前言本系列的目的是明明白白、彻彻底底的搞定日期/时间处理的几乎所有case。上篇文章铺设所有涉及到的概念解释，例如GMT、UTC、夏令时、时间戳等等，若你还没看过，不仅强烈建议而是强制建议你前往用花5分钟看一下，因为日期时间处理较为特殊，实战必须基于对概念的了解，否则很可能依旧雾里看花。说明：日期/时间的处理是日常开发非常常见的老大难，究其原因就是对日期时

在java中提供了大数字的操作类，即java.math.BinInteger类和java.math.BigDecimal类。这两个类用于高精度计算，其中BigInteger类是针对大整数的处理类，而BigDecimal类则是针对大小数的处理类。下边我们介绍BigDecimal类：BigDecimal的实现利用到了BigInteger，不同的是Big

一、原因分析1.redis在处理请求的时候都是纯内存操作；2.redis处理命令使用了单线程，减少了线程切换的开销；3.redis内部实现使用了非阻塞的IO多路复用；4.redis主要基于c语言实现，底层针对不同的数据类型做了不少优化。

数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中：!(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9pbWcyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMyOTgxNS8yMDE5MDEvMTMyOTgxNS0yMDE5MDExODIxNDA1MDg

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/d75611f1666a4395ab93d575d05232e6.png)1.并发和并行举个例子并发(concurrency):并发的关键在于有处理多个任务的能力,但并不一定就是同时处理.例1:吃饭时,电话响起,暂时停下吃饭的动作

概述1、MapReduce中，mapper阶段处理的数据如何传递给reducer阶段，是MapReduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫Shuffle2、Shuffle:数据混洗——（核心机制：数据分区，排序，局部聚合，缓存，拉取，再合并排序）3、具体来说：就是将MapTask输出的处理结果数据，按照Par

点击上方蓝色“Java精选”，选择“设为星标”技术文章第一时间送达！!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/aa2d10fa065620289c506588238e29ef588.jpg)SpringBoot对日志的处理，与平时我们处理日志的方式完全一致，它为JavaUtilLogging、Log4J2和

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EventBus3.0采用注解处理，为了提高效率可在编译时通过注解处理器生成索引代码。但是如果使用索引的话就不能混淆被Subscribe注解的方法。为了能够提高效率使用索引并且混淆被Subscribe注解的方法可以使_gradle.plugin.greenrobot.eventbus_插件\TOC\gradle.plugin.gre

\TOC\一、概述1.1从数据处理到人工智能数据表示数据清洗数据统计数据可视化数据挖掘人工智能数据表示：采用合适方式用程序表达数据数据清理：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等