在 Unix 和 Linux 的世界中，shell 腳本是一種強大的工具，可用於任務自動化和系統管理等。通常，我們需要從一個 shell 腳本中調用另一個 shell 腳本。這不僅有助於將複雜的腳本組織成可管理的模塊，而且有助於腳本的可重用性和可維護性。 Basic Method 最直接的方法是在父腳本中使用它的路徑。 假設您有兩個腳本：script1.sh 和 script2.sh scrip
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驗證 IP 地址是網絡和系統管理中的一項常見任務。在本教程中，我們將學習如何使用 shell 腳本驗證 IPv4 地址。這在需要確保用户輸入或來自其他來源的數據採用正確的 IPv4 格式的情況下特別有用。 IPv4 地址格式 IPv4 地址由 4 個 8 字節組成，每個 8 字節的取值範圍為 0 ~ 255，中間用點分隔。例如：192.168.1.1 是合法的 IPv4 地址。 編寫腳本 我們將
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當談到 shell 腳本編寫時，經常出現兩個突出的 shell，Bourne shell (SH) 和 Bourne Again shell (Bash)。兩者都是基於 unix 和 linux 的系統的組成部分，提供與操作系統交互的接口。本文旨在深入研究這兩種 shell 之間的複雜差異，揭示它們的獨特特徵，並提供比較分析，以幫助您瞭解何時以及為什麼使用其中一種。 SH 和 Bash 簡
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在 Bash 腳本世界中，有各種操作符可供我們使用，使我們能夠操作、比較和測試數據。其中一個操作符是 =~ 操作符。這個操作符經常被忽視，但功能非常強大，它為我們提供了一種使用正則表達式匹配字符串模式的方法。 =~ 操作符語法 語法很簡單，=~ 操作符在 [[ ]] 中使用，字符串和正則表達式是操作數，如下所示 [[ string =~ regular_expression ]] 如果字符串匹配
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Bash (Bourne Again SHell) 是使用最廣泛的 SHell 腳本語言之一，因為它與 Unix 和 Linux 系統兼容。它提供了許多內置函數和變量，使腳本編寫更高效，更不容易出錯。其中一個變量是 $?， 它是 Bash 腳本錯誤處理的一個組成部分。這個特殊變量保存最後一個執行命令的退出狀態，這對於根據命令成功或失敗控制腳本流至關重要。 1. 理解退出狀態 在類 unix 操作
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嘿，腳本開發者們！ 還記得上週我介紹的那個能編譯成 VBScript 的現代編程語言 Hulo 嗎？這周它又有了重大更新！ 🚀 本週重磅更新 1. Bash 轉譯器正式上線！ 是的，你沒看錯！Hulo 現在不僅支持 VBScript，還支持 Bash 了！ 這意味着你可以用同一套現代語法，同時生成 Windows 和 Linux/macOS 的腳本： // main.hl class User
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Bash 腳本是一種功能強大的工具，可以自動執行任務和簡化 Linux 環境中的工作流程。Bash 中有一個非常酷炫的功能：在執行命令的中執行另一個命令，也稱為嵌套命令或命令替換。 本文將深入介紹如何掌握嵌套命令，涵蓋了不同的方法、語法和實際示例，幫助您成為 Bash 高級用户。 理解嵌套命令 嵌套命令，允許你使用一個命令的輸出命令作為另一個命令的參數。這項技術可以幫助您避免不必要的中間文件，編
