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2023-02-23 17:26:09
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2023-03-07 21:33:13
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2023-03-12 10:54:44
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...形用户界面(GUI)元素。在本文的语境中,作者使用win32gui模块来定位和操作“文件另存为”弹出框中的各个窗口组件,如获取窗口句柄、模拟按键输入以及点击按钮等,实现对这一对话框的自动化控制。 句柄 , 在Windows编程中,句柄是一种抽象的指针,它代表了系统内部资源的一种唯一标识符。在文章中,作者通过查找并获取弹出框及其子控件的句柄,从而能够精确地与这些窗口组件进行交互。例如,通过找到文件名输入框的句柄,进而可以向该输入框发送消息以实现自动输入文件名。 SendMessage函数 , SendMessage是Windows API中一个用于向指定窗口发送消息的函数。在文中,作者利用win32gui模块封装的SendMessage方法,向特定窗口句柄发送WM_SETTEXT消息,以此实现在“文件另存为”对话框的文件名输入框中设置文本内容。具体而言,SendMessage(hwnd, message, wParam, lParam)这四个参数分别代表目标窗口句柄、要发送的消息类型、两个附加参数,其中在本文情境下message参数设为WM_SETTEXT,wParam和lParam通常设为None,而将待输入的文件名字符串作为实际消息内容传递。 窗口类名 , 在Windows操作系统中,每个窗口都有一个类名,它是创建窗口时定义的,用来区分不同类型的窗口。在文中,作者通过查找窗口的类名来识别特定的“文件另存为”弹出框和其他相关控件,比如ComboBox、Edit或Button等,以便精确操控这些窗口组件完成自动化任务。 模拟按键点击 , 模拟按键点击是指在程序中模拟用户的键盘或鼠标动作,使得程序可以如同真实用户一样与应用程序交互。在本文中,作者使用win32api模块提供的keybd_event函数模拟按下Enter键和Ctrl+V键等操作,以实现路径选择和回车确认的功能,还通过mouse_event函数模拟鼠标左键单击事件,来点击取消按钮,这些都是对用户交互行为的自动化模拟。
2023-12-17 22:46:11
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2023-07-02 23:59:06
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...据加载完再渲染这部分内容。”听起来是不是很爽? 那么问题来了,具体怎么用呢?别急,咱们慢慢来探索! --- 2. 基本概念与工作原理 首先,我们需要明确一点:Suspense并不是万能药,它主要用来解决“懒加载”和“数据获取”的场景。简单来说,这个主意就是用一个“边框小部件”把那些可能会拖时间的操作围起来,顺便提前说好,要是这些操作没搞定,就给用户展示点啥,免得他们干等着抓狂。 什么是边界组件? 边界组件就是那种负责“守门”的家伙,它会拦截你的组件树中的异步操作。嘿,你听说过没?只要某个小部件发现它得等着数据过来,它就马上开启“备胎模式”,啥叫备胎模式呢?就是先用个临时的东西占着位置,一直撑到后台的活干完,正式的内容才会上场。简单说吧,就是等数据的时候,先给你看个“过渡版”的,不让你干等着发呆! 听起来有点抽象?没关系,咱们看代码! jsx import React, { Suspense } from 'react'; function App() { return ( 我的电商网站 {/ 这里就是我们的边界组件 /} 加载中... }> ); } export default App; 在这个例子中,标签包裹住了组件。想象一下,当想要展示商品信息的时候,它可不是那种直接蹦出来的急性子。首先,它会先客气地说一句“加载中...”给大家打个招呼,然后静静地等后台把数据准备好。一旦数据到位了,它才开始认真地把商品的详细信息乖乖地显示出来。有点像服务员上菜前先说一声“稍等”,然后再端上热腾腾的大餐! --- 3. 实现数据获取 从零开始构建一个简单的例子 接下来,我们动手实践一下,看看如何结合Suspense实现数据获取。假设我们要做一个博客应用,每篇文章都需要从后端获取标题和正文内容。 第一步:创建数据源 为了模拟真实环境,我们可以用fetch API来模拟后端服务: javascript // mockApi.js export const fetchPost = async (postId) => { const response = await fetch(https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/${postId}); return response.json(); }; 这里我们用了一个公共的JSONPlaceholder API来获取假数据。当然,在生产环境中你应该替换为自己的API地址。 第二步:定义数据加载逻辑 现在我们需要让React知道如何加载这个数据。我们可以创建一个专门用于数据加载的组件,比如叫PostLoader: jsx // PostLoader.js import React, { useState, useEffect } from 'react'; const PostLoader = ({ postId }) => { const [post, setPost] = useState(null); const [error, setError] = useState(null); useEffect(() => { let isMounted = true; fetchPost(postId) .then((data) => { if (isMounted) { setPost(data); } }) .catch((err) => { if (isMounted) { setError(err); } }); return () => { isMounted = false; }; }, [postId]); if (error) { throw new Error('Failed to load post'); } return post; }; export default PostLoader; 这段代码的核心在于throw new Error这一行。当我们遇到错误时,不是简单地返回错误提示,而是直接抛出异常。这是为了让Suspense能够捕获到它并执行后备渲染。 第三步:整合Suspense 最后一步就是将所有东西组合起来,让Suspense接管整个流程: jsx // App.js import React, { Suspense } from 'react'; import PostLoader from './PostLoader'; const PostDetails = ({ postId }) => { const post = ; return ( {post.title} {post.body} ); }; const App = () => { return ( 欢迎来到我的博客 正在加载文章... }> ); }; export default App; 在这个例子中,会确保如果未能及时加载数据,它会显示“正在加载文章...”。 --- 4. 高级玩法 动态导入与代码分割 除了数据获取之外,Suspense还可以帮助我们实现代码分割。这就相当于你把那些不怎么常用的功能模块“藏”起来,等需要用到的时候再慢慢加载,这样主页面就能跑得飞快啦! 例如,如果你想按需加载某个功能模块,可以这样做: javascript // LazyComponent.js const LazyComponent = React.lazy(() => import('./LazyModule')); function App() { return ( 主页面 加载中... }> ); } 在这里,React.lazy配合Suspense实现了动态导入。当用户访问包含的部分时,React会自动加载对应的模块文件。 --- 5. 总结与反思 好了,到这里我们已经掌握了如何使用Suspense进行数据获取的基本方法。虽然它看起来很简单,但实际上背后涉及了很多复杂的机制。比如,它是如何知道哪些组件需要等待的?又是如何优雅地处理错误的? 我个人觉得,Suspense最大的优点就在于它让开发者摆脱了手动状态管理的束缚,让我们可以更专注于用户体验本身。不过呢,这里还是得提防点小问题,比如说可能会让程序跑得没那么顺畅,还有就是对那些老项目的支持可能没那么友好。 总之,Suspense是一个非常强大的工具,但它并不适合所有场景。作为开发者,我们需要根据实际情况权衡利弊,合理选择是否采用它。 好了,今天的分享就到这里啦!如果你有任何疑问或者想法,欢迎随时留言交流哦~ 😊
2025-04-12 16:09:18
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蝶舞花间
Golang
...g中,内存管理是一个自动且复杂的系统。它通过垃圾回收(Garbage Collection, GC)机制来释放不再使用的内存,从而避免了传统的手动内存管理带来的种种问题。嘿,你知道吗?这个系统啊,虽然挺厉害的,但是也不是无敌的!特别是当我们用它来处理超多数据或者同时进行好多操作的时候,如果程序设计不当,就可能会遇到内存不够的问题。就像是你家的冰箱,容量有限,放太多东西就会爆满一样。所以,咱们在使用的时候可得小心点,别让程序“吃”掉所有内存! 三、案例分析 内存泄漏的陷阱 示例代码1: go package main import "fmt" func main() { var largeArray [1000000]int // 创建一个大数组 for i := 0; i < 1000000; i++ { largeArray[i] = i i // 每个元素都是i的平方 } fmt.Println("Memory usage:", memoryUsage()) // 打印内存使用情况 } // 计算当前进程的内存使用量 func memoryUsage() int64 { // 实际的内存计算函数,这里简化为返回固定值 return 1024 1024 10 // 单位为字节 } 这段代码看似简单,却隐藏着内存泄漏的陷阱。哎呀,你瞧这大数组largeArray在循环里头转悠,占了满满一屋子的空间呢!可别小看了这事儿,要是循环一结束,咱们不赶紧把用过的资源还回去,那这些宝贵的空间就白白浪费了,慢慢地,咱们手里的内存就像水龙头的水一样,越用越少,到最后可能连最基本的运行都成问题啦!所以啊,记得干完活儿就收工,别让资源闲置! 四、应对策略 识别并解决内存问题 策略1:合理使用内存池(Memory Pool) 内存池是一种预先分配并管理内存块的方法,可以减少频繁的内存分配和释放带来的性能损耗。在Golang中,可以通过sync.Pool来实现内存池的功能。 