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docs/README.md

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 ##  ✏️ 算法
 

docs/_style/style.css

@@ -61,7 +61,7 @@ pre {
 
 @media (min-width:600px) {
     pre code {
-        box-shadow: 2px 1px 20px 2px #aaa;
+        /*box-shadow: 2px 1px 20px 2px #aaa;*/
         /*border-radius: 10px !important;*/
         padding-left: 20px !important;
     }
@@ -72,4 +72,10 @@ pre {
         padding-left: 0px !important;
         padding-right: 0px !important;
     }
+}
+
+.markdown-section pre {
+    padding-left: 0 !important;
+    padding-right: 0px !important;
+    box-shadow: 2px 1px 20px 2px #aaa;
 }

docs/notes/Docker.md

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 * [一、解决的问题](#一解决的问题)
 * [二、与虚拟机的比较](#二与虚拟机的比较)

docs/notes/Git.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [集中式与分布式](#集中式与分布式)
 * [中心服务器](#中心服务器)

docs/notes/HTTP.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一 、基础概念](#一-基础概念)
     * [URI](#uri)
@@ -67,7 +67,7 @@ URI 包含 URL 和 URN。
 - URL（Uniform Resource Locator，统一资源定位符）
 - URN（Uniform Resource Name，统一资源名称）
 
-<div align="center"> <img src="pics/766d401b-3cf6-475c-8ced-ea8c8db8edc5.png" width="700"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/1_2001550415765493.png" width="500px"> </div><br>
 
 ## 请求和响应报文
 

docs/notes/Java IO.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、概览](#一概览)
 * [二、磁盘操作](#二磁盘操作)

docs/notes/Java 基础.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、数据类型](#一数据类型)
     * [基本类型](#基本类型)

docs/notes/Java 容器.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、概览](#一概览)
     * [Collection](#collection)
@@ -15,7 +15,6 @@
     * [ConcurrentHashMap](#concurrenthashmap)
     * [LinkedHashMap](#linkedhashmap)
     * [WeakHashMap](#weakhashmap)
-* [附录](#附录)
 * [参考资料](#参考资料)
 <!-- GFM-TOC -->
 
@@ -26,7 +25,8 @@
 
 ## Collection
 
-<div align="center"> <img src="pics/6_200.png"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/6_2001550476096035.png"/> </div><br>
+
 
 ### 1. Set
 
@@ -52,7 +52,7 @@
 
 ## Map
 
-<div align="center"> <img src="pics/7_200.png"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/2_2001550426232419.png"/> </div><br>
 
