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二、参数详解-i：监控特定接口。-B：设置显示单位（b、Kb、Mb）。-F""：应用过滤规则。-n：不解析主机名，仅显示IP。-N：不

当我们在使用Flink的时候，避免不了要和时间(time)、水位线(watermarks)打交道，理解这些概念是开发分布式流处理应用的基础。那么Flink支持哪些时间语义？Flink是如何处理乱序事件的？什么是水位线？水位线是如何生成的？水位线的传播方式是什么？让我们带着这些问题来开始本文的内容。时间语义基本概念时间是Flink等流处理中最重要的概念之一，在Flink中Time可以分为三种：Eve

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WATCH是Redis提供的一个用于实现乐观锁(OptimisticLock)的命令，通常用于实现事务中的并发控制。它允许客户端监控一个或多个键的变化，并确保事务（MULTI/EXEC）中执行的操作在这些键没有发生改变的情况下才能成功提交。若在事务执行前，某些键被其他客户端修改，事务将被中止，避免潜在的并发修改问题。WATCH的工作机制监听键客户端通过WATCH命令可以监听一个或多个键。执行后，R

视频的容器格式和编码格式是视频文件的两个核心概念，它们相互关联但具有不同的功能。以下是详细的解释：1.容器格式(ContainerFormat)容器格式，又称封装格式，指的是视频文件的外壳或容器，它用于封装视频、音频、字幕、元数据（如标题、章节信息等）等各种流媒体内容。容器格式本质上决定了文件的扩展名。常见的容器格式：MP4：支持多种编解码器，广泛用于互联网和移动设备。MKV：支持多轨音频、字幕，

目录引言一、创建型模式1.简单工厂模式（SimpleFactoryPattern）2.抽象工厂模式（AbstractFactoryPattern）3.单例模式（SingletonPattern）4.建造者模式（BuilderPattern）5.原型模式（PrototypePattern）二、结构型模式1.适配器模式（AdapterPattern）2.桥接模式（BridgePattern）3.装饰器

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设计模式（DesignPatterns）是软件开发中常用的解决方案，帮助开发者处理常见的设计问题。创建型设计模式专注于对象的实例化，旨在提高系统的灵活性和可维护性。在这篇文章中，我们将深入探讨创建型设计模式中的生成器模式（BuilderPattern）和原型模式（PrototypePattern），详细分析它们的应用场景、优缺点，并通过类图和综合案例加以对比。1.创建型设计模式概述创建型设计模式包

set函数介绍在Python中，集合（Set）是一种无序且元素唯一的数据结构。集合中的元素不能重复，即每个元素在集合中只能出现一次。集合是一种高效的查找结构。Python中的集合（set）通常是通过哈希表实现的。哈希表是一种数据结构，它使用哈希函数将键映射到存储桶（buckets）中，以便在常数时间复杂度内执行插入、删除和查找操作。换言之，无论集合中有多少个元素，查找某个元素所需的时间都是固定的，

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{row['Description']}",icon=folium.Icon(color='red',icon='info-sign')).add_to(marker_cluster)#添加多边形folium.Polygon(locations=[[39.9,116.4],[39.95,116.45],[40.0,116.4],[39.9,116.4]],color='blue',fill=Tru

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