go package main import ( "sync" ) var pool = sync.Pool{ New: func() interface{} { return make([]int, 1000) }, } func main() { for i := 0; i < 1000; i++ { data := pool.Get().([]int) // 从内存池获取数据 defer pool.Put(data) // 使用完毕后归还到内存池 // 对数据进行操作... } } 策略2:优化数据结构和算法 在处理大量数据时,选择合适的数据结构和算法对于降低内存消耗至关重要。例如,使用链表而非数组,可以避免一次性分配大量内存。 策略3:使用Go的内置工具检查内存使用情况 利用pprof工具可以深入了解程序的内存使用情况,帮助定位内存泄漏点。 sh go tool pprof ./your_binary 五、实战演练 构建一个安全的并发处理程序 在并发场景下,内存管理变得更加复杂。错误的并发控制策略可能导致死锁或内存泄露。 示例代码2: go package main import ( "sync" "time" ) var wg sync.WaitGroup var mutex sync.Mutex func worker(id int) { defer wg.Done() time.Sleep(5 time.Second) mutex.Lock() defer mutex.Unlock() fmt.Printf("Worker %d finished\n", id) } func main() { for i := 0; i < 10; i++ { wg.Add(1) go worker(i) } wg.Wait() } 通过合理使用sync.WaitGroup和sync.Mutex,我们可以确保所有工作线程安全地执行,并最终正确地关闭所有资源。 六、结语 从错误中学习,不断进步 面对“内存不足错误”,关键在于理解其背后的原因,而不是简单的错误提示。通过实践、分析和优化,我们不仅能解决眼前的问题,还能提升代码质量和效率。记住,每一次挑战都是成长的机会,让我们带着对技术的好奇心和探索精神,不断前进吧! --- 本文旨在提供一个全面的视角,帮助开发者理解和解决Golang中的内存管理问题。嘿,无论你是编程界的菜鸟还是老司机,记得,内存管理这事儿,可得放在心上!就像开车得注意油表一样,编程时管理好内存,能让你的程序跑得又快又好,不卡顿,不崩盘。别怕,多练练手,多看看教程,慢慢你就成了那个内存管理的小能手。记住,学无止境,技术提升也是这样,一点一滴积累,你的编程技能肯定能上一个大台阶!
2024-08-14 16:30:03
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青春印记
Impala
..., { 'max_threads_per_node': 8, 每个节点允许的最大线程数 'max_threads_per_core': 2 每个核心允许的最大线程数 }) 开启并行查询功能 cloudera_manager.set_impala_config('parallelism', { 'default_parallelism': 'auto' 自动选择最佳并行度 }) 运行查询前,确保表数据更新已同步到Impala cloudera_manager.refresh_table('your_table_name') cloudera_manager.compute_stats('your_table_name') print("配置已更新,查询性能调优已完成。") 这段代码展示了如何通过Cloudera Manager调整Impala节点的内存限制、CPU配额以及开启自动并行查询功能。通过这样的配置,我们可以针对特定的查询场景和数据集进行优化,提高查询性能。 3. 性能监控与诊断 为了确保硬件配置达到最佳状态,持续的性能监控和诊断至关重要。利用Impala自带的诊断工具,如Explain Plan和Profile,可以帮助我们深入了解查询执行的详细信息,包括但不限于执行计划、CPU和内存使用情况、I/O操作等。 Examine Plan 示例 bash 使用Explain Plan分析查询执行计划 impala-shell> EXPLAIN SELECT FROM your_table WHERE column = 'value'; 输出的结果将展示查询的执行计划,帮助识别瓶颈所在,为后续的优化提供依据。 4. 结语 Impala的查询性能与硬件配置息息相关,合理的配置不仅能提升查询效率,还能优化资源利用,降低运行成本。通过本文的探讨和示例代码的展示,希望能够激发读者对Impala性能优化的兴趣,并鼓励大家在实践中不断探索和尝试,以实现大数据分析的最佳效能。嘿,兄弟!你得明白,真正的硬仗可不只在找答案,而是在于找到那个对特定工作环境最合适的平衡点。这事儿啊,一半靠的是技巧,另一半还得靠点智慧。就像调鸡尾酒一样,你得知道加多少冰,放什么酒,才能调出那个完美的味道。所以,别急着去死记硬背那些公式和规则,多琢磨琢磨,多试试错,慢慢你会发现,找到那个平衡点,其实挺像在创作一首诗,又像是在解一道谜题。
2024-08-19 16:08:50
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晚秋落叶
Lua
...脚本编写以及各种系统自动化任务中。Lua的简洁语法和灵活特性使其成为许多开发者心中的宠儿。然而,在使用Lua时,对于初学者来说,错误地设置函数参数的默认值可能会导致意想不到的错误和混淆。今天,我们将一起探索这个主题,深入了解为什么正确使用默认值如此重要,以及如何避免常见的陷阱。 二、错误的默认值设置 一场无声的危机 在Lua中,函数可以定义默认参数值,这在一定程度上简化了函数调用,并提供了更友好的接口设计。哎呀,你瞧,有时候编程里头,咱们设定的默认值如果不太对劲,那可就容易出岔子了。尤其是那种函数啊,你用得多了,参数的顺序万一搞乱了,问题就来了。就像是你在厨房里炒菜,调料放错了顺序,味道肯定不对劲。程序也是一样,顺序不对,结果就大相径庭了。所以啊,咱们在设置默认值的时候,得仔细想想,别让小细节毁了大事。例如: lua function exampleFunction(x, y) if not x then x = 1 end if not y then y = 2 end print(x + y) end exampleFunction() -- 输出 3 exampleFunction(5) -- 输出 6 exampleFunction(y=3) -- 输出 4 在这个例子中,如果直接调用 exampleFunction(),它将使用默认值 x = 1 和 y = 2,输出结果为 3。而 exampleFunction(5) 则使用了第一个参数 5,并保留了默认值 y = 2,因此输出为 7。最后,exampleFunction(y=3) 使用了默认值 x = 1 并覆盖了 y 的默认值,输出为 4。哎呀,这个例子啊,简直就是参数默认值用得好不好,对程序逻辑影响的大实锤!你看,它既展示了一波顺滑操作的魅力,也顺便揭露了个小坑——那就是如果参数的排列顺序不对头,那程序里可就容易出乱子,逻辑混乱那是分分钟的事儿。就像是你去超市买东西,明明想买牛奶结果却拿了个面包,那感觉,是不是跟程序里的逻辑混乱有那么点像?所以啊,咱们在写代码的时候,得格外注意参数的顺序,别让程序在执行过程中迷路了。 三、深挖问题 参数顺序与默认值的交织 当函数参数数量较多时,错误的默认值设置可能导致难以追踪的错误。例如,考虑以下函数: lua function complexFunction(a, b, c, d, e) print(a + b + c + d + e) end complexFunction(1, 2, 3) -- 正确使用默认值 complexFunction(1, 2, e=5) -- 错误使用默认值 在这个例子中,如果我们尝试通过 complexFunction(1, 2, e=5) 调用函数,Lua会使用 e 的默认值(在这种情况下是 5),而不是期望的参数 d 的值。这会导致输出结果不符合预期,因为实际调用的函数行为与意图不符。 四、解决方案 精心规划与测试 为了避免上述问题,开发者应该遵循一些最佳实践: 1. 明确参数顺序 在函数定义时,明确所有参数的顺序。这有助于减少因参数顺序误解而导致的错误。 2. 详细注释 为每个函数提供详细的文档,包括参数的用途、默认值的含义以及它们之间的关系。这有助于其他开发者理解和使用函数时避免意外。 3. 单元测试 编写针对函数的单元测试,特别关注默认参数的使用情况。这可以帮助及早发现潜在的逻辑错误,并确保函数行为符合预期。 4. 代码审查 定期进行代码审查,特别是在团队协作环境中。兄弟们,咱们互相提点提点,能找出不少平时自己都忽视的坑儿。比如那个默认值啊,有时候用得不恰当,就容易出问题。咱们得留心着点儿,别让这些小细节绊了脚。 五、结语 拥抱Lua的强大,同时警惕其陷阱 Lua作为一门强大的脚本语言,提供了丰富的功能和简洁的语法,使得快速开发和原型设计成为可能。然而,正如任何工具一样,正确使用Lua需要细心和谨慎。哎呀,兄弟!掌握函数参数默认值的那些事儿,这可是让你的代码变得既好懂又耐玩的魔法!想象一下,你写了一段代码,别人一看就明白你的意思,还能轻松修改和维护,多爽啊!而且,避免了因为配置不当出错,那简直就是程序员们的救星嘛!所以啊,咱们得好好学学这个技巧,让代码不仅高效,还充满人情味儿!嘿!兄弟,你听过Lua这玩意儿没?这可是个超级棒的脚本语言,用起来既灵活又高效。就像个魔法师,能让你的代码玩出花来。要是你勤学苦练,多动手实践,那简直就是如虎添翼啊!Lua能帮咱们构建出既靠谱又高效的软件系统,简直不要太爽!不信你试试,保证让你爱不释手! --- 本文旨在探讨Lua脚本中函数参数默认值的使用误区,通过具体的代码示例和分析,深入浅出地阐述了错误设置可能带来的问题及其解决方案。嘿,各位小伙伴们!在你们未来的Lua编程之旅中,我真心希望你们能对设置默认值这事儿多留点心眼。咱们可不想因为这个小细节搞出什么逻辑上的大乱子,对吧?毕竟,咱的目标可是要写出既漂亮又没bug的代码啊!所以,动起手来时,记得仔细琢磨一下每个默认值的选择,确保它们不会偷偷影响到你的程序逻辑,让代码质量蹭蹭往上涨!加油,编程达人们!
2024-09-19 16:01:49
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秋水共长天一色
Golang