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一、引言 在分佈式系統中，實現水平擴展的關鍵在於能夠有效地分配請求並均勻地將數據分配到各個服務器上。一致性哈希算法作為一種常用的技術，能夠很好地解決這一問題。本文將深入探討一致性哈希算法的原理、實現以及應用場景。 二、重哈希問題 2.1 傳統哈希方法 傳統的哈希方法通常使用取模運算來確定鍵存儲在哪個服務器上，即 serverIndex = hash(key) % N，其中 N 是服務器池的大小。這
昵稱 float64
NoETL 指標平台重塑了指標開發協作模式。Aloudata CAN 以強大的指標定義和查詢加速能力，直連數倉公共層明細數據，自動化代持寬表與彙總表開發，實現了 NoSQL 指標定義、NoETL 指標開發、統一指標管理，一舉解決了指標“開發週期長、口徑不統一、分析不靈活、冗餘成本高”等頑疾，並在金融、消費零售、製造、ICT、能源、航空、醫療等多行業打造了標杆案例，為企業數據開發、消費與管理帶來了顛
昵稱 Aloudata大應科技
今天，我向大家介紹一門非常重要的課程——《數據結構與算法》。這門課不僅是計算機學科的核心，更是每一位開發者從“小白”邁向“高手”的必經之路。1、為什麼要學習數據結構與算法 1、為什麼要學習數據結構與算法 總的來説，數據結構與算法是： **求職的“敲門磚”**：國內外大廠面試中，70%的考題與數據結構算法相關； **能力的“分水嶺”**：它能區分“功能實現者”和“問題優化者”； **思維
昵稱 cqu_jiangzhou
1. 示例 週末你帶着TA去電影院看電影，TA問你，咱們現在坐在第幾排啊？電影院裏面太黑了，看不清，沒法數，現在你怎麼辦？ 這時可以這樣操作：問前一排的，他是第幾排。前一排的不知道自己是第幾排，繼續向前問。直到第一排，由於他面對着屏幕，知道自己是第一排。之後再給後面的回話：“我是第一排”，後面的知道了前面的，也就知道了自己的（在前面的基礎上+1）。之後再給後面的回覆。 2. 遞歸條件 3.
昵稱 cqu_jiangzhou
1. 題目 描述 已知兩顆二叉樹，將它們合併成一顆二叉樹。合併規則是：都存在的結點，就將結點值加起來，否則空的位置就由另一個樹的結點來代替。例如： 數據範圍：樹上節點數量滿足 0 ≤n≤500，樹上節點的值一定在32位整型範圍內。 進階：空間複雜度 O(1) ，時間複雜度 O(n) 示例1 輸入： {1,3,2,5},{2,1,3,#,4,#,7} 返回值： {3,4,5,5,4,#,7}
昵稱 cqu_jiangzhou
1. 題目 描述 給定一個二叉搜索樹, 找到該樹中兩個指定節點的最近公共祖先。 1.對於該題的最近的公共祖先定義:對於有根樹T的兩個節點p、q，最近公共祖先LCA(T,p,q)表示一個節點x，滿足x是p和q的祖先且x的深度儘可能大。在這裏，一個節點也可以是它自己的祖先. 2.二叉搜索樹是若它的左子樹不空，則左子樹上所有節點的值均小於它的根節點的值； 若它的右子樹不空，則右子樹上所有節點的值均大於它
昵稱 cqu_jiangzhou
1. 題目 描述 給定一棵二叉樹(保證非空)以及這棵樹上的兩個節點對應的val值 o1 和 o2，請找到 o1 和 o2 的最近公共祖先節點。 數據範圍：樹上節點數滿足 1≤n≤10^5^ , 節點值val滿足區間 [0,n) 要求：時間複雜度 O(n) 注：本題保證二叉樹中每個節點的val值均不相同。 如當輸入{3,5,1,6,2,0,8,#,#,7,4},5,1時，二叉樹{3,5,1,6,2,
昵稱 cqu_jiangzhou
在當今數據驅動的時代，企業需要處理和存儲海量數據。數據湖與數據倉庫作為兩種主要的數據存儲解決方案，各自有其獨特的優勢與適用場景。本文將客觀詳細地介紹數據湖與數據倉庫的基本概念、核心區別、應用場景以及未來發展趨勢，幫助讀者更好地理解和選擇適合自身需求的數據存儲方案。 一、基本概念 數據湖（Data Lake） 數據湖的概念最早由Pentaho公司的James Dixon在2011年提出，是一種能夠存
昵稱 鏡舟科技
最大堆、最小堆、 heap 、 優先隊列在數據結構算法題目裏都是一個東西。這裏討論 container/heap 的使用。 參考： https://pkg.go.dev/container/heap https://github.com/EndlessCheng/codeforces-go/blob/master/copypasta/heap.go 靈佬筆記，非常有用 在算法題目中，我們經
