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搜索[分代式]，共10000篇文章

二分搜索树的原理与Java源码实现

折半查找和下面的要讲的二分搜索树是有一样的思想 2 二分搜索树定义二分搜索树定义双叫二分查找树，其定义如下 1 若它的左子树不为空，则左子树上所有的节点的值均小于根结点的值 2 若它的右子树不为空，则右子树上所有的节点的值均大于根结点的值

2021-07-09

基于 ShardingSphere5.x 实现 mysql 数据分表分片

声明本文会基于 Springboot + mybatis + shardingsphere + mysql5.6 + druid 进行实战讲解本文的实战内容为分表、以及数据分片, 不涉及分库, 读写分离之类的

2021-04-29

15分钟详解 Python 安全认证的那些事儿～

我们常见的"使用微信登陆"、"使用 QQ 登陆"等第三方登陆方式的底层技术就是基于 OAuth2 实现的。

2021-04-11

20分钟带你掌握JavaScript Promise和 Async/Await

下面我们开始示例2 示例2：一个猜数字的游戏基本需求：用户可以输入任意数字系统从1到6中随机生成一个数字如果用户输入数字等于系统随机数，则给用户2分如果用户输入数字与系统随机数相差1，给用户1

2020-12-11

一文快速入门分库分表（必修课）

具体实践分库分表之前在啰嗦几句，回头复习下分库分表的基础概念。什么是分库分表其实分库和分表是两个概念，只不过通常分库与分表的操作会同时进行，以至于我们习惯性的将它们合在一起叫做分库分表。

2020-09-25

10分钟搞定 Java 并发队列好吗？好的

分分钟就理解全部队列了 ArrayBlockingQueue 之前也说过，JDK中的命名还是很讲究滴，一看这名字，底层就是数组实现了，是否有界，那就看在构造的时候是否需要指定 capacity 值了填鸭式的说明也容易忘

2020-08-24

5分钟！用Java实现目标检测 | PyTorch

这篇来自AWS软件工程师的投稿，结合实例，详细介绍了DJL这个为Java开发者设计的深度学习库：5分钟，你就能在PyTorch上，用Java实现目标检测。

2020-07-26

三分钟看懂，什么是边缘计算

1、维基百科说维基百科上说，边缘计算是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。

2020-06-28

微软与哈佛大学合作开源差分隐私平台

微软与哈佛大学OpenDP Initiative 合作研发并开源了首个用于差分隐私的平台。

2020-06-26

云栖号快速入门：【点击查看更多云产品快速入门】不知道怎么入门？这里分分钟解决新手入门等基础问题，可快速完成产品配置操作！人机验证服务提供滑动验证、无痕验证、智能验证三种验证方式。通过生物特征判定操作计算机的是人还是机器，取代传统验证方式。滑动验证滑动验证系统间的交互流程如下图所示。 1.提交滑动行为。该操作由前端页面中引入的JS自助完成，无需业务平台处理。其中，提交的行为数据包括：浏览器名称、版本操作系统屏幕长宽鼠标点击、移动键盘敲击屏幕滑动轨迹 URL 是否安装Flash 2.返回滑动结果。该操作由前端页面中引入的JS自助完成，无需业务平台处理。针对不同风险等级用户，返回相应结果：可信用户：滑动后直接通过，由人机验证服务端颁发签名串。风险用户：滑动后直接拦截。 3.调用人机验证服务API接口。由您的业务服务端调用人机验证服务API，校验签名串。校验成功：进入业务流程。校验失败：返回前端进行滑动验证。无痕验证无痕验证系统间交互流程如下图所示。智能验证智能验证验证系统间交互流程如下图所示。本文来自阿里云文档中心人机验证产品架构【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享！课程地址：https://yqh.aliyun.com/zhibo 立即加入社群，与专家面对面，及时了解课程最新动态！【云栖号在线课堂社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK

2020-06-13

三分钟了解阿里云共享流量

三分钟了解阿里云共享流量阿里云共享流量包是一款流量套餐，使用共享流量包可以自动抵扣按流量计费的云服务器ECS、弹性公网IP(EIP)、负载均衡(SLB)和NAT网关产生的IPv4流量费用，使用共享流量包价格便宜

2020-05-31

一分钟看懂DataWorks基本概念

组织完成的解决方案包含各类节点，可以让您进行沉浸式开发。组件您可以将SQL中的通用逻辑抽象为组件，提高代码的复用性。

2020-05-06

使用TiDB把自己写分库分表方案推翻了

分库分表算法方案的选型分库分表后带来的后续维护工作，每次增加节点，都需要申请磁盘、机器新增节点需要进行停机、然后迁移数据，停机迁移对线上用户造成实时的读写影响。迁移失败还有代码回滚。

2020-04-28

MySQL：互联网公司常用分库分表方案汇总

1、IO瓶颈第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。

2020-03-31

今天写出一个十分弱智的bug！

今天写出一个十分弱智的bug，记录一下，提醒自己以后别这种犯错，不怕丢人哈~ 在写一个分页查询记录的sql时，要根据添加的时间逆序分页输出，之前的写法是酱紫： select record.a, y.c

2020-03-17

云计算厂商决战2020：虽分高下，但不决生死

都说“神仙打架，凡人遭殃”，云计算巨头之间的决战，是否意味着市场的中生代和新生代们，已经无路可走?