...现代配置管理实践,以适应快速发展的技术趋势和业务需求。 一、动态配置与云原生应用 在云原生时代,动态配置管理变得至关重要。云平台提供了丰富的服务,如配置管理、密钥管理、服务发现等,这些服务支持在运行时更新配置,无需重启服务即可生效。Golang生态系统中,可以通过集成这些云服务来实现动态配置管理。例如,使用Kubernetes的ConfigMap或Secrets功能,可以在不修改代码的情况下,轻松调整服务配置,满足不同环境和阶段的需求。 二、微服务间的配置协调 在微服务架构中,服务间依赖的配置往往需要统一管理和协调。传统的方法可能涉及硬编码配置或通过共享数据库存储配置,这不仅增加了维护成本,还可能导致数据同步问题。借助现代配置管理工具,如Consul、Etcd或Vault,可以实现服务之间的配置共享和安全存储。这些工具提供了强大的API和丰富的客户端库,使得在Golang项目中集成配置管理变得更加便捷和高效。 三、DevOps与自动化测试 DevOps实践强调自动化和持续交付,这对配置管理提出了更高要求。在Golang项目中,可以结合CI/CD工具链,如Jenkins、GitLab CI或GitHub Actions,实现配置文件的自动化管理。通过编写脚本或使用特定的配置管理工具,可以在每次代码提交后自动触发配置更新过程,确保生产环境与开发环境的配置一致性。此外,引入自动化测试,特别是针对配置文件的测试,可以帮助检测配置错误,提前发现潜在问题,减少上线风险。 四、未来展望 随着技术的不断演进,Golang生态下的配置管理实践也将不断发展。未来,我们可以期待更智能的配置管理系统,能够自动检测配置冲突、预测配置变更影响,甚至通过机器学习算法优化配置性能。同时,跨平台和跨语言的配置管理工具将进一步增强Golang与其他技术栈的互操作性,促进更广泛的生态系统集成和协作。 总之,Golang生态下的现代配置管理实践不仅关乎技术细节,更是企业级应用架构设计和运维策略的重要组成部分。通过采用先进的配置管理工具和技术,可以有效提升应用的可维护性、可靠性和响应速度,助力企业在竞争激烈的市场环境中保持竞争优势。
2024-08-22 15:58:15
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落叶归根
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34150503/article/details/91475198。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 近期pm提出需要统计首页商品的曝光亮,由于我们的首页是用的recylerview实现的,这里就来讲下如何使用监听recylerview的滚动事件来实现子view的曝光量统计,我们这里说的view都是列表中的子item条目(子view) 先来看下统计结果图 左边是我们的列表,右边是我们统计到每个条目的曝光量。下面就来讲讲具体实现步骤。 一,activity中使用recylerview并显示数据 这里我不再啰嗦,recylerview最基础的使用。 二,监听recylerview的滚动事件OnScrollListener onScrollStateChanged:监听滚动状态 onScrolled:监听滚动 我们接下来的统计工作,就是拿这两个方法做文章。 //检测recylerview的滚动事件recyclerView.addOnScrollListener(new RecyclerView.OnScrollListener() {@Overridepublic void onScrollStateChanged(RecyclerView recyclerView, int newState) {/我这里通过的是停止滚动后屏幕上可见view。如果滚动过程中的可见view也要统计,你可以根据newState去做区分SCROLL_STATE_IDLE:停止滚动SCROLL_STATE_DRAGGING: 用户慢慢拖动SCROLL_STATE_SETTLING:惯性滚动/if (newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE) {.....} }@Overridepublic void onScrolled(RecyclerView recyclerView, int dx, int dy) {super.onScrolled(recyclerView, dx, dy);........} });复制代码 首先再次明确下,我们要统计的是用户停止滑动时,显示在屏幕的上控件。所以我们要监测到onScrollStateChanged 方法中 newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE 时,也就是用户停止滚动。然后在这里做文章。 三,获取屏幕内可见条目的起始位置 这里的起始位置就是指我们屏幕当中最上面和最下面条目的位置。比如下图的0就是最上面的可见条目,3就是最下面的可见条目。我们次数的曝光view就是0,1,2,3 这个时候这四个条目显示在屏幕中。我们这时就要对这4个view的曝光量进行加1 那么接下来的重点就是要去获取屏幕内可见条目的起始位置。获取到起始位置后,当前屏幕里的可见条目就都能拿到了。 而recylerview的manager正好给我们提供的有对应的方法。 findFirstVisibleItemPosition()和findLastVisibleItemPosition() 看字面意思就能知道这时干嘛用的。 但是我们的manager不止LinearLayoutManager一种,所以我们要做下区分, //这里我们用一个数组来记录起始位置int[] range = new int[2];RecyclerView.LayoutManager manager = reView.getLayoutManager();if (manager instanceof LinearLayoutManager) {range = findRangeLinear((LinearLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof GridLayoutManager) {range = findRangeGrid((GridLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof StaggeredGridLayoutManager) {range = findRangeStaggeredGrid((StaggeredGridLayoutManager) manager);}复制代码 LinearLayoutManager和GridLayoutManager获取起始位置方法如下 private int[] findRangeLinear(LinearLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeGrid(GridLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}复制代码 StaggeredGridLayoutManager获取起始位置有点复杂,如下 private int[] findRangeStaggeredGrid(StaggeredGridLayoutManager manager) {int[] startPos = new int[manager.getSpanCount()];int[] endPos = new int[manager.getSpanCount()];manager.findFirstVisibleItemPositions(startPos);manager.findLastVisibleItemPositions(endPos);int[] range = findRange(startPos, endPos);return range;}private int[] findRange(int[] startPos, int[] endPos) {int start = startPos[0];int end = endPos[0];for (int i = 1; i < startPos.length; i++) {if (start > startPos[i]) {start = startPos[i];} }for (int i = 1; i < endPos.length; i++) {if (end < endPos[i]) {end = endPos[i];} }int[] res = new int[]{start, end};return res;}复制代码 四,获取到起始位置以后,我们就根据位置获取到view及view中的数据 上面第三步拿到屏幕内可见条目的起始位置以后,我们就用一个for循环,获取当前屏幕内可见的所有子view for (int i = range[0]; i <= range[1]; i++) {View view = manager.findViewByPosition(i);recordViewCount(view);}复制代码 recordViewCount是我自己写的用于获取子view内绑定数据的方法 //获取view绑定的数据private void recordViewCount(View view) {if (view == null || view.getVisibility() != View.VISIBLE ||!view.isShown() || !view.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}int top = view.getTop();int halfHeight = view.getHeight() / 2;int screenHeight = UiUtils.getScreenHeight((Activity) view.getContext());int statusBarHeight = UiUtils.getStatusBarHeight(view.getContext());if (top < 0 && Math.abs(top) > halfHeight) {return;}if (top > screenHeight - halfHeight - statusBarHeight) {return;}//这里获取的是我们view绑定的数据,相应的你要去在你的view里setTag,只有set了,才能getItemData tag = (ItemData) view.getTag();String key = tag.toString();if (TextUtils.isEmpty(key)) {return;}hashMap.put(key, !hashMap.containsKey(key) ? 1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数:" + hashMap.get(key));}复制代码 这里有几点需要注意 1,这这里起始位置的view显示区域如果不超过50%,就不算这个view可见,进而也就不统计曝光。 2,我们通过view.getTag();获取view里的数据,必须在此之前setTag()数据,我这里setTag是在viewholder中把数据set进去的 到这里我们就实现了recylerview列表中view控件曝光量的统计了。