ITPub博客

数据科学项目的最后一步可以说也是最难的，即将有望实现其目的的原型作为概念验证（PoC）并最终部署它。部署数据产品意味着通过将数据科学项目的输出（例如机器学习算法或可视化仪表板）集成到相应的业务流程中，使其可供用户使用。这说起来容易做起来难。以下是一些技巧，希望可以帮助克服数据产品部署的障碍：

一个java程序类文件由程序员编写并且编译二进制后，如何能更节约空间、更安全的、更高效寻址等等，可以从本文略知一二。 本文将从以下几个点说明： 1、类、方法、普通字段域、静态字段域等等字节码存储 2、类对象如何实例化，内存分配如何，分配的过程中存在什么问题等等 3、方法调用的当前线程栈的运行情况

对于一个架构师来说，在软件开发中如何降低系统复杂度是一个永恒的挑战。

异常是程序中的一些错误，但并不是所有的错误都是异常，并且错误有时候是可以避免的。

CMDB的建设不能闭门造车，因此无论是从有心者的反馈，还是和运维小伙伴的交流，大叔都默默地进行了梳理。在此特将技术大佬、产品、开发、运维等多个视角关于CMDB的看法进行总结分享，希望能给大家在这炎热的季节解下暑。

单点登录在大型网站里使用得非常频繁，而且也属于分布式架构的必备知识，之前谈了分布式全局唯一ID，本篇接着谈另外一个非常重要的核心技能，那就是单点登录SSO。 本篇会非常全面的来详解单点登录SSO的来龙去脉，以及3大实现方式

关于 Spring 循环依赖，松哥已经连着发了三篇文章了，本篇文章松哥从源码的角度来和小伙伴们捋一捋 Spring 循环依赖到底是如何解决了。如果没看过前面的文章建议先看一下，大家在面试中如果遇到循环依赖相关的问题，其实看前面三篇文章就可以答出来了，本文主要是从源码角度来验证一下我们前面文章所讲的内容是无误的。

最近，我进行了一次网上搜索，以寻找DevOps的概述，尽管有大量的DevOps工具和实践，但我无法找到一个综合的概述。因此，我开始了对DevOps生态系统和最佳实践的梳理，以创建一个整体视图,方便后续研究实践

假设现在有一亿个8位以内的数要进行排序，应该怎么处理？

有一位同事说使用 fastjson 进行 JSON 序列化存储到数据库后，发现 JSON 字符串“莫名其妙地”多了一些属性！帮看了下代码，看到基本类型的布尔类型以 is 开头的属性，再看到 fastjson ，就有点想笑。

松哥这里就以 Spring 源码中方法的执行顺序为例来和小伙伴们分享。

线上事故回顾 情景还原 源码分析 JavaBeanSerizlier序列化原理 序列化流程图 示例代码 代码规范 三个频率高的序列化的情况

软件开发过程中，不可避免的是需要处理各种异常，就我自己来说，至少有一半以上的时间都是在处理各种异常情况，所以代码中就会出现大量的try {...} catch {...} finally {...} 代码块，不仅有大量的冗余代码，而且还影响代码的可读性。比较下面两张图，看看您现在编写的代码属于哪一种风格？然后哪种编码风格您更喜欢？

而谈到微服务肯定就跑不了SpringCloud，本篇就先拿SpringCloud开刀，谈谈5大核心组件，希望对你掌握好SpringCloud有所帮助。

Java NIO (New I/O) 是 Java 1.4 引入的，在 Java 7 中又进行了一些增强。NIO 可以提高 I/O 操作的效率，它的核心是通道 (Channel) 和缓冲区 (Buffer)。

数据治理项目实施的成功与否，主要取决于项目本身的复杂度以及项目管理人员的把控能力。本文总结了数据治理项目建设的一些方法论，从实施落地的角度来描述如何交付一个数据治理项目，各位可参考借鉴。

本文主要的主线就是回答下面三个问题： 什么是数据模型 为什么需要数据模型 如何建设数据模型

在一个项目中（数据产品），需要对接企业微信中第三方应用。在使用 Feign 的去调用微服务的用户模块用微信的 code 获取 access_token 以及用户工厂信息时出现 Feign 重试超时报错的情况，通过此篇文章记录问题解决的过程。

在Git中，merge和rebase是两种不同的代码合并策略，它们用于将一个分支的更改合并到另一个分支。它们的主要区别在于合并的方式和提交历史的表现上

这里想要补充一下关于本地 DEBUG 3.0.0 版本代码的问题，后续的源码分析也都会基于目前最新的 3.0 版本。