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- 架构进阶：精读数字化转型4A企业架构数据治理架构方案
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方案解读馆架构企业架构IT架构设计IT治理IT蓝图
本文概述了数字化转型中4A企业架构的数据治理架构方案的核心内容，以及数据架构（DA）与业务架构（BA）在企业架构中的关联与作用。数据治理架构方案目录主要包括以下五个关键部分：1.**数据架构概述**：作为4A企业架构的重要组成部分，数据架构（DA）以结构化的方式描述了企业数据的管理和应用，是确保数据一致性和有效性的基础。2.**数据资产目录**：详细记录了企业的所有数据资产，包括数据的来源、类型、
- 数字化转型-4A架构之数据架构
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工业4.0(智能制造)架构大数据
4A架构系列文章数字化转型-4A架构（业务架构、应用架构、数据架构、技术架构）数字化转型-4A架构之业务架构数字化转型-4A架构之应用架构数字化转型-4A架构之数据架构数字化转型-4A架构之技术架构数据架构DataArchitecture（DA）1.定义数据架构，是组织管理数据资产的科学之道，描述如何管理从收集到转换、分发和使用数据。它为数据及其在数据存储系统中流动的方式设定了蓝图。涵盖数据的收集
- 企业级数据架构构建之道
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数据治理架构
构建稳健的企业级数据架构需融合战略规划与技术实践，以下是关键路径及核心要素：一、顶层设计原则业务驱动对齐企业战略目标，定义数据支撑的业务场景（如客户画像、实时风控）建立$$ROI=\frac{\text{数据价值}}{\text{建设成本}}$$评估模型治理先行实施数据资产目录（MetadataCatalog）通过数据血缘（DataLineage）实现全链路追踪二、核心架构分层graphLRA[数
- 代谢组数据分析（二十四）：基于tidymass包从质谱原始数据到代谢物注释结果的实践指南
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代谢组数据分析(2025版)数据分析数据挖掘r语言数据可视化
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据准备原始数据处理导入massDataset数据对象交互图数据探索更新样本表格信息峰分布情况缺失值情况数据清洗数据质量评估去除噪声代谢特征过滤立群样本填补缺失值数据标准化和整合预处理后评估代谢物注释增加MS2图谱到数据对象数据库1注释数据库2注释数据库3注释结果统计分析剔除无注释代谢物追踪数据对象的相
- 数学专业转型数据分析竞争力发展报告
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一、核心优势拆解（1）数学能力与数据分析对应关系数学课程数据分析应用场景比较优势说明概率论假设检验设计能准确判断统计显著性阈值实变函数数据质量评估异常值检测的严格性更高线性代数特征工程构建矩阵运算优化模型训练效率（2）典型优势案例金融风控场景：数学背景者构建的违约预测模型AUC值平均高0.15用户画像分析：数学系毕业生提出的分层抽样方案降低30%调研成本二、技能补全路线图三、转型学习路径（1）阶段
- 数据湖vs数据仓库：非结构化数据存储的终极对决
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数据湖vs数据仓库：非结构化数据存储的终极对决关键词：数据湖,数据仓库,非结构化数据,数据存储,Schema-on-Read,Schema-on-Write,数据治理摘要：本文深入对比数据湖与数据仓库在非结构化数据存储领域的核心差异，从技术架构、数据处理范式、应用场景等维度展开分析。通过数学模型、代码实战和典型案例，揭示两者在非结构化数据管理中的优势与局限，为企业数据架构选型提供决策参考。1.背景
- 大数据领域数据架构的市场营销数据分析
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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
- 深度解析：Meta148亿美元收购Scale AI，扎克伯格的AI翻身仗能成功吗？
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AI知识图谱人工智能MetaScaleAIAI竞赛数据标注收购
名人说：博观而约取，厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）目录一、史上最大AI收购案之一：148亿美元的收购1.交易规模史无前例2.不只是钱的问题3.为什么是49%？二、Meta的AI困境：为什么扎克伯格如此焦虑？1.Llama4的"滑铁卢"2.人才流失较重3.数据质量的"阿喀琉斯之踵"4.扎克伯格的"创始人模式"三、ScaleAI
- 【2025版】最新大模型就业方向，零基础入门到精通，收藏这篇就够了
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大模型程序员职业与发展大模型人工智能
大模型就业方向主要集中在以下几个核心领域：数据治理方向：涉及爬虫、数据清洗、ETL、DataEngine、Pipeline等工作，确保数据质量和可用性，支持模型训练和运行。平台搭建方向：负责分布式训练、大模型集群以及工程基建，构建高效的模型运行平台，支持高性能计算。模型算法方向：专注于开发新的预训练模型和优化算法，提升模型的准确性和效率，适用于NLP、语音助手、对话机器人等领域。部署落地方向：包括
- 【大数据学习 | Spark-Core】RDD的概念与Spark任务的执行流程
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1.RDD的设计背景在实际应用中，存在许多迭代式计算，这些应用场景的共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是，目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中，带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。显然，如果能将结果保存在内存当中，就可以大量减少IO。RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层
- 数据集标准化:软件2.0的基石工程
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数据集标准化,软件工程,数据质量,机器学习,人工智能,数据治理,数据可信度1.背景介绍在当今数据爆炸的时代，数据已成为企业和组织的核心资产。然而，海量的原始数据往往杂乱无章，格式不统一，质量参差不齐，这严重阻碍了数据价值的挖掘和应用。数据标准化作为解决这一问题的关键技术，已成为软件2.0时代不可或缺的基石工程。软件2.0时代，人工智能、机器学习等技术蓬勃发展，对数据质量提出了更高的要求。传统的软件