下面贴出来完整的代码给大家 package com.example.qcl.demo.xuexi.baoguang;import android.app.Activity;import android.graphics.Rect;import android.support.v7.widget.GridLayoutManager;import android.support.v7.widget.LinearLayoutManager;import android.support.v7.widget.RecyclerView;import android.support.v7.widget.StaggeredGridLayoutManager;import android.text.TextUtils;import android.util.Log;import android.view.View;import com.example.qcl.demo.utils.UiUtils;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;/ 2019/4/2 13:31 author: qcl desc: 安卓曝光量统计工具类 wechat:2501902696/public class ViewShowCountUtils {//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsprivate boolean isFirstVisible = true;//用于统计曝光量的mapprivate ConcurrentHashMap<String, Integer> hashMap = new ConcurrentHashMap<String, Integer>();/ 统计RecyclerView里当前屏幕可见子view的曝光量 /void recordViewShowCount(RecyclerView recyclerView) {hashMap.clear();if (recyclerView == null || recyclerView.getVisibility() != View.VISIBLE) {return;}//检测recylerview的滚动事件recyclerView.addOnScrollListener(new RecyclerView.OnScrollListener() {@Overridepublic void onScrollStateChanged(RecyclerView recyclerView, int newState) {/我这里通过的是停止滚动后屏幕上可见view。如果滚动过程中的可见view也要统计,你可以根据newState去做区分SCROLL_STATE_IDLE:停止滚动SCROLL_STATE_DRAGGING: 用户慢慢拖动SCROLL_STATE_SETTLING:惯性滚动/if (newState == RecyclerView.SCROLL_STATE_IDLE) {getVisibleViews(recyclerView);} }@Overridepublic void onScrolled(RecyclerView recyclerView, int dx, int dy) {super.onScrolled(recyclerView, dx, dy);//刚进入列表时统计当前屏幕可见viewsif (isFirstVisible) {getVisibleViews(recyclerView);isFirstVisible = false;} }});}/ 获取当前屏幕上可见的view /private void getVisibleViews(RecyclerView reView) {if (reView == null || reView.getVisibility() != View.VISIBLE ||!reView.isShown() || !reView.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}//保险起见,为了不让统计影响正常业务,这里做下try-catchtry {int[] range = new int[2];RecyclerView.LayoutManager manager = reView.getLayoutManager();if (manager instanceof LinearLayoutManager) {range = findRangeLinear((LinearLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof GridLayoutManager) {range = findRangeGrid((GridLayoutManager) manager);} else if (manager instanceof StaggeredGridLayoutManager) {range = findRangeStaggeredGrid((StaggeredGridLayoutManager) manager);}if (range == null || range.length < 2) {return;}Log.i("qcl0402", "屏幕内可见条目的起始位置:" + range[0] + "---" + range[1]);for (int i = range[0]; i <= range[1]; i++) {View view = manager.findViewByPosition(i);recordViewCount(view);} } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }//获取view绑定的数据private void recordViewCount(View view) {if (view == null || view.getVisibility() != View.VISIBLE ||!view.isShown() || !view.getGlobalVisibleRect(new Rect())) {return;}int top = view.getTop();int halfHeight = view.getHeight() / 2;int screenHeight = UiUtils.getScreenHeight((Activity) view.getContext());int statusBarHeight = UiUtils.getStatusBarHeight(view.getContext());if (top < 0 && Math.abs(top) > halfHeight) {return;}if (top > screenHeight - halfHeight - statusBarHeight) {return;}//这里获取的是我们view绑定的数据,相应的你要去在你的view里setTag,只有set了,才能getItemData tag = (ItemData) view.getTag();String key = tag.toString();if (TextUtils.isEmpty(key)) {return;}hashMap.put(key, !hashMap.containsKey(key) ? 1 : (hashMap.get(key) + 1));Log.i("qcl0402", key + "----出现次数:" + hashMap.get(key));}private int[] findRangeLinear(LinearLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeGrid(GridLayoutManager manager) {int[] range = new int[2];range[0] = manager.findFirstVisibleItemPosition();range[1] = manager.findLastVisibleItemPosition();return range;}private int[] findRangeStaggeredGrid(StaggeredGridLayoutManager manager) {int[] startPos = new int[manager.getSpanCount()];int[] endPos = new int[manager.getSpanCount()];manager.findFirstVisibleItemPositions(startPos);manager.findLastVisibleItemPositions(endPos);int[] range = findRange(startPos, endPos);return range;}private int[] findRange(int[] startPos, int[] endPos) {int start = startPos[0];int end = endPos[0];for (int i = 1; i < startPos.length; i++) {if (start > startPos[i]) {start = startPos[i];} }for (int i = 1; i < endPos.length; i++) {if (end < endPos[i]) {end = endPos[i];} }int[] res = new int[]{start, end};return res;} }复制代码 使用就是在我们的recylerview设置完数据以后,把recylerview传递进去就可以了。如下图: 我们统计到曝光量,拿到曝光view绑定的数据,就可以结合后面的view点击,来看下那些商品view的曝光量高,那些商品的转化率高。当然,这都是运营小伙伴的事了,我们只需要负责把曝光量统计到即可。 如果你有任何编程方面的问题,可以加我微信交流 2501902696(备注编程) by:年糕妈妈qcl 转载于:https://juejin.im/post/5ca30ad1e51d4514c01634f1 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34150503/article/details/91475198。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-29 13:55:00
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RabbitMQ
...使得它非常灵活,能够适应不同的应用场景。它不仅可以用于简单的消息传递,还可以用于复杂的任务调度和工作流管理。 重试机制 , 重试机制是指在系统遇到暂时性故障或网络波动导致操作失败时,自动重新尝试执行该操作的一种策略。这种机制可以显著提高消息传递的成功率,特别是在面对网络不稳定或服务器暂时不可用的情况下。在本文中,重试机制被用来处理 RabbitMQ 连接故障,通过设置合理的重试次数和间隔时间,可以有效地提高消息传递的成功率。例如,当应用程序尝试连接 RabbitMQ 服务器失败时,可以通过重试机制在指定的时间间隔后再次尝试连接。 断线重连策略 , 断线重连策略是指在应用程序与服务器之间的连接意外中断后,能够自动检测到这种中断,并尝试重新建立连接的一种机制。这种策略有助于保持应用程序与服务器之间的持续通信,减少因连接中断导致的服务中断时间。在本文中,断线重连策略被用来确保即使在网络波动或服务器重启的情况下,应用程序也能继续向 RabbitMQ 发送消息。通过在每次连接失败后等待一段时间再重新尝试连接,可以避免频繁的连接请求,减轻服务器压力。
