10 2023 档案
摘要：
Java9及以后的版本引入了模块化特性，实际实践了一段时间之后发现“真香！”现在把“利用Java模块化精简JRE”的方法和经验分享给大家。
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Java9及以后的版本引入了模块化特性，实际实践了一段时间之后发现“真香！”现在把“利用Java模块化精简JRE”的方法和经验分享给大家。
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摘要：
一、排查过程 问题发现是因为当时接到了内存UMP报警信息，如下： 通过查看PFinder发现内存一直在增长，没有停止迹象，触发fullGC也并没有下降趋势： 当机立断，先立即去NP上摘除了此台机器流量，然后继续观察，发现内存依然在不断增长。 随即查看故障分析，并没有得到有效信息： 因为流量已经摘除，
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一、排查过程 问题发现是因为当时接到了内存UMP报警信息，如下： 通过查看PFinder发现内存一直在增长，没有停止迹象，触发fullGC也并没有下降趋势： 当机立断，先立即去NP上摘除了此台机器流量，然后继续观察，发现内存依然在不断增长。 随即查看故障分析，并没有得到有效信息： 因为流量已经摘除，
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摘要：
Tabby是一个开源免费软件，支持Windows、macOS和Linux系统。它提供了一个高度可定制的终端界面，可以通过多种方式添加、切换和关闭终端标签页。能与 Linux 服务器轻松传输文件，支持多种主题，界面炫酷，插件丰富。它还支持通过插件扩展其功能，例如增强的滚动条、批量复制和粘贴等功能。
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Tabby是一个开源免费软件，支持Windows、macOS和Linux系统。它提供了一个高度可定制的终端界面，可以通过多种方式添加、切换和关闭终端标签页。能与 Linux 服务器轻松传输文件，支持多种主题，界面炫酷，插件丰富。它还支持通过插件扩展其功能，例如增强的滚动条、批量复制和粘贴等功能。
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摘要：
ChatGPT，作为 OpenAI 的代表性产品之一，不仅为用户提供了强大的自然语言处理能力，而且关注用户的整体交互体验。在使用 ChatGPT 进行交互时，用户可能已经注意到了一个细节：当它产生回复时，回复会像人类逐字输入的方式逐渐出现，而不是一次性显示完整答案。
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ChatGPT，作为 OpenAI 的代表性产品之一，不仅为用户提供了强大的自然语言处理能力，而且关注用户的整体交互体验。在使用 ChatGPT 进行交互时，用户可能已经注意到了一个细节：当它产生回复时，回复会像人类逐字输入的方式逐渐出现，而不是一次性显示完整答案。
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摘要：
Hutool它是一个Java工具集类库，包含了很多静态方法的封装：流处理、时间日期处理、正则处理、加解密处理、文件处理、集合处理等，可以说是项目中几乎所有XxxxUtil的替代品，它可以使你更多的关注代码逻辑，优雅的写出高效代码，避免“复制粘贴，改改再战”。
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Hutool它是一个Java工具集类库，包含了很多静态方法的封装：流处理、时间日期处理、正则处理、加解密处理、文件处理、集合处理等，可以说是项目中几乎所有XxxxUtil的替代品，它可以使你更多的关注代码逻辑，优雅的写出高效代码，避免“复制粘贴，改改再战”。
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摘要：
颜色控制一直是AIGC的难点，prompt会污染、img2img太随机… 今天带来利用controlnet，实现对画面颜色的有效控制。都说AIGC是抽卡，但对把它作为工具而非玩具的设计师，必须掌握如何控制它，让我们一起开始可控AI生成。
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颜色控制一直是AIGC的难点，prompt会污染、img2img太随机… 今天带来利用controlnet，实现对画面颜色的有效控制。都说AIGC是抽卡，但对把它作为工具而非玩具的设计师，必须掌握如何控制它，让我们一起开始可控AI生成。
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摘要：
一、配置解法 飞码LowCode前端技术（一）中飞码提出了至少需要满足2个大能力点以及对应16个细化点。在业务复杂的场景下数据具有流转性质，事件的触发会改变数据、同时也会触发其他事件等情况。飞码使用数据驱动+事件驱动的模式解决数据流转性与事件不确定性问题。数据驱动+事件驱动的模式决定了需要飞码的编辑
