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Hive
...术,可以根据数据特征动态调整压缩算法,以达到最佳的压缩效果。这一技术已经在多个企业的生产环境中得到了验证,结果显示,与传统的固定压缩方式相比,智能压缩可以将存储成本降低30%以上,同时提升查询性能约20%。 此外,开源社区也在不断推进相关技术的发展。例如,Apache Arrow项目最近发布了一个新版本,该版本引入了对多种压缩算法的原生支持,包括Zstandard(zstd)和LZ4。这些算法以其高效性和灵活性受到广泛关注,未来有望成为大数据处理领域的主流选择。 值得注意的是,尽管这些新技术带来了诸多好处,但在实际应用中仍需注意潜在的风险。例如,过度依赖压缩可能会影响数据的安全性,尤其是在涉及敏感信息的情况下。因此,在采用新的压缩技术时,企业需要仔细评估其安全性、兼容性和维护成本,确保技术的实际效益最大化。总之,随着技术的不断进步,数据压缩正成为大数据领域的一个重要研究方向,未来还有很大的发展空间。
2025-04-19 16:20:43
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翡翠梦境
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...的内存管理实践与研究动态,将助力企业和开发者更好地驾驭这一强大的容器编排工具,构建高效、稳定的云原生架构。
2023-12-23 12:14:07
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...机制的最新实践与发展动态。 近期,Spring Boot作为主流Java Web开发框架,在其最新的2.5版本中增强了对文件上传的支持,不仅简化了配置流程,还优化了大文件分块上传与断点续传等功能。例如,开发者可以利用MultipartFile接口轻松处理多部分表单提交的文件,并结合云存储服务(如阿里云OSS或AWS S3)进行分布式文件存储与管理,极大地提高了系统的稳定性和可扩展性。 同时,针对安全性问题,Spring Security框架提供了更严格的CSRF保护和JWT token验证等机制,确保用户在执行敏感操作(如文件上传与下载)时的身份合法性。此外,OAuth 2.0授权协议在企业级应用中的普及,使得跨系统、跨平台的用户身份验证与授权更为便捷且安全。 另外,随着前端技术的发展,诸如React、Vue.js等现代前端框架也实现了对文件上传组件的高度封装,配合后端API能够提供无缝的用户体验。例如,通过axios库在前端发起multipart/form-data类型的POST请求,配合后端的RESTful API完成文件上传过程,而后再通过响应式编程实现文件上传状态的实时反馈。 综上所述,随着技术的演进,无论是后端框架还是前端技术,都在不断提升文件上传下载功能的安全性、易用性和性能表现。在实际项目开发中,除了掌握基础的文件处理方法外,还需关注行业前沿趋势,灵活运用新技术手段以满足不断变化的业务需求。
2023-11-12 20:53:42
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Beego
... 支持基于环境变量的动态配置加载,允许用户在不同环境中灵活切换设置。这一改进既体现了技术的进步,也反映了社区对用户体验的关注。未来,随着 Go 语言生态的不断完善,配置管理工具可能会进一步集成到语言标准库中,形成更加统一的解决方案。 综上所述,无论是从技术趋势还是实际应用的角度看,配置文件管理始终是软件工程中的重要一环。希望本文能够激发读者对这一领域的兴趣,并鼓励大家在日常工作中投入更多精力去优化配置流程。毕竟,正如一句古话所言:“千里之堤,溃于蚁穴”,细微之处往往决定成败。
2025-04-13 15:33:12
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桃李春风一杯酒
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...ass文件的时候才会动态链接,也就是说Class文件中不会保存各个方法、字段的最终内存布局信息,因此这些字段、方法的符号引用不经过运行期转换的话无法获得真正的内存入口地址,也就无法直接被虚拟机使用。当虚拟机运行时,需要从常量池获得对应的符号引用,再在类创建时或运行时解析、翻译到具体的内存地址之中。 常量池中每一项常量都是一张表,这里我只找到了JDK1.7之前的常量池项目类型表,见下图。 常量池项目类型表: 常量池常量项的结构总表: 比如我这里测试的class文件第一项常量,它的标志位是Ox0a,即十进制10,即表示tag为10的常量项,查表发现是CONSTANT_Methodref_info类型,和上面反编译之后的到的第一个常量是一致的,Methodref表示类中方法的符号引用。查上面《常量池常量项的结构总表》可以看到Methodref中含有3个项目,第一个tag就是上述的Ox0a,那么第二个项目就是Ox0006,第三个项目就是Ox000f,分别指向的CONSTANT_Class_info索引项和CONSTANT_NameAndType_info索引项为6和15,那么反编译的结果该项常量指向的应该是6和15,查看上面反编译的图应证我们的推测是对的。后面的常量项就以此类推。 这里需要特殊说明一下utf8常量项的内容,这里我以第29项常量项解释,也就是最后一项常量项。查《常量池常量项的结构总表》可以看到utf8项有三个内容:tag、length、bytes。tag表示常量项类型,这里是Ox01,表示是CONSTANT_Utf8_info类型,紧接着的是长度length,这里是Ox0015,即十进制21,那么再紧接着的21个字节都表示该项常量项的具体内容。