问题:写入固定长度的字符串[write(byte b[])],观察ByteArrayOutputStream中buf 的大小始终比字符串 Bytes的Size大很多,很是不解 分析发现: private void grow(int minCapacity) { // overflow-conscious code int oldCapacity = buf.length; int newCapacity = oldCapacity << 1; if (newCapacity - minCapa

第一节 - 一般性问题 1. 为什么有些时候使用“GNU/Linux"而另一些时候使用“Linux”? 答:在这个FAQ中,我们尝试使用“linux”或者“linux kernel”来表示内核,而GNU/Linux用于表示整个GNU/GPL的操作系统软件.我们需要分清:) FAQ的目的是提供linux内核更多的信息并避免语义上的歧义.更多GNU软件和linux关系的讨论可以在http://www.gnu.org/gnu/linux-and-gnu.html获取.看上去很多人都忽视了linux内核

下面这些概念对于专业做性能测试的会比较熟悉,但是对于开发人员不一定都那么清楚. 并发用户数: 某一时刻同时请求服务器的用户总数,通常我们也称并发数,并发连接数等. 吞吐率:对于web服务器来说就是每秒处理的请求数,req/sec. 服务器平均请求处理时间:服务内部的处理时间,可以理解为我们平时log里的时间. 用户平均请求延迟时间:用户发送一个请求到接收到响应的时间间隔. 并发用户数和吞吐率容易被人混淆,除非服务器刚好1秒内能处理完并发用户的请求,否则两者数值上没有必然联系.一般的服务器都有并发

<我是一只IT小小鸟>第一次听到这本书的时候,我便有了深深的好奇,虽然我是一名学习软件工程的大学生,但是还是第一次听到“IT”这个名词,既陌生又好奇.听到老师提起了这本书的意义以及看法,我便怀着一颗迷茫的心,开始了我的“IT”之旅. 这是由二十一个大学生共同完成的书,他们通过自己的亲身经历,讲述自己从校园一步步进入IT这个行业的过程,分享他们在这个过程中的辛酸苦辣,分享他们在这个过程中的感悟心得.文字虽然平凡,但句句都体现真诚:话语虽然普通,但字字都包含真情.读了这些文字,可以让我们真真切切的

本篇博文非原创,是整理了网上的各家之言与一体,为自己以后方便查询所用.如有冒犯请告之. 1.Precharge与Refresh的区别? plj:两者都是对存储单元的电容进行充电.回写.但差异在于: Precharge是对(一个或所有Bank)的所有工作行(active row)操作,并且是随机的,被操作工作行的地址在各Bank中不一相同.   Refresh是对所有行依次操作,且是有固定周期的,被操作行在各Bank中均相同. 2.AutoRefresh与SelfRefresh的区别? plj:A

有时候处理规模问题最好的办法就是让事情变得简单并尽你可能去避免出现这种情况.这是 GitHub 所采用的方法,林纳斯·托瓦兹(Linus Torvalds)在十年前开发了Git源代码控制工具,GitHub 为该工具提供资料库服务(repository service),目前已经有了爆炸性的发展,并成为开源软件开发工作的重心之一. 可以理解为什么程序员们会精挑细选他们创作代码用的工具并与他人分享,反过来,他们也会去调整和改进这些工具.一种非常现实的感觉就是,软件开发者们“住进”这些系统中后,源代码

有 网友 提到 : “复杂的页面,一个页面加载的模块多,各种异步请求,页面渲染,jquery链式编程操作dom数过于频繁.现在的前台越来越复杂,逻辑臃肿.” 哎, 所以 我说, 要改成用 同步调用 . 什么是 同步调用, 就是 后端代码 里 调用 数据库 那样 . 如若不然, 还沉浸 在 “回调” 带来的 光辉的技术感 里的 话,  回调地狱  无法解决 . 现在 大家 都 以 “回调” 为荣,  以 “异步” 为荣, 以此 为 潮流, 以此 为 高效, 以此 为 进步, 以此 为 先进 . 这