 - TreeMap：基于红黑树实现。
 
@@ -1097,90 +1097,6 @@ public final class ConcurrentCache<K, V> {
 }
 ```
 
-# 附录
-
-Collection 绘图源码：
-
-```
-@startuml
-
-interface Collection
-interface Set
-interface List
-interface Queue
-interface SortSet
-
-class HashSet
-class LinkedHashSet
-class TreeSet
-class ArrayList
-class Vector
-class LinkedList
-class PriorityQueue
-
-
-Collection <|-- Set
-Collection <|-- List
-Collection <|-- Queue
-Set <|-- SortSet
-
-Set <|.. HashSet
-Set <|.. LinkedHashSet
-SortSet <|.. TreeSet
-List <|.. ArrayList
-List <|.. Vector
-List <|.. LinkedList
-Queue <|.. LinkedList
-Queue <|.. PriorityQueue
-
-@enduml
-```
-
-Map 绘图源码
-
-```
-@startuml
-
-interface Map
-interface SortMap
-
-class HashTable
-class LinkedHashMap
-class HashMap
-class TreeMap
-
-Map <|.. HashTable
-Map <|.. LinkedHashMap
-Map <|.. HashMap
-Map <|-- SortMap
-SortMap <|.. TreeMap
-
-@enduml
-```
-
-迭代器类图
-
-```
-@startuml
-
-interface Iterable
-interface Collection
-interface List
-interface Set
-interface Queue
-interface Iterator
-interface ListIterator
-
-Iterable <|-- Collection
-Collection <|.. List
-Collection <|.. Set
-Collection <|-- Queue
-Iterator <-- Iterable
-Iterator <|.. ListIterator
-ListIterator <-- List
-
-@enduml
-```
 
 # 参考资料
 

docs/notes/Java 并发.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、线程状态转换](#一线程状态转换)
     * [新建（New）](#新建new)

docs/notes/Java 虚拟机.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、运行时数据区域](#一运行时数据区域)
     * [程序计数器](#程序计数器)
@@ -60,7 +60,7 @@ java -Xss512M HackTheJava
 
 本地方法一般是用其它语言（C、C++ 或汇编语言等）编写的，并且被编译为基于本机硬件和操作系统的程序，对待这些方法需要特别处理。
 
-<div align="center"> <img src="pics/3034859c-eb5a-402b-b65a-974dcc0c4a46.png"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/1_2001550547261811.png"/> </div><br>
 
 ## 堆
 
@@ -220,7 +220,8 @@ obj = null;
 
 ### 1. 标记 - 清除
 
-<div align="center"> <img src="pics/3fb6e997-0fc9-4178-a691-5907b67bbeae.png"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/3_2001550547558008.png"/> </div><br>
+
 
 标记要回收的对象，然后清除。
 
@@ -231,13 +232,15 @@ obj = null;
 
 ### 2. 标记 - 整理
 
-<div align="center"> <img src="pics/fb14b808-734c-4634-9c87-e598b1937996.png"/> </div><br>
+
+<div align="center"> <img src="pics/2_2001550547456403.png"/> </div><br>
+
 
 让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。
 
 ### 3. 复制
 
-<div align="center"> <img src="pics/3f04455c-f4ac-4038-a69f-21df133389e1.png"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/4_2001550547640585.png"/> </div><br>
 
 将内存划分为大小相等的两块，每次只使用其中一块，当这一块内存用完了就将还存活的对象复制到另一块上面，然后再把使用过的内存空间进行一次清理。
 

docs/notes/Leetcode 题解.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [算法思想](#算法思想)
     * [双指针](#双指针)

docs/notes/Leetcode-Database 题解.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [595. Big Countries](#595-big-countries)
 * [627. Swap Salary](#627-swap-salary)

docs/notes/Linux.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、常用操作以及概念](#一常用操作以及概念)
     * [快捷键](#快捷键)

docs/notes/MySQL.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、索引](#一索引)
     * [B+ Tree 原理](#b-tree-原理)

docs/notes/Redis.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、概述](#一概述)
 * [二、数据类型](#二数据类型)

docs/notes/SQL.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、基础](#一基础)
 * [二、创建表](#二创建表)

docs/notes/Socket.md

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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、I/O 模型](#一io-模型)
     * [阻塞式 I/O](#阻塞式-io)

docs/notes/代码可读性.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、可读性的重要性](#一可读性的重要性)
 * [二、用名字表达代码含义](#二用名字表达代码含义)

docs/notes/代码风格规范.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 <!-- GFM-TOC -->
 

docs/notes/分布式.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、分布式锁](#一分布式锁)
     * [数据库的唯一索引](#数据库的唯一索引)
@@ -314,19 +314,19 @@ Raft 也是分布式一致性协议，主要是用来竞选主节点。
 
 - 来自客户端的修改都会被传入 Leader。注意该修改还未被提交，只是写入日志中。
 
-<div align="center"> <img src="pics/7.gif"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/71550414107576.gif"/> </div><br>
 
 - Leader 会把修改复制到所有 Follower。
 
-<div align="center"> <img src="pics/9.gif"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/91550414131331.gif"/> </div><br>
 
 - Leader 会等待大多数的 Follower 也进行了修改，然后才将修改提交。
 
-<div align="center"> <img src="pics/10.gif"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/101550414151983.gif"/> </div><br>
 
 - 此时 Leader 会通知的所有 Follower 让它们也提交修改，此时所有节点的值达成一致。
 
-<div align="center"> <img src="pics/11.gif"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/111550414182638.gif"/> </div><br>
 
 # 参考
 

docs/notes/剑指 offer 题解.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 * [3. 数组中重复的数字](#3-数组中重复的数字)
 * [4. 二维数组中的查找](#4-二维数组中的查找)
@@ -510,6 +510,8 @@ public class Solution {
 
 一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶，也可以跳上 2 级。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。
 
+<div align="center"> <img src="pics/1_2001550465428749.png"/> </div><br>
+
 ## 解题思路
 
