应excel中的header表头(title) /// </summary> public string ExcelField { get; set; } /// <summary> /// 对应字段的属性(实际上包含PropName) /// </summary> public PropertyInfo Prop { get; set; } /// <summary> /// 就是一个看起来比较方便的标识 /// </summary> public string PropName { get; set; } /// <summary> /// 转换 表格 数据的方法(委托) /// </summary> public Func<string, object> Action { get; set; }}

之后给他加了个静态方法 GenExcelOption<E> 生成关系集合 ICollection<ExcelCellOption<T>>

public static ICollection<ExcelCellOption<T>> GenExcelOption<E>(string field,   Expression<Func<T, E>> prop, Func<string, object> action = null){ var member = prop.GetMember(); return new List<ExcelCellOption<T>>{  new ExcelCellOption<T>  {   PropName = member.Name,   Prop = (PropertyInfo)member,   ExcelField = field,   Action = action  } };}

为了方便之后加新的配置项

给返回类型 ICollection<ExcelCellOption<T>> 搞个扩展方法 Add

public static class ExcelOptionExt{ public static ICollection<ExcelCellOption<T>> Add<T, E>(this ICollection<ExcelCellOption<T>> origin, string field, Expression<Func<T, E>> prop, Func<string, object> action = null) {  var member = prop.GetMember();  origin.Add(new ExcelCellOption<T>  {   PropName = member.Name,   Prop = (PropertyInfo)member,   ExcelField = field,   Action = action  });  return origin; }}

使用的时候就可以根据excel表格生成对应的 关系集合 (配置)

var config = ExcelCellOption<TestDto>.GenExcelOption("姓名", item => item.Name).Add("年龄", item => item.Age, item => int.Parse(item)).Add("性别", item => item.Gender, item => item == "男").Add("身高", item => item.Height, item => double.Parse(item));

有了配置之后需要根据配置解析excel生成数据实体了

写了个方法如下

public class ExcelOperation{ /// <summary> /// 将表格数据转换为指定的数据实体 /// </summary> public static ICollection<T> ExcelToEntity<T>(Stream excelStream, ICollection<ExcelCellOption<T>> options) {  using ExcelPackage pack = new(excelStream);  var sheet = pack.Workbook.Worksheets[1];  int rowCount = sheet.Dimension.Rows, colCount = sheet.Dimension.Columns;  // 获取对应设置的 表头 以及其 column下标  var header = sheet.Cells[1, 1, 1, colCount ]  .Where(item => options.Any(opt => opt.ExcelField == item.Value?.ToString().Trim()))  .ToDictionary(item => item.Value?.ToString().Trim(), item => item.End.Column);  List<T> data = new();  // 将excel 的数据转换为 对应实体  for (int r = 2; r <= rowCount; r++)  {   // 将单行数据转换为 表头:数据 的键值对   var rowData = sheet.Cells[r, 1, r, colCount]   .Where(item => header.Any(title => title.Value == item.End.Column))   .Select(item => new KeyValuePair<string, string>(header.First(title => title.Value == item.End.Column).Key, item.Value?.ToString().Trim()))   .ToDictionary(item => item.Key, item => item.Value);   var obj = Activator.CreateInstance(typeof(T));   // 根据对应传入的设置 为obj赋值   foreach (var option in options)   {    if (!string.IsNullOrEmpty(option.ExcelField))    {     var value = rowData.ContainsKey(option.ExcelField) ? rowData[option.ExcelField] : string.Empty;     if (!string.IsNullOrEmpty(value))      option.Prop.SetValue(obj, option.Action == null ? value : option.Action(value));    }    // 可以用来初始化与表格无关的字段 如 创建时间 Guid主键 之类的东西    else     option.Prop.SetValue(obj, option.Action == null ? null : option.Action(string.Empty));   }   data.Add((T)obj);  }  return data; }}

最终调用

ExcelOperation.ExcelToEntity(file.OpenReadStream(), config)

传入文件流和配置集合即可

完整代码

using System;using System.Collections.Generic;using System.IO;using System.Linq;using System.Linq.Expressions;using System.Reflection;using AutoMapper.Internal;using OfficeOpen

其实这已经是旧版本了

新的版本过几天大概会发

未完待续









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使用EPPlus封装的excel表格导入功能前言最近做系统的时候有很多excel导入的功能,以前我前后端都做的时候是在前端解析,然后再做个批量插入的接口我觉着这样挺好的,后端部分可以做的很简单(很偷懒的)但是因为各种各样的原因,最终还是需要做个专门的excel导入接口遇到的问题由于之前从来没有在后端部分处理过表格,所以我选择看一下同事的代码是怎么写的虽然我之前没写过相关的业务,但是直觉的认为这样写
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2021-04-09

Database | 浅谈Query Optimization (1)

综述

由于SQL是声明式语言(declarative),用户只告诉了DBMS想要获取什么,但没有指出如何计算。因此,DBMS需要将SQL语句转换成可执行的查询计划(Query Plan)。但是对同样的数据可以有多种查询方案,性能也差距很大,查询优化器(Query Optimizer)的任务就是从给定的查询中选择一个最优的方案。

最早的查询优化器实现是IBM在1970s设计的 System R,其中的概念和设计到现在依然有很多使用。对于查询优化通常有两种方案:

  1. 基于启发式规则:启发式优化将查询的部分与已知的模式进行匹配,以重组计划。这些规则对查询进行转换,消除低效率的部分,这种方式不需要检查数据本身。
  2. 基于代价的搜索:需要读取数据并估计执行计划的成本。然后从各个计划中选择成本最低的方案。

等价的关系代数(启发式规则)

如果两个关系代数表达式生成相同的元组集,则它们是等价的。DBMS 可以在没有成本模型的条件下生成更优的查询计划,即查询重写(Query Rewriting)

当应用程序向数据库发送SQL查询,DBMS首先要将SQL解析成语法树的标记,Binder 查询系统目录将语法树标记替换为内部标识符,生成逻辑查询计划,最后由查询优化器选择最高效的执行方案。

image

一种等价的关系代数是谓词下推,对于这样的SQL查询:

SELECT s.name, e.cidFROM student AS s, enrolled AS eWHERE s.sid = e.sidAND e.grade = 'A'

相比于先连接再过滤,应当更早地对数据进行过滤,以减少连接时的元素数量。

image

有关选择(selection)的优化

  • 尽早执行过滤
  • 重排谓词,将最具选择性的谓词优先应用
  • 分解复杂的谓词,将之往下推

有关投影(projection)的优化:(列存储无需进行这两条优化)

  • 尽早进行投影以创建更小的元组并减少中间结果
  • 只投影被需要的属性

有关连接(join)的优化

  • R⋈S = S⋈R,因此可以重排多个表的连接顺序

  • 但对于n个表,不同的连接顺序为卡特兰数(\(≈4^n\))

image

如果要对所有顺序穷举的话,当n较大时效率会非常低。连接顺序通常由cost based search选择最优/较优的方案。

SELECT ARTIST.NAMEFROM ARTIST, APPEARS, ALBUMWHERE ARTIST.ID=APPEARS.ARTIST_ID AND APPEARS.ALBUM_ID=ALBUM.IDAND ALBUM.NAME="Andy's OG Remix"

对于这样的SQL查询,最朴素的查询方案可能是左图所示,但通过:

  1. 分解复杂谓词并向下推
  2. 将笛卡尔积替换为连接
  3. 在连接前消除不必要的属性

可以优化为右图所示的方案

image

其他优化包括

忽略不必要的join、projection

SELECT A1.*FROM A AS A1 JOIN A AS A2ON A1.id = A2.id; //unnecessarySELECT * FROM A AS A1WHERE EXISTS(SELECT val FROM A AS A2 //unnecessaryWHERE A1.id = A2.id);

合并谓词:

