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leetcode算法javapythonleetcode贪心算法
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- 【存储中间件】Redis核心技术与实战(六):Redis的设计与实现(缓存淘汰算法、过期策略与惰性删除)
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#Redis核心技术与实战架构师进阶-存储中间件缓存中间件redis
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- 操作系统知识点30
落——枫
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1.处理器处于管态时可以执行全部指令2.当进程处于阻塞态时,表示进程因某种原因而暂时不能运行的状态3.最近最不常用LFU:淘汰访问次数最少最近未使用NRU:访问位和修改位均为0最近最少使用LRU:访问位为0,访问次数最多4.采用给进程一次性分配其所需资源的方法是破坏了请求和保持条件5.要实现一个可变分区存储管理方案,需要的基本条件:硬件地址转换机制作支持;基址寄存器;限长寄存器;地址加法器;地址比
- java本地缓存组件之caffeine为什么是性能之王?
rider189
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读者专属福利:零基础java自学视频,从入门到精通1.基于Window-TinyLFU的淘汰算法Caffeine采用Window-TinyLFU(WindowedTinyLeastFrequentlyUsed)算法,结合了LRU(最近最少使用)和LFU(最不经常使用)的优势,解决了传统算法的缺陷:窗口缓存(WindowCache):保留最近访问的少量条目(类似LRU),用于捕捉突发性短期热点数据。
- 七、Redis 内存管理详解:模型、优化策略(LRU/LFU、对象共享)
伯牙碎琴
#Redisredis
Redis内存管理详解:模型、优化策略(LRU/LFU、对象共享)Redis以高性能和低延迟著称,但作为基于内存的数据库,内存管理是其核心问题之一。本文将深入解析Redis的内存模型、内存优化策略(包括LRU/LFU机制、对象共享等),帮助开发者提高Redis的存储效率和性能。1.Redis内存模型1.1内存分配Redis主要使用jemalloc作为内存分配器,该分配器比malloc更高效,适合小
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41.缺失的第一个整数项目场景:给你一个未排序的整数数组nums,请你找出其中没有出现的最小的正整数。请你实现时间复杂度为O(n)并且只使用常数级别额外空间的解决方案。示例1:输入:nums=[1,2,0]输出:3解释:范围[1,2]中的数字都在数组中。示例2:输入:nums=[3,4,-1,1]输出:2解释:1在数组中,但2没有。示例3:输入:nums=[7,8,9,11,12]输出:1解释:最
- LeeCode题库第三十八题
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LeeCode题库算法pythonleetcode
38.外观数列项目场景:「外观数列」是一个数位字符串序列,由递归公式定义:countAndSay(1)="1"countAndSay(n)是countAndSay(n-1)的行程长度编码。行程长度编码(RLE)是一种字符串压缩方法,其工作原理是通过将连续相同字符(重复两次或更多次)替换为字符重复次数(运行长度)和字符的串联。例如,要压缩字符串"3322251",我们将"33"用"23"替换,将"2
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322.零钱兑换(经典动态规划)前言博主是前大厂程序猿,不定期分享前端知识与算法。公众号:FECornerwx小程序:FECorner欢迎关注,一起探索知识~题目地址:322.零钱兑换(中等)标签:数组、动态规划题目描述:给你一个整数数组coins,表示不同面额的硬币;以及一个整数amount,表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回-1
- leecode:LRU算法
讨吃的讨吃了
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一、LRU算法介绍LRU(LeastRecentlyUsed)算法是一种常见的页面置换算法,主要用于缓存淘汰策略。其核心思想是基于时间局部性原理:如果数据最近被访问过,那么将来被访问的概率也会更高。因此,LRU算法会优先淘汰最近最少使用的数据。二、mysql和redis中的使用ySQL和Redis都采用了LRU算法来管理内存中的缓存数据,以提高性能并防止内存溢出。下面是它们如何使用LRU算法的:M
- 总结-常见缓存替换算法
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缓存替换算法1.总结1.总结常见的缓存替换算法除了FIFO、LRU和LFU还有下面几种:算法优点缺点适用场景FIFO简单实现可能移除重要数据嵌入式系统,简单场景LRU局部性原理良好维护成本高,占用更多存储空间内存管理,浏览器缓存LFU保留高频数据更新频率高,适应动态性差数据库缓存,文件系统Random实现简单命中率不稳定快速开发,实验性场景MRU适合最近使用数据无需保留的场景普适性不如LRU特殊访
- 缓存-算法
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算法缓存算法
缓存算法详解缓存算法用于在缓存容量不足时决定哪些数据应被淘汰,以最大化缓存命中率。以下是常见算法的深入解析、实现细节及优化策略。一、常见缓存算法概览算法名称核心思想适用场景复杂度优缺点FIFO淘汰最早进入缓存的数据顺序访问模式O(1)实现简单,但对热点数据不敏感。LRU淘汰最久未被访问的数据突发访问、短期热点数据O(1)高效,但对周期性访问模式不友好(如全表扫描)。LFU淘汰访问频率最低的数据长期
- LeeCode题库第十四题
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14.最长公共前缀项目场景:编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。如果不存在公共前缀,返回空字符串""。示例1:输入:strs=["flower","flow","flight"]输出:"fl"示例2:输入:strs=["dog","racecar","car"]输出:""解释:输入不存在公共前缀。提示:1str:s0=strs[0]forj,cinenumerate(s0):forsin
- 本地缓存Caffeine
赤橙红的黄
缓存缓存caffe
1、简介Caffine是一款高性能的近似LFU(最近最少频率使用)准入策略的本地缓存组件,Caffeine的底层数据存储采用ConcurrentHashMap,使用WindowTinyLfu回收策略,提供了一个近乎最佳的命中率。适用范围:变更频率低、实时性要求低的数据应用场景:常用数据的枚举值(如类目);依赖第三方系统一些不频繁变更的键值对(先在本地缓存中查找,若存在则返回,若不存在再调用第三方系
- 回溯算法简单理解
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leecode每日一题回溯算法是一种通过试错来解决问题的算法,当发现当前路径无法得到正确解时,会回溯到上一步尝试其他可能。它特别适合解决组合问题、排列问题、子集问题、棋盘类问题等。以下是详细解析和C++实现:一、回溯算法核心思想“选择→探索→撤销”的循环过程:路径:已做出的选择选择列表:当前可以做的选择结束条件:到达决策树底层时的终止条件二、算法框架模板voidbacktrack(路径,选择列表)
- LeeCode题库第七题
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7.整数反转项目场景:给你一个32位的有符号整数x,返回将x中的数字部分反转后的结果。如果反转后整数超过32位的有符号整数的范围[−231,231−1],就返回0。假设环境不允许存储64位整数(有符号或无符号)。示例1:输入:x=123输出:321示例2:输入:x=-123输出:-321示例3:输入:x=120输出:21示例4:输入:x=0输出:0提示:-231int:IMAX,MAX=-2**3
- LeeCode题库第三题