2020-03-06

三分钟明白 Activity工作流

第二部分是表示表的用途的两个字母标识。用途也和服务的API对应。 ACT_RE_*: ‘RE’表示repository。这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源（图片，规则，等等）。

2020-03-03

【Go专家编程】5分钟玩转go.sum

为了确保一致性构建，Go引入了go.mod文件来标记每个依赖包的版本，在构建过程中go命令会下载go.mod中的依赖包，下载的依赖包会缓存在本地，以便下次构建。考虑到下载的依赖包有可能是被黑客恶意篡改的，以及缓存在本地的依赖包也有被篡改的可能，单单一个go.mod文件并不能保证一致性构建。为了解决Go module的这一安全隐患，Go开发团队在引入go.mod的同时也引入了go.sum文件，用于记录每个依赖包的哈希值，在构建时，如果本地的依赖包hash值与go.sum文件中记录得不一致，则会拒绝构建。 go.sum文件记录 go.sum文件中每行记录由module名、版本和哈希组成，并由空格分开： <module> <version>[/go.mod] <hash> 比如，某个go.sum文件中记录了github.com/google/uuid 这个依赖包的v1.1.1版本的哈希值： github.com/google/uuid v1.1.1 h1:Gkbcsh/GbpXz7lPftLA3P6TYMwjCLYm83jiFQZF/3gY= github.com/google/uuid v1.1.1/go.mod h1:TIyPZe4MgqvfeYDBFedMoGGpEw/LqOeaOT+nhxU+yHo= 在Go module机制下，我们需要使用依赖包名称和版本才可以准确的描述一个依赖，为了方便叙述，下面我们使用依赖包版本来指代依赖包名称和版本。正常情况下，每个依赖包版本会包含两条记录，第一条记录为该依赖包版本整体（所有文件）的哈希值，第二条记录仅表示该依赖包版本中go.mod文件的哈希值，如果该依赖包版本没有go.mod文件，则只有第一条记录。如上面的例子中，v1.1.1表示该依赖包版本整体，而v1.1.1/go.mod表示该依赖包版本中go.mod文件。依赖包版本中任何一个文件（包括go.mod）改动，都会改变其整体哈希值，此处再额外记录依赖包版本的go.mod文件主要用于计算依赖树时不必下载完整的依赖包版本，只根据go.mod即可计算依赖树。每条记录中的哈希值前均有一个表示哈希算法的h1:，表示后面的哈希值是由算法SHA-256计算出来的，自Go module从v1.11版本初次实验性引入，直至v1.14 ，只有这一个算法。此外，细心的读者或许会发现go.sum文件中记录的依赖包版本数量往往比go.mod文件中要多，这是因为二者记录的粒度不同导致的。go.mod只需要记录直接依赖的依赖包版本，只在依赖包版本不包含go.mod文件时候才会记录间接依赖包版本，而go.sum则是要记录构建用到的所有依赖包版本。生成在GOMODULE模式下，当我们引入一个新的依赖（使用import xxx）时，在使用go命令（go build、go get等）时都会触发依赖包的下载，依赖包首先会被下载到本地的缓存目录$GOPATH/pkg/mod/cache/download，下载的依赖包为某个.zip文件，go命令在下载完后成会对该.zip文件计算哈希值，并保存在后缀为.ziphash的文件中，此哈希值即为依赖包版本整体的哈希值。为了更新go.sum，还会将该.zip包解压并取出go.sum再次计算哈希值，此哈希值即为依赖包版本中go.mod文件的哈希值。简单来说，go.sum中的记录是go命令首次添加进去的。而且后续随着依赖的增加或减少，go命令也会相应的新增或删除go.sum中的记录。校验在GOMODULE模式下，当我们使用go命令构建项目时，如果项目中包含go.sum文件，则会进行依赖包版本的校验。go命令会跟据go.mod到本地缓存目录$GOPATH/pkg/mod/cache/download寻找相应依赖包版本的哈希值，然后与项目中go.sum记录的哈希值比较，如果不一致则表示校验失败，go命令将会拒绝执行。校验失败说明本地缓存目录中依赖包版本的哈希值和项目中go.sum中记录的哈希值不一致，此时有意思的是如何区别谁对谁错。需要说明的是，二者都可能出错，本地缓存目录中的依赖包版本有可能被有意或无意地修改过，项目中go.sum中记录的哈希值也可能被篡改过。为了解决这个问题，Go团队引入了GOSUMDB来充当仲裁的角色。仲裁环境变量GOSUMDB标识一个checksum database，即校验和数据库。该数据库中记录了很多依赖包版本的哈希值，当本地缓存目录中依赖包版本的哈希值和项目中go.sum中记录的哈希值不一致时，将会从GOSUMDB指示的数据库中查询得到一个准确的哈希值，据此识别出哪个是正确的。如果是项目中的go.sum哈希值错误，go命令会自动更新go.sum，如果是缓存中的哈希值错误，则go命令拒绝向下执行，需要开发人员自行检查依赖包版本是否被修改过。此外，环境变量GOSUMDB默认值为sum.golang.org，它是Google 官方维护的一个数据库，其会缓存所有可公开获得的依赖包，也可以指定自行搭建的数据库。还可以使用GOPRIVATE环境变量指定私有的依赖包，从而跳过校验。参考文档命令行帮助文档：$ go help module-auth Go 1.14 源码赠人玫瑰手留余香，如果觉得不错请给个赞~ 本篇文章已归档到GitHub项目，求星~ 点我即达

