文件格式：对于PNG文件来说，其文件头总是由固定的字节来描述的，剩余的部分由3个以上的PNG数据（Chunk）按照特定的顺序组成。
Grafna 技术栈推荐客户端，支持收集度量、日志、跟踪和持续性能分析的遥测数据，跟Prometheus、OpenTelemetry、Grafana开源生态系统完全兼容
1、检查CentOS是否有自带的openJDK，不建议使用自带的，所以先进行卸载。
这条建议非常值得大家关注， 而且该问题在 Java 面试中十分常见，看到这条建议，大家是否有以下疑问：
JNA中有很多种映射，library的映射，函数的映射还有函数参数和返回值的映射，libary和函数的映射比较简单，我们在之前的文章中已经讲解过了，对于类型映射来说，因为JAVA中的类型种类比较多，所以这里我们将JNA的类型映射提取出来单独讲解。
下载：https://pan.baidu.com/s/17ZDrs9n3geawFZZltvsbTQ 提取码: ph6v
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 347 Accepted Submission(s): 101
大数据小内存排序问题，很经典，很常见，类似的还有比如 “如何对上百万考试的成绩进行排序” 等等
Gradle是一个主要用于Java项目的通用构建工具。它结合了Ant和Maven的最佳功能。与使用XML进行脚本编写的前辈不同，Gradle使用Groovy，这是一种动态的，面向对象的Java平台编程语言，用于定义项目和构建脚本。
PCM 全称 " Pulse Code Modulation " , 脉冲编码调制 , 该 音频数据 是未经压缩的 采样裸数据 , 只有 知道该数据的 采样率 / 采样位数 / 通道数 才能将该音频数据播放出来 ;
用过dubbo的开发人员，在选取序列化时都会根据“经验”来选kryo为序列化，其原因是序列化协议非常高效，超过java原生序列化协议、hessian2协议，那kryo为什么高效呢？
<tag>(..) 等价于 <tag>.find_all(..) soup(..) 等价于 soup.find_all(..)
Base64是一种字符串编码格式，采用了A-Z，a-z，0-9，“+”和“/”这64个字符来编码原始字符（还有垫字符“=”）。一个字符本身是一个字节，也就是8位，而base64编码后的一个字符只能表示6位的信息。也就是原始字符串中的3字节的信息编码会变成4字节的信息。Base64的主要作用是满足MIME的传输需求。 在Java8中Base64编码已经成为Java类库的标准，且内置了Base64编码的编码器和解码器。
实际过程中一些从软件导出来的配置文件格式格式比较混乱，一般需要整理成特定的格式，才好处理，场景如下:
通过对TCP/IP协议的学习，本人写了一个可以实现对PCAP文件中的IPV4下的TCP流提取，以及提取指定的TCP流，鉴于为了学习，没有采用第三方包解析pcap，而是对bytes流进行解析，其核心思想为：若想要提取TCP Content，需在下层的IPV4协议中判断Protocol是否为TCP，然后判断下层的以太网协议的Type是否为IPV4协议（此处的IPV4判断，只针对本人所写项目）；对于指定流需要获取Client以及Server的[IP,PORT]。
在上一节中，我们了解了基本的图像运算，这一节将了解在opencv将两张图片进行逻辑运算。逻辑运算在编程中较为常见的一种基本运算，在此不在进行赘述。我们首先了解一下opencv中的逻辑与运算，opencv中逻辑与运算与我们基本的逻辑与运算一致，也就是1 and 1为1，1 and 0 为0。我们可以通过一个小示例来直观的感受opencv的and运算方式。
这啥玩意？文件开头字节为 Yy，不是什么常见的文件格式，内容也基本上没有完整的有意义的字符串，一度陷入沉默……
相信很多 Java 开发，都使用了 Java 的各种并发同步机制，例如 volatile，synchronized 以及 Lock 等等。也有很多人读过 JSR 第十七章 Threads and Locks（地址：https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se17/html/jls-17.html），其中包括同步、Wait/Notify、Sleep & Yield 以及内存模型等等做了很多规范讲解。但是也相信大多数人和我一样，第一次读的时候，感觉就是在看热闹，看完了只是知道他是这么规定的，但是为啥要这么规定，不这么规定会怎么样，并没有很清晰的认识。同时，结合 Hotspot 的实现，以及针对 Hotspot 的源码的解读，我们甚至还会发现，由于 javac 的静态代码编译优化以及 C1、C2 的 JIT 编译优化，导致最后代码的表现与我们的从规范上理解出代码可能的表现是不太一致的。并且，这种不一致，导致我们在学习 Java 内存模型（JMM，Java Memory Model），理解 Java 内存模型设计的时候，如果想通过实际的代码去试，结果是与自己本来可能正确的理解被带偏了，导致误解。 我本人也是不断地尝试理解 Java 内存模型，重读 JLS 以及各路大神的分析。这个系列，会梳理我个人在阅读这些规范以及分析还有通过 jcstress 做的一些实验而得出的一些理解，希望对于大家对 Java 9 之后的 Java 内存模型以及 API 抽象的理解有所帮助。但是，还是强调一点，内存模型的设计，出发点是让大家可以不用关心底层而抽象出来的一些设计，涉及的东西很多，我的水平有限，可能理解的也不到位，我会尽量把每一个论点的论据以及参考都摆出来，请大家不要完全相信这里的所有观点，如果有任何异议欢迎带着具体的实例反驳并留言。
