ITPub博客

介绍如何使用Makerchip进行在线虚拟开发（附案例）。

在数字经济时代和数字化转型的背景下，数据这一要素的重要程度凸显，数据找不见、要不到、用不了等难题困扰着大量的企业和组织，因此数据治理就提到了关键的是日程上。由于传统思维和认识的影响，大部分企业和组织的业务部门根深蒂固的认为数据问题就是信息部门的责任，实则不然。数据生产者大都是业务，数据使用者大都是业务，数据所有者大都是业务，也就是说业务是最了解数据问题的。然而，由于数据思维的匮乏和缺失，往往在数据治理的过程中业务参与度不高，从而也就导致了数据治理的价值难以显现。那么如何解决这个问题，还要价值呈现的源头考虑，以业务的数据应用驱动数据治理，以业务的数据应用场景关联业务价值，以业务的数据质量牵引问题解决，以问题的解决结果体现治理能力，这样才能更好的体现数据治理的价值。

scope 属性，相信大家都知道，一共有六种：

可能很多人都看到过一个线程数设置的理论： CPU 密集型的程序 - 核心数 + 1 I/O 密集型的程序 - 核心数 * 2 不会吧，不会吧，真的有人按照这个理论规划线程数？

我们知道实现一把锁要有如下几个逻辑 锁的标识 线程抢锁的逻辑 线程挂起的逻辑 线程存储逻辑 线程释放锁的逻辑 线程唤醒的逻辑

按照他的理解，@RequestBody 注解的作用就是把请求体中的值解析为一个对象，一个请求只有一个请求体，请求体中的数据是通过 IO 流读取出来的，IO 有一个特点是读一次就没了。所以我们在日常开发中，一般接口方法的参数中只存在一个 @RequestBody 注解，不会存在两个该注解。

所以让我们来看看eBPF——这项技术到底是什么，它如何影响观测性，它与现有的观测性实践有什么区别，未来可能会发生什么变化？

如果有同学看过 Spring 源码，我通常会问 “去掉第三层可以么？第三次主要是为了解决什么问题？”

在我们深入讨论gRPC的细节之前，澄清远程通信领域各种术语之间的关系非常重要，这有时可能令人困惑。

在当今快节奏和数据驱动的世界中，企业不断寻求获得竞争优势的方法。为满足这一需求而出现的一种强大工具是数据分析。通过利用数据的巨大力量，企业可以做出更明智的决策并推动战略举措，从而推动他们走向成功。

当从整个企业各种应用程序中提取数据时，我们希望收到相同数据的一致定义和格式。但实际上，这种情况很少发生。数据集中存在的差异，尤其是跨应用程序甚至在同一应用程序内，使得几乎不可能将数据用于任何目的，包括从日常操作到商业智能。

我将自己成长的动机最终提炼为两点：内心的恐惧是鞭策自己不断向前的根源推力，它让我快速站稳脚跟；内心的渴望是牵引自己不断精进的核心拉力，它让我不畏艰难勇往直前。

i++和++i有啥区别？ 大部分的面试者会这样答： i++ 返回原来的值，++i 返回加1后的值。 i++是先赋值，然后再自增；++i是先自增，后赋值。

这篇文章我们聊聊广播消费，因为广播消费在某些场景下真的有奇效。笔者会从基础概念、实现机制、实战案例三个方面一一展开，希望能帮助到大家。

我们在做消息队列的技术选型时，往往会结合业务场景进行考虑。今天来聊一聊消息队列可能会用到的 7 种消息场景。

DAMA-DMBOK数据管理知识体系功能框架提供了全面且结构化的数据管理方法。它由多个组件组成，每个组件代表数据管理的一个关键领域。让我们详细了解每个组件并提供示例以更好地理解它们：

实现的消息的顺序性主要有两个维度，分别是「全局有序」和「局部有序」。 我们围绕这两个方面来白话下消息顺序性问题。

数据产品在当今数据驱动的世界中发挥着至关重要的作用，提供来自转换和整合信息的即用型资产，将原始数据转化为可操作的见解。数据产品的重要性在所有类型的部门和组织中继续飙升，但并非所有产品都能带来业务成功。回顾成功和失败的数据产品，就会发现驱动业务影响的模式。 在本文中，我们研究这些模式并将其转换为可用于评估和增强数据产品成熟度的实用框架。

同样是在软件开发行业工作 3 年，为什么有些人经验丰富，可以独当一面，而有些人却还和工作一年的人差不多？作者给出了自己的答案。

双指针算法是一种比较常用于搜索链表或数组相关的问题，很多算法的基本的解题思路就是使用暴力搜索法。而双指针是对暴力搜索的一种优化，通过双指针可以减少数据的遍历次数。通常双指针是有两个指针，叫做 「light 左指针和 right 右指针」，或者叫做「快指针和慢指针」。