- 最新阿里四面面试真题46道:面试技巧+核心问题+面试心得
风平浪静如码
前言做技术的有一种资历,叫做通过了阿里的面试。这些阿里Java相关问题,都是之前通过不断优秀人才的铺垫总结的,先自己弄懂了再去阿里面试,不然就是去丢脸,被虐。希望对大家帮助,祝面试成功,有个更好的职业规划。一,阿里常见技术面1、微信红包怎么实现。2、海量数据分析。3、测试职位问的线程安全和非线程安全。4、HTTP2.0、thrift。5、面试电话沟通可能先让自我介绍。6、分布式事务一致性。7、ni
- 非欧空间计算加速:图神经网络与微分几何计算的GPU优化(流形数据的内存布局优化策略)
九章云极AladdinEdu
空间计算神经网络人工智能gpu算力算法java开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域,非欧几里得空间数据(流形数据)的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限:黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储(BlockedManifoldStorage,BMS)与层次化
- 8月2日长春见!行业大咖揭秘融合数据库如何赋能智能制造
檀越@新空间
s46金仓数据库数据库制造
在制造业数字化转型的浪潮中,数据已成为企业生产运营的核心驱动力。然而,海量数据的无序流转、设备故障的突发而至,往往让制造企业陷入“数据听不懂、故障预见难”的困境。为助力制造企业借助融合数据库实现数据价值的深度挖掘与设备故障的精准预判,我们诚挚邀请行业同仁共赴KING大咖面对面沙龙,深入探讨融合数据库在制造业的实践之道。本次沙龙聚焦“数据库平替之融合数据库如何让制造企业‘听懂数据、预见故障’”,特邀
- 有人考过CDA数据分析师二级吗?
cda2024
数据分析数据挖掘mysql
一、引言在当今数字化浪潮席卷各个行业的时代,数据成为了最宝贵的资产之一。无论是金融、电信、零售还是其他传统行业,都在积极寻求能够从海量数据中挖掘价值的专业人才。“有人考过CDA数据分析师二级吗?”这个问题不仅反映了人们对提升自身数据技能的渴望,也折射出市场对高水平数据分析师的需求日益增长。今天,我们就来聊聊这个话题。二、CDA数据分析师二级概述(一)认证的重要性首先得明确,CDA数据分析师二级可不
- Python爬虫实战:研究picloud相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言picloud
一、引言1.1研究背景与意义在数字化时代,网络数据已成为企业决策、学术研究和社会服务的重要资源。爬虫技术作为自动化获取网络信息的关键手段,在舆情监测、市场分析、学术研究等领域具有广泛应用。Python以其简洁的语法和丰富的爬虫库(如Requests、BeautifulSoup、Scrapy)成为爬虫开发的首选语言。然而,面对海量数据和高并发需求,本地爬虫系统往往面临性能瓶颈。picloud作为专业
- 重构数据库未来:金仓数据库,抢占 AI 原生时代先机
7月15日,国产数据库厂商中电科金仓(北京)科技股份有限公司(以下简称“电科金仓”)在北京举行了一场技术发布会,集中发布四款核心产品:AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机(云数据库AI版)以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra,并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年,这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次,电科金
- 高省没有邀请码怎么注册?高省app总部邀请码是什么?
