我们都知道在JDK1.8的HotSpot虚拟机中已经没有永久代这个内存区域了，但许多人其实并不知道在JDK1.7的时候这项工作就在悄悄进行了。
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
下文将罗列在实际学习开发中遇到的容易忘记的知识点，虽然简单，但有必要记下来随时查看。
前言 Java8已经出现了很久了，但是呢，还是有很多人都还在习惯使用以前的来版本JDK，或者是以前老版本的编程方式。通过一段时间对Java8新特性的学习之后，自己也深受感触，原来java8版本写代码可以这么简洁。Java8最主要的就是给我们编程的过程带来了很多便利，不仅仅是代码量少。更多的还是让程序更简洁，减少代码冗余。Java8新特性中有几个比较主要的特性，Lambda 表达式、函数式接口、方法引用和几个新增库Stream API、Optional类等。 接下来就是对自己的学习内容做一个总结。 Lambda 表达式 2.1 Lambda表达式简介 Lambda 表达式其实就是一种匿名函数，在这之前大家可能还接触过匿名内部类，虽然也是一种匿名函数，但是它并没有Lambda表达式那么简洁，Lambda表达式的特点就是可以传递，在使用Lambda表达式的时候我们可以将代码像数据一样传递。使用Lambda表达式能够极大的减少我们代码的冗余，而且使用也相当的方便。熟练之后会大大加快我们写代码的速度。 2.2 java8的方法与老版本的对比 首先我们来尝试着找出公司员工年龄大于35岁的所有员工，这个问题都不是很难吧。我们用不同的方法来实现一下，我先给出几个不同的方法直接看看效果。 首先我们应该做的是创建员工的数据，先创建一个Staff类来代表员工，并且使用构造函数来创建员工的集合。第一种方法来看看我使用的最常规的方法： public List<Staff> getStaffs(List<Staff> staffs) { List<Staff> stas=new ArrayList<>(); for(Staff sta:staffs){ if (sta.getAge()>=35){ stas.add(sta); } } return stas; } @Test public void test1(){ List<Staff> list = getStaffs(staffs); for (Staff staf:list) { System.out.println(staf); } } 只看一种方法可能没有什么感觉，那么再看看第二种方法试试呢。 这种方法也叫策略设计模式，我们需要写一个接口，然后实行这个接口，最后是调用接口。这种方法看起来就比前面的那种更有层次，而且假如又需要查找员工工资大于5000的员工的话，我们就可以重新写一个类来实现接口就好了，下面来看看代码。 public List<Staff> filterStaff(List<Staff> list,MyPredicate<Staff> mp){ List<Staff> staffs=new ArrayList<>(); for (Staff staff:list) { if (mp.test(staff)){ staffs.add(staff); } } return staffs; } @Test public void test2(){ List<Staff> list = filterStaff(staffs,new filterStaffByAge()); for (Staff staf:list) { System.out.println(staf); } } 第三种方法是使用匿名内部类的方法，其实也是和第二种方法是差不多的。 public void test3(){ List<Staff> list=filterStaff(staffs, new MyPredicate<Staff>() { @Override public boolean test(Staff staff) { return staff.getAge()>=35; } }); for (Staff staf:list) { System.out.println(staf); } } 这些方法都是java8之前可以使用的一些方法，那么java8以后有哪些方法呢？前面的方法看了之后有没有
我在前两篇文章中，带你一起学习了 MapReduce 和 Stream 计算模式，（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）相信你对批处理和流计算也有了一定的了解。虽然这两种计算模式对数据的处理方式不同，但都是以特定数据类型（分别对应静态数据和动态数据）作为计算维度。
---- 新智元报道 来源：arXiv 编辑：好困 【新智元导读】你有没有发现，每当AI发现了偷懒的小技巧之后，就不再去学习那些有挑战的问题并开始「躺平」？北大的研究人员表示：最好去看看你的训练集了。 在训练人工「智障」的时候，AI最后经常会学到一些莫名其妙的方式来完成人类的的任务。 有一些AI就会去学习如何通过「卡bug」来快速通关。 还有一些AI学会了「只要把游戏暂停了，我就不会输」这个终极哲学。 AI也想「躺平」 为了让模型能够提高准确性，通常会设置相应的奖励，但有时候模型在前期
前段时间我们接入了 ELK 公司出品的 Elastic-APM 作为全链路监控平台，终结了我好几年前撸的字节码注入全链路监控平台。前段时间有一个业务在启动过程中，会概率性出现大量线程阻塞，导致可对外提供服务的 HTTP 线程非常少，流量进来以后马上出现 HTTP 线程耗尽，健康检查接口请求失败，服务被 k8s 杀死。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
如果之前有同学看过我的 《我眼中的Java大牛之孤尽老师》 这篇文章，就会发现里面已经提及一二，遗憾的是大多数同学都是遇到问题的时候才想着去问去看。
自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，不久前，TensorFlow正式版也发布了。这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlowServing，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（InceptionNet、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。
错误是在运行时发生的不可恢复的情况。如OutOfMemory错误。这些JVM错误无法在运行时修复。尽管可以在catch块中捕获错误，但是应用程序的执行将停止并且无法恢复。
R语言可以比作独孤九剑, 函数都是写好的, 包也是写好的, 直接用就可以了, 功能强大. 就像独孤九剑, 学起来不需要任何基础, 学会之后很强大, 破刀式, 破剑式, 破枪式等等, 可以应对很多问题. 但是如果你想在此基础上更上一层楼, 就难于登天了, 因为你没有基础, 向上走一点, 真的是牵一发而动全身, 进入了编程能力的天花板.