- 【软考速通笔记】系统架构设计师⑱——大数据架构设计理论与实践
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- 数据质量是机器学习项目的核心痛点，AI技术能提供智能化解决方案。
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一、数据质量诊断系统（Python实现）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
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如何提升AI产品的用户体验？问：如何提升AI产品的用户体验？答：用户体验优化需从三个维度突破：数据质量、交互逻辑、反馈机制。首先确保训练数据覆盖真实场景长尾需求，例如智能客服需采集方言、行业术语等特殊语料。其次设计渐进式交互路径，如医疗影像诊断产品采用"一键初筛-人工复核-历史对比"三段式流程。最后建立动态反馈闭环，通过埋点采集用户行为数据，结合A/B测试持续迭代模型输出结果。专业指导此题考察产品
- 大数据领域数据架构的实时数据可视化架构
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大数据领域数据架构的实时数据可视化架构关键词：大数据架构、实时数据处理、数据可视化、流式计算、数据管道、可视化工具、性能优化摘要：本文深入探讨了大数据领域中实时数据可视化架构的设计与实现。我们将从基础概念出发，逐步分析实时数据处理流程，介绍关键技术和工具，并通过实际案例展示如何构建高性能的实时可视化系统。文章将涵盖数据采集、处理、存储和可视化展示的全链路架构，同时讨论性能优化策略和未来发展趋势。1
- 机器学习中的数据预处理：从入门到实践
耐思nice～
机器学习由浅入深-吴恩达机器学习人工智能
在当今的智能时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。比如我们常用的推荐系统，它能根据我们的浏览记录精准推送喜欢的商品或视频，这背后就离不开机器学习的支撑。而一个优秀的机器学习模型，离不开高质量的数据，数据预处理正是保证数据质量的关键环节，它就像烹饪前的食材处理，直接影响着最终“菜品”的口感，也就是模型的性能。今天，我们就来全面学习机器学习中数据预处理的关键步骤。一、数据预处理的重要性数据预处理
- MySQL(149)如何进行数据清洗？
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数据清洗在数据处理和分析过程中至关重要，确保数据质量和一致性。以下是一个详细的指南，展示如何使用Java进行数据清洗，包括处理缺失值、重复值、异常值、数据类型转换以及标准化等步骤。一、准备工作确保安装有Java开发环境（JDK）和Maven或Gradle等依赖管理工具。我们将使用ApacheCommonsCSV库来处理CSV文件，并使用Java标准库进行数据清洗操作。二、加载数据首先，我们加载数据
- 人工智能时代下的数据新职业：新兴工作岗位版图研究
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目录摘要第一章：AI驱动的数据价值链重构1.1从“沉睡金矿”到“流动的血液”：数据作为核心经济资产的激活1.2知识的新经济学：零边际成本革命1.3AI作为新的“操作系统”：重塑产业竞争格局第二章：基石层：数据准备与质量保障中的角色2.1数据标注与标签领导力：数据标注经理/主管2.2“地面真实”的守护者：AI数据质量专家第三章：技术核心层：构建AI与机器学习全生命周期的工程角色3.1AI生产线架构师
- 医疗AI与融合数据库的整合：挑战、架构与未来展望（上）
Allen_Lyb
数智化教程（第二期）人工智能数据库架构
引言随着人工智能（AI）在医疗健康领域的广泛应用，数据已成为医疗AI发展的核心驱动力。然而，医疗数据具有极度的异构性（包括结构化电子病历、医学影像向量、基因组JSON/图结构、传感器时序等），传统数据架构难以高效整合。因数据孤岛、复杂ETL流程以及昂贵维护成本，医疗AI平台通常难以充分发挥价值。融合数据库（ConvergedDatabase/多模态一体化数据库）通过支持SQL、JSON、图、向量、
- 数据湖与数据仓库在云平台的融合架构：Delta Lake实战指南
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数据湖与数据仓库在云平台的融合架构：DeltaLake实战指南关键词：数据湖,数据仓库,云平台,融合架构,DeltaLake,湖仓一体,数据治理摘要：本文深入探讨数据湖与数据仓库在云平台的融合架构，以DeltaLake为核心技术载体，解析湖仓融合的技术原理、实施路径及最佳实践。通过对比传统数据架构的痛点，阐述DeltaLake如何通过ACID事务、Schema管理、时间旅行等特性实现非结构化数据湖
- 黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模
强化学习曾小健
#AI商业/产品/投融资前沿#LLM大语言模型transformer深度学习人工智能
黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模乌鸦智能说2024-03-2216:14在今年的GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋邀请了Transformer的七位作者（NikiParmar因故临时未能出席）参与圆桌论坛的讨论，这是Transformer团队首次在公开场合集体亮相。2017年，八位在谷歌工作的AI科学家发表了一篇名为《AttentionIsAllYouNeed》
- 被动降噪的概念及编程实现
CodeByte
人工智能算法javascript编程
被动降噪是指通过编程技术和算法，对输入的数据进行处理，以减少或消除其中的噪声。噪声可以是各种形式的干扰，例如来自传感器、通信信号或其他外部源的干扰。在本文中，我们将探讨被动降噪的意义以及如何使用编程来实现这一目标。被动降噪的意义：噪声对数据的准确性和可靠性产生负面影响。在许多应用领域，例如图像处理、音频处理和信号处理中，噪声的存在可能导致数据质量下降，使得后续的分析和处理变得困难。因此，被动降噪技
- 探索实时流处理的未来：Kafka Streams 深度指南
秋或依
探索实时流处理的未来：KafkaStreams深度指南项目介绍欢迎进入KafkaStreams：实时流处理的世界！这不仅仅是一本书，更是一个通往流处理领域深层奥秘的门户。由PrashantPandey编著，这本书以ApacheKafka2.1中的KafkaStreams库为核心，为读者铺就了一条从理解基础概念到熟练掌握KafkaStreams编程的路径。无论是软件工程师、数据架构师，还是对大数据处
- 基于Python的旅游数据可视化应用