日常购物技巧呀
基于第三方电商平台海量数据挖掘与分析,“高省”APP通过内容制作、分享等方式,为消费者打通吃喝玩乐购全场景全业态,让消费者省心省钱省时省力,为平台和品牌方导流创造收入,拓展了商家新的销售渠道。高省app逐渐构筑起了集各大主流电商平台,外卖平台,旅游、票务、出行、加油等高频生活服务全场景的线上生活商城。高省是正规平台吗?高省还能做吗?最新资讯【高省】分会员和运营商,会员定位是自用的,而运营是针对推广
- 以AI人工智能为核心,发展空间智能
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
以AI人工智能为核心,发展空间智能关键词:人工智能、空间智能、智能系统、机器学习、计算机视觉、物联网、自动化技术摘要:本文围绕"以AI人工智能为核心发展空间智能"这一主题,系统解析空间智能的技术架构与实现路径。通过揭示AI与空间智能的核心关联,深入探讨机器学习、计算机视觉、数字孪生等关键技术如何赋能空间数据的感知、处理与决策。结合智能建筑、智慧城市等实际场景,展示从算法原理到工程落地的完整技术链条
- 大数据工程师:职责与技能全景图 -- 从“数据搬运工”到“价值架构师”
大数据工程师:职责与技能全景图从“数据搬运工”到“价值架构师”在抖音的推荐流里精准蹦出你刚想买的球鞋、在双十一零点让支付成功率提升0.1%、在流感季来临前2周把奥司他韦铺到正确门店……这些“魔法”背后都站着同一群人——大数据工程师(BigDataEngineer)。他们不是数据分析师,也不是算法科学家,而是让**海量数据从“原材料”变成“生产线燃料”**的隐形架构师。本文用一张“职责地图”+一份“
- 深入解析HBase如何保证强一致性:WAL日志与MVCC机制
码字的字节
hadoop布道师hadoopHBaseWALMVCC
HBase强一致性的重要性在分布式数据库系统中,强一致性是确保数据可靠性和系统可信度的核心支柱。作为Hadoop生态系统中关键的列式存储数据库,HBase需要处理金融交易、实时风控等高敏感场景下的海量数据操作,这使得强一致性成为其设计架构中不可妥协的基础特性。分布式环境下的数据一致性挑战在典型的HBase部署环境中,数据被分散存储在多个RegionServer节点上,同时面临以下核心挑战:1.跨节
- Hadoop中MapReduce和Yarn相关内容详解
接上一章写的HDFS说,Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的一个平台,上一章介绍了分布式存储,这一章介绍一下分布式计算——MapReduce。一、MapReduce设计理念map——>映射Reduce——>归纳mapreduce是一种必须构建在hadoop之上的大数据离线计算框架。因为mapreduce是给予磁盘IO来计算存储文件的,所以它具有一定的延时性,因此一般用来处理离线
- 电科金仓全栈出击,“融合数据库平台”挑战AI时代新范式
7月15日,国产数据库厂商中电科金仓(北京)科技股份有限公司(以下简称“电科金仓”)在北京举行了一场技术发布会,集中发布四款核心产品:AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机(云数据库AI版)以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra,并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年,这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次,电科金
- 电科金仓“融合数据库”发布:锚定AI时代,重构国产数据库格局
可涵不会debug
AI赋能数据库人工智能重构
7月15日,国产数据库厂商中电科金仓(北京)科技股份有限公司(以下简称“电科金仓”)在北京举行了一场技术发布会,集中发布四款核心产品:AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机(云数据库AI版)以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra,并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年,这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次,电科金
- 美图分布式Bitmap实践:Naix
PathonDiss
image.png大数据技术和应用系统目前已经在各个行业中发挥着巨大的作用,各种各样的开源技术也给大数据从业人员带来了很大的便利。Bitmap作为一种大数据需求下产生的计算体系,有着计算速度快、信息密度高、支持海量数据等众多优势。美图拥有海量用户数据,每天都有大量数据计算任务。而Bitmap技术能大幅度减少计算的开销,节省数据存储的成本,尽管有不少公司做过Bitmap的相关尝试,但是到目前为止还没
- 数据科学家必学:SQL+Python + 机器学习全链路
大力出奇迹985
sqlpython机器学习
一、数据科学浪潮与核心技能基石在这个数据爆炸的时代,数据宛如一座蕴藏无限价值的宝藏矿山,等待着被深度挖掘与有效利用。数据科学家便肩负着这一使命,他们是数字世界的“淘金者”,运用专业技能从海量数据中提炼出有价值的信息,为企业决策指引方向,助力其在激烈的市场竞争中脱颖而出。而在数据科学家的技能工具箱中,SQL、Python以及机器学习是最为闪耀的“三件套”。SQL作为与数据库沟通的桥梁,让数据科学家能
- 搜索引擎简介
搜索流程架构设计需兼顾海量数据处理能力、低延迟查询响应和结果相关性等。数据采集爬虫系统:从种子URL递归抓取,遵循robots协议(网站通过robots.txt声明哪些内容可抓取),避免违规抓取。数据预处理将原始数据(如HTML网页)转化为结构化、可索引的内容,提升后续索引和检索效率。网页解析与清洗:提取有效内容:从HTML中剥离标签(如),保留文本、标题、摘要、关键词等;排除广告、导航栏等冗余信
- AI撰文:人工智能VS人类写手,谁更胜一筹?
