06 2023 档案
摘要：代码： package org.example; public class sparseArray { public static void main(String[] args) { //先创建一个原始的二维数组 11*11 //0：表示没有棋子 1表示黑子 2表示蓝子 int chessArr1
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摘要：基本介绍：当一个数组中大部分元素为0，或为同一个值的数组时，可以用稀疏数组来保存该数组 处理方法： 举例说明：
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摘要：数据结构包括：线性结构和非线性结构 线性结构： 非线性结构： 二维数组，多维数组，广义表，树结构，图结构。
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摘要：1.数据结构是一门研究组织数据方式的学科，有了编程呢个语言也就有了数据结构，学好数据结构可以编写出更加漂亮，更加有效率的代码 2.要学好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题，用程序去实现解决 3.程序=数据结构+算法 4.数据结构是算法的基础，换言之，要学好算法，需要把数据结构学到位
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摘要：数据结构和算法的重要性： 1.算法是程序的灵魂，优秀的程序可以在海量数据计算时，依然保持高速计算。 2.一般来讲，程序会使用了内存计算框架（比如Spark）和缓存技术（比如Redis等）来优化程序，再深入的思考一下，这些计算框架和缓存技术，他的核心功能是哪个部分呢？ 3.拿实际工作经历来说，在Uni
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摘要：全局基础设施概念： Networking compute： 存储（storage） 数据库（Database） 提供应用程序服务 部署和管理服务 Amazon AWS 产品分类 1.计算类 2.存储类 Amazon AWS的工具和服务 Amazon EC2架构 EC2最大特点 如何把平时相关的应用部
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摘要：1.容灾： 主库发生故障，执行从库 主从切换： 主库恢复：（切换过程中有短暂的不可用） 2.读写分离 3.分库分表： 当采用分库分表时，系统处理用户查询的过程如下： 4.资源管理： 具体的MySQL实例： 5.资源调度： 不同用户的资源分配： 6.资源隔离 7.数据安全：
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摘要：整体架构： 组件介绍： 1.Mnesia： Mnesia拓补图 2.RabbitMQ：（开源的） 付费的消息队列产品： 异步的消息传输：（可靠） 3.ZooKeeper: 在UMP系统中Zookeeper主要发挥三个作用： 1.作为全局的配置服务器 2.提供分布式锁（选出一个集群的“总管（contr
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摘要：突出性能： 1.低成本，高性能 2.开源数据库 UMP在设计时要实现一下原则： 多租户：
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摘要：服务：通过网络来获得。 国内： goole： 优势： 微软：（支持局部事务）
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摘要：云计算概念： 云计算八大优势： 1.按需服务 2.随时服务 3.通用性 4.高可靠性 5.极其廉价 6.超大规模 7.虚拟化 8.高扩展性 云数据库概念和特点： 云数据库优良特性： 腾讯云数据库和自建数据库的比较 个性化存储需求： 1.大企业海量数据存储需求。 2.中小企业。 3.企业动态变化的存储
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摘要：MongoDB简介： 特点： 1.提供了一个面向文档储存，操作起来比较简单和容易 2.可以设置任何属性的索引，实现更快的排序 3.具有较好的水平可扩展性 4.支持丰富的查询表达式，可查询文档中内嵌的对象及数组 5.可替换已完成文档某个指定的数据字段 6.MongoDB中的MapReduce主要是用来
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摘要：数据库的发展： 应用场景： NewSQL数据库：（同时具备Nosql和关系型数据库的优点） 关系数据库，NoSQL和NewSQL数据库的产品分类图
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摘要：四种性质： 基本可用性，软状态，强一致性，弱一致性 更据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式不同： 如何实现各种类型的一致性： 对于HBase数据库来讲：
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摘要：CAP理论： CAP理论： 一个牺牲一致性来换取可用性的实例 a：初始状态： b:正常执行过程 c：更新传播失败时的执行过程 在面对CAP问题有以下几种选择： 不同产品在CAP理论下的不同设计原则：
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摘要：前两天一直在搞数据结构的验收，所以忘了写了，今天补一下上一周的每周报告。 第一点：上一周主要是在进行数据结构的小学期，其中各种算法让我感到可能这个暑假我也得找一些数据结构与算法的视频进行学习一下，最近看的几个算法都很难看懂，广度优先算法，深度优先算法，对于队列，栈的使用也很生疏，还有对于树的概念，红
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摘要：文档数据库 图数据库： 不同的数据库
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摘要：1.在原理方面 2.在数据规模方面 3.在数据库模式方面 4.查询效率方面： 5.在事务一致性方面： 6.在数据完整性方面： 7.在可扩展性方面： 8.在可用性方面 9.在标准化方面： 10.在技术支持方面： 11.在可维护方面： 关系数据库的优势： 劣势 NoSQL数据库： 两种数据库的应用场景：
