一、数据可视化介绍数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。Python提供了很多数据可视化的库：matplotlib是Python基础的画图库，官网为，在案例地址中介绍了很多种类的图和代码示例。pandas是在matplotlib的基础上实现

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总所周知，Spark在内存计算领域非常强势，是未来计算的方向。Spark支持类Sql的语法，方便我们对DataFrame的数据进行统计操作。但是，作为初学者，我们今天暂且不讨论Spark的用法。我给自己提出了一个有意思的思维游戏：Java里面的随机数算法真的是随机的吗？好，思路如下：1\.取样，利用Java代码随机生成2000万条01

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数据类型计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种：整数Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数

目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据结构。

本文从CommonsDBCPtestOnBorrow的作用机制着手，管中窥豹，从一点去分析数据库连接池获取的过程以及架构分层设计。以下内容会按照每层的作用，贯穿分析整个调用流程。

埋点日志最终解决方案——GolangGinSaramaVSJavaSpringWebFluxReactorKafka之前我就写过几篇OpenRestyluakafkaclient将埋点数据写入Kafka的文章，如下：以上一步一个坑，有些是自己能力

从程控交换设备的软处理到交换芯片的硬件pipeline，从基于dpdk的软件转发到可编程的pipeline硬转发，从Kbps带宽能力到Tbps能力，网络转发设备的发展带来大带宽能力的同时，其技术架构也是经历了软硬软硬的周期，可谓完美演绎了“十年河东十年河西”“各领风骚数年”的传奇。但对于底层网络而言，其七层架构、数据包结构、协议标准基本没有变化，即对于网络转发设备而言，数据报文处理架构可以做通用设计抽象，转发细节的差异与演进大多体现在报文处理逻辑的优化，内部报文高速传递的优化等。