SELECT * FROM AWHERE val BETWEEN 1 AND 100OR val BETWEEN 50 AND 150;

对于嵌套查询,有两种方案:

  1. 重写,将其转化为单次查询
  2. 先进行子查询,将结果储存在临时表中。得出最终结果后将临时表丢弃。

基于代价的搜索

这种优化方式分为两个步骤:

  1. 成本估计
  2. 方案选择

成本估计

首先要为特定的执行计划生成成本估算,而访问磁盘的消耗始终是查询中最主要的消耗,并且还要考虑顺序访问还是随机访问,这两者在性能上也有极大差异。

选择基数

DBMS 在目录中存储有关属性、索引的内部信息。对于每个关系R,DBMS维护以下信息:

  • \(N_R\) :R中的元组数量
  • \(V(A, R)\):R中在属性A上不同值的数目

则选择基数(selection cardinality SC(A,R))为给定属性的值的平均数量 \(SC(A, R) = N_R / V(A,R)\)

在计算cost的时候,需要考虑不同谓词选择的范围。谓词的选择性(selective)即是一个谓词限定的部分。

比如对SC(A,R)=2的关系R中,若A的数据为1-100的连续整数,则对于查询

SELECT * FROM R WHERE A >50

可以计算出\(sel(A>50) = 50/100 = 1/2\)

SELECT * FROM RWHERE A = 2OR B LIKE 'A%'

\(sel(P1 ⋁ P2)= sel(P1) + sel(P2) – sel(P1⋀P2)= sel(P1) + sel(P2) – sel(P1) ∙ sel(P2)\)

也可以说,选择性就是指这个范围的数据出现的概率。

但以上的估计基于三个假设:

  1. 数据是均匀分布的
  2. 多个谓词之间相互独立,可以独立计算概率
  3. 内部关系中的key在外表中同样存在

因此得出的结果是一个估计值,并不精确。

统计直方图

可以对第一个假设进行优化,在每个表中储存有关数据的直方图,将数据按范围进行统计,在计算sel时从直方图中计算相应的比例。

image

样本估算

现代DBMS从表中选择一定的样本估算sel,当底层表发生显著变化时更新样本。

方案选择

对于简单的单表查询(OLTP),通过启发式规则,利用索引和二分搜索足以获取良好的性能。

但是对于OLAP中的多表查询,不同的连接顺序会对性能造成很大影响。而由于关系的增加会导致可选择方案指数增长(\(4^n\)),因此需要约束可选择的空间。

System R 中只考虑左深连接树(Left Deep Join),将选择空间缩小到 \(n!\),但现代DBMS中不再总做出这样的假设。

左深连接树即连接的右表一定为一个基本表,通过流水线连接,中间结果不写入临时文件。

image

对于连接,需要考虑连接的顺序,不同表之间连接的方式(Hash join, Sort-Merge join),获取数据的方式。通过动态规划对方案进行剪枝。

除了通过动态规划剪枝之外,当连接表过多时,会选择一些局部最优解的方式:

  1. greedy join enumeration algorithm

    在每次循环中,选择使总代价最低的方案

    • 多项式时间算法,但结果不一定最优
  2. Randomized algorithm

    随机重写查询方案,利用模拟退火等算法进行优化

  3. Genetic algorithm(遗传算法)

    通过连接方案(结合子代)和随机突变进行优化

至于为什么是左深连接树,而不是右深连接树?动态规划的执行优化又是如何实现的?留待后面分析









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综述由于SQL是声明式语言(declarative),用户只告诉了DBMS想要获取什么,但没有指出如何计算。因此,DBMS需要将SQL语句转换成可执行的查询计划(QueryPlan)。但是对同样的数据可以有多种查询方案,性能也差距很大,查询优化器(QueryOptimizer)的任务就是从给定的查询中选择一个最优的方案。最早的查询优化器实现是IBM在1970s设计的SystemR,其中的概念和设计
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东契奇波神合砍53分26板 独行侠胜雄鹿避开连败_得分

原标题:东契奇波神合砍53分26板 独行侠胜雄鹿避开连败

北京时间4月9日,NBA新赛季常规赛继续进行,结果独行侠以116-101击败雄鹿,避免遭遇两连败。

全场数据

31-29、25-26、28-25、17-36(独行侠在后)

雄鹿方面 米德尔顿14分8篮板、洛佩斯16分、波蒂斯20分14篮板、霍勒迪13分、迪文森佐22分6篮板

独行侠方面 克莱伯12分、波尔津吉斯26分17篮板、东契奇27分9篮板9助攻、理查德森14分、小哈达威12分

比赛回顾

比赛开始后,洛佩斯和波蒂斯连打内线得分,之后波尔津吉斯罚球命中,而后理查德森突破抛射得分,波尔津吉斯继续打成2分,随后波蒂斯两罚中一,克莱伯3分得手后,波蒂斯和东契奇持续得分,随后洛佩斯篮下打成,东契奇3分得手,米德尔顿篮下得分,克莱伯3分得手,而后波尔津吉斯跳投命中,福布斯也制造罚球,洛佩斯跳投得分后,波尔津吉斯上篮得分,福布斯两罚全中,波蒂斯扣篮得分,随后霍勒迪3分得手,小蒂姆-哈达威和东契奇持续得分,但雄鹿这边依靠蒂格的2+1取得领先。

第二节比赛,米德尔顿上来后仰跳投得分,之后鲍威尔篮下得分,东契奇后撤步命中,迪文森佐3分命中后,芬尼-史密斯打成2+1,随后梅利命中2记3分,洛佩斯也回敬3分,双方始终无法拉开分差。而后迪文森佐后撤步3分得手,洛佩斯后撤步跳投得分,小哈达威两罚全中,洛佩斯上篮得分,理查德森突破抛射命中,而后霍勒迪切入上篮得分,波尔津吉斯3分得手,之后他补进一球,随后波蒂斯也补篮2+1命中,迪文森佐3分再中后,东契奇也连续得分,雄鹿只领先1分。

第三节比赛,东契奇和霍勒迪相互得分,之后东契奇3分命中,而后波尔津吉斯扣篮得分将分差拉到4分。但是波蒂斯和米德尔顿连续得分,虽然东契奇命中3分,但雄鹿这边洛佩斯投中3分,T-阿德托昆博也后撤步跳投得分,随后米德尔顿3分得手,理查德森也突破命中,小哈达威3分命中后独行侠将分差扩大到了8分。随后波蒂斯打成2+1,又3分得手,迪文森佐上篮命中,蒂格和迪文森佐持续得分,雄鹿打出12-0攻击波,再度完成反超。

第四节比赛,迪文森佐率先罚球得分,而后小哈达威3分得手,东契奇突破上篮命中,而后米德尔顿3分得手,东契奇也罚球得分,之后蒂格两罚全中,芬尼-史密斯命中3分,波蒂斯扣篮得手,之后波尔津吉斯3分得手,又命中大号3分,再度扣篮得分后,独行侠再度领先4分,随后波尔津吉斯扣篮得分,米德尔顿和东契奇持续得手,波尔津吉斯再中3分,独行侠领先优势达到8分,而后芬尼-史密斯3分得手,将比分差距拉开到13分,而后克莱伯再中3分彻底锁定胜局。(拉马库斯)

雄鹿首发

米德尔顿、洛佩斯、波蒂斯、霍勒迪、迪文森佐

独行侠首发

芬尼-史密斯、克莱伯、波尔津吉斯、东契奇、理查德森返回搜狐,查看更多

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原标题:东契奇波神合砍53分26板独行侠胜雄鹿避开连败北京时间4月9日,NBA新赛季常规赛继续进行,结果独行侠以116-101击败雄鹿,避免遭遇两连败。全场数据31-29、25-26、28-25、17-36(独行侠在后)雄鹿方面米德尔顿14分8篮板、洛佩斯16分、波蒂斯20分14篮板、霍勒迪13分、迪文森佐22分6篮板独行侠方面克莱伯12分、波尔津吉斯26分17篮板、东契奇27分9篮板9助攻、理查
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碧海云天160㎡·重新装修