链接：https://pan.baidu.com/s/1TKn-gy_UDsngbSzL9Cv5mQ 提取码：txcl
本文考虑点击率预估中，特征表征与上下文（context）之间的关系，提出特征细化网路FRNet，该模块在不同上下文中为每个特征学习位级别（bit-level）的上下文感知特征表征。FRNet 由两个关键组件组成：
最近有个需求：对音频裁剪时，裁剪条的纵坐标必须是音频音量，以帮助用户更好的选择音频区域，所以就需要快速准确的提取出音频的音量列表。本文主要介绍下从mp4文件中提取音轨音量的方式，以及相关的知识点。
Flink首先会自动进行类型推断，但是对于一些带有泛型的类型，Java泛型的类型擦除机制会导致Flink在处理Lambda表达式的类型推断时不能保证一定能提取到类型。
Breif 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因，但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生，于是只好恶补一下。 本篇我们一起来探讨一下基础——有符号整数的表示方式和加减乘除运算。 Encode 有符号整数可表示正整数、0和负整数值。其二进制编码方式包含 符号位 和 真值域。 我们以8bit的存储空间为例，最左1bit为符号
概述： 通过两个MCU（STM32F103）来模拟SPI的主从机，完成主机发送从机接收，便于理解SPI协议。
1.内容介绍 本篇文章记录在leetcode中Math主题下面的题目和自己的思考以及优化过程，具体内容层次按照{题目，分析，初解，初解结果，优化解，优化解结果，反思}的格式来记录，供日后复习和反思[注：有些题目的解法比较单一，就没有优化过程]。题目的顺序按照leetcode给出的题目顺序，有些题目在并不是按照题目本身序号顺序排列的，也不是严格按照难易程度来排列的。 因此，这篇文章并不具有很强的归类总结性，归类总结性知识将会在其他文章记录，本篇重点在记录解题过程中的思路，希望能对自己有所启发。 2.题目和解题
NTFS是微软Windows NT内核的系列操作系统支持的、一个特别为网络和磁盘配额、文件加密等管理安全特性设计的磁盘格式。NTFS比FAT文件系统更稳定，更安全，功能也更为强大。
链接:https://pan.baidu.com/s/1CrzI_9GRjquUgQy4LIL0BA 密码:1t70
(Win7_64位 + Eclipse 64位 + JDK_8u131_64位 + python2.7.8 + PyDev5.7.0插件)
数据区隐写，即将数据写入到数据区中。相比文件外壳隐写和保留区隐写，更为隐蔽，隐藏的信息容量相对较大。在数据区隐写会造成图像变化，所以需要控制写入方式，以及改写量。使得在普通肉眼难以辨别的更改中实现数据的隐藏。至于其他的隐写方法请看：简单信息隐藏技术的实现与讨论。
传统上，度量指标一般由批处理作业执行（每小时运行，每天运行等）。Redis 中的 Bitmap 可以允许我们实时计算指标，并且非常节省空间。在1.28亿用户场景中，经典度量指标（如’日活’）在 MacBook Pro上只需不到50毫秒，而且只需要16 MB内存。
多云和混合 IT 运维并不奇怪，虽然超大规模化者希望我们将工作负载留在他们的云上，但这并不现实。毕竟，不同的云有不同的优点和缺点。有时，不同的特性并不能驱动云的选择。Fluent Bit 是 Fluent CNCF 项目的一部分，它提供了收集可观测性数据（代表是经典的 日志、跟踪和度量三大支柱）的能力，然后将这些事件进行转换、过滤并路由到适当的工具中。因此，在我们考虑 Fluent Bit 在多云场景中的作用之前，让我们先回顾一下多云环境中所涉及的驱动因素和挑战。
基于前言中的内核配置，内核采用39位虚拟地址，因此可寻址范围为2^39 = 512G,采用(linux 默认为五级页表，另外还有PUD,P4D，由于本文只配置三级，其他两项不予罗列)3级页表结构，分别为:
2019年的时候，UI组件库在普及度上有了巨大的飞跃。当然这并不多么令人惊奇，因为像Uber、Airbnb、Booking等等公司都在通过共享的UI组件来保证其产品在视觉体验上的一致性。