 ```java
@@ -535,6 +537,8 @@ public int JumpFloor(int n) {
 
 我们可以用 2\*1 的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形。请问用 n 个 2\*1 的小矩形无重叠地覆盖一个 2\*n 的大矩形，总共有多少种方法？
 
+<div align="center"> <img src="pics/11550465817827.gif"/> </div><br>
+
 ## 解题思路
 
 ```java
@@ -560,6 +564,8 @@ public int RectCover(int n) {
 
 一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶，也可以跳上 2 级... 它也可以跳上 n 级。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。
 
+<div align="center"> <img src="pics/21550465890674.gif"/> </div><br>
+
 ## 解题思路
 
 ### 动态规划
@@ -682,7 +688,7 @@ private int minNumber(int[] nums, int l, int h) {
 
 例如下面的矩阵包含了一条 bfce 路径。
 
-<div align="center"> <img src="pics/e31abb94-9201-4e06-9902-61101b92f475.png" width="300"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/2_2001550466182933.png"/> </div><br>
 
 ## 解题思路
 
@@ -961,6 +967,8 @@ private void printNumber(char[] number) {
 
 <div align="center"> <img src="pics/27ff9548-edb6-4465-92c8-7e6386e0b185.png" width="600"/> </div><br>
 
+② 如果链表只有一个节点，那么直接
+
 ② 否则，就需要先遍历链表，找到节点的前一个节点，然后让前一个节点指向 null，时间复杂度为 O(N)。
 
 <div align="center"> <img src="pics/280f7728-594f-4811-a03a-fa8d32c013da.png" width="600"/> </div><br>
@@ -977,10 +985,15 @@ public ListNode deleteNode(ListNode head, ListNode tobeDelete) {
         tobeDelete.val = next.val;
         tobeDelete.next = next.next;
     } else {
-        ListNode cur = head;
-        while (cur.next != tobeDelete)
-            cur = cur.next;
-        cur.next = null;
+        if (head == tobeDelete)
+             // 只有一个节点
+            head = null;
+        else {
+            ListNode cur = head;
+            while (cur.next != tobeDelete)
+                cur = cur.next;
+            cur.next = null;
+        }
     }
     return head;
 }
@@ -1109,6 +1122,8 @@ public boolean isNumeric(char[] str) {
 
 需要保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变，这和书本不太一样。
 
+<div align="center"> <img src="pics/7_2001550475133282.png"/> </div><br>
+
 ## 解题思路
 
 ```java
@@ -1369,7 +1384,7 @@ boolean isSymmetrical(TreeNode t1, TreeNode t2) {
 
 下图的矩阵顺时针打印结果为：1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 15, 14, 13, 9, 5, 6, 7, 11, 10
 
-<div align="center"> <img src="pics/6539b9a4-2b24-4d10-8c94-2eb5aba1e296.png" width="300"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/8_2001550475451664.png"/> </div><br>
 
 ## 解题思路
 
@@ -2719,6 +2734,8 @@ public ArrayList<Integer> maxInWindows(int[] num, int size) {
 
 把 n 个骰子仍在地上，求点数和为 s 的概率。
 
+<div align="center"> <img src="pics/6_2001550474388460.png"/> </div><br>
+
 ## 解题思路
 
 ### 动态规划解法
@@ -2790,6 +2807,8 @@ public List<Map.Entry<Integer, Double>> dicesSum(int n) {
 
 五张牌，其中大小鬼为癞子，牌面大小为 0。判断这五张牌是否能组成顺子。
 
+<div align="center"> <img src="pics/5_2001550474110029.png"/> </div><br>
+
 ## 解题思路
 
 ```java
@@ -2847,6 +2866,8 @@ public int LastRemaining_Solution(int n, int m) {
 
 可以有一次买入和一次卖出，那么买入必须在前。求最大收益。
 
+<div align="center"> <img src="pics/4_2001550473915641.png"/> </div><br>
+
 ## 解题思路
 
 使用贪心策略，假设第 i 轮进行卖出操作，买入操作价格应该在 i 之前并且价格最低。
@@ -2917,6 +2938,8 @@ public int Add(int a, int b) {
 
 给定一个数组 A[0, 1,..., n-1]，请构建一个数组 B[0, 1,..., n-1]，其中 B 中的元素 B[i]=A[0]\*A[1]\*...\*A[i-1]\*A[i+1]\*...\*A[n-1]。要求不能使用除法。
 
+<div align="center"> <img src="pics/3_2001550473624627.png"/> </div><br>
+
 ## 解题思路
 