碧海云天是深圳福田竹子林高端住宅小区,本案例重新装修,面积160㎡,现代轻奢风格

项目地点:深圳福田

服务模式:一站式整装

项目面积:160㎡

风格定位:现代轻奢风格

整装团队:德派装饰&君尚软装&摩洛卡家居

平面布置图

客厅

翻新前VS翻新后

采用硬包作为客厅的电视背景墙,米白色的皮质沙发靠墙摆放底下一张色彩丰富的地毯,整个空间显得什分的有格调

酒吧区

打造一墙开放式酒柜,展示主人收藏的美酒,布置两张优质布面的单椅搭配大理石茶几,跳跃的色彩显得高逼格

卧室

翻新前VS翻新后

卧室选择较为跳跃的色,彰显空间的活力和丰富,墙上金属装饰品的增加,呈现出高品质的空间美学。

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性生活中女人分泌液为何时多时少?解答爱液分泌的秘密

性生活过程中女性身体在受到刺激之后会分泌出使阴道湿润的液体可以保证性交的顺利进行,有很多女性都会出现爱液有时候多有时候少的情况,让人摸不到头脑,下面就来为大家介绍性生活中爱液为何时多时少

性生活中爱液为何时多时少

女性在正常的性生活中爱液为何时多时少,阴道分泌物过多过少,对女性来说都会引起不适。阴道分泌物的多少及阴道的润滑程度,受年龄、体质、情绪、环境、健康状态以及性经验和爱侣双方的感情等多种因素的影响,其中特别是受体内雌激素水平的影响,与道德意识无关。即使分泌物多,阴道特别润滑,不能认为是过分淫荡,只能说,这是某个男性对她具有特殊的吸引力,不能以此来判断夫妻感情如何。

阴道润滑不足,可因种种心理应激、情绪不佳、紧张不安、自我感觉不良、事先爱抚不足以及女性缺乏激情等原因引起,当然也有一些女性是体内雌激素水平低下或先天性体质性因素造成的。少数人以为性交时的干涩疼痛是男女双方性器官大小不适造成,这是一种误解。阴道的润滑是一种正常的性生理心理反应,是性兴奋自然而然的反应,有些女性出于某些原因伪装性高潮,但是阴道润滑却是无法伪装的。

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2021-04-08

OxyPlot.SkiaSharp中文显示乱码的问题


oxyplot 图表控件功能强大,使用很广泛。最近考虑到性能使用OxyPlot.SkiaSharp替代OxyPlot.WPF,曲线图表初步测试,性能提升近10倍左右。基于SkiaSharp图形引擎的一些控件常遇见中文乱码的问题,所以改用OxyPlot.SkiaSharp时也有心里准备。默认情况下中文显示真成了乱码。如下图所示。

显示乱码

于是翻了遍OxyPlot.SkiaSharp源码,看到PlotModel中的DefaultFont属性默认值是"Segoe UI",西文无衬线体。试着改为"微软雅黑",中文显示正常了。如下图所示。

显示正常

OxyPlot.WPF中为什么显示没问题,将WPF中TextBlock字体改为ALGERIAN后,只有英文应用了该字体,而中文则是以另外一种字体显示的。如下图所示。

中英文分别映射

我们知道WPF的默认字体也是"Segoe UI",为什么显示不会有问题呢,这就要提到WPF应用字体的机制了。

WPF应用程序使用属性FontFamily、FontStyle、FontWeight、FontStretch和FontSize来指定它想要的字体。 在运行时,WPF会决定在应用程序运行的目标系统上使用准确的字体。这个决定是基于将前四个属性(暂时忽略FontSize)与该系统上安装的物理字体文件进行匹配。

WPF首先将提供的FontFamily与系统中找到的字体名称进行匹配。 然后,它试图找到一个与所请求的FontStretch、FontStyle和FontWeight属性值最接近的字体。 匹配FontStretch是最高优先级,其次是FontStyle,然后是FontWeight。

如果WPF找不到匹配的字体,它就会"退回"到与WPF一起安装的默认字体,即

C:\Windows\Fonts\GlobalUserInterface.CompositeFont

这是一种复合字体,它试图将单个字符映射到系统上可能存在的字体。也就是说中文和英文是分开映射到不同的字体上。









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DQL查询数据语言(MySQL)

 DQL查询数据语言(重点)

Select (核心)
1.查询所有字段
  select * from `表名`;
2.查询指定字段
  select `字段1`,`字段2` from `表名`;
3.给结果取一个名字
  select `字段1` as 名字1,`字段2` as 名字2 from `表名`;
4.去重distinct
  select distinct `字段` from `表名`;(例:select distinct `age` from `students`;)

where条件语句
检索符合条件的值

运算符语法描述
and     &&a and b /  a && b

逻辑与 两个都为真结果为真

or       ||a or b   /  a || b逻辑或 一个为真结果为真
not     !is not    /  !=逻辑非 真假反转

 select `classhour` from `subject` where `classhour` = 110 and `gradeid` =1;

select `classhour` from `subject` where `classhour` !=110; (select `classhour` from `subject` where  not `classhour`=110;)

模糊查询

 运算符 语法 描述
is nulla is null 如果a为null,结果为真 
is not null a is not null 如果a不为null,结果为真 
between a between b and c 若a在b和c之间,结果为真 
like a like b SQL匹配,如果a匹配b,结果为真 
in a in (a1,a2,a3...) a在数列内,结果为真 

 1.like例子

  查询表中姓胡的同学    like结合(%代表任意字符,_代表一个字符)

    select `name` from `students` where `name` like '胡%';

  查询姓胡的同学,名字后面只有一个字

    select `name` from `students` where `name` like '胡_';

  查询姓胡的同学,名字后面有两个字

    select `name` from `students` where `name` like '胡__';

  查询名字中间有太字的同学  %太%

    select `name` from `students` where `name` like '%太%';

2.in例子

  查询学号为10001,10002,10003的同学

    select `name` from `students` where id in (10001,10002,10003);

3.null和not null

  查询班级号为空的人

    select `name` from `students` where `gradid` is null;

  查询学科表内学时在100和140之间的人

    select `classhour` from `subject` where `classhour` between 100 and 140;

  

    

 









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在家模拟黑洞,只需要一个浴缸就够了|黑洞


  编译丨周郅璨

  编辑丨杨心舟

  与别的天体相比,黑洞显得十分特别,因为光或者其他任何物质都不能从其视界内逃离而被远处的观察者接收,这使得人们无法直接观察它,科学家们也只能对它的内部结构提出各种猜想,或是间接地获取其位置和质量等信息,比如通过观测恒星或者星际云气团的轨迹,观测物质被吸入前由于摩擦而放出的x射线和γ射线等。

  你可能会认为,这些关于黑洞的研究都是那么的高大上,需要精密又复杂的仪器设备,但其实脑洞大开的科学家们有着许多的妙方,他们甚至可以在家里的浴缸里造出一个黑洞。而诺丁汉大学的研究团队就利用特制的水箱成功模拟了黑洞,并对其进行了深入的研究。

  众所周知,物质之间的作用是相互的,这个规律对神秘莫测的黑洞同样适用。然而,目前的科技仍旧难以直接探测黑洞本身的性质,因此在关于黑洞的研究中,科学家们更倾向于关注黑洞对进入其中的物质的影响,而不是物质对黑洞的影响。

  他们认为黑洞在吸入物质后会出现一种特有的微弱反馈反应,这被称为反反应(backreaction),但由于其相对较微弱,不易被观察,长期以来,这一反应都是被忽略的。而通过诺丁汉大学的科学家们精心打造的模拟黑洞,这种反反应终于能够首次被深入探索,相关的研究成果发表在《物理评论快报》(Physics Review Letter)上。