2024-12-02 16:11:51
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红尘漫步
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42686221/article/details/125478351。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 写在最前边: Dell这个牌子的一个主要特征就是兼容性极差,硬件留给你的操作空间极小,很离谱,很想跟戴尔绕着走 这个结论的出现就得从我的G15说起了:当时买的时候只有一个固态硬盘,想加装一个,然后就买了当时的PCIE4.0协议的三星980pro,后来发现硬盘口只有原厂硬盘的硬盘口支持4.0协议,这还没完。硬盘装上去之后,暂时看不出什么异常,但是电脑经常会卡死,就是屏幕亮着啥也点不动,B站也一堆改装翻车的,后来把三星980pro换到了3.0的口,问题就没在发生过了。从此Dell的不兼容性就给我留下了深深的印象。 最近,我们办公室的服务器噪音巨大,从开机键按下的一刻起就是飞机起飞状态。一看牌子:好家伙,Dell的!!!那没事了…Giao~ 还是抱有一丝希望地去网上搜了一下,果然是因为硬件设备的原因,T640无法识别3090,进而无法自适应调整风扇转速。Dell,不愧是你! 经过较为漫长的搜索调试,最后终于对风扇转速实现了较为方便的手动控制,下面对这个过程进行一下梳理。 -------------------------------------------------------------------------------------分界线------------------------------------------------------------------------------------- 1.首先是参考了这一篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/336990051 主要介绍了两种方式解决这个问题: 使用racadm温度调控,但是配置教程是Ubuntu16.04下的,过程中有些linux语句在18.04中运行报错,本身对linux就不是很熟,然后我果断放弃。 更新BIOS 和IDRAC,他2022年3月3日通过更新版本,实现了风扇转速的控制,但是我2022年6月,按照他给的下载版本,更新了,发现没用啊??!!回退版本没用,更新版本也没用,就很离谱,难道因为他是2080ti,我是3090的问题??操作步骤如下: 参考该博客对服务器IDRAC配置 https://www.dell.com/support/kbdoc/zh-cn/000177212,查看解决方案中的开机自检期间为F2进行配置 配置好后,在服务器后后面有个IDRAC的网线插口,用网线与笔记本连接,连接成功后会显示未识别网络(如果是红叉的话是没有连接成功,检查上一步,尝试关机重启等),修改IP地址,跟上一步设置的服务器IP在同一网段,不是同一IP!!,比如服务器是192.168.0.120,笔记本可以设置192.168.0.100。(https://new.qq.com/omn/20210119/20210119A01ROV00.html) IE浏览器打开192.168.0.100网址,提示不安全,然后忽略掉,输入账号密码就可以进去了 进去后在下图位置,上传更新文件进行安装。 2.后面又看到一篇博客:https://blog.csdn.net/qq_36810544/article/details/115734795这篇博客比上边那篇早,应该是有参考吧,说是更新版本就行了,然并卵啊,可能是因为他是Ubuntu20.04,我是18.04的原因? 3.最后没招了,用IPMITOOL手动调节吧,参考了博客:https://blog.51cto.com/u_15072918/4392813 这篇博客也是更新后仍然无法识别3090(实际上我下的新版本的IDRAC是可以识别出有GPU的,但是还是显示不可用哇),所以就把IDRAC的版本回退到3.30以下使用IPMITOOL进行行手动调节转速了。 具体步骤如下: 将IDRAC回退到3.30版本,下载地址:https://www.dell.com/support/home/zh-cn/drivers/driversdetails 有的版本IDRAC可能需要把IMPI取消禁用,就在笔记本访问的IP地址的网页里修改即可,应该是在IDRAC设置中,没找到的话应该是不需要操作。 下载IPMITOOLWIN版本程序后解压,终端cd进入该文件夹,然后运行ipmitool命令: 关闭自动控制:ipmitool -I lanplus -U 用户名 -P 密码 -H 服务器地址 raw 0x30 0x30 0x01 0x00 设置风扇转速:ipmitool -I lanplus -U 用户名 -P 密码 -H 192.168.0.120 raw 0x30 0x30 0x02 0xff 0x64 ,最后两位对应16进制的风扇转速。64对应100%。 3.转速现在是可以手动调节了,但是每次都要执行终端命令太麻烦了,然后我写了一个小的gui界面,可以更方便地对风扇转速进行调节。界面如下,可以通过+和-增加和降低风速,也可以设定数值进行Set。 为了防止过热,最低风扇转速设置成了30%。需要注意:这个文件中IDRAC的IP必须是192.168.0.120才可以。 本文就先写到这里了,调节软件如果有需求的话可以后续上传,我在程序中也放了IPMITOOLWIN的文件,不需要再进行下载。有更好的解决方法也欢迎评论区分享。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42686221/article/details/125478351。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-24 14:29:07
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Gradle
...,作为一种强大的构建自动化工具,以其灵活性和可扩展性赢得了众多开发者的心。然而,在实际使用中,我们可能会遇到一些意料之外的问题,比如构建任务执行失败,这包括编译错误、打包失败或是测试未通过等。嘿,兄弟!这篇好东西是为你准备的,咱们要一起深度探索这个话题,从发现问题开始,一路找寻解决之道,让你在Gradle构建的路上畅通无阻,轻松解开那些可能让你头疼的谜题。跟上我,咱们一起玩转代码世界! 问题识别:理解构建失败的信号 在 Gradle 中,构建失败通常伴随着具体的错误信息,这些信息是解决问题的关键线索。例如: groovy FAILURE: Build failed with an exception. What went wrong: Could not resolve all files for configuration ':app:releaseClasspath'. 这段错误信息告诉我们,Gradle 在尝试构建应用时遇到了无法解析所有指定的类路径文件的问题。这种失败可能是由于依赖冲突、版本不兼容或是网络问题导致的。 分析原因:深入问题的核心 构建失败的原因多种多样,以下是一些常见的原因及其分析: - 依赖冲突:项目中多个模块或外部库之间存在版本冲突。 - 版本不兼容:依赖的某个库的版本与项目本身或其他依赖的版本不匹配。 - 网络问题:Gradle 无法从远程仓库下载所需的依赖,可能是由于网络连接问题或远程服务器访问受限。 - 配置错误:Gradle 的构建脚本中可能存在语法错误或逻辑错误,导致构建过程无法正常进行。 解决策略:逐步排查与修复 面对构建失败的情况,我们可以采取以下步骤进行排查与修复: 1. 检查错误日志 仔细阅读错误信息,了解构建失败的具体原因。 2. 清理缓存 使用 gradlew clean 命令清除构建缓存,有时候缓存中的旧数据可能导致构建失败。 3. 更新依赖 检查并更新所有依赖的版本,确保它们之间不存在冲突或兼容性问题。 4. 调整网络设置 如果错误信息指向网络问题,尝试更换网络环境或调整代理设置。 5. 验证构建脚本 审查 .gradle 文件夹下的 build.gradle 或 build.gradle.kts 文件,确保没有语法错误或逻辑上的疏漏。 6. 使用调试工具 利用 Gradle 提供的诊断工具或第三方工具(如 IntelliJ IDEA 的 Gradle 插件)来辅助定位问题。 示例代码:实践中的应用 下面是一个简单的示例,展示了如何在 Gradle 中配置依赖管理,并处理可能的构建失败情况: groovy plugins { id 'com.android.application' version '7.2.2' apply false } android { compileSdkVersion 31 buildToolsVersion "32.0.0" defaultConfig { applicationId "com.example.myapp" minSdkVersion 21 targetSdkVersion 31 versionCode 1 versionName "1.0" } buildTypes { release { minifyEnabled false proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro' } } } dependencies { implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.4.2' implementation 'com.google.android.material:material:1.4.0' } // 简单的构建任务配置,用于演示 task checkDependencies(type: Check) { description = 'Checks dependencies for any issues.' classpath = configurations.compile.get() } 在这个示例中,我们定义了一个简单的 Android 应用项目,并添加了对 AndroidX 库的基本依赖。哎呀,你这项目里的小伙伴们都还好吗?对了,咱们有个小任务叫做checkDependencies,就是专门用来查一查这些小伙伴之间是不是有啥不和谐的地方。这事儿挺重要的,就像咱们定期体检一样,能早点发现问题,比如某个小伙伴突然闹脾气不干活了,或者新来的小伙伴和老伙计们不太合拍,咱都能提前知道,然后赶紧处理,不让事情闹得更大。所以,这个checkDependencies啊,其实就是咱们的一个小预防针,帮咱们防患于未然,确保项目运行得顺溜溜的! 结语 构建过程中的挑战是编程旅程的一部分,它们不仅考验着我们的技术能力,也是提升解决问题技巧的机会。通过细致地分析错误信息、逐步排查问题,以及灵活运用 Gradle 提供的工具和资源,我们可以有效地应对构建失败的挑战。嘿!兄弟,听好了,每次你栽跟头,那都不是白来的。那是你学习、进步的机会,让咱对这个叫 Gradle 的厉害构建神器用得更溜,做出超级棒的软件产品。别怕犯错,那可是通往成功的必经之路!