昵稱 user_zsXbv7Bi
為什麼需要位運算 機器裏的數字表示方式和存儲格式就是二進制 位運算符 含義 運算符 示例 左移 0011 --- 0110 右移 0110 --- 0011 按位或 \ 0011 \ 1011 --- 1011 按位與 0
昵稱 Nick
字典樹的數據結構 字典樹，即 Trie 樹，又稱單詞查找樹或鍵樹，是一種樹形結構。典型應用是用於統計和排 序大量的字符串(但不僅限於字符串)，所以經常被搜索引擎系統用於文本詞頻統計。 它的優點是:最大限度地減少 無謂的字符串比較，查詢效率 比哈希表高。 字典樹的基本性質 結點本身不存完整單詞。 從根結點到某一結點，路徑上經過的字符連接起來，為該結點對應的 字符串。 每個結點的所有子結
昵稱 Nick
動態規劃 Dynamic Programming Wiki 定義： https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_programming “Simplifying a complicated problem by breaking it down into simpler sub-problems” (in a recursive manner) Divide
昵稱 Nick
深度優先搜索和廣度優先搜索 深度優先 DFS Depth First Search 遍歷方式 遞歸 非遞歸，使用循環遍歷，需要棧後進先出的特性來輔助 廣度優先 BFS Breadth First Search 遍歷方式 循環遍歷，需要隊列先進先出的特性來輔助 貪心算法 Greedy 貪心算法是一種在每一步選擇中都採取在當前狀態下最好或最優(即最有利)的選擇，從而希望導致結果是全局最好
昵稱 Nick
遞歸 應用場景 一個問題的解可以分解成多個子問題的解。 這個問題與分解之後的子問題，除了數據規模不同，求解思路完全一樣。 存在遞歸終止條件。 遞歸代碼編寫技巧 找到如何將大問題分解成小問題的規律，基於此寫出遞推公式，推敲終止條件，將遞推公式和終止條件翻譯成代碼。 只要遇到遞歸，就把它抽象成一個遞推公式，不用想一層層的調用關係，不要試圖用人腦去分解遞歸的每個步驟。 遞歸代碼編寫難點
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隨着數字化轉型的推動，低代碼開發在企業中應用的場景越來越多。但是企業在處理海量數據與系統對接時，常遇到困難。那麼如何快速將外部數據轉化為系統可識別的結構化模型？今天我們以JVS低代碼為例，詳細聊一聊。 在JVS低代碼系統中推出的數據轉模型組件，數據轉模型組件可以解決批量數據映射與關聯的問題。它通過自動化映射機制，將用户上傳的Excel、CSV等格式文件中的文本信息（如用户姓名、部門名稱、下拉
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摘要：歸檔冷數據至 S3，藉助 StarRocks 實現一致性驗證與存儲降本 作者：Riley ，Airtable 數據基礎設施團隊 導讀： 開源無國界，在本期“StarRocks 全球用户精選案例”專欄中，我們將介紹總部位於舊金山的雲端協作服務公司 Airtable。作為一家致力於讓用户像操作表格一樣輕鬆構建數據應用的企業，Airtable 在 2025 年完成
昵稱 StarRocks
備選標題： 數據分層，不止分層那麼簡單！ 數據為什麼要分層？三招搞定多源異構數據 數據又多又亂，用的時候： 找不到？ 算得慢？ 還容易出錯？ 別頭疼了！數據分層就是解決這些問題的“法寶”。 簡單説，它就是： 給數據建個清晰有序的“家”，讓每一類數據都有固定的位置和職責。 今天，我就帶大家拆解數據分層最核心的三大層： 數據運營層(ODS) 數據倉庫層(DW) 數據應用層(ADS
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