本讲主要介绍多线程，多线程编程是Java编程中的一个重要部分。它允许程序同时执行多个任务，这有助于提高程序的效率和性能。在Java中，可以通过实现Runnable接口或继承Thread类来创建线程。
在平时写代码的时候我们经常会说“这会不会有线程安全问题，是不是得加把锁呢？”，细细的品一下这句话，是包涵很多知识点在里面。线程？，线程安全？，什么时候才会出现线程安全？Java中的锁？ 等等。
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MySQL在旧表中增加唯一索引时，如何处理原有的重复数据？参考：mysql删除重复记录只保留一条 delete from `target_table` where id in (Select * from (select max(id) from `fans_sync_job` where 1=1 group by mp_id, job_type, job_status having count(*) > 1) as b); google的commons包有很多有用的工具，今天遇到一个问题，判断两个字
我最近一直在想我们作为一个行业为什么总是产出糟糕代码的原因。 1.明显原因…… 我一下子想到的最明显的原因是，有好的程序员，也有不那么好的程序员，有的人技术水平高，有的人水平却低，有人对这门技艺感兴趣
这篇文章主要探讨了为什么程序员总是写出糟糕的代码，并提出了三个主要原因：1. 低预期，2. 低质量社区的影响，3. 编程书籍的误导。文章认为，为了提高代码质量，需要提高编程书籍的质量，以更好地教育初学者如何写出高质量的代码。
我一下子想到的最明显的原因是，有好的程序员，也有不那么好的程序员，有的人技术水平高，有的人水平却低，有人对这门技艺感兴趣，但也有的人却不愿意在工作之外学习其他。
我们知道，在Java中，接口是不能实例化的，但是接口对象可以指向它的实现类对象。如果接口连实现对象都没有呢？那还可以使用匿名类的方式，如下:
这一话题已经有过了无数讨论，大部分讨论都承认当前的深度学习还不是真正的智能，必须转向理解、常识。
1. R的知识体系结构 R语言是一门统计语言，主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化 等几个方向，R语言天生就不同于其他的编程语言。R语言封装了各种基础学科的计算函数，我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数，就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。掌握R语言的语法，仅仅是学习R语言的第一步，要学好R语言，需要你要具备基础学科能力(初等数学，高等数学，线性代数，离散数学，概率论，统计学) + 业务知识(金融，生物，互联网) + IT技术(R语法，R包，数据库，算法) 的结合。所
前言 因为没有成功地为IDEA配上反编译工具，所以自己下载了一个XJad工具，背景是白色的，所以忍着强迫症硬是把IDEA的主体也给换成白色了，感觉为了这篇文章付出了诸多啊.... 字符串简介 《
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现代的开发工作中，相信绝大部分的同学手头的项目都不是从第零行代码开始搭建的。各个语言都有自己流行的代码框架，如PHP的有Laravel、CodeIgniter、ThinkPHP等等。大家都是在自己的框架的基础上添加自己的业务代码逻辑，开启开发工作。还记得我们团队有位开发同学当时问过我一个问题，我们用xx框架这么重，一个用户请求过来即使什么也不干，都已经进行了那么多次的函数调用了，适合用来做接口开发吗？
如果您倾听来自Oracle的人们谈论Java 8背后的设计选择，您会经常听到并行性是主要动机。 并行化是lambdas，流API和其他方面的驱动力。 我们来看一下流API的示例。
“三国时期，曹操带领百万大军攻打东吴，大军在长江赤壁驻扎，军船连成一片，眼看就要灭掉东吴，统一天下，曹操大悦，于是大宴众文武，在酒席间，曹操诗性大发，不觉吟道：‘喝酒唱歌，人生真爽……’于是一臣子速命印刷工匠刻版印刷，以便流传天下。”
【导读】笔者（许鹏）看Spark源码的时间不长，记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式，就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来，Spark中的线索就是如何让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后，在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