2024-07-29 16:10:49
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冬日暖阳
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...一些针对性的延伸阅读内容: 1. 最新Mybatis版本特性解析:随着技术发展,Mybatis已更新至3.5.x版本,新版本引入了更多便捷的功能和优化,如支持Java 8时间API、动态SQL增强等。深入研究这些新特性将有助于开发者提升项目的性能与开发效率。 2. Spring Boot 2.X+Mybatis整合实践:Spring Boot以其简化配置、快速开发的特点广受欢迎,结合Mybatis能更高效地搭建企业级应用。阅读相关教程和案例分析,可以了解如何在Spring Boot环境中简化Mybatis的配置与集成过程。 3. Mybatis Plus:高效且强大的Mybatis工具库:作为Mybatis的增强工具,Mybatis Plus提供了众多自动化操作如CRUD、分页、性能优化等功能。关注此类资源,可帮助开发者简化繁琐工作,提高开发效率。 4. Spring Data JPA vs Mybatis:优缺点对比及适用场景探讨:在实际开发中,除了Mybatis之外,Spring Data JPA也是一个常见的持久层框架选择。通过对比两者的特性和适用场景,可以帮助开发者根据项目需求灵活选取最适合的持久层解决方案。 5. 云原生时代下的数据库服务化与ORM框架革新:随着云计算和微服务架构的普及,数据库访问方式也在不断演进。了解云数据库服务如何与ORM框架(如Mybatis)进行深度集成,以及未来可能的发展趋势,对于把握技术潮流、提升项目架构层次具有重要意义。 综上所述,通过对上述内容的学习和探索,不仅可以加深对Mybatis与Spring集成的理解和应用能力,还能紧跟技术前沿,适应不断变化的开发环境和业务需求。
2023-09-05 11:56:25
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_73892801/article/details/129181633。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Java的特点:1、面向对象;它对对象中的类、对象、继承、封装、多态、接口、包等均有很好支持。2、平台无关性;在引入虚拟机之后,Java语言在不同的平台上运行不需要重新编译。3、简单性。4、解释执行;程序在Java平台运行时会被编译成字节码文件,然后可以在有Java环境的操作系统上运行。5、支持多线程,并提供多线程之间的同步机制;6、分布式;7、健壮性;8、高性能;9、安全性。 什么是Java语言 简单地说,Java 是由 Sun Microsystems 公司于 1995 年推出的一门面向对象程序设计语言。2010 年 Oracle 公司收购 Sun Microsystems,之后由 Oracle 公司负责 Java 的维护和版本升级。 其实,Java 还是一个平台。Java 平台由 Java 虚拟机(Java Virtual Machine,JVM)和 Java 应用编程接口(Application Programming Interface,API)构成。Java 应用编程接口为此提供了一个独立于操作系统的标准接口,可分为基本部分和扩展部分。在硬件或操作系统平台上安装一个 Java 平台之后,Java 应用程序就可运行。 Java 平台已经嵌入了几乎所有的操作系统。这样 Java 程序只编译一次,就可以在各种系统中运行。Java 应用编程接口已经从 1.1x 版本发展到 1.2 版本。 Java语言的特点 Java 语言的风格很像 C 语言和 C++ 语言,是一种纯粹的面向对象语言,它继承了 C++ 语言面向对象的技术核心,但是拋弃了 C++ 的一些缺点,比如说容易引起错误的指针以及多继承等,同时也增加了垃圾回收机制,释放掉不被使用的内存空间,解决了管理内存空间的烦恼。 Java 语言是一种分布式的面向对象语言,具有面向对象、平台无关性、简单性、解释执行、多线程、安全性等很多特点,下面针对这些特点进行逐一介绍。 1. 面向对象 Java 是一种面向对象的语言,它对对象中的类、对象、继承、封装、多态、接口、包等均有很好的支持。为了简单起见,Java 只支持类之间的单继承,但是可以使用接口来实现多继承。使用 Java 语言开发程序,需要采用面向对象的思想设计程序和编写代码。 2. 平台无关性 平台无关性的具体表现在于,Java 是“一次编写,到处运行(Write Once,Run any Where)”的语言,因此采用 Java 语言编写的程序具有很好的可移植性,而保证这一点的正是 Java 的虚拟机机制。在引入虚拟机之后,Java 语言在不同的平台上运行不需要重新编译。 Java 语言使用 Java 虚拟机机制屏蔽了具体平台的相关信息,使得 Java 语言编译的程序只需生成虚拟机上的目标代码,就可以在多种平台上不加修改地运行。 3. 简单性 Java 语言的语法与 C 语言和 C++ 语言很相近,使得很多程序员学起来很容易。对 Java 来说,它舍弃了很多 C++ 中难以理解的特性,如操作符的重载和多继承等,而且 Java 语言不使用指针,加入了垃圾回收机制,解决了程序员需要管理内存的问题,使编程变得更加简单。 4. 解释执行 Java 程序在 Java 平台运行时会被编译成字节码文件,然后可以在有 Java 环境的操作系统上运行。在运行文件时,Java 的解释器对这些字节码进行解释执行,执行过程中需要加入的类在连接阶段被载入到运行环境中。 5. 多线程 Java 语言是多线程的,这也是 Java 语言的一大特性,它必须由 Thread 类和它的子类来创建。Java 支持多个线程同时执行,并提供多线程之间的同步机制。任何一个线程都有自己的 run() 方法,要执行的方法就写在 run() 方法体内。 6. 分布式 Java 语言支持 Internet 应用的开发,在 Java 的基本应用编程接口中就有一个网络应用编程接口,它提供了网络应用编程的类库,包括 URL、URLConnection、Socket 等。Java 的 RIM 机制也是开发分布式应用的重要手段。 7. 健壮性 Java 的强类型机制、异常处理、垃圾回收机制等都是 Java 健壮性的重要保证。对指针的丢弃是 Java 的一大进步。另外,Java 的异常机制也是健壮性的一大体现。 8. 高性能 Java 的高性能主要是相对其他高级脚本语言来说的,随着 JIT(Just in Time)的发展,Java 的运行速度也越来越高。 9. 安全性 Java 通常被用在网络环境中,为此,Java 提供了一个安全机制以防止恶意代码的攻击。除了 Java 语言具有许多的安全特性以外,Java 还对通过网络下载的类增加一个安全防范机制,分配不同的名字空间以防替代本地的同名类,并包含安全管理机制。 Java 语言的众多特性使其在众多的编程语言中占有较大的市场份额,Java 语言对对象的支持和强大的 API 使得编程工作变得更加容易和快捷,大大降低了程序的开发成本。Java 的“一次编写,到处执行”正是它吸引众多商家和编程人员的一大优势。 扩展知识: 按应用范围,Java 可分为 3 个体系,即 Java SE、Java EE 和 Java ME。下面简单介绍这 3 个体系。 1. Java SE Java SE(Java Platform Standard Edition,Java 平台标准版)以前称为 J2SE,它允许开发和部署在桌面、服务器、嵌入式环境和实时环境中使用的 Java 应用程序。Java SE 包含了支持 Java Web 服务开发的类,并为 Java EE 提供基础,如 Java 语言基础、JDBC 操作、I/O 操作、网络通信以及多线程等技术。图 1 所示为 Java SE 的体系结构。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_73892801/article/details/129181633。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-25 09:18:50