特别注意length表示的最大值是65535,所以Java程序中仅能接收小于等于64KB英文字符的变量和变量名,否则将无法编译。 5.访问标志(Access Flags) 在常量池结束后,紧接着的两个字节代表访问标志(Access Flags),该标志用于识别一些类或者接口层次的访问信息,其中包括:Class是类还是接口、是否定义为public、是否定义为abstract类型、类是否被声明为final等。 访问标志表 标志位一共有16个,但是并不是所有的都用到,上表只列举了其中8个,没有使用的标志位统统置为0,access_flags只有2个字节表示,但是有这么多标志位怎么计算而来的呢?它是由标志位为true的标志位值取或运算而来,比如这里我演示的class文件是一个类并且是public的,所以对应的ACC_PUBLIC和ACC_SIPER标志应该置为true,其余标志不满足则为false,那么access_flags的计算过程就是:Ox0001 | Ox0020 = Ox0021 篇幅原因,未完待续...... 参考文献:《深入理解Java虚拟机》 END 本篇文章为转载内容。原文链接:https://javar.blog.csdn.net/article/details/97532925。 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。
2024-01-09 17:46:36
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NodeJS
...解析接收到的数据,并动态更新页面上的信息。我们可以稍微改造一下 HTML 和 JavaScript: html CPU Usage: Memory Usage: Disk Usage: javascript socket.onmessage = (event) => { const metrics = JSON.parse(event.data); document.getElementById('cpuProgress').value = metrics.cpuUsage; document.getElementById('memoryProgress').value = metrics.memoryUsage; document.getElementById('diskProgress').value = metrics.diskUsage; const messagesDiv = document.getElementById('messages'); messagesDiv.innerHTML += Metrics updated. ; }; 这样,每秒钟都会从服务器获取一次监控数据,并在页面上以进度条的形式展示出来。是不是很酷? --- 5. 结尾 总结与展望 通过这篇文章,我们从零开始搭建了一个基于 Node.js 和 WebSocket 的实时监控面板。别看它现在功能挺朴素的,但这东西一出手就让人觉得,WebSocket 在实时互动这块儿真的大有可为啊!嘿,听我说!以后啊,你完全可以接着把这个项目捯饬得更酷一些。比如说,弄点新鲜玩意儿当监控指标,让用户用起来更爽,或者直接把它整到真正的生产环境里去,让它发挥大作用! 其实开发的过程就像拼图一样,有时候你会遇到困难,但只要一点点尝试和调整,总会找到答案。希望这篇文章能给你带来灵感,也欢迎你在评论区分享你的想法和经验! 最后,如果你觉得这篇文章对你有帮助,记得点个赞哦!😄 --- 完
2025-05-06 16:24:48
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清风徐来
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...e_ptr还支持创建动态数组。在C++中,创建数组有很多方法,如下所示: // 静态数组,在编译时决定了数组大小int arr[10];// 通过指针创建在堆上的数组,可在运行时动态指定数组大小,但需要手动释放内存int arr = new int[10];// 通过std::vector容器创建动态数组,无需手动释放数组内存vector<int> arr(10);// 通过unique_ptr创建动态数组,也无需手动释放数组内存,比vector更轻量化unique_ptr<int[]> arr(new int[10]); 这里需要注意的是,不管vector还是unique_ptr,虽然可以帮我们自动释放数组内存,但如果数组的元素是复杂数据类型时,我们还需要在其析构函数中正确释放内存。 真正的智能指针:shared_ptr auto_ptr和unique_ptr都有或多或少的缺陷,因此C++11还推出了shared_ptr,这也是目前工程内使用最多最广泛的智能指针,他使用引用计数(感觉有参考Objective-C的嫌疑),实现对同一块内存可以有多个引用,在最后一个引用被释放时,指向的内存才释放,这也是和unique_ptr最大的区别。 另外,使用shared_ptr过程中有几点需要注意: 构造shared_ptr的方法,如下示例代码所示,我们尽量使用shared_ptr构造函数或者make_shared的方式创建shared_ptr,禁止使用裸指针赋值的方式,这样会shared_ptr难于管理指针的生命周期。 // 使用裸指针赋值构造,不推荐,裸指针被释放后,shared_ptr就野了,不能完全控制裸指针的生命周期,失去了智能指针价值int p = new int(10);shared_ptr<int>sp = p;delete p; // sp将成为野指针,使用sp将crash// 将裸指针作为匿名指针传入构造函数,一般做法,让shared_ptr接管裸指针的生命周期,更安全shared_ptr<int>sp1(new int(10));// 使用make_shared,推荐做法,更符合工厂模式,可以连代码中的所有new,更高效;方法的参数是用来初始化模板类shared_ptr<int>sp2 = make_shared<int>(10); 禁止使用指向shared_ptr的裸指针,也就是智能指针的指针,这听起来就很奇怪,但开发中我们还需要注意,使用shared_ptr的指针指向一个shared_ptr时,引用计数并不会加一,操作shared_ptr的指针很容易就发生野指针异常。 shared_ptr<int>sp = make_shared<int>(10);cout << sp.use_count() << endl; //输出1shared_ptr<int> sp1 = &sp;cout << (sp1).use_count() << endl; //输出依然是1(sp1).reset(); //sp成为野指针cout << sp << endl; //crash 使用shared_ptr创建动态数组,在介绍unique_ptr时我们就讲过创建动态数组,而shared_ptr同样可以做到,不过稍微复杂一点,如下代码所示,除了要显示指定析构方法外(因为默认是T的析构函数,不是T[]),另外对外的数据类型依然是shared_ptr<T>,非常有迷惑性,看不出来是数组,最后不能直接使用下标读写数组,要先get()获取裸指针才可以使用下标。所以,不推荐使用shared_ptr来创建动态数组,尽量使用unique_ptr,这可是unique_ptr为数不多的优势了。 template <typename T>shared_ptr<T> make_shared_array(size_t size) {return shared_ptr<T>(new T[size], default_delete<T[]>());}shared_ptr<int>sp = make_shared_array(10); //看上去是shared<int>类型,实际上是数组sp.get()[0] = 100; //不能直接使用下标读写数组元素,需要通过get()方法获取裸指针后再操作 用shared_ptr实现多态,在我们使用裸指针时,实现多态就免不了定义虚函数,那么用shared_ptr时也不例外,不过有一处是可以省下的,就是析构函数我们不需要定义为虚函数了,如下面代码所示: class A {public:~A() {cout << "dealloc A" << endl;} };class B : public A {public:~B() {cout << "dealloc B" << endl;} };int main(int argc, const char argv[]) {A a = new B();delete a; //只打印dealloc Ashared_ptr<A>spa = make_shared<B>(); //析构spa是会先打印dealloc B,再打印dealloc Areturn 0;} 循环引用,笔者最先接触引用计数的语言就是Objective-C,而OC中最常出现的内存问题就是循环引用,如下面代码所示,A中引用B,B中引用A,spa和spb的强引用计数永远大于等于1,所以直到程序退出前都不会被退出,这种情况有时候在正常的业务逻辑中是不可避免的,而解决循环引用的方法最有效就是改用weak_ptr,具体可见下一章。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:shared_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb;spb->a = spa;return 0;} //main函数退出后,spa和spb强引用计数依然为1,无法释放 刚柔并济:weak_ptr 正如上一章提到,使用shared_ptr过程中有可能会出现循环引用,关键原因是使用shared_ptr引用一个指针时会导致强引用计数+1,从此该指针的生命周期就会取决于该shared_ptr的生命周期,然而,有些情况我们一个类A里面只是想引用一下另外一个类B的对象,类B对象的创建不在类A,因此类A也无需管理类B对象的释放,这个时候weak_ptr就应运而生了,使用shared_ptr赋值给一个weak_ptr不会增加强引用计数(strong_count),取而代之的是增加一个弱引用计数(weak_count),而弱引用计数不会影响到指针的生命周期,这就解开了循环引用,上一章最后的代码使用weak_ptr可改造为如下代码。 class A {public:shared_ptr<B> b;};class B {public:weak_ptr<A> a;};int main(int argc, const char argv[]) {shared_ptr<A> spa = make_shared<A>();shared_ptr<B> spb = make_shared<B>();spa->b = spb; //spb强引用计数为2,弱引用计数为1spb->a = spa; //spa强引用计数为1,弱引用计数为2return 0;} //main函数退出后,spa先释放,spb再释放,循环解开了使用weak_ptr也有需要注意的点,因为既然weak_ptr不负责裸指针的生命周期,那么weak_ptr也无法直接操作裸指针,我们需要先转化为shared_ptr,这就和OC的Strong-Weak Dance有点像了,具体操作如下:shared_ptr<int> spa = make_shared<int>(10);weak_ptr<int> spb = spa; //weak_ptr无法直接使用裸指针创建if (!spb.expired()) { //weak_ptr最好判断是否过期,使用expired或use_count方法,前者更快spb.lock() += 10; //调用weak_ptr转化为shared_ptr后再操作裸指针}cout << spa << endl; //20 智能指针原理 看到这里,智能指针的用法基本介绍完了,后面笔者来粗浅地分析一下为什么智能指针可以有效帮我们管理裸指针的生命周期。 