  在过去的十几年里,利用模拟系统对黑洞进行实验分析越来越受欢迎。其中,重力模拟模型,特别是流体力学模型,此前已经多次被用于模拟黑洞周围场的变化。利用这种模拟的方法,能够仅使用较普通的仪器设备就完成与黑洞相关的一些复杂研究与探测。比如,在关于量子光学的模拟黑洞实验中观察到类似霍金辐射的效应,又或是近期的关于模拟白矮星核心压力的实验。

  为了研究黑洞的反反应,诺丁汉大学的团队使用了一种全新的模拟方案。在之前的研究中所使用的流体动力学模拟模型是外部驱动的系统,其有效质量和角动量是由实验参数设定的,因此不会发生明显的内部反作用。

  而诺丁汉大学的团队使用的是一个由排水涡流组成的水箱模拟器,像是同时打开了水龙头和排水口的浴缸,在水位相对不变的情况下,形成了一个稳定的旋涡。这就得到了一个黑洞的模型,离排水口近的水波将被卷入旋涡内,无法逃逸。

  在实验中,研究人员将水泵入一个矩形的水箱中,并将水箱中心开孔,以排出液体,形成旋涡。水箱内液体高度的变化是通过激光束和高速照相机追踪确定的,控制泵入的水的流量和排水孔的大小,可以将水位保持恒定,并使涡流达到平衡。

  之后他们使用一系列的电控活塞产生平面单色波,逐渐改变频率和振幅等参数,并监测水位的变化,来评估水波对旋涡的扰动作用。研究人员希望通过该模拟实验,来探究黑洞吸入物质时对自身造成的影响,也就是被预测存在的黑洞的反反应。

  令他们惊讶的是,这次研究成功观察到了这种反反应,当水波被送入模拟黑洞时,黑洞本身的性质会发生显著变化。而且这种反应足够强,水箱中的水位甚至出现了肉眼可见的变化。简单来说,也就是当水波接近排水口时,它们会有效地将更多的水推向旋涡内,导致水箱中的水总量的减少,进而使水的高度发生变化。

  诺丁汉大学数学科学学院博士后研究员山姆·帕特里克(Sam Patrick)博士解释说:"很长一段时间以来,人们都不清楚反反应是否会导致驱动流体流动的模拟系统发生可测量的变化。经过我们的实验,已经能够肯定这一变化的存在,模拟系统中的水波会将水推向排水口,从而显著改变排水速度和水位,这说明模拟黑洞的有效引力发生了变化。"

  这一研究让科学家们能够更简单地探测波与时空之间的相互作用,例如,在实验室中观察黑洞蒸发。除此之外,这种方法也能够启迪更多的研究者。毕竟,用如此简单的设备就能完成黑洞的探索,那我们是不是也能赶紧去和自己家浴缸里的黑洞"聊聊天"?

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编译丨周郅璨  编辑丨杨心舟  与别的天体相比,黑洞显得十分特别,因为光或者其他任何物质都不能从其视界内逃离而被远处的观察者接收,这使得人们无法直接观察它,科学家们也只能对它的内部结构提出各种猜想,或是间接地获取其位置和质量等信息,比如通过观测恒星或者星际云气团的轨迹,观测物质被吸入前由于摩擦而放出的x射线和γ射线等。  你可能会认为,这些关于黑洞的研究都是那么的高大上,需要精密又复杂的仪器设备,
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隔音窗怎么做才能达到更好的隔音效果?-静美家隔音窗

  在我们的日常生活中,普遍存在的建筑噪音,汽车的滴滴声音,沿着街道闹市区的嘈杂噪音,它们总是困扰着你的生活,此时很多人就会想到使用隔音窗进行隔音,以便将噪音隔离在"窗口"之外。那么隔音窗怎么做才能达到更好的隔音效果呢?下面静美家小编为您介绍:

  隔音窗采用双层或三层乃至4层同质地或玻璃不同厚度玻璃与窗框组成,再经过特殊工艺处理,形成专门的隔音层。隔音层使用的是隔音阻尼胶(膜)经高温高压牢固粘合组合而成的隔音玻璃。

  隔音窗的隔音效果主要取决于玻璃的隔音效果和窗框的密封性。只有将两者结合,门窗才能达到很好的隔音效果。

  隔音窗中真正起隔音作用的其实是中空玻璃。中空玻璃由两块或两块以上的高强度玻璃组成,并用密封剂严格密封。与双层玻璃的不同之处在于,玻璃被密封成一个封闭的空心层,主要用来容纳惰性气体,惰性气体的非活性被用来阻挡声音的传播。这样可以达到隔音降噪的效果。为了达到最佳的隔声效果,惰性气体的充气量必须在85%以上。如果混入过量的空气,玻璃的隔音效果将会大大降低。此外,密封技术和密封胶的质量也可能通过密封质量的好坏而影响到隔音的效果。

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美元汇率突破6.6关口,跨境卖家是该提现还是继续观望?:https://www.ikjzd.com/home/2538
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性爱后阴道为何会出血?应对性交出血的正确方法

夫妻性爱期间出现的异常症状使他们困惑,其中包括罕见的阴道出血,性爱阴道出血是怎样的,首先要排除女性妇科疾病引起的可能性,包括宫颈和息肉、宫颈糜烂的原因,这些炎症是宫颈粘性的变化和增加。

性爱阴道出血是怎样的

性爱后出血的原因很多,性交不当和女性生殖系统的局部器质性病变大致分为两类,性爱后出血应立即到医院检查,早发现宫颈癌,早治疗

性出血的妇科疾病很多,常见的有子宫颈息肉、子宫颈糜烂、粘膜下子宫肌瘤、带环后、老年性阴道炎、子宫颈癌、阴道癌等。宫颈糜烂、宫颈息肉是慢性宫颈炎的表现。宫颈息肉源于慢性宫颈炎症的刺激,由宫颈管粘膜局部增生,逐渐向外突出形成,其表面被柱状上皮复盖,微血管丰富,接触时容易出血。宫颈糜烂也是由于长期的炎症刺激,使宫颈表面鳞状上皮脱落,剥落面逐渐被宫颈管增生的柱状上皮复盖。柱状上皮薄,其下为血管和间质,性交时容易出血。

性爱阴道出血是怎么回事。女性患有粘膜下子宫肌瘤,尤其是突出于宫颈的粘膜下子宫肌瘤,粘膜表面容易出现溃疡或感染,因此会出现性交出血。带环避孕的女性有时性交出血,是因为宫内环在宫腔内是异物,机械性压迫可能会导致子宫内膜局部损伤、坏死、溃疡,有出血的可能性。在这种情况下,性刺激会导致出血。宫颈癌的早期表现也有性出血,这也是我们为什么要重视性出血的原因。

早期宫颈癌患者的宫颈无明显变化,癌症和宫颈糜烂也有可能同时存在。宫颈癌接触后容易出血,多数是由宫颈癌组织侵犯间质内血管引起的。绝经后的女性,由于雌激素不足,容易患上老年性阴道炎,这时的阴道粘膜会变薄,性生活时也会损伤阴道粘膜引起出血。


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杜兰特完美回归百发百中 伺机而动连线阿德飞扣_助攻

原标题:杜兰特完美回归百发百中 伺机而动连线阿德飞扣

杜兰特回来了,对于联盟而言,杜兰特依然会是篮网的死神,甚至是全部对手的噩梦。北京时间2021年4月8日,篮网以139-111战胜鹈鹕队,杜兰特复出完美表现,他5投全中拿下17分7篮板和5次助攻,本场比赛是杜兰特职业生涯第二次替补出场。

