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恕我直言你可能真的不会java第5篇：Stream的状态与并行操作
恕我直言你可能真的不会java第5篇：Stream的状态与并行操作一、回顾Stream管道流操作通过前面章节的学习，我们应该明白了Stream管道流的基本操作。我们来回顾一下：源操作：可以将数组、集合类、行文本文件转换成管道流Stream进行数据处理中间操作：对Stream流中的数据进行处理，比如：过滤、数据转换等等终端操作：作用就是将Stream管道流转换为其他的数据类型。这部分我们还没有讲，我
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Asp.Net Core入门之自定义服务注册
Asp.Net Core入门之自定义服务注册谈到服务注册，首先我们先了解一下服务注册时使用的三种方式，也代表了不同的服务生命周期：1 AddTransient 2 AddScoped 3 AddSingletonAddSingleton生命周期最长，其生命周期范围描述为：从应用程序启动到应用程序结束。在第一次请求
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以太坊节点发现协议
本档前部分翻译自以太坊定义的节点发现协议（版本4），后半部分给出了源码实现的大致流程，以帮助理解。以太坊节点信息的存储采用的是Kademlia分布式哈希表。理解节点发现协议主要是理解分布式哈希表的原理，再加上定义的节点间通信的报文格式，节点ID的定义，距离的计算，加在一起就是以太坊的节点发现协议了。以太坊不同语言版本代码实现上具体细节可能不同但大致流程思想是相同的。第一部分——节点发现协议定义节点
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即拼商城开发软件
相信绝大多数.NET玩家和我一样，常常使用Timer这个对象，而在WPF中使用DispatcherTimer的人也是很多，DispatcherTimer是在UI线程跑的。我们的程序中大多数都会充斥很多Timer，可以理解它是一个线程，它继承自 System.Windows.Threading 。 程序中也许会有一些静态变量或是单例模式的对象来让不同的页面进行交互，但也就是
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Kitty Cloud(HTTP_RPC)的全局异常处理
Kitty Cloud(HTTP_RPC)的全局异常处理项目地址https://github.com/yinjihuan/kitty-cloud异常处理不用我讲，大家都清楚。单独的异常处理太繁琐，全局异常处理可以在一个应用中统一进行异常的处理，非常方便。目前全局异常处理用的也越来越广泛，今天跟大家来聊一聊 Kitty Cloud 中的全局异常是如何处理的？为什么要使用全局异常处理呢？使用全局异常处
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「从零单排HBase 10」HBase集群多租户实践
「从零单排HBase 10」HBase集群多租户实践在HBase1.1.0发布之前，HBase同一集群上的用户、表都是平等的，大家平等共用集群资源。容易碰到两个问题：一是某些业务较其他业务重要，需要在资源有限的情况下优先保证核心重要业务的正常运行二是有些业务QPS常常很高，占用大量系统资源，导致其他业务无法正常运转。这是典型的多租户问题。因此，我们需要通过资源隔离来解决多租户问题，同时，需要考虑计
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什么情况下不能使用 Java 泛型
什么情况下不能使用 Java 泛型1. 前言Java 1.5 引入了泛型来保证类型安全，防止在运行时发生类型转换异常，让类型参数化，提高了代码的可读性和重用率。但是有些情况下泛型也是不允许使用的，今天就总结一下编码中不能使用泛型的一些场景。2. 基本类型无法直接使用泛型以下写法是错误的：// error Map<int,char> wrong=&
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媒体与实时计算，Netflix公司Druid应用实践
媒体与实时计算，Netflix公司Druid应用实践Netflix(Nasdaq NFLX)，也就是网飞公司，成立于1997年，是一家在线影片[租赁]提供商，主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送，总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。1999年开始订阅服务。2009年，该公司可提供多达10万部DVD电影，并有1千万的订户。2007年2月25日，Netflix宣布已经售出第10亿份DVD
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一篇文章彻底理解Redis持久化：RDB和AOF