使用栈对象管理堆对象 在C++中,内存会分为三部分,堆、栈和静态存储区,静态存储区会存放全局变量和静态变量,在程序加载时就初始化,而堆是由程序员自行分配,自行释放的,例如我们使用裸指针分配的内存;而最后栈是系统帮我们分配的,所以也会帮我们自动回收。因此,智能指针就是利用这一性质,通过一个栈上的对象(shared_ptr或unique_ptr)来管理一个堆上的对象(裸指针),在shared_ptr或unique_ptr的析构函数中判断当前裸指针的引用计数情况来决定是否释放裸指针。 shared_ptr引用计数的原理 一开始笔者以为引用计数是放在shared_ptr这个模板类中,但是细想了一下,如果这样将shared_ptr赋值给另一个shared_ptr时,是怎么做到两个shared_ptr的引用计数同时加1呢,让等号两边的shared_ptr中的引用计数同时加1?不对,如果还有第二个shared_ptr再赋值给第三个shared_ptr那怎么办呢?或许通过下面的类图便清楚个中奥秘。 [ boost中shared_ptr与weak_ptr类图 ] 我们重点关注shared_ptr<T>的类图,它就是我们可以直接操作的类,这里面包含裸指针T,还有一个shared_count的对象,而shared_count对象还不是最终的引用计数,它只是包含了一个指向sp_counted_base的指针,这应该就是真正存放引用计数的地方,包括强应用计数和弱引用计数,而且shared_count中包含的是sp_counted_base的指针,不是对象,这也就意味着假如shared_ptr<T> a = b,那么a和b底层pi_指针指向的是同一个sp_counted_base对象,这就很容易做到多个shared_ptr的引用计数永远保持一致了。 多线程安全 本章所说的线程安全有两种情况: 多个线程操作多个不同的shared_ptr对象 C++11中声明了shared_ptr的计数操作具有原子性,不管是赋值导致计数增加还是释放导致计数减少,都是原子性的,这个可以参考sp_counted_base的源码,因此,基于这个特性,假如有多个shared_ptr共同管理一个裸指针,那么多个线程分别通过不同的shared_ptr进行操作是线程安全的。 多个线程操作同一个shared_ptr对象 同样的道理,既然C++11只负责sp_counted_base的原子性,那么shared_ptr本身就没有保证线程安全了,加入两个线程同时访问同一个shared_ptr对象,一个进行释放(reset),另一个读取裸指针的值,那么最后的结果就不确定了,很有可能发生野指针访问crash。 作者:腾讯技术工程 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYwMjI2MA==&mid=2649743462&idx=1&sn=c9d94ddc25449c6a0052dc48392a33c2&utm_source=tuicool&utm_medium=referralmp.weixin.qq.com 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_31467557/article/details/113049179。 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 18:25:46
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...还需要关注其最新发展动态和技术生态演进,例如新版本特性、安全增强措施以及与Kubernetes等生态系统组件的深度融合。对于希望进一步提升DevOps能力的专业人士来说,持续跟进Docker相关领域的前沿研究与实践案例,无疑能为自身技术栈的丰富与完善提供强大支撑。
2023-11-26 15:47:20
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Mahout
...统能够实现对复杂市场动态的深度理解与预测,比如预测股票价格波动、识别欺诈交易、优化投资组合等。这些应用不仅提高了金融决策的效率和准确性,也促进了金融市场的透明度和公平性。 AI在金融风控中的应用 在金融风控领域,实时光流分析与AI的结合尤为显著。通过对社交媒体情绪分析、网络公开信息挖掘、用户行为轨迹追踪等多维度数据的实时分析,金融机构能够更早地发现潜在的信用风险和欺诈行为。例如,通过分析用户的网络活动模式,AI系统可以识别出异常行为,进而采取预警措施,有效防范金融犯罪。此外,AI还可以通过预测模型帮助银行和信贷机构评估贷款申请人的信用风险,实现自动化审批流程,提高服务效率。 未来趋势与展望 随着5G、物联网、边缘计算等新技术的普及,实时光流分析与AI在金融领域的应用将更加广泛。未来,金融机构将能够实时处理海量的物联网设备产生的数据,实现智能资产管理、个性化金融服务等创新应用。同时,随着法律法规的完善和技术标准的统一,实时光流分析与AI在金融行业的应用将更加规范和成熟,为金融市场的健康发展提供坚实的技术支撑。 实时光流分析与AI在金融领域的深度融合,正引领着金融科技创新的新潮流,不仅推动了金融行业的数字化转型,也为全球经济的可持续发展注入了新的活力。随着技术的不断进步与应用场景的不断拓展,这一领域的发展前景无疑充满了无限可能。