<Spark 官方文档>Spark配置 spark-1.6.0 原文地址 Spark配置 Spark有以下三种方式修改配置: Spark properties (Spark属性)可以控制绝大多数应用程序参数,而且既可以通过 SparkConf 对象来设置,也可以通过Java系统属性来设置. Environment variables (环境变量)可以指定一些各个机器相关的设置,如IP地址,其设置方法是写在每台机器上的conf/spark-env.sh中. Logging (日志)可以通过log

在云储存刚刚兴起的时候,也就是dropbox刚刚进入大家视野的时候.许多人都是简单的认为这只是一个提供在线存储的服务而已,许多公司都没有认识到云储存的革命性. 对于这些大公司贸然进入一些新的领域是需要很大魄力的,因为新领域就意味着新的变革,新的投入,还有更多的不确定性以及新的挑战.所以在没有看清楚路的时候,没魄力的大公司是不会贸然进入的. 而随着这几年的发展云存储的重要性已经非常明显了,云存储已经不是存储那么简单了,只要你愿意你的一切信息都可以在里面,那么云储存就是用户的个人信息中心!如果说QQ

最近项目上要求实现导出excel并根据条数做分割,然后将分割后的多个excel打包成压缩包上传到oss服务器上,然后提供下载方法,具体代码如下:这里只展示部分代码,获取数据的代码就不展示了 ByteArrayOutputStream zipos = new ByteArrayOutputStream(61858764);//设置大小为60M ZipOutputStream zos = new ZipOutputStream (zipos) ;//创建压缩流,初始化一个输出流缓存区 for(Ent

1.为什么有消息系统 1.解耦合 2.异步处理 例如电商平台,秒杀活动. 一般流程会分为: 风险控制 库存锁定 生成订单 短信通知 更新数据 通过消息系统将秒杀活动业务拆分开,将不急需处理的业务放在后面慢慢处理: 流程改为: 风险控制 库存锁定 消息系统 生成订单 短信通知 更新数据 3.流量的控制 3.1 网关在接受到请求后,就把请求放入到消息队列里面 3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求,完成后续的秒杀处理流程.然后再给用户返回结果. 优点:控制了流量 缺点:会让流程变慢 2.Kafk

教学目标:1.使学生了解JAVA课程的性质.定位.作用:为什么要学习JAVA?让学生知道如何学好JAVA: 教学内容: 一.        问几个问题 1.             你们到这里来干什么的? 来学习JAVA程序设计 为什么要来学习JAVA呢? 找个好工作,拿到高薪水 2.             怎么样才能达到你们的目标呢? 有的同学说学好JAVA就可以了,但是如何才能学好呢? 学好JAVA的几个关键 1.             认认真真上课 2.             按时按

<财经>2018年第13期 总第530期 旬刊 本期主要话题是快递业,其他我感兴趣的重要话题还有:香港9价HPV疫苗断供风波:华盛顿邮报被贝佐斯收购后这几年的变化:北京二中朝阳学校的划片风波. 总体评价4星. 以下是书中一些内容的摘抄,#号后面是kindle电子版中的页码: 1:两天前,京东集团董事局主席兼CEO刘强东也表示,京东的第一个核心诉求就是把整个中国社会化物流成本再降到5%以内,让京东成为社会物流基础设施提供商.#41 2:物流是继电商.金融.云计算后的又一个国家级的基础设施建设机会

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

精简版:http://www.cnblogs.com/index-html/p/mitm-cookie-crack.html 前言 上一篇文章 讲解了如何借助前端技术,打造一个比 SSLStrip 更高大上的工具. 今天我们再次使用这套战术,通过前后端的里应外合,实现一个杀手锏级的攻击方案 -- Cookie 数据大喷发. 传统嗅探 在过去,Cookie 的窃取大多通过嗅探流量来实现. 这种方法具有很强的隐蔽性,让人几乎难以察觉.然而,正因为如此,也面临一个巨大的缺陷:速度太过缓慢. 中间人只能