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一、配置解法 飞码LowCode前端技术（一）中飞码提出了至少需要满足2个大能力点以及对应16个细化点。在业务复杂的场景下数据具有流转性质，事件的触发会改变数据、同时也会触发其他事件等情况。飞码使用数据驱动+事件驱动的模式解决数据流转性与事件不确定性问题。数据驱动+事件驱动的模式决定了需要飞码的编辑
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摘要：
Bean在Spring中的定义是_org.springframework.beans.factory.config.BeanDefinition_接口，BeanDefinition里面存储的就是我们编写的Java类在Spring中的元数据
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Bean在Spring中的定义是_org.springframework.beans.factory.config.BeanDefinition_接口，BeanDefinition里面存储的就是我们编写的Java类在Spring中的元数据
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摘要：
一.类加载器及双亲委派机制 类加载器 加载类 备注 启动类加载器（Bootstrap ClassLoader） JAVA_HOME/jre/lib 无上级，无法直接访问 由jvm加载 拓展类加载器（Extension ClassLoader） JAVA_HOME/jre/lib/ext 父加载器为
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一.类加载器及双亲委派机制 类加载器 加载类 备注 启动类加载器（Bootstrap ClassLoader） JAVA_HOME/jre/lib 无上级，无法直接访问 由jvm加载 拓展类加载器（Extension ClassLoader） JAVA_HOME/jre/lib/ext 父加载器为
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摘要：
最近有用户反馈测试环境Java服务总在凌晨00:00左右挂掉，用户反馈Java服务没有定时任务，也没有流量突增的情况，Jvm配置也合理，莫名其妙就挂了
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最近有用户反馈测试环境Java服务总在凌晨00:00左右挂掉，用户反馈Java服务没有定时任务，也没有流量突增的情况，Jvm配置也合理，莫名其妙就挂了
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摘要：
要理解VPN，我们需要先弄了解一个概念——隧道协议，其实质是用一种协议来传输另一种协议，其基本功能是封装和加密。我们给大家列举几个隧道协议：GRE、IPSec、SSL/TLS、VPN（WebVPN）、PPTP、L2TP。
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要理解VPN，我们需要先弄了解一个概念——隧道协议，其实质是用一种协议来传输另一种协议，其基本功能是封装和加密。我们给大家列举几个隧道协议：GRE、IPSec、SSL/TLS、VPN（WebVPN）、PPTP、L2TP。
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摘要：
写在前面 react整体是函数式的思想，把组件设计成纯组件，状态和逻辑通过参数传入，而vue的思想是响应式的，也就是基于是数据可变的，通过对每一个属性建立Watcher来监听， 当属性变化的时候，响应式的更新对应的虚拟dom react的思路通过js来生成html， 所以设计了jsx，还有通过js来
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写在前面 react整体是函数式的思想，把组件设计成纯组件，状态和逻辑通过参数传入，而vue的思想是响应式的，也就是基于是数据可变的，通过对每一个属性建立Watcher来监听， 当属性变化的时候，响应式的更新对应的虚拟dom react的思路通过js来生成html， 所以设计了jsx，还有通过js来
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摘要：
飞码是京东科技研发的低代码产品，可使营销运营域下web页面快速搭建。飞码是单web页面搭建工具，从创建页面到监测再到投产的一站式解决方案
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飞码是京东科技研发的低代码产品，可使营销运营域下web页面快速搭建。飞码是单web页面搭建工具，从创建页面到监测再到投产的一站式解决方案
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摘要：