2024-09-06 16:26:39
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月影清风
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...及实时入侵检测的最新动态和研究成果。 近期,美国国家标准技术研究院(NIST)发布了一份关于提升网络流量分析准确性和效率的研究报告。该报告强调了对IP数据包异常检测算法的优化,以及利用机器学习改进TCP连接状态预测的重要性。研究人员正致力于研发新一代的网络入侵检测系统,这些系统不仅能处理常规的数据包重组和校验和计算,还能够通过深度学习模型识别潜在的未知攻击模式。 与此同时,开源社区也在积极推动类似Libnids的项目发展。例如,Suricata是一款集成了高性能多线程引擎、支持多种入侵检测规则集,并具备实时流量分析能力的下一代IDS/IPS系统。它不仅实现了对网络数据包的精细解析,还在处理海量数据时保证了高效能,同时提供了丰富的API接口以供用户自定义插件和扩展功能。 此外,针对网络扫描攻击等行为,业界也提出了新的防御策略和技术。例如,基于人工智能的动态防火墙策略,可以根据网络流量特征自动调整规则,有效应对端口扫描等攻击行为,极大地提升了网络安全防护水平。 综上所述,在持续演进的网络安全领域,Libnids所涉及的数据包处理机制、TCP连接管理等功能是构建现代网络防御体系的基础,而结合最新的研究进展和技术应用,则有助于我们更好地理解和应对日趋复杂且变化多端的网络威胁环境。
2023-02-08 17:36:31
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...其内容保护措施,采用动态签名、加密传输等多种技术手段来防止非法下载和传播。这也对合法合规的数据采集与分析提出了更高要求,研究者和开发者必须熟悉并遵守相关法律法规,在确保知识产权不受侵犯的同时,寻求更高效、安全的技术解决方案。 同时,开源社区GitHub上出现了不少针对各类直播平台优化的视频下载工具项目,这些项目不仅实现了对.ts文件片段的智能解析和合并,还有的开始探索基于机器学习的方法来预测和模拟签名算法,以适应日益严格的反爬策略。例如,“Streamlink”是一款跨平台的命令行实用程序,能够从各种受保护的流媒体网站中提取并播放视频流,为研究人员提供了合法获取和处理流媒体数据的新思路。 此外,国家版权局近年来也加大了对网络侵权盗版行为的打击力度,并呼吁广大网民自觉抵制非法下载和传播他人作品的行为,倡导尊重原创、保护版权的社会风尚。在实际操作中,开发者应关注《信息网络传播权保护条例》等相关法规,确保个人或团队的研究活动既满足学术探究需求,又符合法律规定。 总之,面对流媒体视频下载与处理这一领域,我们既要掌握先进的技术方法以适应日新月异的网络环境,又要时刻保持对法律边界的敬畏之心,做到技术发展与法制建设相得益彰。
2023-12-18 11:34:00
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...,为了应对日益复杂的动态加载内容和反爬机制,开发者需要不断更新技术和策略,比如利用Selenium等工具模拟用户行为动态渲染页面,或者研究新的网络请求伪装方法以绕过反爬策略。此外,对于海量数据的高效爬取与存储,分布式爬虫框架(如Scrapy)以及云存储解决方案(如阿里云OSS、AWS S3)的应用也成为现代爬虫工程的重要组成部分。 总而言之,在探索网络爬虫技术深度的同时,务必关注行业动态,紧跟法规政策走向,并在实践中不断提升道德和技术双重素养,确保网络爬虫项目的合规、高效运行。
2023-06-12 10:26:04
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...了一下自己今后的职业规划,告知了薪资组成体系等等。 插播一条福利!!!最近整理了一套1000道面试题的文档(详细内容见文首推荐文章),以及大厂面试真题,和最近看的几本书。 需要刷题和跳槽的朋友,这些可以免费赠送给大家,帮忙转发文章,宣传一下,后台私信【面试】免费领取! 小天:好像问了两次看书的情况诶?现在面试还问这个? 程序员H:是啊,幸亏之前为了弄懂JVM还看了两本书,不然真不知道说啥了! 小天:看来,我也要找几本书去看了,感情没看过两本书都不敢跳槽了! 程序员H:对了,还有简历,告诉你一个捷径 简历尽量写好一些,项目经验突出: 1、自己的知识广度和深度 2、自身的优势 3、项目的复杂性和难度以及指标 4、自己对于项目做的贡献或者优化 程序员H:唉~这还不能走可怎么办呀!你说,我把主管打一顿,是不是马上就可以走了? 小天:... 查看全文 http://www.taodudu.cc/news/show-3387369.html 相关文章: 阿里菜鸟面经 Java后端开发 社招三年 已拿offer 阿里 菜鸟网络(一面) 2021年阿里菜鸟网络春招实习岗面试分享,简历+面试+面经全套资料! 