2020-02-23

五分钟学编程：怎么学数据结构

原创声明本文首发于微信公众号【程序员黄小斜】本文作者：黄小斜转载请务必在文章开头注明出处和作者。简介学习编程，数据结构是你必须要掌握的基础知识，那么数据结构到底是什么呢？根据百度百科的介绍，数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。听听这是人话么，我帮你们翻译一下，其实数据结构就是用来描述计算机里存储数据的一种数学模型，因为计算机里要存储很多乱七八糟的数据，所以也需要不同的数据结构来描述。本文思维导图为什么要学数据结构了解了基本概念之后，接下来我们再来看看，为什么我们要学习数据结构呢？在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。也就是说，选定数据结构往往是解决问题的核心，比如我们做一道算法题，往往就要先确定数据结构，再根据这个数据结构去思考怎么解题。如果没有数据结构的基础知识，也就没有谈算法的意义了，很多时候即使你会使用一些封装好的编程api，但你却不知道其背后的实现原理，比如hashmap，linkedlist这些Java里的集合类，实际上都是JDK封装好的基础数据结构。如何学习数据结构第一次接触我第一次接触数据结构这门课还是4年前，那这时候我在准备考研，专业课考的就是数据结构与算法，作为一个非科班的小白，对这个东西可以说是一窍不通。这个时候的我只有一点点c语言的基础，基本上可以忽略不计，所以小白同学也可以按照这个思路进行学习。数据结构基本上是考研的必考科目，所以我一开始使用的是考研的复习书籍，《天勤数据结构》和《王道数据结构》这两个家的书都是专门为计算机考研服务的，可以直接百度，这两本书对于我这种小白来说居然都是可以看懂的，所以，用来入门也是ok的。入门学习阶段最早的时候我并没有直接看书，而是先打算先看视频，因为视频更好理解呀，找视频的办法就是百度，于是当时找到的最好资源就是《郝斌的数据结构》这个视频应该是很早之前录制的了，但是对于小白来说是够用的，特别基础，讲的很仔细。从最开始的数组、线性表，再讲到栈和队列，以及后面更复杂的二叉树、图、哈希表，大概有几十个视频，那个时候正值暑假，我按照每天一个视频的进度看完了，看的时候还得时不时地实践一下，更有助于理解。看完了这个系列的视频之后，我又转战开始啃书了，视频里讲的都是数据结构的基础，而书上除了基础之外，还有一些算法题目，比如你学完了线性表和链表之后，书上就会有相关的算法题，比如数组的元素置换，链表的逆置等等，这些在日后看来很容易的题目，当时把我难哭了。好在大部分题目是有讲解的，看完讲解之后还能安抚一下我受伤的心灵。记住这本书，我在考研之前翻了至少有三四遍。强化学习阶段完成了第一波视频+书籍的学习之后，我们应该已经对数据结构有了初步的了解了，对一些简单的数据结构算法也应该有所了解了，比如栈的入栈和出栈，队列的进队和出队，二叉树的先序遍历和后续遍历、层次遍历，图的最短路径算法，深度优先遍历等等。有了一定的基础之后，我们需要对哪方面进行强化学习呢？那就要看你学习数据结构的目的是什么了，比如你学习数据结构是为了能做算法题，那么接下来你应该重点去学习算法方面的知识，后续我们也将有一篇新的文章来讲怎么学习算法，敬请期待。当然，我当时主要是复习考研，所以还是针对专业课的历年真题来复习，像我们的卷子中就考察了很多关于哈希表、最短路径算法、KMP算法、赫夫曼算法以及最短路径算法的应用。对于考卷上的一些知识点，我觉得掌握的并不是很好，于是又买了《王道数据结构》以及一些并没有什么卵用的书回来看，再次强化了基础。并且，由于我们的复试通常会考察一些比较经典的算法问题，所以我又花了很多时间去学习这些算法题，这些题目并非数据结构的基础算法，所以在之前的书和视频中可能找不到答案。于是我又在网上搜到了另一个系列视频《小甲鱼的数据结构视频》里面除了讲解数据结构之外，还讲解了更多经典的算法题，比如八皇后问题，汉诺塔问题，马踏棋盘，旅行商问题等，这些问题对于新手来说真的是很头大的，使用视频学习确实效果更佳。