目前测试组同学基本具备自动化脚本编写能力，为了提高效率，如何灵活运用这些维护的脚本去替代部分手工的重复工作？为了达到测试过程中更多的去使用自动化方式，如何能够保证通过脚本覆盖更多的校验点，提高自动化测试的精度和力度？那么一定是不断的丰富断言，符合预期场景。紧接着棘手的问题就是，在前人维护的脚本不清楚如果在方法内部修改？担心修改原来逻辑影响正向流程运行？一个断言方法希望应用到更多的用例中？本文意在介绍通过闭包函数，实现自动化框架中断言组件的设计实践。
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目前测试组同学基本具备自动化脚本编写能力，为了提高效率，如何灵活运用这些维护的脚本去替代部分手工的重复工作？为了达到测试过程中更多的去使用自动化方式，如何能够保证通过脚本覆盖更多的校验点，提高自动化测试的精度和力度？那么一定是不断的丰富断言，符合预期场景。紧接着棘手的问题就是，在前人维护的脚本不清楚如果在方法内部修改？担心修改原来逻辑影响正向流程运行？一个断言方法希望应用到更多的用例中？本文意在介绍通过闭包函数，实现自动化框架中断言组件的设计实践。
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摘要：
我们应对并发场景时一般会采用下面方式去预估线程池的线程数量，但是在一些情况下，这个t是不好估算的，即便是估算出来了，在实际的线程环境上也需要进行验证和微调。比如在本文所阐述分页查询的数据项组合场景中。
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我们应对并发场景时一般会采用下面方式去预估线程池的线程数量，但是在一些情况下，这个t是不好估算的，即便是估算出来了，在实际的线程环境上也需要进行验证和微调。比如在本文所阐述分页查询的数据项组合场景中。
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摘要：
LMM将会全面替代大语言模型？人工智能新里程碑GPT-V美国预先公测，医疗领域/OCR实践+166页GPT-V试用报告首发解读
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LMM将会全面替代大语言模型？人工智能新里程碑GPT-V美国预先公测，医疗领域/OCR实践+166页GPT-V试用报告首发解读
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摘要：
写分页查询接口，order by和limit混用的时候，出现了排序的混乱情况 在进行第N页查询时，出现与第一前面页码的数据一样的记录。
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写分页查询接口，order by和limit混用的时候，出现了排序的混乱情况 在进行第N页查询时，出现与第一前面页码的数据一样的记录。
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摘要：
代码可视化是通过使用图形化手段（架构图、依赖图、分布式追踪、类图、火焰图、CallGraph等）使代码在某些特征上变得可观测，用于辅助开发人员理解分析项目或建设一些自动化工具。
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代码可视化是通过使用图形化手段（架构图、依赖图、分布式追踪、类图、火焰图、CallGraph等）使代码在某些特征上变得可观测，用于辅助开发人员理解分析项目或建设一些自动化工具。
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摘要：
本文总结了软件开发过程中经常用到的基础常识，分为基础篇和实践篇两个篇章，其中基础篇中着重讲述了类，方法，变量的命名规范以及代码注释好坏的评判标准。实践篇中从类，方法以及对象三个层面分析了常见的技术概念和落地实践，希望这些常识能够为读者带来一些思考和帮助。
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本文总结了软件开发过程中经常用到的基础常识，分为基础篇和实践篇两个篇章，其中基础篇中着重讲述了类，方法，变量的命名规范以及代码注释好坏的评判标准。实践篇中从类，方法以及对象三个层面分析了常见的技术概念和落地实践，希望这些常识能够为读者带来一些思考和帮助。
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摘要：
针对请求场景的多样性和指标服务协议的特殊性，我们实现了面向黄金眼PAAS化数据服务的专用DIFF工具，通过录制线上流量，再回放到测试和线上环境中，对比返回结果，并对请求回放效率和对比结果误报问题做了针对性的优化。这种方式能够保证线上查询场景的全覆盖，减少手动构造请求场景的人工介入，并且提供足够高效的自动化回归测试能力赋能研发自测。下面本文将介绍黄金眼PAAS化数据服务DIFF工具建设中遇到的挑战和实践经验。