阿里菜鸟国际Java研发面经(三面+总结):JVM+架构+MySQL+Redis等 2021年3月29日 阿里菜鸟实习面试(一面)(含部分总结) mongodb 子文档排序_猫鼬101:基础知识,子文档和人口简介 特征工程 计算方法Gauss-Jordan消去法求线性方程组的解 使用(VAE)生成建模,理解可变自动编码器背后的数学原理 视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part2 带你入门nodejs第一天——node基础语法及使用 python3数据结构_Python3-数据结构 debezium-connect-oracle使用 相关数值分析多种算法代码 android iphone treeview,Android之IphoneTreeView带组指示器的ExpandableListView效果 nginx rewrite功能使用 3-3 OneHot编码 JavaWeb:shiro入门小案例 MySQL的定义、操作、控制、查询语言的用法 MongoDB入门学习(三):MongoDB的增删查改 赋值、浅复制和深复制解析 以及get/set应用 他是吴恩达导师,被马云聘为「达摩院」首座 Jordan 标准型定理 列主元的Gauss-Jordan消元法-python实现 Jordan 块的几何 若尔当型(The Jordan form) 第七章 其他神经网络类型 解决迁移系统后无法配置启用WindowsRE环境的问题 宝塔面板迁移系统盘/www到数据盘/home 使用vmware vconverter从物理机迁移系统到虚拟机P2V 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_62695120/article/details/124510157。 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。
2023-03-08 20:01:49
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...运维的最新趋势和技术动态。近期,MariaDB发布了10.7版本,引入了一系列性能优化和新特性,如原生支持Temporal Tables、JSONTABLES等,对于数据库开发者和管理员来说,熟悉这些新功能将有助于提升数据管理效率并保障业务系统的稳定运行。 此外,随着云服务的普及与发展,越来越多的企业选择将数据库部署在云端,阿里云等服务商也推出了针对MariaDB的高可用集群解决方案,用户不仅可以享受到一键部署、自动备份恢复、弹性伸缩等便捷服务,还能通过精细权限管理和日志审计等功能确保数据安全合规。因此,了解和研究云环境下的数据库运维策略,对于提升企业IT基础设施水平至关重要。 同时,在数据库主从复制领域,MySQL 8.0及MariaDB的新版本中增强了GTID(全局事务标识符)功能,简化了主从配置流程,并提高了数据同步的一致性和可靠性。结合最新的数据库监控工具如Prometheus和Grafana,可以实时监测主从复制状态,及时发现并解决潜在问题,这对于构建高性能、高可用的分布式数据库架构具有重要意义。 综上所述,紧跟数据库技术发展潮流,关注MariaDB等开源数据库软件的更新动态,探索云端数据库运维实践与高可用性设计,无疑将助力企业在数字化转型过程中更好地利用数据库这一关键基础设施,以支撑更加复杂多变的业务场景需求。
2023-07-12 10:11:01
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...类游戏静态画面构建与动态效果实现之后,我们可进一步探讨当前HTML5游戏开发领域的最新技术和趋势。随着Web技术的快速发展,Canvas和WebGL等现代API使得网页游戏的性能表现与视觉体验得到显著提升。 近期,Mozilla Hacks发布了一篇题为《利用WebAssembly和WebGPU打造高性能网页游戏》的文章,详细介绍了如何借助WebAssembly将C++等编译成可在浏览器中高效运行的代码,从而大幅提升游戏性能。同时,WebGPU作为下一代浏览器图形接口,为开发者提供了低级别的硬件访问权限,可以创建更复杂的3D图形和实时渲染效果,对于消除类游戏这类对响应速度有较高要求的游戏来说具有重大意义。 此外,游戏设计中的AI算法也是值得关注的方向。例如,运用深度学习和强化学习技术优化消除类游戏的智能提示系统,能有效提高玩家体验并延长游戏生命周期。一篇发表在“自然”杂志子刊上的论文就研究了AI在连连看等消除类游戏中的应用,展示了通过机器学习预测最佳消除路径的可能性。 总的来说,在继续深入实践HTML、CSS、JavaScript基础开发的同时,紧跟Web技术前沿进展,结合先进的编程语言、图形处理技术和AI算法,将有助于开发者打造出更为丰富、流畅且富有挑战性的消除类游戏产品,不断满足日益增长的用户体验需求。
2023-06-08 15:26:34
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...了解MySQL的最新动态和技术演进不仅可以帮助我们更好地进行日常的数据库管理工作,还能洞悉未来数据库技术的发展趋势,从而为我们的系统设计与优化提供有力支撑。在实战中,结合具体业务场景灵活运用SQL语句及数据库管理系统,将有效提升整个系统的稳定性和效率。
2024-02-16 12:44:07
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...le AQ的最新发展动态,还是探究开源替代方案与相关技术书籍的学习,都将帮助开发者更好地掌握消息队列技术,并将其应用于实际工作中,以提升系统的整体性能与稳定性。
2023-12-17 14:22:22