在杜兰特的生涯里,他全部的替补出场都是在本赛季出现的,实际上杜兰特从新秀赛季就是铁打的核心,在本赛季受伤之前他甚至打出了MVP赛季的效率,所以杜兰特依然被视作篮网本赛季冲冠的真正的杀招和战术核心,毕竟在小阵容横行的时代,杜兰特的错位是五个位置的居高临下。

第二节7分37秒,杜兰特终于出场,纳什的这种换人也是太过异类,全场起立鼓掌,杜兰特的母亲也到场,拿着手机拍摄了杜兰特重新返回赛场的一幕,不过很少有球星复出是在这个时间段出场的,要知道这已经是第二节比赛了。第二节的6分钟,杜兰特接球之后直接面对防守,原地转身后仰直接投中,这就是杜兰特的威慑力和能力,一副"我从未离开"的既视感。

而这样的既视感,在第二节成为了篮网吹响进攻的号角,杜兰特基本上无解的进攻,百分之百的发挥和命中率,简直让对手抓狂。从三分的制造犯规,到无解的中投,从行进间的连续助攻,到错位的防守,杜兰特就好像是漫威的那部电影《蜘蛛侠之英雄归来》,再次施展出来了在如今小球时代,无限错位的那种优势。

在半场最后杜兰特在底线突破再次制造犯规,半场就打了8分钟杜兰特就2投2中5罚全中拿下9分1篮板和2次助攻,效率斐然。到了下半场,杜兰特上来再次连续投中,虽然失误多了点,但是进攻的威胁根本没有减少,依然是百分百。进攻好还不够,还要好看,第三节6分钟,杜兰特在持球突破之后一直瞄着阿德,伺机而动之后击地传球助攻阿德暴扣,杜兰特威胁真是全面侵袭。

到了第三节最后3分钟,杜兰特再次在底角投中了一个定位的三分,此前杜兰特也在左侧的45度投中三分。三节比赛杜兰特的胜负值高达+22,轰下17分7篮板5次助攻1次封盖,最重要的是5投全中没有丢球。最终杜兰特迎来了一场完美的复出之战,以百分百的表现带队重返东部第一的宝座。

(韩少)返回搜狐,查看更多

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原标题:杜兰特完美回归百发百中伺机而动连线阿德飞扣杜兰特回来了,对于联盟而言,杜兰特依然会是篮网的死神,甚至是全部对手的噩梦。北京时间2021年4月8日,篮网以139-111战胜鹈鹕队,杜兰特复出完美表现,他5投全中拿下17分7篮板和5次助攻,本场比赛是杜兰特职业生涯第二次替补出场。在杜兰特的生涯里,他全部的替补出场都是在本赛季出现的,实际上杜兰特从新秀赛季就是铁打的核心,在本赛季受伤之前他甚至打
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2021-04-07

Redis入门到放弃系列-redis cluster集群原理

Redis Cluster

Redis Cluster是redis的分布式解决方案,在redis 3.0版本推出后有效的解决了reids分布式方面的需求。Redis Cluster的主要特性有:

  • 数据进行分片,在每个master上保存一部分数据
  • 内置高可用支持,部分master不可用时,仍可提供服务
  • 支持N个master节点,每个master node可以挂载多个slave node
  • 支持自动选举机制,在master node故障时,会从slave node中选举出新的master,并进行切换
  • 每个master节点都负责进行数据读写操作,每个节点之间会进行通信

Redis Cluster的虚拟槽分区(hash slot)

虚拟槽分区是Redis Cluster采用的分区方式。

  • Redis Cluster为我们预设了16384个hash slot(范围0-16383),每一个hash slot映射一个数据子集。
  • 数据子集中的key通过计算CRC16的值,然后对16384取模,来确认对应的hash slot。
  • 每个master管理一部分slot,根据master节点的数据平均分配。
  • 由于数据保存在slot中,当节点扩容或缩容时,对slot进行重新分配迁移即可,数据不会丢失。
  • 分配迁移slot的成本是非常低的(slot的总数只有16384个)
  • Redis Cluster的节点之间会共享消息,每个节点都会知道是哪个节点负责哪个范围内的slot

节点间的内部通信机制

基础通信原理

  1. redis cluster节点间采取gossip协议进行通信

跟集中式不同,不是将集群元数据(节点信息,故障,等等)集中存储在某个节点上,
而是互相之间不断通信,保持整个集群所有节点的数据是完整的

  • 集中式:好处在于,元数据的更新和读取,时效性非常好,一旦元数据出现了变更,
    立即就更新到集中式的存储中,其他节点读取的时候立即就可以感知到;
    不好在于,所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方,可能会导致元数据的存储有压力
  • gossip:好处在于,元数据的更新比较分散,不是集中在一个地方,更新请求会陆陆续续,
    打到所有节点上去更新,有一定的延时,降低了压力; 缺点,元数据更新有延时,可能导致集群的一些操作会有一些滞后
  1. 10000端口
  • 每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口,就是自己提供服务的端口号+10000,比如7001,那么用于节点间通信的就是17001端口
  • 每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息,同时其他几点接收到ping之后返回pong
  1. 交换的信息

故障信息,节点的增加和移除,hash slot信息,等

gossip协议

gossip协议包含多种消息,包括ping,pong,meet,fail

  • meet: 某个节点发送meet给新加入的节点,让新节点加入集群中,然后新节点就会开始与其他节点进行通信
    redis-trib.rb add-node
    其实内部就是发送了一个gossip meet消息,给新加入的节点,通知那个节点去加入我们的集群
  • ping: 每个节点都会频繁给其他节点发送ping,其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据,互相通过ping交换元数据
    每个节点每秒都会频繁发送ping给其他的集群,ping,频繁的互相之间交换数据,互相进行元数据的更新
  • pong: 返回ping和meet,包含自己的状态和其他信息,也可以用于信息广播和更新
  • fail: 某个节点判断另一个节点fail之后,就发送fail给其他节点,通知其他节点,指定的节点宕机了

ping消息

  • ping很频繁,而且要携带一些元数据,所以可能会加重网络负担
    每个节点每秒会执行10次ping,每次会选择5个最久没有通信的其他节点
  • 当然如果发现某个节点通信延时达到了cluster_node_timeout / 2,那么立即发送ping,避免数据交换延时过长,落后的时间太长了
  • 比如说,两个节点之间都10分钟没有交换数据了,那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况,就会有问题
    所以cluster_node_timeout可以调节,如果调节比较大,那么会降低发送的频率
  • 每次ping,一个是带上自己节点的信息,还有就是带上1/10其他节点的信息,发送出去,进行数据交换
    至少包含3个其他节点的信息,最多包含总节点-2个其他节点的信息

消息头

Ping和Pong数据包包含所有类型的数据包(例如,请求故障转移投票的数据包)通用的消息头。
通用消息头具有以下信息:

  • 节点ID,在第一次创建节点时分配的160位伪随机字符串,在Redis Cluster节点的整个生命周期中都保持不变
  • 节点标志,指示该节点是从节点,主节点还是其他节点信息
  • 发送节点的哈希槽的位图
  • 发送节点的TCP端口
  • 发送节点的状态
  • 发送节点的主节点ID(如果它是从节点)

客户端路由

moved重定向

  1. 每个节点通过通信都会共享Redis Cluster中槽和集群中对应节点的关系
  2. 客户端向Redis Cluster的任意节点发送命令,接收命令的节点会根据CRC16规则进行hash运算与16384取模,计算自己的槽和对应节点
  3. 如果保存数据的槽被分配给当前节点,则去槽中执行命令,并把命令执行结果返回给客户端
  4. 如果保存数据的槽不在当前节点的管理范围内,则向客户端返回moved重定向异常
  5. 客户端接收到节点返回的结果,如果是moved异常,则从moved异常中获取目标节点的信息
  6. 客户端向目标节点发送命令,获取命令执行结果

ask重定向

什么是ask重定向?
在对集群进行扩容和缩容时,需要对槽及槽中数据进行迁移
当客户端向某个节点发送命令,节点向客户端返回moved异常,告诉客户端数据对应的槽的节点信息
如果此时正在进行集群扩展或者缩容操作,当客户端向正在迁移的节点发送命令时,要操作的数据已经被迁移到别的节点了,就会返回ask,这就是ask重定向机制
步骤:

  1. 客户端向目标节点发送命令,目标节点中的槽正在迁移中,此时目标节点会返回ask重定向给客户端
  2. 客户端接收到ask后,向新的节点发起重定向操作,通过发送Asking命令的方式来操作。
  3. 新节点执行命令,把命令执行结果返回给客户端
  4. 客户端接收ask重向后,并不会更新本地映射表(槽和集群中节点的对应关系)

多Key操作(hash tags)

在Redis Cluster中,每个key对应的hash slot都各不相同,数据保存的节点也不尽相同。那么如何做到多个key的批量操作呢?
hash tags就是用来解决这个问题的,使用hash tags可以确保多个key映射到同一个hash slot中。
redis cluster中为了实现hash tags做了些特殊计算。
如果一个键包含一个 "{…}" 这样的模式,只有 { 和 } 之间的字符串会被用来做哈希以获取哈希槽
但是由于可能出现多个 { 或 },算的算法如下:

  • 如果键包含一个 { 字符。
  • 那么在 { 的右边就会有一个 }。
  • 在 { 和 } 之间会有一个或多个字符,第一个 } 一定是出现在第一个 { 之后。
    例如:
  1. abc{hello} yhn{hello}
  2. {abc}}hello {abc}}nihao

多key操作:
MSET {user:1000}.name Angela {user:1000}.surname White

参考资料:
https://redis.io/topics/cluster-spec









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RedisClusterRedisCluster是redis的分布式解决方案,在redis3.0版本推出后有效的解决了reids分布式方面的需求。RedisCluster的主要特性有:数据进行分片,在每个master上保存一部分数据内置高可用支持,部分master不可用时,仍可提供服务支持N个master节点,每个masternode可以挂载多个slavenode支持自动选举机制,在mastern
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Java的集合类

在Java的实际开发中。我们经常要和数据打交道。比如说从数据库中查到我们需要的一些数据。
然后将这些数据进行处理。返回给请求的客户端相应的数据。那么我们在从数据库取数据的这
个过程中需要对数据进行一个临时存储。Java为了解决我们在内存中临时存储变量的需求,给
我们提供了集合类!
可能我们会有疑问?
数组不就是用来存储数据的吗,为什么还有引入集合类这个概念呢?这时候,相较于集合类我
们就要说一下数组的缺点了。

 

1.我们知道数组只能存本数据类型。无法存储引用数据类型。而我们java是采用面向对象编程思
想的一门语言。万物皆对象。而我们Java中的对象都是引用数据类型的。当我们想把对象存储到
一个容器中的时候,数组就没有办法完成这个操作。

2.我们知道。数组是固定长度的。我们学习了上面的数据结构。用数组实现线性表的时候,我们
每次都要考虑到数组的初始化和扩容机制的问题。而集合类是可以自动调整自己的大小。

3.我们在Java中经常使用一个类,就是工具类。工具类里面有很多的方法来供我们调用,对于一
个容器。我们经常需要对容器中的数据做增删改查操作。如果选用数组的话,是不提供给我们API
方法,需要我们自己手动实现,而集合类中有大量的API供我们使用,大大提高了我们开发者的效率

 

 当然,数组也有自身的优点,数组的效率高,相比来说集合类比较低。但是总体看下来,集合类

 在我们的开发中使用还是很广泛的。

 下面我们来说下集合类的特点:

1.不同于数组的存储方式,集合类只能存储引用数据类型这个时候,有人就有疑问了,如果我想存
储基本数据类型的数据怎么办啊。 别慌,我们可以使用包装类啊。包装类也是引用数据类型。
我们可以通过包装类来存储基本数据类型的数据。

 2.上面也说过了,相比于数组固定长度的特征,集合类可以自动调整自己的大小

 









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在Java的实际开发中。我们经常要和数据打交道。比如说从数据库中查到我们需要的一些数据。然后将这些数据进行处理。返回给请求的客户端相应的数据。那么我们在从数据库取数据的这个过程中需要对数据进行一个临时存储。Java为了解决我们在内存中临时存储变量的需求,给我们提供了集合类!可能我们会有疑问?数组不就是用来存储数据的吗,为什么还有引入集合类这个概念呢?这时候,相较于集合类我们就要说一下数组的缺点了。
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卖场被冻结?看看是否踩到这些雷

近期许多卖家反映卖场被冻结,为了让卖家在运营卖场的过程中避免封号的情况发生,这次为大家搜集到卖场被封的常见原因及解决方法。



原因一:不理会/没注意对买家对【已完成订单】的退货退款请求

图片

订单完成后,买家向客服申请退货/退款

客服人员审查申诉内容并决定是否受理

客服受理案件后,会通过电话email的方式联络卖家

卖家需在48小时内回应客服人员的理赔处理请求

如卖家接受退款,请及时依照邮件指示补偿买家以避免因超时而被封号

封号前,客服会通过电话及email通知您。

处理方法

1. 补偿买家并向客服提供证据:卖场被冻结后,若您决定回应买家的退货/退款请求,请回复客服的邮件并将收据、转账成功截图等证明文件贴在附件。

2. 留下常用联系方式:在系统上留下您常用电话与email以便及时收到客服人员的反馈。

3. 使用邮件自动转寄:如您不常使用您在系统上所留下的email的话,我们建议您使用 '自动将邮件转寄到其它账户的功能' 以将您所有Shopee卖场所绑定的email的邮件全部转寄到您的常用邮箱里,方便您统一管理及收发信件。

常见问题

Q:买家为何没有通过Shopee系统提出退货/退款请求?

A:订单完成后,买家便无法在系统上直接操作退货/退款申诉。如买家需办理退货/退款申诉的话,只能直接请客服处理。


Q:冻结卖场前为何不提前通知我?

A:在卖场冻结前,客服人员皆会通过电话及email通知您,请记得留下您常用联系方式并注意您的邮件。


Q:买家只要投诉你们就会受理吗?

A:客服会视情况处理买家的退货/退款请求。如:买家出示有利证据,证明该商品确实存在缺失或损坏,并认定卖家需承担责任的话,客服人员便会联系卖家做调查与处理。


Q:汇款后多久会解封我的账号?

A:当客服确认平台已收到您的汇款,会在24-48小时内解封。

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原因二:账户存在不规范行为

当您在平台运营时,请时刻遵守Shopee官方条款与协议。当系统侦测到任何不规范的行为时,将有可能会得到相应计分。如情节重大的话,您的卖场则可能会被封锁。不规范行为包括但不限于以下几种:

诈骗/影响交易安全

  • 冒充身份/企业或虚报与任何人或企业之间的关系。

  • 使用可疑的资料注册多账号。

  • 自买自卖的方式骗取平台的折扣码及优惠卷。

  • 用分身账号制造假订,或为自己卖场及商品评价打分或冲自己卖场销量等违规行为。

扰乱平台或其他使用者

  • 滥发聊聊信息或广告

  • 张贴或发送具有攻击性、猥亵、不雅的信息或散播仇恨等行为。

违规经营店铺

  • 利用模拟器、仿真器、机器人等类似硬件或软件运营卖场、注册账号或登入账号。

  • 滥用运费补贴、折扣码、虾币。

  • 多次或大量上架重大违规商品或屡次发生严重侵权行为。

  • 通过设置不合理的运费等方式规避成交手续费。

订单未完成率NFR&延迟出货率LSR过高

若您的订单未完成率及延迟出货率过高,也会面临卖场被冻结的风险。为此,在这里提醒各位卖家,请尽可能地准时出货,NFR/LSR保持在15%以下才不会被计分或冻结帐号。