摘要本文详细介绍了一个功能完善的基于Python语言开发的旅游行业数据可视化分析应用系统。该系统采用Pandas这一强大的数据处理库进行数据清洗、转换和预处理工作，确保数据质量可靠。在可视化展示方面，系统整合了Matplotlib和Seaborn两大主流可视化库，通过丰富的图表类型直观呈现数据分析结果。特别值得一提的是，所有可视化图表均采用统一的绿色主题配色方案，这种设计不仅美观大方，更能突出体现
- 【论文阅读】SSCL-AMC： 一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法
SSCL-AMC:ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要：与传统的手工自动调制分类（AMC）方法相比，深度学习已经显示出有希望的结果，AMC作为信号检测和调制之间的中间步骤发挥着关键作用。然而，获取大规模标记数据仍然具有挑战性，因为数据质量和
- 2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架
盖瑞理
AIAgent人工智能
介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上：监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。虽然这些操作任务至关重要，但它们通常会占用团队60%到80%的时间，几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程，但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。何时应该根据性能漂移重新训练模型？当数据分布发生变化时，如何自动调整超参数？这些场景需要能够推理复杂
- 10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%
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掌握先机！从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力chatgpt机器学习深度学习人工智能语言模型
ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时，数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路：通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据，降低人工标注成本。步骤示例（以生成客服对话数据为例）：fromlangchain.prompts
- 如何在YashanDB中实施高效的数据清洗
数据库
在现代数据管理中，高效的数据清洗已经成为确保数据质量和一致性的关键步骤。在面对大量数据的处理时，数据库系统常常遭遇性能瓶颈和数据一致性问题，尤其是在大规模应用场景中。YashanDB作为一个灵活的数据库解决方案，提供了多种功能强大的数据清洗工具，能够有效提升数据处理效率，帮助用户更好地维护和使用数据。本文旨在探讨如何在YashanDB中实施高效的数据清洗，涵盖核心技术、最佳实践以及具体实施建议。核
- 如何在YashanDB中管理数据模型变更
数据库
在现代企业中，数据模型的变更管理扮演着关键角色。无论是扩展现有业务，还是应对新的需求，业务模型的改变往往需要相应的数据模型更新。如何有效地管理这些变更，确保数据的完整性、一致性及应用的高可用性，成为了数据架构师和开发者必须面对的重要问题。本文将详细探讨在YashanDB中管理数据模型变更的策略和方法，旨在提升对YashanDB数据库技术的理解及应用能力。数据模型变更管理的关键要素版本控制与变更日志
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3， 因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？
Java实现过程如下：
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候，不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是，不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例：供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类，
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解：
输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述：
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。
解决思路：
删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是：
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素，
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码，tab是用来标记 代码段，分别对应html的code，pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号，然后是空行
- Gson使用二（GsonBuilder）
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类：
温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报：
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式：
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor， 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下， 修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的：
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下：
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。
请注意，Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下：
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因：
由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi：
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入，可以去掉
2、
- Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。
检出