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Kylin
...MySQL的联接,以适应日益增长的数据处理需求。 云原生数据库与数据仓库的融合 云原生数据库,如Amazon Aurora、Google Cloud Spanner和阿里云的PolarDB,正逐渐成为企业级数据库的新宠。这些数据库不仅具有高可用性、可扩展性和成本效益,还支持自动缩放和多区域部署,非常适合大规模数据处理场景。将Kylin与云原生数据库相结合,可以在保证数据处理效率的同时,降低运维成本。 Kubernetes与数据仓库的协同 Kubernetes作为容器编排平台,为数据仓库和数据库提供了灵活的部署环境。通过Kubernetes,企业可以轻松实现数据仓库和数据库的水平扩展、自动故障恢复和资源调度优化。结合云原生数据库的特性,可以进一步优化Kylin与MySQL的联接,提升数据处理性能。 实时数据处理与批处理的融合 随着业务对实时性需求的增加,传统的批处理模式已难以满足需求。引入流处理技术,如Apache Flink或Kafka,可以实现实时数据接入和处理,与Kylin和MySQL的联接优化相辅相成。通过将实时数据与历史数据结合分析,企业可以实现更快速、更准确的决策支持。 安全与合规性考量 在数据处理和分析过程中,安全和合规性是不容忽视的因素。随着GDPR、CCPA等全球数据保护法规的实施,企业必须确保数据的隐私保护和合规操作。在Kylin与MySQL联接优化的过程中,应充分考虑数据传输的安全性、访问控制的严密性以及数据生命周期管理的合规性。 结论 在云原生时代,通过结合云原生数据库技术、Kubernetes容器编排、实时数据处理和严格的安全合规措施,企业可以进一步优化Kylin与MySQL的联接,提升数据处理效率,满足日益增长的数据分析需求。这一过程不仅涉及到技术层面的创新,还需兼顾业务需求、资源管理和法律法规的要求,形成一套完整的解决方案,以推动企业的数字化转型和可持续发展。 --- 本文旨在探讨在云原生环境下,如何通过综合运用现代数据库技术、云平台管理和实时数据处理策略,进一步优化Kylin与MySQL的联接,以适应大数据时代的挑战。通过深度挖掘云技术的潜力,企业不仅能够提升数据处理效率,还能够在保障数据安全与合规性的前提下,实现业务的敏捷响应和创新。
2024-09-20 16:04:27
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百转千回
Apache Atlas
...系统的一举一动,还能自动记下相关的各种小细节。 举个例子,如果你有一个Hive表被创建了,Atlas可以通过Hive Hook实时记录下这个事件,包括表名、字段定义、所属数据库等信息。这么做的好处嘛,简直不要太明显!就好比给你的数据加上了一个“出生证”和“护照”,不仅能随时知道它是从哪儿来的、去过哪儿,还能记录下它一路上经历的所有变化。这样一来,管理起来就方便多了,也不用担心数据会“走丢”或者被搞砸啦! 然而,正因如此,Hook的部署显得尤为重要。要是Hook没装好,那Atlas就啥元数据也收不到啦,整个数据治理的工作就得卡在那里干瞪眼了。这也是为什么当我的Hook部署失败时,我会感到特别沮丧的原因。 --- 3. 部署失败 从错误日志中寻找线索 那么,Hook到底为什么会部署失败呢?为了找出答案,我打开了Atlas的日志文件,开始逐行分析那些晦涩难懂的错误信息。说实话,第一次看这些日志的时候,我直接傻眼了,那感觉就跟对着一堆乱码似的,完全摸不着头脑。 不过,经过一番耐心的研究,我发现了一些关键点。比如: - 依赖冲突:有些情况下,Hook可能会因为依赖的某些库版本不兼容而导致加载失败。 - 配置错误:有时候,我们可能在application.properties文件中漏掉了必要的参数设置。 - 权限不足:Hook需要访问目标系统的API接口,但如果权限配置不当,自然会报错。 为了验证我的猜测,我决定先从最简单的配置检查做起。打开atlas-application.properties文件,我仔细核对了以下内容: properties atlas.hook.kafka.enabled=true atlas.hook.kafka.consumer.group=atlas-kafka-group atlas.kafka.bootstrap.servers=localhost:9092 确认无误后,我又检查了Kafka服务是否正常运行,确保Atlas能够连接到它。虽然这一系列操作看起来很基础,但它们往往是排查问题的第一步。 --- 4. 实战演练 动手修复Hook部署失败 接下来,让我们一起动手试试如何修复Hook部署失败吧!首先,我们需要明确一点:问题的根源可能有很多,因此我们需要分步骤逐一排除。 Step 1: 检查依赖关系 假设我们的Hook是基于Hive的,那么首先需要确保Hive的客户端库已经正确添加到了项目中。例如,在Maven项目的pom.xml文件里,我们应该看到类似如下的配置: xml org.apache.hive hive-jdbc 3.1.2 如果版本不对,或者缺少了必要的依赖项,就需要更新或补充。记得每次修改完配置后都要重新构建项目哦! Step 2: 调试日志级别 为了让日志更加详细,帮助我们定位问题,可以在log4j.properties文件中将日志级别调整为DEBUG级别: properties log4j.rootLogger=DEBUG, console 这样做虽然会让日志输出变得冗长,但却能为我们提供更多有用的信息。 Step 3: 手动测试连接 有时候,Hook部署失败并不是代码本身的问题,而是网络或者环境配置出了差错。这时候,我们可以尝试手动测试一下Atlas与目标系统的连接情况。例如,对于Kafka Hook,可以用下面的命令检查是否能正常发送消息: bash kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic 如果这条命令执行失败,那就可以确定是网络或者Kafka服务的问题了。 --- 5. 总结与反思 成长中的点滴收获 经过这次折腾,我对Apache Atlas有了更深的理解,同时也意识到,任何技术工具都不是万能的,都需要我们投入足够的时间和精力去学习和实践。 最后想说的是,尽管Hook部署失败的经历让我一度感到挫败,但它也教会了我很多宝贵的经验。比如: - 不要害怕出错,错误往往是进步的起点; - 日志是排查问题的重要工具,要学会善加利用; - 团队合作很重要,遇到难题时不妨寻求同事的帮助。 希望这篇文章对你有所帮助,如果你也有类似的经历或见解,欢迎随时交流讨论!我们一起探索技术的世界,共同进步!