实践阶段纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。众所周知，算法题和数学题一样，需要多加练习，而且考研的时候必须要手写算法，于是我就经常在纸上写（抄）算法，你还别说，就算是抄，多抄几次也有助于理解。很多基础的算法，比如层次遍历，深度优先遍历和广度优先遍历，多写几遍更有助理解，再比如稍微复杂一点的迪杰斯特拉算法，不多写几遍你可真记不住。除了在纸上写之外，更好的办法自然是在电脑上敲了，写Java的使用Java写，写C++ 的用C++ 写，总之用自己擅长的语言实现就好，尴尬的是我当时只会c，所以就只好老老实实地用devc++写简单的c语言程序了。至此，我们也算是学会了数据结构的基础知识了，至少知道每个数据结构的特性，会写常见的数据结构算法，甚至偶尔还能掏出一个八皇后出来。推荐资源书籍《天勤数据结构》《王道数据结构》如果你要考研的话，这两本书可不要错过严蔚敏《数据结构C语言版》这本书是大学本科计算机专业常用的教科书，年代久远，可以看看，官方也有配套的教学视频《大话数据结构》官方教材大家都懂的，比较不接地气，这本书对于很多新手来说是更适合入门的书籍。《数据结构与算法Java版》如果你是学Java的，想有一本Java语言描述的数据结构书籍，可以试试这本，但是这本书显然比较复杂，不适合入门使用。视频《郝斌数据结构》这个视频上文有提到过，年代比较久远，但是入门足够了。《小甲鱼数据结构与算法》这个视频比较新，更加全面，有很多关于经典算法的教程，作者也入驻了B站，有兴趣也可以到B站看他的视频。总结关于数据结构的学习，我们就讲到这里了，如果还有什么疑问也可以到我公众号里找我探讨，虽然我们提到了算法，但是这里只关注一些基础的数据结构算法，后续会有关于“怎么学算法“的文章推出，敬请期待。对了，你想问我文章里提到的书籍和视频去哪找？我已经给你准备好了以上资源都可以免费领取，在我的公众号【程序员黄小斜】回复“数据结构”即可免费领取对应的资料写在最后如果觉得本文对你有帮助的话，请你也不要吝啬你的“好看”哈，转发朋友圈就是对我最大的支持啦，你们的支持是对我最大的鼓励。对本系列文章有什么建议和意见，也欢迎留言告诉我，期待你的回馈。另外本系列文章也会制作成相应的视频放到B站，赶紧来B站关注我吧。微信公众号：程序员黄小斜知乎：黄小斜 B站：黄小斜最后再送个福利，关注公众号「程序员黄小斜」回复【2019】，送我整理一年的3T技术学习资料，包含各大技术方向，从入门到进阶。回复【PDF】，送你《全网最火的Java程序员面试宝典》（263页）回复【书单】，送你《Java工程师必备书单》电子书合集回复【架构师】，送你一套Java架构师视频教程，程序员进阶必备。回复【校招】，送你程序员校招必备的视频资料，包括算法刷题、项目课、面试课等内容。

2020-02-03

5分钟带你看懂 GCanvas渲染引擎的演进

作者| 蒋卫星(韦青) 出品|阿里巴巴新零售淘系技术部本文内容大纲： 1、轻量级图形渲染引擎与应用 2、渲染引擎演进与优化之路 3、渲染引擎未来的发展方向 GCanvas 的定位是遵循 w3c 标准的跨平台的轻量级图形渲染引擎。有清晰的定位和目标，并且紧贴现有的业务，为业务提供丰富表现形式。 GCanvas 发展 GCanvas 引擎从早期的 H5 性能加速，到 Weex 业务落地，从小游戏的业务探索，到服务端渲染，再到小程序。经过几个阶段的发展后日渐成熟。淘系无线架构的不断升级迭代，GCanvas 随之保持着更新迭代的步调，在多个业务场景中使用，了解下一些应用案例。应用案例 GCanvas 的目标人群是业务开发者，满足业务的功能需求，对开发者也非常友好，尤其是前端开发者。熟悉 H5 Canvas 的同学，很容易上手，无任何学习成本

2019-12-04

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。