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3.无重复字符的最长子串项目场景:给定一个字符串s,请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。示例1:输入:s="abcabcbb"输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是"abc",所以其长度为3。示例2:输入:s="bbbbb"输出:1解释:因为无重复字符的最长子串是"b",所以其长度为1。示例3:输入:s="pwwkew"输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是 "wke",所以其长度为3
- leecode624. 数组列表中的最大距离
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624.数组列表中的最大距离题目给定m个数组,每个数组都已经按照升序排好序了。现在你需要从两个不同的数组中选择两个整数(每个数组选一个)并且计算它们的距离。两个整数a和b之间的距离定义为它们差的绝对值|a-b|。返回最大距离。示例1:输入:[[1,2,3],[4,5],[1,2,3]]输出:4解释:一种得到答案4的方法是从第一个数组或者第三个数组中选择1,同时从第二个数组中选择5。示例2:输入:a
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执行结果:通过执行用时和内存消耗如下:intjump(int*nums,intnumsSize){intposition=numsSize-1;intsteps=0;while(position>0){for(inti=0;i=position){position=i;steps++;break;}}}returnsteps;}解题思路:这段代码是用来解决“跳跃游戏II”(JumpGameII)的
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执行结果:通过执行用时和内存消耗如下:题目:切棍子的最小成本有一根长度为n个单位的木棍,棍上从0到n标记了若干位置。例如,长度为6的棍子可以标记如下:给你一个整数数组cuts,其中cuts[i]表示你需要将棍子切开的位置。你可以按顺序完成切割,也可以根据需要更改切割的顺序。每次切割的成本都是当前要切割的棍子的长度,切棍子的总成本是历次切割成本的总和。对棍子进行切割将会把一根木棍分成两根较小的木棍(
- 缓存失效算法
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缓存失效算法主要是进行缓存失效的,当缓存中的存储的对象过多时,需要通过一定的算法选择出需要被淘汰的对象,一个好的算法对缓存的命中率影响是巨大的。常见的缓存失效算法有FIFO、LRU、LFU,以及Caffeine中的WindowTinyLFU算法。FIFOFIFO算法是一种比较容易实现也最容易理解的算法。它的主要思想就是和队列是一样的,即先进先出(FirstInFirstOut)一般认为一个数据是最
- Leecode刷题C语言之最少翻转次数使二进制矩阵回文①
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执行结果:通过执行用时和内存消耗如下:题目:最少翻转次数使二进制矩阵回文①给你一个mxn的二进制矩阵grid。如果矩阵中一行或者一列从前往后与从后往前读是一样的,那么我们称这一行或者这一列是回文的。你可以将grid中任意格子的值翻转,也就是将格子里的值从0变成1,或者从1变成0。请你返回最少翻转次数,使得矩阵要么所有行是回文的,要么所有列是回文的。示例1:输入:grid=[[1,0,0],[0,0
- Leecode刷题C语言之统计好节点的数目
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执行结果:通过执行用时和内存消耗如下:题目:统计好节点的数目现有一棵无向树,树中包含n个节点,按从0到n-1标记。树的根节点是节点0。给你一个长度为n-1的二维整数数组edges,其中edges[i]=[ai,bi]表示树中节点ai与节点bi之间存在一条边。如果一个节点的所有子节点为根的子树包含的节点数相同,则认为该节点是一个好节点。返回给定树中好节点的数量。子树指的是一个节点以及它所有后代节点构
- Leecode刷题C语言之使两个整数相等的位更改次数
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执行结果:通过执行用时和内存消耗如下:题目:超级饮料的最大强化能量给你两个正整数n和k。你可以选择n的二进制表示中任意一个值为1的位,并将其改为0。返回使得n等于k所需要的更改次数。如果无法实现,返回-1。示例1:输入:n=13,k=4输出:2解释:最初,n和k的二进制表示分别为n=(1101)2和k=(0100)2,我们可以改变n的第一位和第四位。结果整数为n=(0100)2=k。示例2:输入:
- 【LeetCode刷题日记】常用算法基础和理解及运用_leecode刷题知识点讲解
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{根据迭代表达式,由旧值计算出新值;新值取代旧值,为下一次迭代做准备;}迭代的经典例子1.斐波那契数列(没错,又是我)2.汉诺塔问题(这不巧了么)3.背包问题有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的重量是w[i],价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量,且价值总和最大。基本思路这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。用子问题定义状态
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前言在现代应用中,Redis扮演着重要的角色,作为高性能的缓存和消息队列,它能够大大提高系统的响应速度和吞吐量。在SpringBoot项目中使用Redis,不仅能通过简单的配置连接Redis服务,还能利用Redis提供的各种高效算法,如LRU(最近最少使用)和LFU(最不常用)来实现智能的数据管理。此外,分布式锁也可以通过Redis提供的功能来实现,保证多线程或多服务之间的数据一致性。本文将介绍如
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#二叉树数据结构算法考研深度学习哈希算法
题目:给定一个二叉树,判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中,一棵高度平衡二叉树定义为:一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。示例1:给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7]返回true。示例2:给定二叉树[1,2,2,3,3,null,null,4,4]返回false。题解:本题是二叉树遍历的一个变形,在设计遍历时需要考虑以下几个问题:(1)是否有需要向下传递的
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- 从LIFO到LFU,8种缓存淘汰策略,一张图搞懂!
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分布式缓存
缓存系列文章链接如下:高并发下的分布式缓存|缓存系统稳定性设计高并发下的分布式缓存|设计和实现LRU缓存高并发下的分布式缓存|设计和实现LFU缓存高并发下的分布式缓存|Cache-Aside缓存模式高并发下的分布式缓存|Read-Through缓存模式Write-Through模式的缓存操作Write-Through模式的思路与Read-Through模式类似,但有一个关键的区别:在这里,缓存负责
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题目:整数数组的下一个排列是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地,如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中,那么数组的下一个排列就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。如果不存在下一个更大的排列,那么这个数组必须重排为字典序最小的排列(即,其元素按升序排列)。如何解决题目:主要实现目标可以拆分为几点:1.比之前要大2.在比之前要大的基础上,要最小的那个3.如果没有比之前更大
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
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在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
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- Java的WeakReference与WeakHashMap
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首先看看 WeakReference
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public class ReferenceTest {
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一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
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oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
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我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
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为了降低Java开发的复杂性,
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- 运营到底是做什么的?
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- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
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<resource-env-ref>
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- Create a composite component with a custom namespace
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https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
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一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
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- Javascript开发笔记
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获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
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今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
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开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
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结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
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import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
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/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
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大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
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win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
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- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
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- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
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# include <stdio.h>
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- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
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PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
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- Spring Security(10)——退出登录logout
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要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
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- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
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这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
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- 分布式基础知识和算法理论
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在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
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自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
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软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
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提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
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- mongdb在linux下的安装
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一、查询linux版本号:
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