SZ 博客

Rsync命令参数详解

在对rsync服务器配置结束以后，下一步就需要在客户端发出rsync命令来实现将服务器端的文件备份到客户端来。rsync是一个功能非常强大的工具，其命令也有很多功能特色选项，我们下面就对它的选项一一进行分析说明。

Rsync的命令格式可以为以下六种：

背景

随着可视化需求的增多，以及可视化行业商业化的发展。从前小作坊式的纯手工生产不能再满足大量的业务需求，这时一些业界优秀的企业纷纷开始了对可视化页面的工业化生产。本文粗略的介绍一些可视化前端的工业化体系。

矩阵树(Treemap)

矩阵树,是层级布局(Hierarchy)的一种

该模块依赖一个层级布局(Hierarchy)结果,和一个画布区大小(size)。输出一个矩阵树数据(Treemap),矩阵树数据(Treemap)本质上是给层级布局(Hierarchy)写入了两个坐标，这两个坐标构成的区域即为该分区的可视化信息。详情见[基本数据](# 基本数据)。

分区(Partition)

分区图，是层级布局(Hierarchy)的一种

该模块依赖一个层级布局(Hierarchy)结果,和一个画布区大小(size)。输出一个分区数据(Partition),分区数据(Partition)本质上是给层级布局(Hierarchy)写入了两个坐标，这两个坐标构成的区域即为该分区的可视化信息。详情见[基本数据](# 基本数据)。

堆叠图(Stack)

该模块依赖数据项(keys)其提供了原始数据数据(data)中所需要堆积的数据项的条目。最终返回堆积数据(stackData)。堆积数据包含原始数据数据(data)中每一项的所占的起始值和结束值。详情见[基本数据](# 基本数据)。

直方图(histogram)

直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。它是一种条形图。 为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。 间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。

直方图也可以被归一化以显示“相对”频率。 然后，它显示了属于几个类别中的每个案例的比例，其高度等于1。

该模块依赖一个区间(domain)以及阈值(threshold),统计数据(data)的分布情况,输出一个分箱(bins)每个箱划分了箱子的范围以及包含的值,区间限定了值的范围,通常为数据(data)值的范围,阈值(threshold)规定了每个箱子的范围。详情见[基本数据](# 基本数据)。

分治法(Divide and Conquer)

分治法本质上是把一个复杂的问题分解成很多规模较小的子问题，然后解决这些子问题，所有子问题解决时，大问题便已经解决。核心是分解成的子问题是相同种类的子问题,主要操作是将大问题分解成很多子问题、解决这些问题，解决的子问题合并从而解决整个大问题。

二分法(binary search)

二分法本质上是是一种快速搜索策略。核心是每次将搜索空间平均分成两份，确定问题集中其中一个区间，继续将空间平分以确定问题所在, 主要操作是将问题空间二分。

回溯法(Backtracking)

回溯法本质上是一种，既带有系统性又带有跳跃性的的搜索算法 核心是状态，记录状态，进入状态，状态探索完毕之后，满足或不满足条件都回溯上一个状态。主要操作是递归

贪心算法(Greedy)

贪心算法本质上是求解问题的局部在最优解。核心是选取当前状态下最优的选择,主要操作是采用迭代的过程，根据局部最优策略，得到一部分解，缩小问题规模。