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Java大厂面试实录:谢飞机的电商场景技术问答(SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、AI等)本文模拟知名互联网大厂Java后端岗位面试流程,以电商业务为主线,由严肃面试官与“水货”程序员谢飞机展开有趣的对话,涵盖SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、SpringSecurity、AI等热门技术栈,并附详细解析,助力求职者备战大厂面试。故事设定谢
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- 数字孪生技术为UI前端注入新活力:实现产品设计的沉浸式体验
ui设计前端开发老司机
ui
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言:从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度,当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- Java设计模式实战:高频场景解析与避坑指南
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引言设计模式是软件开发的基石,但许多开发者面对23种模式时容易陷入“学完就忘”或“滥用模式”的困境。本文从工业级项目视角出发,精选10种高频设计模式,结合真实代码案例与主流框架应用,帮你建立模式思维,拒绝纸上谈兵。一、创建型模式:告别new的暴力美学1.工厂方法模式(FactoryMethod)核心痛点:对象创建逻辑散落各处,难以统一管理。场景案例:电商平台需要支持多种支付方式(支付宝、微信、银联
- 基于Python的Google Scholar学术论文爬虫实战:最新技术与完整代码解析
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2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言学习scrapy
摘要本文详细介绍如何使用Python构建一个高效的GoogleScholar爬虫系统,包括代理设置、反反爬策略、数据解析与存储等核心技术。文章涵盖最新Python爬虫技术栈(如Playwright、异步IO等),提供完整可运行的代码示例,并讨论学术爬虫的伦理与法律问题。通过本教程,读者将掌握从GoogleScholar批量获取学术论文信息的高级爬虫技术。关键词:Python爬虫、GoogleSch
- Flink时间窗口详解
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一、引言在大数据流处理的领域中,Flink的时间窗口是一项极为关键的技术,想象一下,你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的,这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念,你就需要处理无穷无尽的数据,难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用,就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”,方便我们对这些数据进行处理和分析。比如,我们可以定义一个1小时的时
- Flink DataStream API详解(一)
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一、引言Flink的DataStreamAPI,在流处理领域大显身手的核心武器。在很多实时数据处理场景中,如电商平台实时分析用户购物行为以实现精准推荐,金融领域实时监控交易数据以防范风险,DataStreamAPI都发挥着关键作用,能够对源源不断的数据流进行高效处理和分析。接下来,就让我们一起深入探索FlinkDataStreamAPI。二、DataStream编程基础搭建在开始使用FlinkDa
- Elasticsearch搜索引擎存储:从原理到实践的全景解析
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引言在大数据时代,数据规模呈指数级增长,传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch(简称ES)凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力,成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年,ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度,深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- 2025年网站源站IP莫名暴露全因排查指南:从协议漏洞到供应链污染
引言:IP暴露已成黑客“破门锤”2025年,全球因源站IP暴露导致的DDoS攻击同比激增217%,某电商平台因IP泄露遭遇800Gbps流量轰炸,业务瘫痪12小时损失超5000万元。更严峻的是,60%的IP暴露并非配置失误,而是新型攻击手法与供应链漏洞的叠加结果——本文将揭示IP暴露的隐秘链条,并提供可落地的闭环解决方案。一、2025年IP暴露的四大技术根源1.协议层漏洞:内存数据被“抽丝剥茧”C
- 推荐系统中的归因分析