 ```java

docs/notes/攻击技术.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、跨站脚本攻击](#一跨站脚本攻击)
 * [二、跨站请求伪造](#二跨站请求伪造)

docs/notes/数据库系统原理.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、事务](#一事务)
     * [概念](#概念)

docs/notes/构建工具.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、构建工具的作用](#一构建工具的作用)
 * [二、Java 主流构建工具](#二java-主流构建工具)

docs/notes/正则表达式.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、概述](#一概述)
 * [二、匹配单个字符](#二匹配单个字符)

docs/notes/消息队列.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、消息模型](#一消息模型)
     * [点对点](#点对点)

docs/notes/算法.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、前言](#一前言)
 * [二、算法分析](#二算法分析)
@@ -646,7 +646,7 @@ public T select(T[] nums, int k) {
 
 堆可以用数组来表示，这是因为堆是完全二叉树，而完全二叉树很容易就存储在数组中。位置 k 的节点的父节点位置为 k/2，而它的两个子节点的位置分别为 2k 和 2k+1。这里不使用数组索引为 0 的位置，是为了更清晰地描述节点的位置关系。
 
-<div align="center"> <img src="pics/f3080f83-6239-459b-8e9c-03b6641f7815.png" width="200"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/8_200.png"/> </div><br>
 
 ```java
 public class Heap<T extends Comparable<T>> {
@@ -682,7 +682,7 @@ public class Heap<T extends Comparable<T>> {
 
 在堆中，当一个节点比父节点大，那么需要交换这个两个节点。交换后还可能比它新的父节点大，因此需要不断地进行比较和交换操作，把这种操作称为上浮。
 
-<div align="center"> <img src="pics/33ac2b23-cb85-4e99-bc41-b7b7199fad1c.png" width="400"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/81550405360028.gif"/> </div><br>
 
 ```java
 private void swim(int k) {
@@ -695,7 +695,7 @@ private void swim(int k) {
 
 类似地，当一个节点比子节点来得小，也需要不断地向下进行比较和交换操作，把这种操作称为下沉。一个节点如果有两个子节点，应当与两个子节点中最大那个节点进行交换。
 
-<div align="center"> <img src="pics/72f0ff69-138d-4e54-b7ac-ebe025d978dc.png" width="400"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/91550405374894.gif"/> </div><br>
 
 ```java
 private void sink(int k) {
@@ -744,15 +744,13 @@ public T delMax() {
 
 无序数组建立堆最直接的方法是从左到右遍历数组进行上浮操作。一个更高效的方法是从右至左进行下沉操作，如果一个节点的两个节点都已经是堆有序，那么进行下沉操作可以使得这个节点为根节点的堆有序。叶子节点不需要进行下沉操作，可以忽略叶子节点的元素，因此只需要遍历一半的元素即可。
 
-<div align="center"> <img src="pics/b84ba6fb-312b-4e69-8c77-fb6eb6fb38d4.png" width="300"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/101550406418006.gif"/> </div><br>
 
 #### 5.2 交换堆顶元素与最后一个元素
 
 交换之后需要进行下沉操作维持堆的有序状态。
 
-<div align="center"> <img src="pics/51fb761d-8ce0-4472-92ff-2f227ac7888a.png" width="270"/> </div><br>
-
-<div align="center"> <img src="pics/b20a3466-44b4-445e-87c7-dd4fb9ef44b2.png" width="350"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/111550407277293.gif"/> </div><br>
 
 ```java
 public class HeapSort<T extends Comparable<T>> extends Sort<T> {
@@ -2045,7 +2043,7 @@ public class Transaction {
 
 对于 N 个键，M 条链表 (N>M)，如果哈希函数能够满足均匀性的条件，每条链表的大小趋向于 N/M，因此未命中的查找和插入操作所需要的比较次数为 \~N/M。
 
