1.概述上一篇博客已经简单的讲了一下Fragment的使用并写了一个基本的实例，接下来就将其整合到项目中。附视频地址：　　　　这里写图片描述2．效果实现列表和轮播条不做过多的解释就是访问接口获取数据而已，这个在和都讲过了。我们直接整合进去这个时候我们发现一个奇怪的问题，就是切换之后会去重新加载数据很不正常。　　一般的思路我们会换实现方法

企业名称、法人名称、法人身份证号码、统一社会信用代码，当一个企业能同时通过这四项验证的验证的时候，就能确认此企业具有一定的安全性与合法性。企业工商四要素核验API就是一种用验证企业信息真伪的接口。用户可以在挖数据平台直接导入营业执照等企业信息，系统会进行自动智能识别，通过系统中的工商信息核验，会得出企业信息真实性的结果。

写在前面:　　在最近的项目中需要每天定时对数据库表进行查询，并完成相关数据的更新操作。首先让我想到的是Timer类，记得在一开始维护那个老系统的时候，开了个接口，也涉及到了定时的操作。下面就记录下大概的用法，方便后续工作中用到时再次查找方便。　　由于是用在web中，故当项目启动的时候，就应该去将这个定时任务给跑起来，这里用了监听器，当初始化的

slice，中文多译为“切片”，是Go语言在数组之上提供的一个重要的抽象数据类型。在Go语言中，绝大多数需要使用数组的场合，切片都实现了完美替代。并且和数组相比，切片提供了更通用、功能更强大且便捷的数据序列访问接口。1.切片究竟是什么在对切片一探究竟之前，我们先来简略了解一下Go语言中的数组。Go语言数组是一个固定长度的、容纳同构类型元素的

关于我Cast介绍Cast是什么？Cast是一个库，以一致和简单的方式在不同的go类型之间转换。Cast提供了简单的函数，可以轻松地将数字转换为字符串，将接口转换为bool类型等等。当一个明显的转换是可能的时，Cast会智能地执行这一操作。它不会试图猜测你的意思，例如，你只能将一个字符串转换为int的字符串表示形式，例如“8”。Cast是为Hugo开发的

自GoogleDataflow模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为Dataflow模型

在很多时候，后端为了安全都会有一些请求头的限制，只有请求头对了，才能正确返回数据。这虽然限制了一些人恶意请求数据，但是对于我们聪明的程序员来说，就是形同虚设。下面就以极客时间为例，讲一下通过伪造请求头，来获取极客时间首页主要数据。（不保证接口和安全措施一直可用哦）查看极客时间的数据端口如果你是一个前端，这套流程可能已经烂熟于心，先找出

  今天天分享下如何通过组合模式，在sd卡中，写一个xml文件来保存这个组合类，及如何读取，解析自定义的xml文件，没有使用w3c组织所推荐的任何一种接口，自己实现对自定义xml文件的解析，因为能力不够，所以实现下基本原理，加深对xml文件解析原理的理解。  上一篇博客我发现都没写出来我对组合模式的理解，很尴尬，文笔不好呢。  先简略说

使用场景当我们的服务收到一个请求后，需要大量调用下游服务获取业务数据，然后对数据进行转换、计算后，响应给请求方。如果我们采用串行获取下游数据，势必会增加响应时长，降低接口的qps。如果是并行获取下游数据，则是不错的。最直接想到的并行获取方法，无非是将一个个获取数据的方法封装成一个个task，然后放到线程池里执行。但这种没经过设计的使用方

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