一篇文章彻底理解Redis持久化：RDB和AOF为什么需要持久化？Redis对数据的操作都是基于内存的，当遇到了进程退出、服务器宕机等意外情况，如果没有持久化机制，那么Redis中的数据将会丢失无法恢复。有了持久化机制，Redis在下次重启时可以利用之前持久化的文件进行数据恢复。理解和掌握Redis的持久机制，对于Redis的日常开发和运维都有很大帮助，也是在大厂面试经常被问到的知识点。Redis
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使用elasticsearch搭建自己的搜索系统
💛es搜索系统封装源码,走过路过,请帮我点个star哦！💛原文地址为https://www.cnblogs.com/haixiang/p/12451703.html，转载请注明出处!什么是elasticsearch#Elasticsearch 是一个开源的高度可扩展的全文搜索和分析引擎，拥有查询近实时的超强性能。大名鼎鼎的Lucene 搜索引擎被广泛用于搜索领域，但是操作复杂繁琐，总是让开发者敬而
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【Flink】使用之前，先简单了解一下Flink吧！
目录Flink简单介绍概述无边界数据流和有边界数据流技术栈核心组成架构体系重要角色Flink与Spark架构概念转换Flink简单介绍概述 在使用Flink之前，我们需要大概知道Flink是什么？ 首先，从Flink的官网可以有一个简单的了解：Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内
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经典卷积神经网络算法(2)：AlexNet
上文中实现了LeNet-5卷积网络，不可否认这是一个十分经典的网络结构，但是迫于种种复杂的现实场景限制，只能在一些领域应用，所以在接下来的10年间，卷积网络的锋芒一度被SVN算法覆盖，直到2012年AlexNet的提出。2012年Imagenet图像识别大赛中，Alext提出的AlexNet网络模型一鸣惊人，引爆了神经网络的应用热潮，并且赢得了2012届图像识别大赛的冠军，这也使得卷积神经网络真正
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Golang 实现 Redis(5): 使用跳表实现 SortedSet
本文是使用 golang 实现 redis 系列的第五篇， 将介绍如何使用跳表实现有序集合(SortedSet)的相关功能。跳表(skiplist) 是 Redis 中 SortedSet 数据结构的底层实现, 跳表优秀的范围查找能力为ZRange和ZRangeByScore等命令提供了支持。本文完整源代码在GithubHDT3213/godis结构定义实现ZRange命令最简单的数据结构是有序链
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Spring Cloud Alibaba系列（二）nacos作为服务配置中心
Nacos 提供用于存储配置和其他元数据的 key/value 存储，为分布式系统中的外部化配置提供服务器端和客户端支持。使用 Spring Cloud Alibaba Nacos Config，您可以在 Nacos Server 集中管理你 Spring Cloud 应用的外部属性配置。首先我们来看一下，微服务架构下关于配置文件的一些问题：配置文件相对分散，在一个微服务架构中，配置文件会随着微服
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实时流式计算系统中的几个陷阱
随着诸如Apache Flink，Apache Spark，Apache Storm之类的开源框架以及诸如Google Dataflow之类的云框架的增多，创建实时数据处理作业变得非常容易。这些API定义明确，并且诸如Map-Reduce之类的标准概念在所有框架中都遵循几乎相似的语义。但是，直到今天，实时数据处理领域的开发人员都在为该领域的某些特性而苦苦挣扎。因此，他们在不知不觉中创建了一条路径，
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行为型设计模式 - 备忘录模式详解
|0基本介绍备忘录模式（Memento Pattern）：在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态。这样就可以将该对象恢复到原先保存的状态2|0模式结构Originator（发起者）：记录当前的状态，负责创建和恢复备忘录Memento（备忘录）：负责存储发起者的状态，在需要的时候提供发起人需要的状态Caretaker（管理者）：管理备忘录3|0代码演示（这里我们以
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在阿里云函数计算上部署.NET Core 3.1
使用阿里云ECS或者其他常见的VPS服务部署应用的时候，需要手动配置环境，并且监测ECS的行为，做补丁之类的，搞得有点复杂。好在很多云厂商（阿里云、Azure等）提供了Serverless服务，借助于Serverless，开发人员可以更加专注于代码的开发，减少运维的成本。Azure的部署直接集成在了VS中，非常方便，本文主要介绍一下使用ASP.NET CORE 3.1部署在阿里云Serverles
