推荐学java 推荐学java
2年前
推荐学Java——应该了解的前端内容
导读本文是推荐学Java系列第四篇,通过前三篇内容已经搞定了JavaSE的内容,接下来是真正进入Java后端开发的视界。先来了解基本学习路线,可能你会有这样的疑问:前端的内容到底该不该学?Java开发需不需要会前端?下面就来一一剖析。Java正则表达式在开始之前,先带大家学习一下Java中的正则表达式,这块内容既可以放到Java基础部分学习,也可以放
保卫大萝卜 保卫大萝卜
2年前
阿里低代码引擎 LowCodeEngine 正式开源!
低代码引擎是什么?低代码引擎是一款为低代码平台开发者提供的,具备强大扩展能力的低代码研发框架。低代码引擎由阿里巴巴前端委员会、钉钉宜搭联合出品。使用者只需要基于低代码引擎便可以快速定制符合自己业务需求的低代码平台。同时,低代码引擎还在标准低代码设计器的基础上提供了简单易用的定制扩展能力,能够满足业务独特的功能需要。为什么我们要开发低代码引擎?2019年7
Wesley13 Wesley13
3年前
java从程序员走向架构师
作为Java程序员来说,最痛苦的事情莫过于可以选择的范围太广,可以读的书太多,往往容易无所适从。我想就我自己读过的技术书籍中挑选出来一些,按照学习的先后顺序,推荐给大家,特别是那些想不断提高自己技术水平的Java程序员们。一、Java编程入门类对于没有Java编程经验的程序员要入门,随便读什么入门书籍都一样,这个阶段需要你快速的掌握Java基础语法和
Stella981 Stella981
3年前
Notification使用详解之二:可更新进度的通知
上次和大家分享了关于Notification的基础应用,包括简单的通知和自定义视图的通知。今天和大家分享一下如何实现一个可更新进度的通知。我们将会模拟一个下载任务,先启动一个线程负责模拟下载工作,在这个过程中更新进度信息,然后下载线程把最新的进度信息以消息的形式,发送到UI线程的消息队列中,最后UI线程负责根据最新的进度信息来更新进度通知的UI界面。
Easter79 Easter79
3年前
TiDB 在新乐视云联“月光宝盒”项目中的应用与实践
公司介绍2018年,乐视云计算有限公司品牌升级为新乐视云联,新乐视云联是新乐视上市体系中核心业务版块之一,负责新乐视体系所有基础设施服务和云计算服务。新乐视云联围绕视频云和物联云两大方向开展业务,致力成为领先的家庭互联智能娱乐云技术提供者,以物联云为核心创造更智能的家居社区解决方案。新乐视云联在视频行业有强大的技术储备,在视频领域中的点播
Wesley13 Wesley13
3年前
Java中间件入门教程
\TOC\前言本博客介绍Java中间件的一些知识,仅仅是一些知识储备。中间件中间件概念中间件:中间件是一种介于操作系统和应用软件之间的一种软件,它使用系统软件所提供的基础服务(功能),衔接网络上应用系统的各个部分或不同的应用,能够达到资源共享、功能共享的目的。若是以新一代的中间件系列产品来组合应用,同时配合以可复
Wesley13 Wesley13
3年前
Java动态代理一览笔录
1、什么是代理?比较经典的含义如销售代理,签订合同的基础上,为委托人(厂商)销售某些特定产品或全部产品的代理商,对价格、条款及其他交易条件可全权处理。我们从销售代理那里购买产品,通常是不知道销售代理背后的委托人(厂商)是谁,也就是"委托人"对于我们来说是不可见的。代理,简单来说,也就是提供代理人,并有代理人全权处理委托人的事务。
Wesley13 Wesley13
3年前
Java编程思想入门其实是一个坑!
20天之前入手,趁着开学比较闲,抓紧看英文版。之前上过斯坦福的cs106A做完了所有的作业,有一点点java的基础。开学三周看完了17章,基本都认真看了,难度超过3的练习也都做了。个人感觉写的比较杂乱,可能是因为我是新手的原因,很多时候给出的例子让人想不明白想表达什么。关于泛型(generics)的那一章感觉尤其杂乱,道理没有说清楚?自认为英文不错,应该
Easter79 Easter79
3年前
TiDB 整体架构及到底有什么用
据我所知,目前很多公司都在生产环境使用TiDB了,例如:小米,小红书,饿了吗,美团等。如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。当前数据库领域面临各种问题,如在缩放、一致性、大数据分析、与云基础架构集成等方面均存在
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,