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针对请求场景的多样性和指标服务协议的特殊性，我们实现了面向黄金眼PAAS化数据服务的专用DIFF工具，通过录制线上流量，再回放到测试和线上环境中，对比返回结果，并对请求回放效率和对比结果误报问题做了针对性的优化。这种方式能够保证线上查询场景的全覆盖，减少手动构造请求场景的人工介入，并且提供足够高效的自动化回归测试能力赋能研发自测。下面本文将介绍黄金眼PAAS化数据服务DIFF工具建设中遇到的挑战和实践经验。
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摘要：
如何评定一个系统的质量？什么样的系统或者软件可以称之为高质量？本文将从主观和客观的角度，和大家探讨一下，作为程序员，应该如何写出整洁高质量的代码。
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如何评定一个系统的质量？什么样的系统或者软件可以称之为高质量？本文将从主观和客观的角度，和大家探讨一下，作为程序员，应该如何写出整洁高质量的代码。
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摘要：
一、问题是怎么发现的 部署chatglm2和llama2到一个4*V100的GPU机器上遇到问题 config.pbtxt 中设置模型分别在指定gpu上部署实例配置不生效 如以下配置为在gpu0上部署本模型,部署count=1个实例,在gpu1上部署本模型,部署count=2个实例 instance
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一、问题是怎么发现的 部署chatglm2和llama2到一个4*V100的GPU机器上遇到问题 config.pbtxt 中设置模型分别在指定gpu上部署实例配置不生效 如以下配置为在gpu0上部署本模型,部署count=1个实例,在gpu1上部署本模型,部署count=2个实例 instance
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摘要：
由于测试环境JED申请比较繁琐，所以Eone提供了单机版Mysql供用户使用，近期Eone搭建Mysql5的时候发现莫名被kill了，容器规格是4C8G，磁盘30G。这不科学，之前都是可以的，镜像没变，配置没变，咋就不行了呢，一定不是我的问题，是机器的问题
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由于测试环境JED申请比较繁琐，所以Eone提供了单机版Mysql供用户使用，近期Eone搭建Mysql5的时候发现莫名被kill了，容器规格是4C8G，磁盘30G。这不科学，之前都是可以的，镜像没变，配置没变，咋就不行了呢，一定不是我的问题，是机器的问题
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摘要：
1 问题回顾 1.1 问题描述 在项目的性能测试中，相关的接口的随着并发数增加，接口的响应时间变长，接口吞吐不再增长，应用的CPU使用率较高。 1.2 分析思路 谁导致的CPU较高，阻塞接口TPS的增长？接口的响应时间的调用链分布是什么样的，有没有慢的点？ 1）使用火焰图分析应用的CPU如下，其中l
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1 问题回顾 1.1 问题描述 在项目的性能测试中，相关的接口的随着并发数增加，接口的响应时间变长，接口吞吐不再增长，应用的CPU使用率较高。 1.2 分析思路 谁导致的CPU较高，阻塞接口TPS的增长？接口的响应时间的调用链分布是什么样的，有没有慢的点？ 1）使用火焰图分析应用的CPU如下，其中l
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摘要：
原子化CSS是一种CSS的架构方法，倾向于使用用途单一且简单的CSS，通常是根据视觉效果进行类的命名，不同于BEM规则的CSS，原子的意思就是将CSS进行拆分，每个样式都有一个唯一的CSS规则
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原子化CSS是一种CSS的架构方法，倾向于使用用途单一且简单的CSS，通常是根据视觉效果进行类的命名，不同于BEM规则的CSS，原子的意思就是将CSS进行拆分，每个样式都有一个唯一的CSS规则
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摘要：
Flink SQL 提供了许多扩展功能和语法，以适应 Flink 的流式和批处理引擎的特性。他是Flink最高级别的抽象，可以与 DataStream API 和 DataSet API 无缝集成，利用 Flink 的分布式计算能力和容错机制。
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Flink SQL 提供了许多扩展功能和语法，以适应 Flink 的流式和批处理引擎的特性。他是Flink最高级别的抽象，可以与 DataStream API 和 DataSet API 无缝集成，利用 Flink 的分布式计算能力和容错机制。