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推荐系统中,归因分析(AttributionAnalysis)分析用户完成转化前到底是哪个渠道最起决定性作用。参考网络相关资料,常用的用户转化归因分析模型有如下6种,现收录参阅。1)最后点击归因转化全部归因于用户转化前最后一次点击的渠道。用户8月1日小红书种草,8月5日搜索官网,8月10日淘宝广告点击并完成下单。“最后点击归因”将此次转化归于淘宝广告,适用电商促销季投放归因。2)首次点击归因转化价
- 图神经网络:挖掘关系数据中的宝藏
图神经网络:挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中,蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点,而是相互连接、彼此影响的复杂网络:社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在,节点代表实体,边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心,而图神经网络(GNN)的崛起
- 【数据攻略】字节面试真题(含答案)+100道面试题库
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整理了一套字节的面试真题,还有100道PDF版的面试题库一、SQL题面试真题1:抖音电商平台,现有一张订单表(order_info),有以下字段:order_idgoods_idorder_amt请统计销量金额前10的商品信息。▼参考答案:此题考察的知识点较为简单,主要是考察GROUPBY和窗口函数。面试真题2:现有一张用户登录表(user_login_log),请统计2021.9.1之前活跃过,
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大家好!在数字化转型的浪潮下,云服务器已成为企业和开发者的基础设施首选。面对阿里云、腾讯云、华为云、百度智能云等主流服务商,如何根据性能、价格和场景需求做出最优选择?本文结合最新市场数据,为你深度解析!一、四大云服务商核心特点与适用场景1.阿里云优势:国内市场份额超40%,全球覆盖最广(49个可用区),服务稳定性强,尤其适合电商、金融、政务等高并发场景。提供飞天操作系统、弹性计算ECS等核心技术,
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摘要:本文结合JDK官方文档、《Java并发编程实战》等权威资料,深入剖析线程池的核心原理,并通过电商、消息中间件等真实场景演示选型策略。全文包含20+代码示例、5大避坑指南,帮你轻松应对面试中的高频考点。一、线程池核心原理:从JDK源码到Tomcat扩展1.1JDK原生线程池的工作机制(附源码)JDK线程池的核心是ThreadPoolExecutor,其工作流程可概括为://核心执行逻辑(简化版
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摘要:本文聚焦于淘宝直播这一以“网红”内容为主的社交电商平台,深入分析其特点与流量入口优势。同时,引入开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序这一新兴概念,探讨二者融合的可能性与潜在价值。通过分析融合过程中的技术、市场、运营等方面因素,旨在为电商行业的创新发展提供新的思路与策略,以实现更高效的内容变现、用户拓展与商业生态构建。关键词:淘宝直播;开源链动2+1模式;AI智能名片;S2B2C
- 【商城实战(77)】商城智能客服系统搭建指南:选型与集成全攻略
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【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- 2025社交电商新风口:推客小程序的商业逻辑与技术实现
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信息可视化推客系统推客系统开发推客小程序推客小程序开发推客分销系统小程序
一、推客小程序市场前景与商业价值在当今社交电商蓬勃发展的时代,推客小程序已成为连接商家与消费者的重要桥梁。推客模式结合了社交传播与电商变现的双重优势,通过用户自发分享带来裂变式增长,为商家创造了全新的营销渠道。推客小程序的核心优势:低成本获客:利用用户社交关系链实现病毒式传播,大幅降低传统广告投放成本高转化率:基于熟人信任关系的推荐,转化率远超传统电商平台用户粘性强:通过佣金激励体系持续激活用户参
- 灰度发布策略制定方案时可以参考的几个维度
选择用户群体并设计合理的分组策略是控制风险、验证功能效果策略总结:一、选择用户群体的核心原则代表性覆盖用户需覆盖核心特征(如地域、设备类型、使用场景),确保测试结果能反映整体用户行为。例如,电商灰度发布时需同时包含一线城市和下沉市场的用户。风险可控性优先选择对系统稳定性影响较小的用户(如非核心业务用户),避免关键用户(如VIP客户)因新版本问题流失。数据可观测性用户需具备完整的行为埋点数据(如点击
- Java多线程实战指南:从基础到高并发的核心技术解析
添砖Java中
javapython开发语言springbootspringcloudspring
一、为什么必须掌握多线程?在单核CPU时代,多线程主要用于提高程序响应速度;在如今的多核处理器时代,多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统,还是游戏引擎,都离不开多线程技术的支撑。典型案例:电商秒杀系统:1秒内处理10万+请求大数据处理:并行计算TB级数据金融交易系统:毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类(不推荐)classMyTh
- TikTok短视频引爆代购:单条视频日销1.2万单的底层逻辑
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电商跨境电商代购系统无货源自建站