处理方法

1. 联系客服或经理:若因上诉原因卖场被冻结,请请求卖场经理协助,或直接联系客服处理。

2. 填表单 :附上相关证件及证据的方法提起申诉。

https://shopee-support.formstack.com/forms/fraud_appeal_ph

3. 确认联系方式是否正确

  • 务必确认所填写的email及电话皆正确。如填写不实的话,将可能错过客服的回复。

  • 为加快处理解封请求,请勿重复发起申诉。若重复发起申诉的话,平台将会照最后发起时间计算工作天数。

  • 表单填写成功后,平台风险管理团队会进行复查,并于3个工作天内以email的方式回复。

  • 若已收到复查结果,平台将不会再继续受理复查。

注意事项

如遇到以下情形,您的账户将可能会被永久停用。

  1. 账户被封锁后未在30天内提出申诉

  2. 多次被封号的累犯

  3. 申述失败

  4. 贩售严重违规商品



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想减肥,一类食物一定要忌口!不然只能功亏一匮

核心提示:我们知道甜食是一种含热量很高的食物,吃了它之后很容易发胖,但是很多人还是控制不住自己,一起来看看经常吃甜食会发胖吗?为什么吃甜食会发胖?

我们知道甜食是一种含热量很高的食物,吃了它之后很容易发胖,但是很多人还是控制不住自己,一起来看看为什么吃甜食会发胖?


为什么吃甜食会发胖

吃甜食会发胖因为大部分甜食含糖量太高,人体吸收不了会转化成脂肪堆积,引起发胖。

甜食主要是一些多糖、多脂肪、卡路里高的物质。糖的主要功能是提供热能。每克葡萄糖在人体内氧化产生4千卡能量,人体所需要的70%左右的能量由糖提供。吃甜食会胖是因为大部分甜食含糖量太高,而人体吸收不了的糖会转化为糖原,糖原会在身体贮存,就像是后备能源,吃糖过多可影响体内脂肪的消耗,造成脂肪堆积。

脂肪是能量的储存形式。我们常说的发胖,是指脂肪堆积过多。

如何吃甜食不会长胖

1、餐前半小时

从吸收葡萄糖到产生血清素大致需要20-30分钟。另外,血糖上升会刺激脑内掌管满腹的大脑中枢,这过程大约也要花20-30分钟。

因此,若在吃正餐前半小时吃甜点,正好能在正餐的时间产生血清素和饱足感,防止压力造成的暴饮暴食。


2、选择低卡甜点

身体从血清素得到最佳疗愈效果的份量,大约为50-80卡。话虽如此,也不要对热量斤斤计较,这样反而会与甜食减肥法想要达到的效果背道而驰。

此外,要食用含有砂糖等可转化成葡萄糖的甜食,才能帮助血清素生成,否则就算吃饱了也无法产生满足感。

3、喝大量的水

吃甜食的时候要喝大量的水,可以帮助增加饱足感,进而防止暴食。其中以无糖的气泡水效果最佳。另外也可选择有苦味的咖啡、红茶或绿茶。这些饮料的苦味,可以彰显甜食的甜味,进而提升吃了甜食的满足感。

4、果糖代替蔗糖

虽然说果糖和蔗糖都能引起肥胖,但是果糖更甜,果糖的甜度值通常接近200,而蔗糖只有100左右,相差大约一倍。这也就意味着你的用量可以更少,还可以达到更好的效果。

蜂蜜、蜂胶液和苹果糖就是很常见的果糖,当你烤蛋糕或者是曲奇的时候,就可以不要再放砂糖了,改放一些蜂蜜或者苹果糖,别有一番风味。


5、木糖醇代替蔗糖

木糖醇的甜味比较柔和,甜度和蔗糖相当。这些"代糖"都可以作为我们平时制作甜点的原料。


它们虽然很甜,但是热量却几乎为零,化学性质也与糖完全不同,所以不用担心吃了以后会长胖,更不用担心它对牙齿有损害。

6、选好甜食搭档

平日里,我们吃甜食可以吃些热量较低的点心,比如吃全麦面包加水果就是好选择,全麦纤维和水果纤维都是能保持好身材的,微量的糖不会导致发胖,况且吃面包后喝水也影响了胃部的消化,避免脂肪的沉积。


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乔治36分小卡全能29+12+7 利拉德梦游快船胜开拓者_篮板

原标题:乔治36分小卡全能29+12+7 利拉德梦游快船胜开拓者

北京时间4月7日,2020-21赛季NBA常规赛继续进行,洛杉矶快船坐镇主场迎战波特兰开拓者。全场打完,快船133-116击败开拓者,拿到2连胜。

本场之星:保罗-乔治

此役,乔治手感极佳,他上半场就轰下22分,全场18投11中,得到36分5助攻3篮板1抢断1封盖。

全场数据:

具体比分:32-47、34-26、23-28、27-32(快船在后)。

快船这边,除了乔治,小卡发挥全面,入账29分12篮板7助攻。另外,小莫里斯5分4篮板、祖巴茨11分5篮板2助攻、贝弗利8分4篮板3助攻、雷吉-杰克逊23分3篮板2助攻、巴图姆5分6篮板、帕特森5分5篮板。考辛斯完成在快船首秀,得到7分4篮板2助攻。

开拓者这边,诺曼-鲍威尔32分4篮板、科文顿15分9篮板、坎特13分15篮板2盖帽、CJ-麦科勒姆24分3篮板6助攻、卡梅隆-安东尼8分5篮板、利特尔5分6篮板、德里克-琼斯6分2篮板。利拉德作为当家球星,发挥十分低迷,他只得到11分4篮板6助攻,14投仅2中。

比赛回顾:

首节上来,小莫里斯翻身跳投得手,快船率先开胡。很快,CJ-麦科勒姆罚球入网,科文顿撤步跳投也中,开拓者同样打破僵局。但接下来,乔治跳投得手,小卡上反篮也进,贝弗利连中两个三分球,快船打出10-0的高潮。开拓者这边,头牌利拉德遭到严密限制,但二当家CJ获得了大量机会,本节中段,正是他连中4球,帮助客队咬住比分。无奈,快船的进攻炮火太过凶猛。尤其是保罗-乔治,他在本节后段接管进攻,里突外投单节得分20+,随着泡椒补扣得手,首节打完,快船47-32暂时领先。

次节,科文顿造犯规罚球,试图为开拓者止血。但之后,快船又是一轮攻击波,小卡、巴图姆和雷吉-杰克逊连中三分球,分差已被拉大到25分。本节战至8分35秒,考辛斯抢下前场篮板,二次进攻得手,命中加盟快船后的第一球,也引来板凳席一片欢呼。半节打过,开拓者终于有所起色,CJ里突外投连续上分,鲍威尔强攻也接连奏效,进入最后1分半钟,CJ和科文顿又先后射中三分球,半场打完,开拓者66-73将分差追回到个位数。

易边再战,快船重新振作,掀起新一波的高潮,期间,乔治依然是主攻点,他的上篮和三分球先后入网后,个人得分逼近30大关。而在乔治身边,雷吉-杰克逊的三分球也继续命中。但开拓者表现的十分顽强,CJ还在上分,科文顿三分也中,分差再度被缩近。但三节后段,小卡突然爆发,他常规的造犯规罚球能中,高难度的突破上篮也打成2+1,隆多突破得手,三节打完,快船101-89继续领先。

末节,分差始终维持在10分上下。尽管,开拓者这边,新援鲍威尔连投连中,个人得分上了30,可是,雷吉-杰克逊一次高难度的3+1,又帮快船稳住局势。来到本节中段,老兵帕特森射中三分球,分差回到19分。此后,开拓者还在追分,但在巨大的分差面前,却只是杯水车薪了。最终,全场打完,快船133-116击败开拓者,拿到2连胜。

双方首发阵容:

