本章介绍开发Swing小应用程序和应用程序时要用到的Swing的基本知识。 虽然Swing是AWT的扩展，但是两者的基本概念还是有许多不同之处。首先，Swing小应用程序和应用程序的实现方式与AWT小应用程序和应用程序的实现方式有所不同。而且，如果开发人员想要开发同时使用AWT组件和Swing组件的小应用程序或应用程序，则还必须注意混合使用轻量组件和重量组件所带来的许多问题。 Swing是线程不安全的，这就是说，在大多数情况下，只能从事件派发线程中访问Swing组件。本章将介绍采用这种方法的原因及使用这种方法所带来的结果，另外，本章还介绍了Swing提供的一些机制，这些机制使其他线程能从事件派发线程中执行代码。
如清晰度低，可转PC网页观看高清版本： http://v.qq.com/x/page/o05656uacql.html Struts2 概述 Struts2是由webwork2发展而来，那么其也是一个MVC的设计模式、充当的是MVC设计模式中的控制层(Controller--Action)，本质是servlet，和struts在名称上区别不是很大，但是在编码风格上有很大的差别 优点： 1：提供拦截器 2：提供一些类型转换器 3：支持多种表现层的组件 回顾历史： 搭建Spring框架 1：导包 2
在正式分析新旧 API 之前，先要介绍几个基本概念。这些概念贯穿于所有 API 之中，因此，有必要单独讲解。 1、 序列化 序列化是指将结构化对象转为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久存储的过程。 反序列化指的是将字节流转为结构化对象的过程。在 Hadoop MapReduce 中，序列化的主要作用有两个：永久存储和进程间通信。 为了能够读取或者存储 Java 对象，MapReduce 编程模型要求用户输入和输出数据 中 的 key 和 value 必 须 是 可 序 列 化 的。 在 Hadoop M
一、二叉树的基本概念 平衡二叉树：如果一棵树不为空，并且其中所有的子树都满足各自的左子树与右子树的高度差都不超过1。（空树是平衡二叉树） 1 //判断二叉树是否为平衡二叉树 2 import java.util.*; 3 4 /* 5 public class TreeNode { 6 int val = 0; 7 TreeNode left = null; 8 TreeNode right = null; 9 public TreeNode(int v
Stacs一款功能强大的静态令牌和凭证扫描工具，本质上来说，Stacs是一个基于YARA的静态凭证扫描工具，该工具支持二进制文件格式、嵌套文档分析、可组合规则集和忽略列表以及SARIF报告。
概述 J2ee是我们步入java学习的一个開始。它将开启这趟奇幻之旅，Java是一种简单的，跨平台的，面向对象的，分布式的。解释的。健壮的安全的。结构的中立的，可移植的。性能非常优异的多线程的，
最近突然感觉：很多软件、硬件在设计上是有root reason的，不是by desgin如此，而是解决了那时、那个场景的那个需求。一旦了解后，就会感觉在和设计者对话，了解他们的思路，学习他们的方法，思维同屏：活到老学到老。
( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
排序的重要性在第2章中已经说明。要高效地搜索数据集，比如采用第1章中介绍的二分搜索，数据集必须是有序的。就像大城市的电话号码簿，如果没有按照字母顺序排序，想象一下你该如何找一个需要的号码。实际生活中的大多数情况如同上述例子，得处理数百万的对象。因此排序算法的效率非常重要，换句话说，即使数据集很大，我们也需要能在相对短的时间内进行排序。对同一个数据集，不同的算法可能差别很大。
最近突然感觉：很多软件、硬件在设计上是有root reason的，不是by desgin如此，而是解决了那时、那个场景的那个需求。一旦了解后，就会感觉在和设计者对话，了解他们的思路，学习他们的方法，思维同屏：活到老学到老。 问题思考 1、Consumer Queue Offset是连续的吗， 为什么？ 2、Commit Log Offset是连续的吗， 为什么？ 3、Java写的文件，默认是大端序还是小端序，为什么？ Commit Log真实分布 在大家思考之际， 我们回想下commit log是怎么分
对接SAP系统，指定要用webservice 做对接。不然打死也不用webservice，webService也不怎么流行了，有更好的选择。 就java webservice而言，框架就有不下十种。网上的教程更是五花八门，零零碎碎，并且很多误导。 本博将记录下项目里用的webservice，以及调用全过程，不误导。