Xgvafdj58
人类撰写应用
AI撰写文本工具引发诸多议争。有人主张,伴随着人工智能日新月异,AI化的写作将成时代新潮,加之其大量试用可能会取代人类写手之职;反之亦有人对其持保留意见,深信AI在创造力与情感传达方面尚不能企及人类水平。那么,AI能否胜任文章撰写任务?以下将详加探析。1.AI写文章的优势人工智能在撰写文章方面具备显著优势。其一,能处理海量数据,迅速获取信息,并据此创作内容。其次,不受时间与空间束缚,24小时无休运
- KING大咖直播|揭秘KFS Ultra:企业级智能海量数据集成平台
金仓数据库
数字化洪流下,您的数据引擎够强吗?决策慢半拍?实时响应才是制胜关键!AI遍地开花?多样数据融合方能释放真价值!数据孤岛林立?超大规模集成互通是破局之道!面对上述问题,电科金仓倾力打造KFSUltra——企业级智能海量数据集成平台,精准狙击痛点,赋能业务从容飞跃!7月24日19:00-20:00!KING大咖直播第五期《揭秘KFSUltra:企业级智能海量数据集成平台》,KFS研发部经理带您深入揭秘
- 28、 拥抱数据湖架构
火箭统
数据湖数据仓库大数据架构
拥抱数据湖架构1.数据湖简介在当今数据驱动的世界中,数据湖架构已经成为处理和存储海量数据的有效解决方案。数据湖不仅能够保存来自各种不同来源的原始格式的数据,还为企业提供了灵活且强大的数据分析能力。本文将探讨数据湖架构的概念、优势以及如何在实际中应用数据湖架构来解决数据存储和处理的问题。数据湖的概念最早于2011年被提出。与传统数据仓库不同,数据湖允许企业在不预先定义数据结构的情况下存储大量数据。数
- 【美团3面】大模型面试题详解:大模型使用几十条数据微调后为啥性能差的很多?
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产品经理大模型学习AI大模型人工智能大模型大模型教程程序员
一个很有意思的回答:大模型的LossLandscape是由多个“Basin”(盆地)组成的,而不是一个平滑的曲面。如果微调(Fine-Tuning)的优化方向偏离了BasicCapacityBasin,就可能容易训崩掉,虽然训崩的概率不大。大模型(如LLM)在预训练阶段通过海量数据学习,优化出一个“基本能力盆地”(BasicCapacityBasin),这个Basin代表模型具备通用语言理解、生成
- mysql 和oracle的选择
思静鱼
#Java开发常见问题mysqloracle数据库
MySQL和Oracle都是优秀的关系型数据库管理系统,但在某些特定场景下,Oracle可能是更合适的选择。以下是不适合使用MySQL而应该选择Oracle的典型情况:1.超大规模企业级应用(高并发、海量数据)适用场景银行核心交易系统(每秒数千笔交易)电信级计费系统(PB级数据,高一致性要求)证券交易所实时交易(毫秒级响应,零误差)Oracle优势更强的扩展性:支持TB/PB级数据,MySQL单表
- 大数据领域数据架构的市场营销数据分析
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据架构数据分析ai
大数据领域数据架构的市场营销数据分析:从数据洪流到营销决策的魔法桥梁关键词:大数据架构、市场营销分析、数据生命周期、RFM模型、实时数据处理、数据仓库、营销决策支持摘要:在这个"数据比石油更宝贵"的时代,企业每天都在被来自用户行为、交易记录、社交媒体等渠道的海量数据淹没。但对市场营销而言,“有数据"不等于"能决策”,就像拥有一堆未经打磨的矿石不等于拥有黄金。本文将以"数据架构"为核心,用生活化的比
- Doris与StarRocks关系解析:大数据技术演进
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据ai
Doris与StarRocks关系解析:大数据技术演进关键词:Doris,StarRocks,大数据分析,OLAP,MPP架构,开源技术,数据仓库摘要:在大数据爆炸的时代,我们每天都在产生海量数据——从手机里的聊天记录到电商平台的购物清单,从社交媒体的点赞评论到智能手表的健康数据。如何从这些数据中快速找到有价值的信息,就像在图书馆的百万本书中迅速找到你需要的那一本?OLAP(在线分析处理)系统就是
- 用大数据玩转社交媒体营销:精准触达背后的“魔法”秘籍
