原创 redis與linux系統調用epoll
redis 是一個單線程卻性能非常好的內存數據庫， 主要用來作爲緩存系統。 redis 採用linux網絡IO多路複用技術(epoll)來保證在多連接的時候， 系統的高吞吐量。redis的高併發與epoll介紹如下：
2020-06-26 03:07:38
原创 kafka與linux系統調用
儘管kafka的消息保存在磁盤中，kafka確有着高吞吐率，支持每秒百萬級的寫入請求，一個重要的原因是kafka使用了多項linux系統調用，使得讀寫速度那麼快。本篇首先簡要介紹kafka，然後說明kafka使用的l
2020-06-26 03:07:37
原创 scala符號以及_*等
1.（1）函數傳名調用(call-by-name)符號: =>名字作爲一個參數 （2）R <: { def close():Unit }繼承,R是子類,這裏繼承方法close():Unit 例子 objectmanage {
2020-06-10 02:26:05
原创 JVM 底層 與 GC（Garbage Collection）
31）64 位 JVM 中，int 的長度是多數？ Java 中，int 類型變量的長度是一個固定值，與平臺無關，都是 32 位。意思就是說，在 32 位 和 64 位 的Java 虛擬機中，int 類型的長度是相同的。 32）Seria
2019-03-10 03:31:45
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原创 線程安全與死鎖總結
1) 什麼是線程？ 線程是操作系統能夠進行運算調度的最小單位，它被包含在進程之中，是進程中的實際運作單位。程序員可以通過它進行多處理器編程，你可以使用多線程對運算密集型任務提速。比如，如果一個線程完成一個任務要100毫秒，那麼用十個線程完
2019-03-10 03:31:33
原创 多線程、併發及線程的基礎問題
多線程、併發及線程的基礎問題 1）Java 中能創建 volatile 數組嗎？ 能，Java 中可以創建 volatile 類型數組，不過只是一個指向數組的引用，而不是整個數組。我的意思是，如果改變引用指向的數組，將會受到 volati
2019-03-10 03:31:33
原创 Java中其他各式各樣的問題
這部分包含 Java 中關於 XML 的面試題，JDBC 面試題，正則表達式面試題，Java 錯誤和異常及序列化面試題 125）嵌套靜態類與頂級類有什麼區別？(答案) 一個公共的頂級類的源文件名稱與類名相同，而嵌套靜態類沒有這個要求。一個
2019-03-10 03:31:33
原创 Java IO 和 NIO基礎知識
IO 是 Java 面試中一個非常重要的點。你應該很好掌握 Java IO，NIO，NIO2 以及與操作系統，磁盤 IO 相關的基礎知識。下面是 Java IO 中經常問的問題。 66）在我 Java 程序中，我有三個 socket，我需
2019-03-10 03:31:33
原创 關於 OOP 和設計模式
這部分包含 Java 面試過程中關於 SOLID 的設計原則，OOP 基礎，如類，對象，接口，繼承，多態，封裝，抽象以及更高級的一些概念，如組合、聚合及關聯。也包含了 GOF 設計模式的問題。 103）接口是什麼？爲什麼要使用接口而不是直
2019-03-10 03:31:33
原创 數據類型和 Java 基礎
17）Java 中應該使用什麼數據類型來代表價格？ 如果不是特別關心內存和性能的話，使用BigDecimal，否則使用預定義精度的 double 類型。 18）怎麼將 byte 轉換爲 String？ 可以使用 String 接收 byt
2019-03-10 03:31:33
原创 java關於內存的基本概念
Java 基本概念面試題 44）“a==b”和”a.equals(b)”有什麼區別？ 如果 a 和 b 都是對象，則 a==b 是比較兩個對象的引用，只有當 a 和 b 指向的是堆中的同一個對象纔會返回 true，而 a.equals(b
2019-03-10 03:31:33
原创 Java 最佳實踐
包含 Java 中各個部分的最佳實踐，如集合，字符串，IO，多線程，錯誤和異常處理，設計模式等等。 76）Java 中，編寫多線程程序的時候你會遵循哪些最佳實踐？(答案) 這是我在寫Java 併發程序的時候遵循的一些最佳實踐： a）給線程
2019-03-10 03:31:33
原创 Java 集合框架
這部分也包含數據結構、算法及數組的面試問題 48) List、Set、Map 和 Queue 之間的區別(答案) List 是一個有序集合，允許元素重複。它的某些實現可以提供基於下標值的常量訪問時間，但是這不是 List 接口保證的。Se
2019-03-10 03:31:32
原创 python sklearn預處理方法
1. 標準化(scale) 標準化目的是去均值。變換後各維特徵有0均值，單位方差。也叫z-score規範化（零均值規範化）。計算方式是將特徵值減去均值，除以標準差。 import numpy as np from sklearn imp
2018-12-31 20:53:23
原创 presto部署連接postgresql
Presto配置 依據官網介紹（https://prestodb.io/docs/current/installation/deployment.html）按步驟配置並啓動presto。 下載presto-server並解壓重命名爲pre
2018-12-26 17:22:18
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