分治会将大问题拆解成小问题，拆解到最小问题之后，开始不断合并结果，递归是分治实现的一种形式或者是分治实现的一部分，分治包括三分部分，分解、计算、合并。分治的场景很多，例如快速排序，归并排序。
如 果 仅 从 传 统 意 义 上 来 看， Sun 官 方 所 定 义 的 Java 技 术 体 系 包 括 以 下 几 个 组 成 部 分：
背景 美团点评作为最大的生活服务互联网平台，需要针对数亿用户进行各种运营活动，而其线上存在超过千万的POI，覆盖超过2000城市、2.5万个后台商圈。在海量数据存在的前提下，实时投放的用户在场景的选择上存在一些困难，所以我们提供对场景的颗粒化查询和智能建议，为用户解决三大难题： 我要投放的区域在哪，实时和历史的客流量是什么样的？ 在我希望投放的区域历史和现在都发生过什么活动，效果是什么样的？ 这个区域是不是适合我投放，系统建议我投放哪里？ 如图1所示，整个产品致力于解决以上三大问题，能够为运营在活动投放前期
DDD一般分为interfaces、application、domain、infrastructure这几层；其中domain层不依赖其他层，它定义repository接口，infrastructure层会实现；application层会调用domain、infrastructure层；interfaces层一般调用application层或者infrastructure层。
过去两年，我们在掘金平台上发布 JetPack 专栏文章，小彭也受到了大家的意见和鼓励。最近，小彭会陆续搬运到公众号上。
我们决定在自研的Craneoffice.net框架中，引入 layer弹出层移动版，无须引用 jquery，改造思路是用不同颜色的样式表达不同的警告级别，另外通过一些代码，解决不能嵌入或嵌入 iframe 不理想的问题。
归并排序（Merge Sort）是一种基于分治思想的排序算法，它的核心思想是将待排序序列分为若干个子序列，然后对每个子序列进行排序，最终合并成完整的有序序列。
微信的后台数据存储随着微信产品特性的演进，经历了数次的架构改造，才形成如今成熟的大规模分布式存储系统，有条不紊的管理着由数千台异构机型组成的机器集群，得以支撑每天千万亿级的访问、键值以及 PB 级的数据。
作者 | 朱小厮的博客 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/XL7F03HFzRX81Zllf4-1Ww 架构以及我理解中架构的本质 在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈自己的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上要重视它 ，战术上又要藐视它。 先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右，假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。 对于一个后台服务器，单机的平均
根据之前的惯例，先来了解知识点的基本概念，根据自己对冒泡排序的理解，结合专业的解释来看，冒泡排序就是从序列中的第一个元素开始，依次对相邻的两个元素进行比较，如果前一个元素大于后一个元素则交换它们的位置；如果前一个元素小于或等于后一个元素，则不交换它们。这一比较和交换的操作，一直持续到最后一个还未排好序的元素为止。
小和问题 在一个数组中， 每一个数左边比当前数小的数累加起来， 叫做这个数组的小和。 求一个数组 的小和。 例子： [1,3,4,2,5] 1左边比1小的数， 没有； 3左边比3小的数， 1； 4左边比4小的数， 1、 3； 2左边比2小的数， 1； 5左边比5小的数， 1、 3、 4、 2；
我们工作中写SQL处理数据是家常便饭，不管是应用内数据处理还是临时查询分析都可以用SQL完成，相对其他技术（如Java等高级语言）也更简单。不过，SQL的简单只限于简单需求，有些复杂计算场景SQL写起来却很难，嵌套N层以至于达到几百上千行，说SQL代码长度时通常不会以行计而是以KB计。这种情况并不少见，相信经常写SQL的小伙伴并不陌生。
旧文中我们利用 OpenGL 给小姐姐实现了瘦身、大长腿、瘦脸大眼、大头小头以及摇头效果，小姐姐颇为满意。
OpenGL 实现可视化实时音频的思路比较清晰，可以利用 Java 层的 API AudioRecorder 采集到未编码的音频裸数据（PCM 数据），也可以利用 OpenSLES 接口在 Native 层采集。
输入一个长度为 n 字符串，打印出该字符串中字符的所有排列，你可以以任意顺序返回这个字符串数组。
RocketMQ是开源的消息中间件，它主要由NameServer，Producer，Broker，Consumer四部分构成。