操作前需要准备： 1.虚拟机镜像：CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso 链接：https://pan.baidu.com/s/1O9a-6Sn7riGWG3mVQssTGg 提取码：rud1 2.jdk：jdk-8u144-linux-x64.tar.gz 链接：https://pan.baidu.com/s/1TdaCDaT_qriDMjbYFyphPw 提取码：qulj 3.hadoop：hadoop-2.7.2.tar.gz 链接：https://pan.baidu.com/s/1Wt0mAUHKJDSYTUM5-u6CYw 提取码：oofe 或者官网： https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/ 上述的如果百度云下载的慢的话，可以去各大开源论坛或者官网下载 博主使用的工具为Xshell，非常方便的一个软件，感兴趣的话可以动动自己的小手，去官网下载
本文算是《日久见人心：论建模用户长期兴趣的几种姿势》一文的后续。主要是近期读了美团2022年的新论文《Sampling Is All You Need on Modeling Long-Term User Behaviors for CTR Prediction》有感而发。结合阿里之前ETA的工作，我感到在用户长行为序列建模这一领域，SimHash有望取代Attention，成为新的主力建模工具。本文通过梳理长行为序列建模的发展脉络，对比阿里ETA与美团的SDIM在利用SimHash时的异同，帮助读者快速了解这个建模用户长期序列的新范式。
备注：通过yum命令在线安装jdk简单、快捷、无需配置环境变量即可使用java相关服务。
总结一下规律，发现`default`字段用的是ASSIC编码，如下图所示
在本指南中，我们将探讨如何在 Rocky Linux 9 中安装 Java Runtime Environment (JRE) 和 Java Developer Kit (JDK)，本指南也适用于任何基于 RHEL 9 的系统。
本次我们将分别使用两个流程完成对MODIS影像去除云，第一个就是先去云然后再合成，第二个方式是先合成后去云，我们通常情况下一般都是先去云再合成。
在使用DBCA命令创建新的数据库时，DBCA命令无法启动。运行的环境是宿主机64bit+AMD cpu， 而客户机为Linux 32bit + Grid Infrastructure(32) + Oracle database software(32)的情形。原本想着32bit运行的会快一点，没想到Bug 8670579 在执行dbca时再一次被触发，根据Oracel描述，类似的NETCA也会触发这个Bug。 一、故障现象 [oracle@linux1 ~]$ dbca # # An unexpected error has been detected by HotSpot Virtual Machine: # # SIGSEGV (0xb) at pc=0x9e0ea498, pid=4242, tid=3086584016 # # Java VM: Java HotSpot(TM) Server VM (1.5.0_17-b02 mixed mode) # Problematic frame: # C [libnnz11.so+0x3c498] # # An error report file with more information is saved as hs_err_pid4242.log # # If you would like to submit a bug report, please visit: # http://java.sun.com/webapps/bugreport/crash.jsp # Aborted [oracle@linux1 ~]$
本文链接: [https://blog.openacid.com/algo/slimarray/]
因为pdf文件加密的密码是随机的，而且密码不长。首先，我们需要指导pdf的加密方式。
现在信创是搞得如火如荼，在这个浪潮下，数据库也是从之前熟悉的Mysql换到了某国产数据库。
携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。
作者简介 一十，携程资深后端开发工程师；振青，携程高级后端开发专家。 一、前言 携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。 本文将主要讨论酒店查询服务
jadx 本身就是一个开源项目，源代码已经在 Github 上开源了 官方地址：https://github.com/skylot/jadx
背景： 最近在配置 MyCat 的集群部署 需要有 java JDK 的支持 于是，在此整理一下配置 java JDK8 的操作过程 … 如果没有安装，请到官网下载 —— 【JDK 官网】 分享一下我下载的 jdk 文件 【百度云链接(提取码：mz7h )】 📷 将下载好的软件包解压到指定目录 "/usr/local/java" tar -zxf jdk-8u271-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/java 配置 JAVA_HOME vi /et
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