-<div align="center"> <img src="pics/b4252c85-6fb0-4995-9a68-a1a5925fbdb1.png" width="300"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/9_200.png"/> </div><br>
 
 ### 3. 线性探测法
 
@@ -2053,7 +2051,7 @@ public class Transaction {
 
 使用线性探测法，数组的大小 M 应当大于键的个数 N（M>N)。
 
-<div align="center"> <img src="pics/dbb8516d-37ba-4e2c-b26b-eefd7de21b45.png" width="400"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/121550407878282.gif"/> </div><br>
 
 ```java
 public class LinearProbingHashST<Key, Value> implements UnorderedST<Key, Value> {
@@ -2154,7 +2152,7 @@ public void delete(Key key) {
 
 线性探测法的成本取决于连续条目的长度，连续条目也叫聚簇。当聚簇很长时，在查找和插入时也需要进行很多次探测。例如下图中 2\~5 位置就是一个聚簇。
 
-<div align="center"> <img src="pics/386cd64f-7a9d-40e6-8c55-22b90ee2d258.png" width="400"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/11_200.png"/> </div><br>
 
 α = N/M，把 α 称为使用率。理论证明，当 α 小于 1/2 时探测的预计次数只在 1.5 到 2.5 之间。为了保证散列表的性能，应当调整数组的大小，使得 α 在 [1/4, 1/2] 之间。
 

docs/notes/系统设计基础.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 <!-- GFM-TOC -->
 * [一、性能](#一性能)
 * [二、伸缩性](#二伸缩性)

docs/notes/缓存.md

@@ -1,4 +1,4 @@
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 * [一、缓存特征](#一缓存特征)
 * [二、LRU](#二lru)

docs/notes/计算机操作系统.md

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 * [一、概述](#一概述)
     * [基本特征](#基本特征)

docs/notes/计算机网络.md

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 * [一、概述](#一概述)
     * [网络的网络](#网络的网络)
@@ -660,11 +660,13 @@ TCP 使用超时重传来实现可靠传输：如果一个已经发送的报文
 
 <div align="center"><img src="https://latex.codecogs.com/gif.latex?RTTs=(1-a)*(RTTs)+a*RTT"/></div> <br>
 
+其中，0 ≤ a ＜ 1，RTTs 随着 a 的增加更容易受到 RTT 的影响。
+
 超时时间 RTO 应该略大于 RTTs，TCP 使用的超时时间计算如下：
 
 <div align="center"><img src="https://latex.codecogs.com/gif.latex?RTO=RTTs+4*RTT_d"/></div> <br>
 
-其中 RTT<sub>d</sub> 为偏差。
+其中 RTT<sub>d</sub> 为偏差的加权平均值。
 
 ## TCP 滑动窗口
 

docs/notes/设计模式.md

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 * [一、概述](#一概述)
 * [二、创建型](#二创建型)

docs/notes/集群.md

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 * [一、负载均衡](#一负载均衡)
     * [负载均衡算法](#负载均衡算法)
@@ -95,7 +95,7 @@ HTTP 重定向负载均衡服务器使用某种负载均衡算法计算得到服
 
 该负载均衡转发的缺点比较明显，实际场景中很少使用它。
 
-<div align="center"> <img src="pics/82a6981a-17aa-4370-b645-8704f44fc4a9.jpg"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/131550414680831.gif"/> </div><br>
 
 ### 2. DNS 域名解析
 
@@ -111,7 +111,7 @@ HTTP 重定向负载均衡服务器使用某种负载均衡算法计算得到服
 
 大型网站基本使用了 DNS 做为第一级负载均衡手段，然后在内部使用其它方式做第二级负载均衡。也就是说，域名解析的结果为内部的负载均衡服务器 IP 地址。
 
-<div align="center"> <img src="pics/5d0cb407-f1cc-4b89-ad4a-ec4e9b327c34.jpg"/> </div><br>
+<div align="center"> <img src="pics/141550414746389.gif"/> </div><br>
 
 ### 3. 反向代理服务器
 

docs/notes/面向对象思想.md

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 * [一、三大特性](#一三大特性)
     * [封装](#封装)