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摘要：微调类型简介 1. SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不改变预训练模型参数，新
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摘要：
本文基于C端用户拉新的业务场景，以质量保证的全视角，总结了质量保证过程中的框架、策略、流程、规范、方法、工具以及实践，全面阐述了用户增长质量保证的价值观、方法论以及我们所理解的内涵，即高质量=质量策略多样化+质量流程标准化+质量活动规范化+质量工具平台化+质量运营常态化。
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本文基于C端用户拉新的业务场景，以质量保证的全视角，总结了质量保证过程中的框架、策略、流程、规范、方法、工具以及实践，全面阐述了用户增长质量保证的价值观、方法论以及我们所理解的内涵，即高质量=质量策略多样化+质量流程标准化+质量活动规范化+质量工具平台化+质量运营常态化。
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摘要：
1、ZGC简介 1.1 介绍 ZGC 是一款低延迟的垃圾回收器，是 Java 垃圾收集技术的最前沿，理解了 ZGC，那么便可以说理解了 java 最前沿的垃圾收集技术。 从 JDK11 中作为试验特性推出以来，ZGC 一直在不停地发展中。 从 JDK14 开始，ZGC 开始支持 Windows。 在
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1、ZGC简介 1.1 介绍 ZGC 是一款低延迟的垃圾回收器，是 Java 垃圾收集技术的最前沿，理解了 ZGC，那么便可以说理解了 java 最前沿的垃圾收集技术。 从 JDK11 中作为试验特性推出以来，ZGC 一直在不停地发展中。 从 JDK14 开始，ZGC 开始支持 Windows。 在
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摘要：
在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码（注意代码安全）后生成测试用例，还可以辅助生成代码，接口测试用例，自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象等等问题依然在探索中，迈开第一步后依然任重而道远。
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在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码（注意代码安全）后生成测试用例，还可以辅助生成代码，接口测试用例，自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象等等问题依然在探索中，迈开第一步后依然任重而道远。
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摘要：
线段树（Segment Tree）是常用的维护区间信息的数据结构，它可以在 O(logn) 的时间复杂度下实现单点修改、区间修改、区间查询（区间求和、区间最大值或区间最小值）等操作，常用来解决 RMQ 问题。 RMQ(Range Minimum/Maximum Query) 问题是指：对于长度为 n
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线段树（Segment Tree）是常用的维护区间信息的数据结构，它可以在 O(logn) 的时间复杂度下实现单点修改、区间修改、区间查询（区间求和、区间最大值或区间最小值）等操作，常用来解决 RMQ 问题。 RMQ(Range Minimum/Maximum Query) 问题是指：对于长度为 n
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摘要：
本篇文章主要是使用 NestJs + Sequelize + MySQL 完成基础运行， 带大家了解 Node 服务端的基础搭建，也可以顺便看看 Java SpringBoot 项目的基础结构，它俩真的非常相似，不信你去问服务端开发同学。
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本篇文章主要是使用 NestJs + Sequelize + MySQL 完成基础运行， 带大家了解 Node 服务端的基础搭建，也可以顺便看看 Java SpringBoot 项目的基础结构，它俩真的非常相似，不信你去问服务端开发同学。
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摘要：
树状数组（BIT, Binary Indexed Tree）是简洁优美的数据结构，它能在很少的代码量下支持单点修改和区间查询，我们先以a[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}数组为例建立树状数组看一下树状数组的样子：