Onion Architecture定义了domain、repository、services、ui这几层，其核心要点如下：
现代应用开发中，通常只用SQL实现简单的数据存取动作，而主要的计算过程和业务逻辑直接在应用程序中实现，主要原因在于：
两层嵌套循环，外层循环控制次数，内层循环进行比较 for(int x=0;x<arr.length;x++){ for(int y=0;y<arr.length;y++){ if(arr[x]>arr[y]){ } } } 此时的代码有问题，内层的循环多比较了已经排好序的部分，都在最前面，需要去掉 for(i
现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享。
选择排序和冒泡排序性能都很低，提高性能的方法，当需要换位置的时候，先不换，先把需要换位置的角标放到栈内存中，等最后一次性在堆内存中交换
主 题 ：INTO100沙龙 时间 ：2015年11月21日下午 地点 ：梦想加联合办公空间 分享人：卫向军（毕业于北京邮电大学，现任微博平台架构师，先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作，专注于系统架构设计、音视频通讯系统、分布式文件系统和数据挖掘等领域。） 架构以及我理解中架构的本质 在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量
普通的队列游戏规则很简单：就是先进先出；但这种优先队列搞特殊，不是按照进队列的时间顺序，而是按照每个元素的优先级来比拼，优先级高的在堆顶。
二叉树的层序遍历网上大部分都是使用队列的出队和入队来实现的,这次我用三行代码递归实现二叉树的层序遍历.
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray
在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并 发抢单，后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍，轻松就超过上亿级别了。
我们 2.0 版本的交易系统整体架构就如上图所示，划分为了行情服务、客户端服务、撮合服务、管理端服务。行情服务主要对外提供推送行情数据的 WebSocket API。撮合服务就是一个内存撮合引擎，其输入是一个定序的委托订单队列，而输出包含成交记录和其他各种事件，包括撤单成功、撤单失败、订单进入了 Orderbook 等。撮合服务如果重启，则会从 MySQL 数据库查询出所有未成交订单，重新组成 Orderbook。客户端服务的核心功能就是接收和处理客户端各种 HTTP 接口请求，管理端则是提供给系统管理人员对整个系统的用户、订单、资产、配置等进行统一查看和管理。
架构师是一个既能掌控整体又能洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。看似完美的“人格模型”背后，是艰辛的探索。
HDFS是一种开源的分布式文件系统，基于常见商用硬件构建海量大规模存储集群，提供极低的存储成本，极大的存储容量支持。 HDFS提供高可靠性的数据保障，通常采用三副本冗余存储数据到不同的机器来实现容灾备份能力。 HBase基于HDFS实现存储计算分离架构的分布式表格存储服务
分布式事务，尤其是使用两阶段提交实现的分布式事务，毁誉参半。一方面，他们可以提供其他方式难以实现的安全保证；另一方面，由于运维复杂、降低性能、承诺过多，他们广受诟病。为了避免分布式事务带来的运维复杂度，很多云服务选择不支持分布式事务。
假如你是一个初创公司的 CTO，想迅速推出一款面向 AP 市场可用的数据库产品，还得有差异化的功能（不然谁会用一个新产品），你会怎么做呢？
阿里技术面试1 1.Java IO流的层次结构? 2.请说出常用的异常类型? 3.SKU的全称是什么，SKU与SPU的区别及关系？ 4.FileInputStream在使用完以后，不关闭流，想二次使用
1、写在前面 微信的后台数据存储随着微信产品特性的演进，经历了数次的架构改造，才形成如今成熟的大规模分布式存储系统，有条不紊的管理着由数千台异构机型组成的机器集群，得以支撑每天千万亿级的访问、键值以及 PB 级的数据。 作为以手机为平台的移动社交应用，微信内大部分业务生成的数据是有共性可言的：数据键值带有时间戳信息，并且单用户数据随着时间在不断的生成。我们将这类数据称为基于时间序的数据。比如朋友圈中的发表，或者移动支付的账单流水等业务生成的数据都满足这样的特征。基于时间序的数据都天然带有冷热分明属性―
