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标准化组织-思维导图
TCP/IP-协议和标准-思维导图 参考文献：《TCP/IP协议族 （第四版）》
Internet发展简史-思维导图
Go语言中[]byte和string类型相互转换时的性能分析-思维导图
typeWordCounterintfunc(c*WordCounter)Write(p[]byte)(int,error){scanner:=bufio.NewScanner(bytes.NewReader(p))//setthesplitfunctionforthescanningoperationscanner.Split(bufio.ScanWords)//Countthewordscou
线性表线性表是数据结构中最基本、最常用、最简单的一种结构。线性，是说数据在逻辑结构上具有线性关系。线性关系指的是数据一个挨着一个，总体呈线性分布。就好比“老鹰捉小鸡”游戏中，小鸡们全部手拉着手，它们之间的关系就可以称为线性关系。线性表只对数据的逻辑结构有要求，根据实际存储的物理结构的不同（分散存储或者集中存储），线性表还可以进行更详细的分类。对于线性表中的数据来说，位于当前数据之前的数据统称为“前
微服务生态的四层模型第1层：硬件层硬件层是微服务生态的底层。这一层是服务器物理机所在的层，它们是所有微服务运行的基础。这些服务器被放置在数据中心的机架上，由供电系统供给电力，使用着昂贵的冷却系统。它们有些是某些公司私有的，有些是从所谓的“云服务提供商”那里租来的，比如AWSEC2、GCP、阿里云等。是自己购买服务器还是选择云服务器并不容易选择，它需要考虑购买成本、可用性、可靠性和运营成本。管理服务
散列类型(hash)的键值也是一种字典结构，其存储了字段(field)和字段值的映射，但字段值只能是字符串，不支持其他数据类型，换句话说，散列类型不能嵌套其他的数据类型。一个散列类型的键可以包含至多2^32-1个字段。除了散列类型，Redis的其他数据类型同样不支持数据类型嵌套。比如集合类型的每个元素都只能是字符串，不能是另一个集合或散列表等。散列类型适合存储对象：使用对象类别和对象ID构成键名，
字符串类型是Redis中最基本的数据类型，它能存储任何形式的字符串，包括二进制数据。可以用其存储用户的邮箱、JSON化的对象甚至是一张图片。一个字符串类型键允许存储的数据的最大容量是512MB。字符串类型是其他4种数据类型的基础，其他数据类型和字符串类型的差别从某种角度来说只是组织字符串的形式不同。例如，列表类型是以列表的形式组织字符串，而集合类型是以集合的形式组织字符串。赋值:SETke
1.获得符合规则的键名列表keyspattern符号含义?匹配一个字符*匹配任意多个字符[]匹配括号间的任一字符，可以使用"-"符号表示一个范围\x匹配字符x，用于转义符号。如要匹配"?"就需要使用\?注意：kyes命令需要遍历Redis中的所有键，当键的数量较多时会影响性能，不建议在生产环境中使用。2.判断一个键是否存在existskey如果键存在则返回整
1.安装$wgethttp://download.redis.io/redis-stable.tar.gztarxzfredis-stable.tar.gzcdredis-stablemakemakeinstallmaketest2.启动2-1直接启动redis-serverredis-server--portxxxx2-2初始化脚本启动初始化脚本：redis-stable/utils/redis
在Linux操作系统中，每个进程在每个时刻都是有状态的。可能的状态共有6个，分别是可运行状态、可中断的睡眠状态、不可中断的睡眠状态、暂停状态或跟踪状态、僵尸状态和退出状态。可运行状态（TASK_RUNNING,R）如果一个进程处在该状态，那么说明它立刻要或正在CPU上运行。不过运行的时机是不确定的，由进程调度器来决定。可中断的睡眠状态（TASK_INTERRUPTIBLE,S）当进程正在等待某个事
Data线性表的数据对象集合为{a1,a2,...,an}，每个元素的类型均为DataType。其中，除第一个元素a1外，每一个元素有且只有一个直接前驱元素，除了最后一个元素an外，每一个元素有且只有一个直接后继元素。数据元素之间的关系是一对一的关系。OperationInitList(*L):初始化操作，建立一个空的线性表L。ListEmpty(L):判断线性表是否为空表，若线性表为空，返回tr
packagemainimport"fmt"//functionaddfuncadd(a,bint)int{returna+b}//1functestFunc1(){//function"add"tovar"f1"//then"f1"isafunctionf1:=add//typeoff1=func(intint)intfmt.Printf("typeoff1=%T\n",f1
public static void simpleSelectionSort(int[] a, int n) { int key, temp; for (int i=0; i<n
func simpleSelectionSort(unsorted []int, n int) { var key, temp int for i:=0; i<n; i++ {
static void sellSort(int[] array, int n) { int i, j, gap; int temp; for (
func shellSort(unsorted []int, n int) { var i, j, gap int var temp int fo
package main import "fmt" func main() { arr := []int{11, 2, 7, 11, 88, 91, 23, 14, 12, 33} &n
static void insertionSort(int[] unsorted){ for (int i = 1; i < unsorted.length; i++) { &n
# 偏函数 import functools # Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数(Partial function) # 这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样 # 通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度，而偏函数也可以做到这一点 # int()函数可以把字符串转换为整数，当仅
# 装饰器 # 由于函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数 def now(): print('2017-08-07') f = now f() # 函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字 print(now.__name__)
# -*- coding: utf-8 -*- # 匿名函数 # 当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式的定义函数，直接传入匿名函数更方便 # 在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x) = x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数 l&nb
# -*- coding: utf-8 -*- # 返回函数 # 1.函数作为返回值 # 高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回 # 实现一个可变参数的求和 # 通常情况下，求和的函数写法 def calc_sum(*args):
# sorted # 排序算法 # 排序也是在程序中经常用到的算法 # 无论使用冒泡排序还是快速排序，排序的核心是比较两个元素的大小 # 如果是数字，我们可以直接比较，但是如果是字符串或者两个dict,直接比较数学上的大小是没有意义的，因此，比较的过程必须通过函数抽象出来 # Python内置的sorted()函数就可以对list进行排
# filter # Python内建的filter()函数用于过滤序列 # 和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是false决定保留还是丢弃该元素 # 例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写 def i
# map/reduce from functools import reduce # Python内建了map()和reduce()函数 # map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回 def f(x): &
# 高阶函数 # 变量可以指向函数 # 以Python内置的求绝对值的函数abs()为例，调用该函数用以下代码 print(abs(-10)) # 只写abs # 输出为：<built-in function abs> print(abs) # abs(-10)是函数调用，而abs是函数本身 #&
# 迭代器 from collections import Iterable from collections import Iterator # 可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种 # 1.集合数据类型，如list、tuple、dict、set、srt等 # 2.generator，包
# 生成器 # 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表 # 但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的 # 创建一个100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了 # 如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们可以在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的li
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