最近读了这本IBM出的<A Practical Guide to Distributed Scrum>(分布式Scrum的实用指南),书中的章节结构比较清楚,是针对Scrum项目进行,一个阶段一个阶段来介绍的,既包含Scrum的做法,也包含了分布式团队可能遇到的问题和一些建议.这里我先根据书籍目录,做个大致的介绍和提要,最后做一个自己的总结. 一.提要 Chapter 1 The Evolution of Scrum Core Principles of Scrum - 介绍Scrum框架和一…

1.1 从集中式到分布式 1 集中式特点 结构简单,无需考虑对多个节点的部署和节点之间的协作. 2  分布式特点 分不性:在时间可空间上随意分布,机器的分布情况随时变动 对等性:计算机之间没有主从之分,所有计算机之间是对等的.副本是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余手段. 数据副本,是指在不同的节点上持久化同一份数据,只是解决分布式系统数据丢失的最有效手段. 服务副本,多个节点提供同样的服务,每个节点有能力接受外部的请求并进行处理. 并发性 缺乏全局时钟:很难定义两个事件的顺序谁先谁后,原因是…

文章目录 1. 概述 2. 如何把修改暂存起来,留着以后使用? 2.1 使用场景 2.2 git stash 暂存进度 2.3 查看进度 2.4 恢复进度 3. 如何撤销工作区的修改? 4. 如何把暂存区的修改撤回到工作区 5. 如何把最近的一次commit撤回到暂存区 6. 如何回退已经push到远程版本库的提交 7. 小结 因为学习资料中讲的是在没听懂,自己从网上找了一个写的挺好的文章:https://blog.csdn.net/flysqrlboy/article/details/7925…

文章目录 分离头指针 通过cat可以查看当前的分支 通过branch查看当前分支 checkout commitId(真正的…

文章目录 git reset目录树重写 git reset 重置 git reset目录树重写 git reset --soft 暂存区工作区不变 git reset --hard git reset file bane 如果修改某一个文件(没有git add,已被提交过),想撤销这次修改(确定没任何用处)? git checkout a.txt 或者 /src/ (撤销某个文件下的所有) 如果修改某一个文件(git add已在暂存区),想撤销这次修改(确定没任何用处)?,执行完下面的命令就会回…

文章目录 git对象(简单了解) 对象是存在哪里的? head和master分支 上面的hash值怎么来的? git对象(简单了解) 每次提交都有tree.parent.author.committer ➜ demo git:(master) ✗ git log --pretty=raw --graph 50bceb7c6f5 * commit 50bceb7c6f598c258a1502f25f7bc08220635aea | tree 9d1cf4f29cf360391811eb69f8ee…

文章目录 不经过git add(到暂存区),能直接进行commit吗? 举个…

文章目录 git配置文件简介 git config各种命令 配置级别: 用户信息 文本编辑器 差异分析工具 配置命令别名 公钥 git协同流程 简单流程 初始化版本库 提交至缓存区 查看状态 提交分支 查看状态 小问题 git是如何找到自己的.git文件的 git随意设置并提交名是否安全 命令别名的作用 git配置文件简介 一. 配置文件的存储位置 Git相关的配置文件有三个 /etc/gitconfig:包含了适用于系统所有用户和所有项目的值. ~/.gitconfig:只适用于当前登录用户的…

想学习一下SVM,所以找到了LIBSVM--A Library for Support Vector Machines,首先阅读了一下网站提供的A practical guide to SVM classification. 写一写个人认为主要的精华的东西. SVMs is:a technique for data classification Goal is:to produce a model (based on training data) which predicts the targe…

<A Practical Guide to Support Vector Classication>是一篇libSVM使用入门教程以及一些实用技巧. 1. Basic Kernels: (1)linear (2)polynomial (3)radial basis function (4)sigmoid 2. Scaling: Scaling对于SVM非常重要,可以避免某个维度上的值很大,会主导那些值很小的维度.另一个好处是避免复杂的数值计算.另外需要注意的是,在对training data和…