пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅ пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅ CDR FreePBX 14
Слишком длинный поисковый запрос.
По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Подмодули Git можно назвать репозиториями внутри репозиториев, которые позволяют добавлять в проект внешние библиотеки кода или зависимости без привязки системы контроля версий модуля к самому проекту. Это делает модули обособленными, что упрощает их обновление, а каталог также легко можно преобразовать в новый подмодуль.
Что такое подмодуль в Git?
Подмодуль – это репозиторий Git, который встроен в другой репозиторий Git. Таким образом, вы можете добавлять код из других проектов в качестве зависимостей и поддерживать при этом его собственное управление версиями.
Когда вы клонируете родительский репозиторий, репозиторий подмодуля клонируется автоматически. Это значит, что код подмодуля и история Git хранятся отдельно от основного управления версиями, и их можно обновлять для разных репозиториев, использующих библиотеку.
Альтернатива подмодуля – публикация ваших библиотек в виде пакетов в диспетчерах пакетов, например, NPM, Maven или NuGet. Но такой вариант подходит не для всех типов проектов. Если вы работаете с личным кодом, то вам придется настроить частный реестр пакетов, а это может оказаться куда более сложным, чем простое встраивание исходного кода библиотеки в качестве подмодуля.
Одна из основных проблем, которая возникает при преобразовании существующего каталога в подмодуль заключается в том, что управление подмодулем должно производиться извне. Git ждет, что вы создадите для него новый пустой каталог и клонируете подмодуль в проект. Вы можете скопировать код в новую папку, но тогда вы потеряете всю историю Git, связанную с ним, что будет иметь негативные последствия для крупных проектов. Вместо этого мы клонируем репозиторий, удалим ненужный код и отправим новую историю в новый подмодуль.
Как превратить каталог в подмодуль
Первый шаг – создание нового репозитория для подмодуля. Как правило, это делается на хостинге Git, например, GitHub, но вы можете создать локальный репозиторий на своем компьютере.
Далее вам понадобиться свежая копия вашего основного репозитория. Из нее будет создаваться репозиторий подмодуля.
git clone git@github.com:username/repository.git submodule-repo
cd submodule-repo
Затем вы должны удалить все, что не имеет отношение к вашему подмодулю. То есть будут удалены вся история коммитов, никак не связанных с кодом, который содержится в подмодуле. Эта операция подразумевает
разрушение данных
, так что убедитесь, что вы выполняете ее именно с копией вашего репозитория, а не с основным репозиторием.
git filter-branch --subdirectory-filter submoduledirectory -- --all
У вас должен остаться только тот код, который был в каталоге, и соответствующие коммиты. Таким образом, вы сможете перенести всю историю Git, относящуюся к этому подмодулю.
Также вам нужно будет изменить удаленный URL-адрес этого каталога на URL нового репозитория подмодуля, который, как правило, называется «origin».
git remote set-url origin https://github.com/new-repository.git
После чего вы можете передать историю в репозиторий так, как делали это всегда.
git push -u origin main
Добавление нового подмодуля
Когда вы вернетесь к основному проекту, вы, возможно, захотите добавить новый подмодуль.
Для начала вы должны перестать отслеживать каталог родительского репозитория, который вы хотите превратить в подмодуль. Он все также будет присутствовать в истории версий Git, и вы в любом случае только что добавили его в новый репозиторий модуля.
rm -rf directory_name
Далее вы можете добавить для репозитория подмодуля, который вы создали в GitHub, удаленный URL-адрес. Для этого вам понадобиться команда
git submodule add
:
git submodule add git@github.com:username/repository.git directory_name
После того, как вы запустите эту команду, Git создаст в родительском репозитории новый каталог подмодуля и клонирует репозиторий подмодуля в этот каталог. Плюс ко всему, он снова начнет отслеживать папку модуля.