2025-04-03 16:11:35
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醉卧沙场
Spark
... 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件,可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面,直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略,避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具(如Prometheus、Grafana)有助于实时监控系统性能,预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀,你知道吗?程序员们在遇到bug(小错误)的时候,那可是得使出浑身解数了!他们可不是对着电脑屏幕发呆,而是会仔细地分析问题,就像侦探破案一样。找到问题的源头后,他们就开始了他们的“调试大作战”,就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力,他们能优化代码,让程序跑得更顺畅,就像给汽车加了润滑剂,不仅跑得快,还稳当当的。这样,我们的应用就能更加可靠,用户用起来也更舒心啦!哎呀,你懂的,随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流,那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统,不仅要快得跟闪电一样,操作起来还得像玩手机游戏一样简单,最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样,未来日志记录这事儿就不仅仅是记录,还能帮我们找到问题、优化流程,简直就是一大神器嘛!所以,你看,这发展方向就是越来越智能、好用、高效,让科技真正服务于人,而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨,我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题,还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序,确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。
2024-09-07 16:03:18
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秋水共长天一色
Kibana
...跃度,定期清理低价值内容。 此外,随着全球范围内数据主权意识的增强,各国政府纷纷出台更为严格的法律法规。欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)就是一个典型代表,它明确规定了个人数据的收集、使用、存储和传输标准,并赋予用户更多的知情权和控制权。在中国,《个人信息保护法》的实施同样对企业提出了更高的合规要求。因此,企业在制定数据保留策略时,必须充分考虑国际国内的法律框架,确保合法合规运营。 总之,数据管理不仅是技术问题,更是战略问题。只有通过科学合理的数据保留策略,才能在保障业务发展的同时,赢得客户信任和社会认可。未来,随着人工智能、区块链等新兴技术的发展,数据管理将迎来更多创新机遇和挑战。企业和机构需要持续关注行业动态,不断提升自身的数据治理能力,以适应快速变化的技术环境。
2025-04-30 16:26:33
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风轻云淡
Groovy
...可能会天真地认为它会自动帮你搞定。不过呢,现实情况是,Groovy直接炸了,还特么甩出个异常,说:“喂喂喂,你是不是有病啊?这类型根本不搭吧!”所以啊,哪怕Groovy自称是动态类型的“自由之翼”,该注意的类型转换规矩还是得守着,别不当回事儿。 --- 四、总结 拥抱变化,享受编程的乐趣 写到这里,我想跟大家聊聊我的感受。Groovy虽然看似简单,但它的每一个设计都有其背后的逻辑。一开始上手的时候,肯定会被各种“不支持的语法”绊住脚,别担心,这其实就是我们学习的必经之路啊!每一次踩坑,都是一次成长的机会。 最后,送给大家一句话:编程不是为了追求完美,而是为了找到最适合自己的方式。如果你愿意花点时间去了解Groovy的独特之处,你会发现它不仅是一个工具,更是一种思维方式。所以,别怕犯错,勇敢地去尝试吧!
2025-03-13 16:20:58
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笑傲江湖
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i < 1024; i++){a[i] = b[i] + c[i];}); 在Parallel kernel中的并行实现 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){A[i] = B[i] + C[i];}); 通用的并行编程模板 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){// CODE THAT RUNS ON DEVICE }); range用来生成一个迭代序列,1为步长,在循环体中,i表示索引。 Host Accessor Host Accessor是使用主机缓冲区访问目标的访问器,它使访问的数据可以在主机上使用。通过构建Host Accessor可以将数据同步回主机,除此之外还可以通过销毁缓冲区将数据同步回主机。 buf是存储数据的缓冲区。 host_accessor b(buf,read_only); 除此之外还可以将buf设置为局部变量,当系统超出buf生存期,buf被销毁,数据也将转移到主机中。 矢量相加源代码 根据上面的知识,这里展示了利用DPC++实现矢量相加的代码。 //第一行在jupyter中指明了该cpp文件的保存位置%%writefile lab/vector_add.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;int main() {const int N = 256;// 初始化两个队列并打印std::vector<int> vector1(N, 10);std::cout<<"\nInput Vector1: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector1[i] << " ";std::vector<int> vector2(N, 20);std::cout<<"\nInput Vector2: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector2[i] << " ";// 创建缓存区buffer vector1_buffer(vector1);buffer vector2_buffer(vector2);// 提交矢量相加任务queue q;q.submit([&](handler &h) {// 为缓存区创建访问器accessor vector1_accessor (vector1_buffer,h);accessor vector2_accessor (vector2_buffer,h);h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> index) {vector1_accessor[index] += vector2_accessor[index];});});// 创建主机访问器将设备中数据拷贝到主机当中host_accessor h_a(vector1_buffer,read_only);std::cout<<"\nOutput Values: ";for (int i = 0; i < N; i++) std::cout<< vector1[i] << " ";std::cout<<"\n";return 0;} 运行结果 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) 统一共享内存是一种基于指针的方法,是将CPU内存和GPU内存进行统一的虚拟化方法,对于C++来说,指针操作内存是很常规的方式,USM也可以最大限度的减少C++移植到DPC++的代价。 下图显示了非USM(左)和USM(右)的程序员开发视角。 类型 函数调用 说明 在主机上可访问 在设备上可访问 设备 malloc_device 在设备上分配(显式) 否 是 主机 malloc_host 在主机上分配(隐式) 是 是 共享 malloc_shared 分配可以在主机和设备之间迁移(隐式) 是 是 USM语法 初始化: int data = malloc_shared<int>(N, q); int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q)); 释放 free(data,q); 使用共享内存之后,程序将自动在主机和运算设备之间隐式移动数据。 数据依赖 使用USM时,要注意数据之间的依赖关系以及事件之间的依赖关系,如果两个线程同时修改同一个内存区,将产生不可预测的结果。 我们可以使用不同的选项管理数据依赖关系: 内核任务中的 wait() 使用 depends_on 方法 使用 in_queue 队列属性 wait() q.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });}).wait(); // <--- wait() will make sure that task is complete before continuingq.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); depends_on auto e = q.submit([&](handler &h) { // <--- e is event for kernel taskh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });});q.submit([&](handler &h) {h.depends_on(e); // <--- waits until event e is completeh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); in_order queue property queue q(property_list{property::queue::in_order()}); // <--- this will make sure all the task with q are executed sequentially 练习1:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。每个内核修改相同的数据阵列。三个队列之间没有数据依赖关系 为每个队列提交添加 wait() 在第二个和第三个内核任务中实施 depends_on() 方法 使用 in_order 队列属性,而非常规队列: queue q{property::queue::in_order()}; %%writefile lab/usm_data.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 256;int main() {queue q{property::queue::in_order()};//用队列限制执行顺序std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q));for (int i = 0; i < N; i++) data[i] = 10;q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 5; });q.wait();//wait阻塞进程for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data[i] << " ";std::cout << "\n";free(data, q);return 0;} 执行结果 练习2:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。前两个内核修改了两个不同的内存对象,第三个内核对前两个内核具有依赖性。三个队列之间没有数据依赖关系 %%writefile lab/usm_data2.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//设备选择int data1 = malloc_shared<int>(N, q);int data2 = malloc_shared<int>(N, q);for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 10;data2[i] = 10;}auto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1[i] += 2; });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2[i] += 3; });//e1,e2指向两个事件内核q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1[i] += data2[i]; }).wait();//depend on e1,e2for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data1[i] << " ";std::cout << "\n";free(data1, q);free(data2, q);return 0;} 运行结果 UMS实验 在主机中初始化两个vector,初始数据为25和49,在设备中初始化两个vector,将主机中的数据拷贝到设备当中,在设备当中并行计算原始数据的根号值,然后将data1_device和data2_device的数值相加,最后将数据拷贝回主机当中,检验最后相加的和是否是12,程序结束前将内存释放。 %%writefile lab/usm_lab.cppinclude <CL/sycl.hpp>include <cmath>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//intialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-22 10:28:50
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