大数据之行,始于足下:谈谈语料库知多少 作者:白宁超 2016年7月20日13:47:51 摘要:大数据发展的基石就是数据量的指数增加,无论是数据挖掘.文本处理.自然语言处理还是机器模型的构建,大多都是基于一定量的数据,数据规模达到一定程度,采用基于规则方法或者概率统计学的方法进行模型构建,感兴趣知识的获取才更有意义.那么,是不是数据足够大就是大数据了?是不是数据足够多就构成语料库了?往往一个模型好坏跟训练数据或者检验数据的语料库息息相关.本文笔者带你走进语料库的世界,在随后模型构建过程避免一些

说起互联网.电商的数据分析,更多的是谈应用案例,如何去实践数据化管理运营.而这里,我们要从技术角度分享关于数据的技术架构干货,如何应用BI. 原文是云猴网BI总经理王卫东在帆软大数据上的演讲,以下是整理的文字稿. 在电商领域,我们一般认为所有的数据都可以分为四大类型,流量.销量.商品和会员,这也是最基础的报表需求. 流量部分,可以分为受访.点击.搜索.来源等等.这些流量信息运用的重点在于一些广告包括一些产品的改版以及搜索引擎的相关信息展示.虽然这方面百度.GA可以给你提供这方面的信息,但未必能完

近年来,"大数据"一词被IT和互联网行业广泛提及,但真正落到实处的案例没有多少,大数据量支撑.数据挖掘技术.非结构化数据是阻碍的主要原因.大多数企业的信息化并没有达到到成熟水平,关于数据实践的热点依旧集中在数据管理和可视化方面. 那么,企业究竟该如何结合自身发展情况应用数据?以下就举例介绍豫联集团中孚实业的信息化建设案例,原文是中孚实业有限公司CIO王文辉,同时也是河南CIO联盟秘书长,在帆软大数据巡展上的演讲. 关于豫联集团 豫联集团是以铝及铝精深加工为核心的煤电铝一体化大型现代化企

1.浏览器内核指的是什么? 简化的浏览器=用户界面+渲染引擎+js解析引擎+数据存储+网络部件 而通常所说的浏览器内核指的是页面渲染引擎(rendering engine). 2.渲染引擎 The rendering engine 渲染引擎的职责就是渲染,即在浏览器窗口中显示所请求的内容. 默认情况下,渲染引擎可以显示html.xml文档及图片,它也可以借助插件(一种浏览器扩展)显示其他类型数据,例如使用PDF阅读器插件,可以显示PDF格式. 各大厂商依据W3C标准有各自的代码实现,开发了很多种

这篇文章是以前看到的,觉得写得非常好,转载在自己BLOG作为记录.原文:http://www.pmtoo.com/news/2015/0108/7260.html. 当企业发展到一定时期时,会不可避免地沾染上“大公司病”.电信制造领域巨头华为也不例外,这是华为一位底层员工在10年所写的华为的十大内耗.在过去的四年里,创始人任正非提出华为狼性文化的背后,还要有勇于追赶的乌龟精神和管理组织上的眼镜蛇特质,以此激活华为人的斗志,规避“大公司病”. 四年过去了,华为今日的成绩证明了任正非的努力是多么富有

蘋果終於順應時代潮流,於今年推出了iPhone6/6 Plus兩款大屏智能機.但很快就有人開始懷念老款iPhone的“一手掌控”,畢竟不是所有人都有一雙大手.不過近期就有傳言稱,蘋果將於明年重新推出一款4寸螢幕的新品,以迎合小手用戶的需求. 據國外科技媒體PC Mag報導女子泰拳,著名金融服務公司柯文(Cowen & Company)本周向投資者提交的報告中顯示,蘋果在即將到來的2015年可能會發佈三款新品,包括4.7寸螢幕的iPhone6S.5.5英寸的iPhone6S Plus和一部新的4寸