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树状数组（BIT, Binary Indexed Tree）是简洁优美的数据结构，它能在很少的代码量下支持单点修改和区间查询，我们先以a[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}数组为例建立树状数组看一下树状数组的样子：
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摘要：
本文介绍了一种基于线上流量实现对重构系统进行功能和性能验证的实践方案。针对线上流量如何拦截、如何录制、如何存储、如何回放以及如何发压均作了详细说明，为具有类似需求的读者提供了一种可供参考的思路。
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本文介绍了一种基于线上流量实现对重构系统进行功能和性能验证的实践方案。针对线上流量如何拦截、如何录制、如何存储、如何回放以及如何发压均作了详细说明，为具有类似需求的读者提供了一种可供参考的思路。
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摘要：
在读《深入理解JVM虚拟机》这本书前两章的时候整理了JDK从1.0到最新版本发展史，其中记录了JDK这么多年来演进过程中的一些趣闻及引人注目的一些特性，在调研JDK19新增特性的时候了解到了虚拟线程这个概念，于是对虚拟线程进行学习整理内容如下。
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在读《深入理解JVM虚拟机》这本书前两章的时候整理了JDK从1.0到最新版本发展史，其中记录了JDK这么多年来演进过程中的一些趣闻及引人注目的一些特性，在调研JDK19新增特性的时候了解到了虚拟线程这个概念，于是对虚拟线程进行学习整理内容如下。
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摘要：
1 SPI简介 1.1 SPI(Service Provider Interface) 本质：将接口实现类的全限定名配置在文件中，并由服务加载器读取配置文件，加载实现类。这样可以在运行时，动态为接口替换实现类。 java SPI：用来设计给服务提供商做插件使用的。基于策略模式来实现动态加载的机制。我
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1 SPI简介 1.1 SPI(Service Provider Interface) 本质：将接口实现类的全限定名配置在文件中，并由服务加载器读取配置文件，加载实现类。这样可以在运行时，动态为接口替换实现类。 java SPI：用来设计给服务提供商做插件使用的。基于策略模式来实现动态加载的机制。我
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摘要：
区别于传统表单前后端配合联调的开发实现方式，动态表单通过一种基于元数据管理的配置化方法来实现表单的动态生成，并能根据配置自由增改删指定字段。实现特定需求的自助化。
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区别于传统表单前后端配合联调的开发实现方式，动态表单通过一种基于元数据管理的配置化方法来实现表单的动态生成，并能根据配置自由增改删指定字段。实现特定需求的自助化。
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摘要：
内部平台的一个小功能点的实现过程，分享给大家： 递归解析Json，可以实现生成可视化Tree+快速获取JsonPath。 步骤： 1.利用JsonPath读取根，获取JsonObject 2.递归层次遍历JsonObjec，保存结点信息 3.利用zTree展示结点为可视化树，点击对应树的结点即可获取
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内部平台的一个小功能点的实现过程，分享给大家： 递归解析Json，可以实现生成可视化Tree+快速获取JsonPath。 步骤： 1.利用JsonPath读取根，获取JsonObject 2.递归层次遍历JsonObjec，保存结点信息 3.利用zTree展示结点为可视化树，点击对应树的结点即可获取
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摘要：
大家在日常后端开发过程，不可避免的会接触到需要用到配置多个数据源的场景，在这里，小编介绍一种简单方便的，只需要简单的配置和一个@DS注解就能实现动态数据源的方式，这种动态数据源底层原理是基于Mybatis-plus来实现的。
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大家在日常后端开发过程，不可避免的会接触到需要用到配置多个数据源的场景，在这里，小编介绍一种简单方便的，只需要简单的配置和一个@DS注解就能实现动态数据源的方式，这种动态数据源底层原理是基于Mybatis-plus来实现的。
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