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摘要：特点 传统的关系数据库： 传统的关系数据库缺陷： 1.无法满足海量数据的管理需求 2.无法满足高并发的需求： 3.无法满足高可扩展性和高可用性的需求 采用主从机制（一主一从） mysql集群方式来解决： 缺陷： NoSQL兴起的原因： 没有发挥出来的特性 web2.0时代 （以内存换取效率）
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摘要：功能组件： master Region Region到底被存到哪里去了 HBase的三层结构 三层结构中各个层次的名称和作用
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摘要：HBase是一个稀疏的多维度的映射表 列族（支持动态扩展，保留旧的版本） 做不到对数据进行修改，只能生成新的，标注时间。（不考虑冗余，追求分析效率，牺牲空间，来换取时间） 列限定符 时间戳： 数据坐标概念： 四个维度（行键，列族，列限定符，时间戳）确定唯一的值 概念视图 行式存储和列式存储 面向行的
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摘要：网页搜索 BigTable（分布式存储系统 ） 优势： Hbase和bigTable的对应关系 HBase与传统数据库有什么联系和区别
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摘要：冗余数据保存问题： 一个数据块默认被保存三次 好处：1.加快数据传输错误（假如要同时访问数据块1 因为他冗余存储就会有3份 所以会加快数据传输速度） 2.很容易检查数据错误 3.保证数据可靠性 数据的错误与恢复
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摘要：他的块比一般的大，为什么要这么设计 缺点：（块不是越大越好） 块设计的好处 HDFS两大组件： 元数据：
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摘要：HDFS实现目标： 兼容廉价的硬件设备 支持大数据集 实现流数据读写 支持简单的文件模型 强大的跨平台兼容性 自身的局限性： 不适合低延迟的数据访问 无法高效储存大量小文件 不支持多用户写入及任意修改文件
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摘要：HDFS：分布式存储 YARN：计算资源调度 MapReduce：离线计算（基于磁盘） Tez：构建有向无环图 Spark：基于内存计算 Hive：数据仓库（历史记录） Pig：流数据处理（轻量级的脚本语言） Oozie：作业流调度系统 Zookeeper：分布式协调服务 HBase：列族数据库 F
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摘要：Hadoop可以支持多种语言。 两大核心：HDFS+MapReduce Hadoop具有很好的可扩展性，成本低 版本：
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摘要：概念：物物相连的互联网，是互联网的延申 层次架构： 关键技术：识别技术和感知技术
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摘要：关系 云计算解决的两个核心问题： 分布式存储和分布式处理 云计算典型特征：虚拟化 多租户 云计算的概念：云计算是通过网络以服务的方式为用户提供非常廉价的IT资源 优势：无需自建，可以租用云端资源（购买） 三种模式：公有云，私有云，混合云 三种云服务：IaaS-基础设施即服务 PaaS-平台即服务 S
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摘要：大数据的四个特性： 快速化，多样化，大量化，价值密度低 大数据是由结构化和非结构化数据组成 四种研究方式： 实验，理论，计算，数据。
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摘要：导语：在数字化时代，输入法和搜索引擎已经成为我们日常生活中必不可少的工具。无论是在移动设备上输入文本，还是在电脑上进行快速搜索，选择一个高效而舒适的输入法或搜索产品对于提升工作效率和用户体验至关重要。本文将探索手头输入法或搜索类产品的优势、功能和使用体验，帮助你在众多选项中做出明智的选择。 正文：作
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摘要：可读性至关重要：代码应该易于阅读、理解和维护。命名清晰明了，函数和类的功能单一且一目了然。采用一致的代码风格和格式，使用注释来解释代码的意图和重要细节。 函数的简洁性：函数应该短小精悍，只做一件事情，并且只有一个抽象层级。避免函数过长，可以通过提取功能单一的子函数来降低复杂性。 注重代码的可重用性：
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摘要：Android是一个开放的移动操作系统，由Google开发。它提供了丰富的开发工具和库，使开发人员能够构建功能强大的移动应用程序。 Android应用程序由组件组成，其中最重要的组件是Activity、Service、BroadcastReceiver和ContentProvider。 Activi
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摘要：回顾第一周的计划：第一周计划中一方面是学习spring技术，另一方面是学习Andorid studio。对于spring技术学习的比较浅，主要是因为学习时间太短，掌握了基本的用法，但是还没有实战编过spring技术的增删改查，主要一直还是用mybatis框架，还有Android studio也是通过
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摘要：需求分析：软件开发的第一步是理解客户的需求。对需求进行仔细的分析和定义非常重要，因为这些定义决定了软件系统的性能、功能和特性。 设计：在设计阶段，我们需要考虑系统的结构，组件和模块，以及它们相互作用的方式。一个好的设计应该将复杂的系统分解为简单的部分，以便开发人员更容易构建和维护。 编码：编码是将设
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摘要：《代码大全》作为软件工程领域的经典书籍，是一本非常好的入门指南。通过对软件开发的各个方面进行讲解和实例演示，它向初学者传递了很多宝贵的经验和知识。 这本书首先深入讨论了软件开发过程，包括需求分析、设计和编码，以及软件维护和测试等主题。然后，它涵盖了如何编写高质量、易于扩展和可维护的代码。这些知识点非
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