开拓者:诺曼-鲍威尔、罗伯特-科文顿、埃内斯-坎特、CJ-麦科勒姆、达米安-利拉德

快船:科怀-伦纳德、马库斯-莫里斯、伊维察-祖巴茨、保罗-乔治、帕特里克-贝弗利

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原标题:乔治36分小卡全能29+12+7利拉德梦游快船胜开拓者北京时间4月7日,2020-21赛季NBA常规赛继续进行,洛杉矶快船坐镇主场迎战波特兰开拓者。全场打完,快船133-116击败开拓者,拿到2连胜。本场之星:保罗-乔治此役,乔治手感极佳,他上半场就轰下22分,全场18投11中,得到36分5助攻3篮板1抢断1封盖。全场数据:具体比分:32-47、34-26、23-28、27-32(快船在后
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[Azure Devops] 使用 Azure Pipelines 实现 CI

1. 什么是 Azure Pipelines

Azure Pipelines 会自动构建和测试代码项目,以将其提供给其他人。它适用于任何语言或项目类型。Azure Pipelines 结合了持续集成 (CI) 和持续交付 (CD),以持续不断地测试和构建您的代码,并将代码运送到任何目标。

在网上关于 Azure Pipelines 的教程很多,通常都是从 CI 到 CD 一条龙。但对于 WPF 来说也 CD 部分就有些尴尬,毕竟桌面应用通常不需要"部署",所以这篇文章将只简单介绍如何创建编译 WPF 代码的 Pipeline。

2. 创建 Pipeline

在 Azure Devops 左边菜单中选中 Pipelines,进入 Pipelines 页面,点击 Create Pipeline 按钮进入下图中的创建 Pipeline 页面,然后按以下步骤操作:

  1. Where is your code?:选择代码所在的位置,选择 Azure Repos Git

  2. Select a repository:选中代码的存储库,这里我选择了之前创建的 wpf 存储库。

  3. Configure your pipeline:选择 Pipeline 的配置方式,因为是 WPF 项目,所以选择 .NET Desktop

  4. Review:检查生成的 YAML,可以重命名 YAML 文件,也可以点击右边的 Show assistant 打开 Tasks 列表查找并添加其它任务到 YAML 中。然后点击右上角的 Save and run 按钮。

  1. 在弹出的面板中,选择 Create a new branch for this commitStart a pull request,然后点击 Save and run 按钮。

现在创建了一个 Pull request,并且将刚刚创建的 Pipeline 的 YAML 加入到文件里了。这个 Pull Request 和 YAML 的内容如下:

trigger:- masterpool:  vmImage: 'windows-latest'variables:  solution: '**/*.sln'  buildPlatform: 'Any CPU'  buildConfiguration: 'Release'steps:- task: NuGetToolInstaller@1- task: NuGetCommand@2  inputs:    restoreSolution: '$(solution)'- task: VSBuild@1  inputs:    solution: '$(solution)'    platform: '$(buildPlatform)'    configuration: '$(buildConfiguration)'- task: VSTest@2  inputs:    platform: '$(buildPlatform)'    configuration: '$(buildConfiguration)'
  • trigger:触发器,当 master 更改时执行这个 Pipeline。
  • pool:要使用 Azure Pipelines 构建代码,至少需要一个代理。默认使用 Microsoft 托管的代理。
  • varibles:各种参数。
  • steps:步骤,可以看到这个 Pipeline 有四个Task:安装 Nuget,还原 Nuget,编译,测试。

VSBuild@1VSTest@2 等名称后面带 @ 和数字的,代表这个任务的第几版,例如 VSBuild@1 代表 VSBuild 的第一版。

回到 Pipelines 页面,找到新创建的 Pipeline(名称为 wpf),点击进入详细,可以看到 Runs、Branches、Analytics 三个页面,点击 Runs 列表中最上面一条,进入最近一个运行的详细结果。

点击 Job 进入运行的详细结果。可以看到每一个 task 的运行状况、持续时间,点击 task 还可以看到具体日志。

3. 下载软件

刚刚那个 Pipeline 还只是第一步,因为 Build 完就完事了,软件编译到哪里了?我怎么下载?接下来就要编辑 这个 Pipeline,加入 PublishBuildArtifacts 任务。

回到 Pipeline 的详细页面,点击右上角的 Edit 按钮,进入编辑页面。

编辑页面左边是 YAML 编辑器,右边是可用的 Task 列表。

在右上角的搜索框里输入 copy 找到 Copy files 这个 Task,点击进入配置页面。在 Source Folder 输入 WPF 项目的 Release 位置,Target Folder 输入 $(build.artifactstagingdirectory)。Build.ArtifactStagingDirectory 是个预定义变量,代表代理服务器上一个路径,artifact 发布前通常把要发布的内容复制到这个目录。

点击 Add 按钮把这个任务添加到 YAML。

接着搜索 publish 找到 Publish build artifacts 任务,可以直接保留默认值,也可以在 publish location 选项中选择 A file share,直接复制到指定位置点击,这里不作修改。Add 添加任务。

完成后可以看到下面这段内容被添加到 YAML 中。最后点击右上角的 Save,这个 YAML 将保存到 master 的文件中,由于要修改 master 分支,所以会自动创建一个 Pull request 并运行这个 Pipeline。

- task: CopyFiles@2  inputs:    SourceFolder: 'wpf/bin/release'    Contents: '**'    TargetFolder: '$(build.artifactstagingdirectory)'- task: PublishBuildArtifacts@1  inputs:    PathtoPublish: '$(Build.ArtifactStagingDirectory)'    ArtifactName: 'drop'    publishLocation: 'Container'

上面是一般做法。也可以在新建 Pipeline 选择 Use the classic editor to create a pipeline without YAML,之后选择:

  • Select a source:Azure Repos Git
  • Team project:wpf
  • Repository:wpf
  • Default branch…:master
  • Featured:.NET Desktop

然后就一切都安排得妥妥当当,直接点击 Save & queue 完成创建。

最后,Pipeline 运行完成后,在 Run 的详细页面点击这个按钮(因为只创建了一个 Publish build artifacts 的 Task,所以结果是 1 published),进入 Artifacts 页面,即可将发布的内容以 Zip 的形式下载。

4.创建用于验证提交的 Pipeline

测试是持续集成的一个重要组成部分,我们可以通过配置分支策略,让每次代码合并到 master 分支之前都先通过测试。那么整个代码修改的流程就变成这样:

  1. 提交 Pull request
  2. 触发验证的 Pipeline
  3. 验证通过后代码合并到 master 分支
  4. 触发构建 artifact 的 Pipeline。

现在我们已经有一个 Pipeline了,完全可以用这个 Pipeline 满足上面的要求。但如果项目很大,编译测试耗时很长,最好还是将它拆分成两个分别用来完成第 2 步和第 4 步的 Pipeline。

具体来说,就是从已经创建的 Pipeline 中删除 VSTest 这个 Task,再重新建一个 Pipeline(只包含 NuGetToolInstaller、NuGetCommand、VSBuild、VSTest 等 4 个 Task,并且删除 trigger,即不再从 master 分支触发),将它 Rename 为 wpf-verify。

打开 master 的 Branch Policies 页面,在 Build Validation 中添加一个编译策略,Build pipeline 选择 wpf-verify,点击保存。

现在,当代码编译不通过,或者单元测试有不通过的测试,Pull request 检查不通过,不能合并。

点击错误信息,可以看到具体出错的单元测试。

修改代码后再提交,所有验证通过的结果如下:

之后代码合并到 master 分支并触发自动构建,整个流程就基本完成了。

5. 最后

对于 wpf 应用来说,Azure Pipelines 的使用还有其它一些问题,将在之后的文章里介绍。

更多的内容可以参考官方文档:

Azure Pipelines documentation









原文转载:http://www.shaoqun.com/a/668731.html

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