А для того, чтобы обновить подмодуль, вам понадобиться команда
git submodule update
:
git submodule update --remote submodule_name
IOS использует термин интерфейс для обозначения физических портов, используемых для передачи и приема данных на другие устройства в сети. Каждый интерфейс может иметь несколько различных настроек, каждая из которых может отличаться от интерфейса к интерфейсу. В IOS для настройки этих параметров используются подкоманды (subcommands) в режиме пользовательского интерфейса. Для каждого интерфейса настраиваются свои параметры. Соответственно, сначала необходимо определить интерфейс, на котором будут настраиваться параметры, а затем выполнить настройки этих параметров.
В этой статье рассмотрим три параметра интерфейса: скорость порта, дуплекс и текстовое описания.
Настройка скорости, дуплекса и описания
Интерфейсы коммутатора, поддерживающие несколько скоростей (10/100 и 10/100/1000), по умолчанию будут автоматически определять, какую скорость использовать. Однако вы можете указать параметры скорости и дуплекса с помощью подкоманд duplex {auto / full / half} и speed {auto| 10 | 100 | 1000}.
В большинстве случаев лучше использовать режим автосогласования (auto).Но существуют такие моменты, когда необходимо вручную изменить скорость и дуплекс. Например, необходимо установить максимально возможную скорость на соединениях между коммутаторами, чтобы избежать вероятности того, что автосогласование выберет более низкую скорость.
Подкоманда description<текстовое описание>позволяет добавить текстовое описание к интерфейсу (комментарий). Например, после изменения скорости и дуплекса на порту, можно добавить описание, объясняющее, почему вы это сделали. В примере 1 показан листинг команд для настройки дуплекса, скорости и описание.
Для начала настройки трех параметров необходимо вспомнить команды позволяющие перейти из пользовательского режима в режим глобальной конфигурации, а так же команды перехода в режим конфигурации и настройки интерфейса. Выше, показан пример использования команд duplex, speed и description. Данные команды вводятся сразу после команды interface FastEthernet 0/1, что означает, что настройки этих трех параметров применяются к интерфейсу Fa0/1, а не к другим интерфейсам.
Команда show interfaces status отображает детальную информацию, настроек произведенных в примере 1:
Разберем выходные данные из примера:
FastEthernet 0/1 (Fa0 / 1): выведено описание интерфейса (задается командой description). Также представлена информация о настройке скорости в 100Mb/s и выставлен режим интерфейса full duplex. В представленной в примере информации есть статус notconnect это означает, что интерфейс Fa0 / 1 в настоящее время не подключен (не подключен кабель) и не работает.
FastEthernet 0/2 (Fa0 / 2): данный интерфейс не настраивался. Отображаются настройки по умолчанию. Обратите внимание, на слова "auto" под заголовком speed и duplex это означает, что данный порт автоматически согласовывает обе настройки с портами других устройств. Этот порт также не подключен (не подключен кабель).
FastEthernet 0/4 (Fa0 / 4): Как и Fa0/2 порт имеет настройки по умолчанию. Данный порт завершил процесс автосогласования, поэтому вместо надписи "auto" под заголовками speed и duplex выводится информация a-full и a-100 (согласованные параметры speed и duplex). Символ "А" перед параметрами full и 100, означает, что указанные значения скорости и дуплекса были согласованы автоматически.
Одновременная настройка интерфейсов с помощью команды interface range
Далее в примере 2 показан способ, облегчающий настройку одних и тех же параметров на нескольких интерфейсах. Для этого используйте команду interface range. В примере 2 команда interface range FastEthernet 0/11-20 сообщает IOS, что следующая подкоманда(ы) применяется к интерфейсам в диапазоне от Fa0/11 до Fa0/20.
IOS действует так, как если бы вы ввели подкоманду под каждым отдельным интерфейсом в указанном диапазоне. Ниже показан фрагмент из вывода команды show running-config, который показывает настройки портов F0 / 11-12 . Из примера видно, что применяются одни и те же настройки на всем диапазоне портов. Для облегчения понимания часть листинга, удалено.
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.