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍大数据媒体
用大数据玩转社交媒体营销:精准触达背后的“魔法”秘籍咱们都知道,社交媒体已经成为品牌和用户互动的主战场。微博、抖音、微信、Instagram……铺天盖地的信息让人眼花缭乱,想在茫茫内容海洋里精准触达目标用户,光靠“发广告”根本不够。这时,大数据技术就成了“秘密武器”。它帮营销人员从海量数据里提取有价值的洞见,实现个性化推荐、用户画像构建、情感分析,甚至实时舆情监控,让营销效果实现“质”的飞跃。今天
- AI赋能数据库运维:智能工具如何重塑DBA工作范式
AI新视界
Mysql/mycat日常部署监控调优运维等系列专栏AI工具全指南:从入门到精通解锁高效生产力dbamysql数据库
AI赋能数据库运维:智能工具如何重塑DBA工作范式在数据爆炸式增长和数字化转型加速的今天,数据库管理员(DBA)面临着前所未有的挑战。传统运维方式已难以应对日益复杂的数据库环境和海量数据处理需求。本文将全面剖析当前主流AI驱动的数据库运维工具和技术,展示如何利用人工智能提升数据库管理效率、优化性能并降低运维成本,为DBA提供从理论到实践的完整指南。数据库运维的AI革命:背景与现状数据库作为企业核心
- 如何用 Kafka + Redis + 线程池搭建高吞吐异步消息处理架构
在现代分布式系统中,面对海量数据和高并发消息处理需求,单纯依赖Kafka消费和本地线程池处理往往会遇到性能瓶颈和稳定性挑战。本文将介绍一种Kafka→Redis→ThreadPool架构设计思路,配合示例代码,帮助你实现高效、稳定且具备弹性的异步消息处理系统。1.背景和挑战假设你需要从Kafka中消费大量消息,并对每条消息进行耗时处理(比如调用数据库、HTTP接口等)。直接使用Kafka消费者拉取
- 未来已来?AI能否取代程序员
令软件开发人员夜不能寐的事情比比皆是。如今,他们最关心的问题不再是如何用自己喜欢的语言(C、C++、Erlang、Java等)表达最新的算法,而是人工智能(AI)。本文中,我们将介绍AI编写代码的过程,并回答这个问题:AI会取代程序员吗?什么是AI代码生成?近年来,生成式AI的应用呈爆炸式增长,这主要因为现在有足够的计算能力来运行深度学习算法,而且训练机器学习模型所需的海量数据也在增加。AI代码生
- Java NIO FileChannel在大文件传输中的性能优化实践指南
浅沫云归
后端技术栈小结javanioperformance
JavaNIOFileChannel在大文件传输中的性能优化实践指南在现代分布式系统中,海量数据的存储与传输成为常见需求。JavaNIO引入的FileChannel提供了高效的文件读写能力,尤其适合大文件传输场景。本文从原理深度解析出发,结合生产环境实战经验,系统讲解如何通过零拷贝、缓冲区优化、异步I/O等手段,最大化提升FileChannel性能。1.技术背景与应用场景传统的IO流在读写大文件时
- 奇麟大数据:基于Apache SeaTunnel 构建高效、灵活的数据集成平台
ZVAyIVqt0UFji
大数据apache
在当今数据驱动的时代,企业面临着海量数据以不同格式分散在不同系统的挑战。如何高效、稳定地集成这些异构数据源,成为企业实现数据价值最大化的关键。ApacheSeaTunnel作为一款高性能、分布式、插件化的数据集成平台,在解决这一挑战中扮演着重要角色。本文将介绍ApacheSeaTunnel如何解决异构数据源之间的数据同步问题,以及基于Seatunnel构建高效灵活的数据集成平台。1.数据集成挑战与
- 贝叶斯网络与深度学习结合:AI人工智能前沿技术探索
AIGC应用创新大全
人工智能深度学习ai
贝叶斯网络与深度学习结合:AI人工智能前沿技术探索关键词:贝叶斯网络、深度学习、概率推理、表示学习、不确定性建模、AI融合技术、因果推断摘要:深度学习擅长从海量数据中挖掘复杂模式,但像个“没带指南针的探险家”——不知道自己的判断有多可靠;贝叶斯网络擅长用因果关系和概率处理不确定性,却像个“没见过世面的老学者”——不会从大数据中学习新规律。当这两个“AI高手”联手,会碰撞出怎样的火花?本文将用“医生
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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