JEMSF框架 前言 今天我们准备向广大开发人员推荐一种新的框架，暂时取名JEMSF，如果您已经对Struts、Tapestry以及Spring和Hibernat有一些了解，那么应该可以更好的理解下面的文章，JEMSF是我在工作生涯中最大的一个创造，经历了很多考验和应用的试验，最后形成JEMSF。 序 一种新的事物的诞生需要经历很多的考验，我自认为JEMSF是一个很好的WEB应用框架，很久以前（2002年）JEMSF就已经出了第一个版本，定义为JEMSF Beta 1.0.0，回忆那一段美好的过程，其实是开创JEMSF艰苦的过程，我心情特别激动。我从2001年开始撰写JEMSF的基础库文件，通过和国外的一些工程师和一些学校的老师进行充分和长期的沟通，我得到了很多我以前从来没有的经验和知识；通过对Struts的研究，我领会到Struts的精神所在；通过日以继夜的撰写和修正，使我懂得新生物的创造过程的艰辛；通过不断的试验我得到了一种肯定，如果我放弃了JEMSF，那么我觉得我的生命可能会很没有意义。 今天，你看到的是JEMSF3.0的版本，已经在超过10个大中型项目进行实施。不凡有: http://xiamen.airchina.com.cn(中国国航厦门营业部) http://www1.widetrust.com.cn/AirAgent/Login.jsp (航空服务系统) http://www.vspd.cn:8081(TelAgent呼叫管理系统) http://www.vspd.cn:83(PID Manager预定系统) http://www.2617788.com(厦门大华假日同行网) 等电子商务网站和应用系统等这些大型电子商务应用网站。他们有的是在线预定系统，有的是实时销售系统，有的是大型运价文件发布系统。还有一些没有列入的系统，比如不能公开的航空公司的内部应用系统。这些系统每天要处理的数据量超过10000条，特别是前面几个，每天的订单量超过20000个。这些似乎不是我们要关心的数据，但是这些是证明了JEMSF诞生的必要性，是我准备向外界发布JEMSF的基础，没有得到很好的实验和考验之前我似乎没有什么底气拿出JEMSF，而现在，我可以大胆的拿出去了，和所有的开发人员共享我的创造。 1、JEMSF框架简介 JEMSF是一个J2EE应用开发基础框架，类似流行的Struts、Spring等实用框架。如果您已经对Struts框架有一些了解，那么开始JEMSF框架的学习将会变得更加容易。JEMSF简化了J2EE应用开发过程，为J2EE开发人员提供了基础组件，以便J2EE开发人员充分的发挥他们在业务逻辑上的才能，缩短基础组件的开发周期，从而缩短项目的开发周期。 JEMSF跨越MVC的3个层次（界面层V、控制层C、模型层M），不但提供基础的数据源的访问和界面简易标签，也提供控制逻辑的控制器，同时提供数据流与控制流分开控制，极大的方便开发人员进行应用系统的开发和设计。 JEMSF的基础组成部分：中央控制器组件，实现请求事件的综合控制，利用XML技术，采用配置文件方式实现控制请求；数据传输组件，实现层次间（比如MVC的控制层和模型层、表示层与控制层）或是对象间（比如一个控制类和一个显示页面）数据的有效传输和管理，在Web应用中可以结合Session和Application实现数据的有效转移，在普通应用中可以实现数据合理组织和分发；错误处理机制，有效的管理错误分类，实现错误描述统一性和程序的规范性；数据库操作组件，实现数据库操作的封装和保护，结合XML文件，摆脱了SQL语句和程序的紧耦合，实现数据库连接池的自动化管理，对于开发人员而言，数据库的操作变得极其的简单，代码可复用性极大的提高。数据库结果集操作也得到优化，对数据库的传入和传出参数有更好的对象给予支持；界面简易标签组件，把页面的基本对象全部封装成简易的对象，方便控制每个基本组件的特性，也支持验证过程；简单工具集合，提供对字符串、日期的操作，后期在不断的扩展中可以不断的增加工具内容，支持不断的扩张。 以下内容简要讨论Struts架构和Tapestry以及JEMSF框架对比。我们将看到这三个框架是如何清晰地区分控制，事务逻辑和外观，从而简化了开发应用程序过程的。我们还将介绍这三个框架提供的类如何使得开发工作更加简单，这些类包括： 控制程序流程的类 实现和执行程序事务逻辑的类 自定义的标记库使得创建和验证HTML表单更加容易 Struts框架具有组件的模块化，灵活性和重用性的优点，同时简化了基于MVC的web应用程序的开发。 JEMSF也是一个J2EE应用开发基础框架，类似流行的Struts、Tapestry等实用框架，并加入了数据库处理模块，是开发人员不必在Struts基础上结合Spring和Hihernat，JEMSF已经基本具备了他
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