同步、异步、阻塞、非阻塞都是和I/O（输入输出）有关的概念，最简单的文件读取就是I/O操作。而在文件读取这件事儿上，可以有多种方式。
面试造火箭，工作拧螺丝，虽然我只想拧螺丝，可是我需要用造火箭的技术去寻找拧螺丝的工作，如何能在面试过程中让自己处于不败的地步呢，刷题是一个比较好的捷径，今天就汇总了一些比较经典的面试题进行了汇总，分享给大家。
Promise 和 Observables 都能够帮助我们在JavaScript 中使用异步功能。Promise 是以异步方式解析值，例如 HTTP 调用。当异步操作完成或失败时，它只处理单个事件。
这个东西如果你要是去搜素juila,用百度搜素的话，大概率是一个这种东西：
1、阻塞，非阻塞 首先，阻塞这个词来自操作系统的线程/进程的状态模型中，如下图： 进程状态 一个线程/进程经历的5个状态，创建，就绪，运行，阻塞，终止。各个状态的转换条件如上图，其中有个阻塞状态，就是
并发：多个任务在同一个CPU上，按照细分的时间片轮流交替执行，由于时间很短，看上去好像是同时进行的。 并行：单位时间内，多个处理器或多核处理器同时处理多个任务，是真正意义上的同时进行。 串行：有n个任务，由一个线程按照顺序执行。
MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料，之前跟过一半这门课，今年打算刷一下视频，写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论：容错、备份、一致性为脉络，以精选的工业级系统论文为主线，再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验，贯通学术理论和工业实践，实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频和资料看这里。
可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是，递归太神奇了！
CompletableFuture 是Java 8中的一个很重要的类，它是一个实现了 Future 接口的异步处理类，可以帮助我们更加方便地执行异步任务和处理异步任务的结果。 CompletableFuture 的底层实现是基于 Fork/Join 框架和 ConcurrentLinkedQueue ，在Java 8中， CompletableFuture 是在 java.util.concurrent 包下。
java基础学习_JDK新特性_day28总结 ============================================================================= ============================================================================= 涉及到的知识点有： 0：JDK5 & JDK7 新特性 1：Java 8 新特性 2：Java 9 新特性 3：Java
为什么要“大致”阅读，因为这些牛逼的框架都是层层封装，搞懂核心原理已经是很不易，更别谈熟读源码了。
前段时间，有朋友跟我说，能否写一些关于JUC的教程文章。本来呢，JUC也有在我的专栏计划之内，只是一直都还没空轮到他，那么既然有这样的一个契机，那就把JUC计划提前吧。那么今天就重点来初步认识一下什么是JUC，以及一些基本的JUC相关基础知识。
单实例Singleton设计模式可能是被讨论和使用的最广泛的一个设计模式了，这可能也是面试中问得最多的一个设计模式了。这个设计模式主要目的是想在整个系统中只能出现一个类的实例。这样做当然是有必然的，比如你的软件的全局配置信息，或者是一个Factory，或是一个主控类，等等。你希望这个类在整个系统中只能出现一个实例。当然，作为一个技术负责人的你，你当然有权利通过使用非技术的手段来达到你的目的。比如：你在团队内部明文规定，“XX类只能有一个全局实例，如果某人使用两次以上，那么该人将被处于2000元的罚款！”（呵呵），你当然有权这么做。但是如果你的设计的是东西是一个类库，或是一个需要提供给用户使用的API，恐怕你的这项规定将会失效。因为，你无权要求别人会那么做。所以，这就是为什么，我们希望通过使用技术的手段来达成这样一个目的的原因。
内容导读：近日，Facebook 发布了 PyTorch 1.4，新版本增加了诸多新的功能，包括为 PyTorch Mobile 进行 build 级别自定义的功能，和一些新的实验性功能，包括对模型并行训练和 Java binding 的支持。此外完成了多项 API 更新并修复了一些 Bug。
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗？
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