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...t中也是可以直接书写动态SQL的,但要使用<script></script>包裹,这样就不用在java文件和xml文件切换了,将@select中包裹的代码直接放到浏览器的控制台输出后会自动转义\n,\t,+,"等 动态sql中“<” 和 “>” 号要用转义字符 “<” 和 ”>“ (分号要带) 动态sql中test中表达式通常使用 test=“id != null and id != ‘’”,要注意的是字符串不能直接识别单引号,有两种方法使用id==“1001"或者id==‘1001’.toString(),另外参数如果是boolean,可以直接使用test=”!flag",如果判定集合的话可以使用 test=“list != null and list.size>0” 返回数据类型为Map只能接收一条记录,字段为键名,字段值为值,但通常是用实体类接收,或是使用注解@MapKey来进行每条记录的映射,效果等同于List用Stream流转Map foreach遍历list collection=“list” item=“vo” separator="," open="(" close=")"> {vo.id} foreach遍历map collection=“map” index=“key” item=“value”,{key}获取建,{value}获取值,$亦可 collection=“map.entrySet()” index=“key” item=“value”,同上 collection=“map.keys” item=“key”,{key}为键 不要使用where 1=1,使用动态where拼接,会自动剔除where后多余的and和or 单个参数时无论基本和引用并且未使用在动态SQL可以不加参数注解@Param,但一旦参数大于一个或者参数在动态SQL中使用就必须加@Param 并不是直接把参数加引号,而是变成?的形式交给prepareStatement处理,$直接使用值,当ORDER BY诸如此类不需要加引号的参数时,使用$代替,但为避免sql注入,该参数不能交由用户控制 Plus 官方API https://baomidou.com/guide/ @TableName 表名 @TableField(strategy = FieldStrategy.IGNORED) 更新不会忽略NULL值 @TableField(exist = false)表明该字段非数据字段,否则新增更新会报错 MybatisPlus对于单表的操作还是非常优秀的,在对单表进行新增或者更新的时候经常使用,但对于单表的查询业务上很少出现仅仅查询一张表的情况,但也会有,如果条件不大于3个还是可以使用的,多了倒没有直接写SQL来的方便了 MybatisPlus的批量插入也是通过for循环插入的,还是建议使用Mybatis的动态foreach进行批量插入 MybatisPlus的分页器会对方法中的参数判断,如果存在分页对象就先查询总数看是否大于0,然后拼接当前的数据库limit语句,所以如果我们分页对象为null,就可以实现不分页查询 Object paramObj = boundSql.getParameterObject();IPage page = null;if (paramObj instanceof IPage) { ……public static String getOriginalCountSql(String originalSql) {return String.format("SELECT COUNT(1) FROM ( %s ) TOTAL", originalSql);} ……originalSql = DialectFactory.buildPaginationSql(page, buildSql, dbType, this.dialectClazz); ……public String buildPaginationSql(String originalSql, long offset, long limit) {StringBuilder sql = new StringBuilder(originalSql);sql.append(" LIMIT ").append(offset).append(",").append(limit);return sql.toString();} IDEA 插件 Lombok : 快速生成getter、setter等 Alibaba Java Coding Guidelines :阿里规约扫描 Rainbow Brackets :彩色括号 HighlightBracketPair :高亮提示 MyBatisX :mabatisPlus提供的xml和mapper转换的插件,小鸟图标 CamelCase :大小写、驼峰、下划线、中划线转换插件 使用shift+Alt+u进行转换(很方便) 可以在Editor中设置CamelCase的转换,一般只保留下划线和驼峰两种 String Manipulation :字符串工具(未使用) RestfulToolkit http :Restful请求工具 打开idea,在右侧边栏会有一个标签(RestServices),打开可以看到里面是url路径 ctrl+\或者ctrl+alt+n会检索路径 Ctrl + Enter格式化json 没有记忆功能,也不能加token,只是查找请求路径使用 easycode :代码生成工具(个人觉得很好用,常用于生成实体类) 支持自定义模板 支持添加自定义列,不影响数据库 支持多表同时生成 支持自定义类型映射 支持配置导入导出 支持动态调试 支持自定义属性 Power Mode 11 :打字特效(纯属装逼) Nyan Progress Bar :漂亮的进度条(纯属装逼) Other Vo:数据持久化模型 Query:数据查询模型 Dto:数据传输模型 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_40910781/article/details/111416185。 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。
2023-05-26 23:30:52