TikTok+代购系统:如何通过短视频引流实现日销万单?引言:TikTok电商的“流量核弹”与代购新机遇2025年,TikTok全球月活跃用户突破15亿,覆盖200+国家和地区,其短视频+直播的电商模式成为跨境代购的“流量核弹”。数据显示,通过TikTok短视频引流的代购订单占比从2023年的12%飙升至2025年的47%,单条爆款视频可带来超10万次商品点击,转化率高达8.3%。本文将拆解Tik
- 人工智能大模型如何助力产品经理优化商品定价策略
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人工智能产品经理智能营销数字营销价格策略大模型电子商务
摘要商品定价策略是电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务中的重要环节,它直接影响着企业的收入和利润,以及用户的满意度和忠诚度。本文从产品经理的视角,介绍了如何应用人工智能大模型来优化商品定价策略的步骤,包括分析商品定价策略的影响因素、市场需求预测、商品成本分析、商品定价策略优化和使用人工智能大模型优化商品定价策略。本文旨在帮助产品经理和运营人员了解人工智能大模型在商品定价策略中的作用和价值,以及
- 产品经理案例学习库
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以下是专为产品经理打造的高质量学习交流平台,均包含实战文档库和案例解析功能,按优先级推荐:国内垂直社区(支持中文文档浏览)平台名称文档资源亮点访问方式人人都是产品经理-专属【文档模板】专栏(PRD/BRD/MRD等)-大厂案例:腾讯/阿里产品需求文档解密-支持按行业筛选(SaaS/电商/AI等)www.woshipm.comPMCAFF-【原型档案馆】收录2000+真实产品原型-网易/美团产品总监
- 聚合分销系统开发实战:覆盖短剧/小说/外卖/电商/网盘/APP拉新的CPS+CPA双模式技术架构解析
v_qutudy
聚合分销聚合cps+cpaapp拉新项目
一、系统架构设计:微服务与中台化双引擎1.1分布式微服务架构采用SpringCloudAlibaba框架构建,将系统拆分为8大核心服务:mermaidgraphTDA[用户中心]-->B[订单服务]A-->C[结算服务]D[内容中台]-->E[短剧服务]D-->F[小说服务]G[生活服务]-->H[外卖接口]G-->I[电商接口]J[网盘服务]-->K[拉新模块]关键技术选型:注册中心:Nacos
- Embabel:下一代企业级JVM AI智能体框架的革命引言:AI时代的Java生态新机遇
DZSpace
软件开发jvm人工智能java
在生成式AI(如ChatGPT、Claude、Gemini)席卷全球的背景下,Python凭借其丰富的AI工具链(如PyTorch、LangChain)成为主流开发语言。然而,在企业级软件开发领域,Java和JVM生态(如Kotlin、Scala)长期以来占据主导地位,尤其是在金融、电信、电商等对稳定性、可扩展性、事务管理要求极高的场景。RodJohnson(Spring框架创始人)敏锐地发现了这
- WebLogic 作用,以及漏洞原理,流量特征与防御
Bigliuzi@
进阶漏洞进阶漏洞weblogic安全
WebLogic的核心作用:企业级别的应用服务器,相当于一个高性能的java环境主要功能:应用部署,事务管理,集群与负载均衡,安全控制,资源池化,消息中间件典型的使用场景:银行核心系统,电信计费平台,电商大促平台主要漏洞:T3反序列化,IIop反序列化,xml反序列化,未授权访问流量特征:T3协议攻击特征,未授权访问特征,.反序列化攻击特征危害:远程代码执行完全控制服务器(删库、安装后门)数据泄露
- Elasticsearch 高可用实战:架构设计与场景化解决方案
辣呼呼的哈哈
Elasticsearch入门到精通elasticsearchwpf大数据全文检索搜索引擎restfuljava
Elasticsearch高可用实战:架构设计与场景化解决方案本文深入探讨Elasticsearch在高并发、大数据量场景下的高可用架构设计,结合电商搜索、日志分析等真实案例,提供可落地的技术方案与Java实现。一、高可用架构设计原则1.分布式架构核心要素客户端负载均衡层协调节点数据节点-分片1数据节点-分片2数据节点-分片3副本分片副本分片副本分片2.高可用黄金法则冗余设计:至少3节点集群+1副
- Elasticsearch入门(二):document数据格式 、简单的es restful api
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目录一、document数据格式1.1面向文档的搜索分析引擎1.1.1对象数据存储到数据库中1.1.2对象数据存储到ES中二、电商网站商品管理案例背景介绍2.1简单的集群管理2.1.1快速检查集群的健康状况:`GET/_cat/health?v`2.1.2快速查看集群中有哪些索引:`GET/_cat/indices?v`2.1.3创建索引:`PUT/test_index?pretty`2.1.4删
- Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 8 - 数据建模与分析项目实战预备:项目规划与需求拆解
蓝婷儿
pythonpython机器学习开发语言
✅今日目标理解数据分析/建模项目的一般流程练习项目需求理解与目标拆解明确后续模型评估指标与预期交付成果起草项目计划文档(可选写为Markdown)一、项目背景与题目建议(可选方向)项目名称简介学生成绩预测分析系统根据历史表现预测成绩是否达标、学科薄弱点等求职者简历筛选模型根据简历信息预测是否通过初筛电商用户购买预测系统分析用户行为数据预测是否购买公司销售数据趋势分析可视化+聚合分析:月销售趋势、区
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