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...关注该领域最新的发展动态与应用实践。 近日,随着Web技术的持续创新,诸如Resumable.js、Tus等开源项目在大文件分段上传方面取得了显著进展。Resumable.js充分利用了HTML5的Blob和File API,允许用户在断点续传的基础上上传大文件,并支持跨域请求。而Tus协议作为一项开放标准,为实现可靠的大文件传输提供了规范化的解决方案,它允许多个片段同时上传且能自动处理网络中断后的续传。 此外,对于企业级应用场景,阿里云、腾讯云等国内外大型云服务商也纷纷推出了基于HTTP/3和QUIC协议优化的大文件上传服务。这些服务不仅提升了上传速度,还通过灵活的分块策略确保了数据安全性和完整性,使开发者能够轻松应对大规模数据迁移或备份的需求。 同时,在前端性能优化方面,Webpack 5等现代构建工具引入了更精细的模块分割功能,结合HTTP/2服务器推送技术,可以在一定程度上改善大资源如视频、音频等文件的加载体验,间接影响着用户上传大文件时的整体流畅度。 总之,无论是前端脚本库的不断迭代更新,还是云服务提供商对大文件上传功能的深度优化,都表明在这个数据爆炸的时代,高效稳定地上传大容量文件已成为互联网基础设施建设的重要一环,值得广大开发者持续关注并深入研究。
2023-12-19 09:43:46
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...步探索以下领域的最新动态与技术解析: 首先,对于GRUB及MBR/PBR相关的更深入研究,近期Linux内核社区对UEFI Secure Boot功能的安全性进行了强化升级,通过改进GRUB2的引导流程以适应最新的安全规范。同时,针对新型存储设备如NVMe SSDs,开发者正在优化GRUB对新硬件的支持,并研究如何确保在不同启动环境下MBR与GPT分区表的有效兼容。 其次,在Windows安装与部署方面,微软于今年发布了Windows 11新版操作系统,不仅引入了全新的用户界面设计,还在安装流程中融入了智能化安装选项和更快捷的驱动识别机制。此外,随着云技术和虚拟化技术的发展,Windows To Go和Azure Sphere等新型安装方式为系统部署提供了更多可能。 在网络配置方面,IPv6在全球范围内的普及速度加快,许多网络设备厂商正致力于提升产品对IPv6协议栈的支持。与此同时,Windows操作系统也在不断更新其网络功能,包括DHCPv6客户端功能增强、DNS-over-HTTPS(DoH)支持以及更完善的组播服务管理工具。此外,Windows防火墙已新增多项高级策略设置,以满足日益复杂的网络安全需求。 最后,关于Office软件中的实用技巧,Microsoft Office 365定期发布更新,提供更丰富的协作工具和智能功能,例如Excel的数据预处理和分析能力得到显著提升,Outlook则集成了更多智能邮件管理和日程安排助手。这些实时更新和新增功能有助于用户提高工作效率,应对各种办公场景挑战。 总之,随着科技不断发展,无论是操作系统的基础架构、网络配置的复杂度还是办公应用的智能化程度都在持续演进,关注行业动态和技术前沿将帮助我们更好地理解和运用文中提及的相关知识。
2023-09-10 16:27:10
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...st优化器的升级以及动态分区剪枝等新特性,有效提升了处理海量数据时的性能表现。 此外,Google公司近期发布的关于Bloom Filter的新研究成果,揭示了一种新型布隆过滤器变体——Counting Bloom Filter with Carry Sketches(CBCS),能够在保持较低错误率的同时,更精准地统计大规模数据集中元素出现的次数,为解决海量数据判重问题提供了新的解决方案。 同时,针对分布式环境下数据存储与计算的需求,Hadoop生态系统的组件如HDFS和YARN也在持续演进中,以适应实时流处理、机器学习等新兴应用场景。而诸如Kafka、Flink等流处理框架的兴起,也为海量数据的实时分析提供了强大支持。 不仅如此,学术界对于Trie树、Bitmap等数据结构的研究也在不断深入,结合新型硬件如SSD、GPU等进行并行优化,使得这些经典数据结构在现代海量数据处理场景下焕发新生。未来,随着量子计算和边缘计算等前沿技术的发展,海量数据处理的方法将更加丰富多元,效率也将有质的飞跃。 综上所述,海量数据处理技术正以前所未有的速度发展和完善,从理论研究到工程实践,各类创新技术和解决方案层出不穷,为大数据时代的数据价值挖掘奠定了坚实基础。广大读者可以通过关注最新的科研成果、行业报告和技术博客,深入了解这一领域的发展趋势和应用案例,以便更好地应对和解决实际工作中的海量数据挑战。
2024-03-01 12:40:17
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本文针对操作系统内核安全问题进行探讨,通过修改cmd_hlt为cmd_execute_program函数实现程序加载执行,并展示了如何利用全局描述符信息使恶意程序(如crack.c)攻击其他进程的内存空间。在内核中揭示了数据段共享引发的安全漏洞,通过控制台命令加载并执行crack代码,演示了对特定内存地址(如0x123)的篡改操作。为修复此漏洞,文章详细介绍了在内核C语言部分kernel_api函数中的应对策略以及console_task函数对“crack”命令的响应处理,从而在系统层面提升了对用户进程间潜在攻击行为的防御能力。
2023-03-14 19:08:07
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du -sh *
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