Java基础（2）Java三大版本体系

Java一共分为三个体系： JavaSE（J2SE）（Java2 Platform Standard Edition，java平台标准版） JavaEE(J2EE)(Java 2 Platform,Enterprise Edition，java平台企业版) JavaME(J2ME)(Java 2 Platform Micro Edition，java平台微型版)。 JavaSE（JavaPlatform，StandardEdition） JavaSE曾经称为J2SE。 所以想要学习和开发其他Java平台的应用，首先要了解JavaSE，打好基础。 JavaEE（JavaPlatform，EnterpriseEdition） JavaEE曾经称为J2EE。 简单来说，Java三大版本/体系就是：JavaSE是标准版，JavaEE是企业版本，JavaME是微型版。

技术分享 | 数据持久化技术（Java）

image.png 本文节选自霍格沃兹测试学院内部教材 本章介绍 Web 后端开发中数据持久化技术 TKMyBatis。 MyBatis 可以通过简单的 XML 或注解来配置和映射原始类型、接口和 Java POJO（Plain Old Java Objects，普通老式 Java 对象）为数据库中的记录。 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java ，会自动填入在数据库中生成的 id 值。 2021-04-14T09:43:45.018+00:00" } 删除 DELETE http://127.0.0.1:8081/hogwartsUser/15 请求参数 见请求地址中15 响应参数 15 数据持久化技术就先讲到这里啦

多模态大模型技术原理与实战(2)

第3章 读懂ChatGPT的核心技术 基于Transformer的预训练语言模型 原始 Transformer 模型以编码器 ( Encoder )-解码器( Decoder )架构 编码器 ( Encoder GPT-2 依旧采用 Transformer 模型的解码器部分，主要优化举措集中在训练数据量、网层数和下游任务等方面， (1)数据集扩充。 技术手段： ·双向多层的 Transformer ·大规模的无监督语料 ·掩码语言建模进行预训练 ·… 2、GPT 原创了 Zero-shot、 One-shot、 Few-shot 的推理方式。 3、GPT 原创性地使用了基于人工反馈的强化学习技术。 ChatGPT ·ChatGPT 补充了数十亿行的 GitHub 代码数据。 总结 大模型被广泛应用有以下几个前提 ·效果好 ·效率高 ·成本可控 目前，大模型在这几个方面还不够理想。

java h2 数据库_Java H2数据库

介绍 H2是Java编写的一款内嵌式数据库，支持内存和文件两种方式存储数据。 SpringBoot整合 pom.xml org.springframework.boot spring-boot-starter-data-jpa com.h2database h2 runtime application.yml spring: datasource: # url: jdbc:h2:mem:testdb url: jdbc:h2:file:. /src/main/resources/data.sql driver-class-name: org.h2.Driver username: sa password: password h2: # web 访问控制台 命令行执行 java -jar h2-1.4.200.jar 执行后将自动打开浏览器到控制台页面 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

阿里大数据之路：数据技术篇大总结

统一计算平台 3.2 统一开发平台 3.3 任务调度系统 3.4 特点 四、实时技术 4.1 流式技术架构 4.1.1 数据采集 4.1.2 数据处理 4.1.3 数据存储 4.2 流式数据模型 4.2.1 基于浏览器）日志采集技术方案； UserTrack是APP端（无线客户端）日志采集技术方案。 两张图对应起来看： (1) 在彼岸：多路分支进行测试和完成数据脱敏(将敏感数据模糊化) (2) SQLSCAN：对用户的SQL进行规范，检查代码的规范性 (3) 开发平台(D2)发布系统：实现和用户的IDE 四、实时技术 4.1 流式技术架构 架构分为数据采集、数据处理、数据存储、数据服务四部分。 4.1.2 数据处理 SQL语义的流式数据分析能力。 流式处理的原理：多个数据入口、多个处理逻辑，处理逻辑可分为多个层级逐层执行。 数据倾斜：数据量非常大时，分桶执行。

Java核心技术卷2 高级特性 学习笔记（2）

参考：Java核心技术卷2 高级特性 第二章 对象序列化是以特殊的文件格式存储对象数据的。当存储一个对象时，这个对象所属的类也必须存储。 SHA是一种可以为较大的信息快提供指纹的快速算法，不论是最初的数据块尺寸有多大，这种指纹总是20个字节的数据包。 即便这样，当类的数据域或方法发生变化时，其指针跟着变化的可能性还是非常大。 某些数据域是不可以被序列化的，java有一种很简单的机制来防止这种域被序列化，就是将它们标记成是transient的。如果这些域属于不可序列化的类，也需要将它们标记成transient。 java.nio包使内存映射变得简单，需要做的： 首先，从文件中获得一个通道（channel），通道是用于磁盘文件的一种抽象，它使我们可以访问诸如内存映射、文件加锁机制以及文件间快速数据传递等操作系统特性

大数据技术分享：十大开源的大数据技术

大数据已然成为当今热门的技术之一，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点受欢迎的十大开源的大数据技术。 ? 2.Spark——使用简单、支持所有重要的大数据语言（Scala、Python、Java、R）。拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持简单。 从Spark到NiFi再到第三方插件工具以至于Java到Scala，它都提供了强大的粘合作用。 6.Phoenix—是HBase的SQL驱动。目前大量的公司采用它，并扩大其规模。 8.Sparkling Water——H2O填补了Spark’s Machine Learning的缺口，它可以满足你所有的机器学习。 9.Apache Beam——在Java中提供统一的数据进程管道开发，并且能够很好地支持Spark和Flink。提供很多在线框架，开发者无需学习太多框架。

快手Java开发面经（2技术面）

8月30号快手一面 大概70min 1.自我介绍 2.你的实习经历挺丰富的，介绍一个你最熟悉的项目吧balabala，讨论了很久项目问题 3.Mysql的索引有哪些？ 10.Java中的锁有什么？synchronized与Lock的区别？公平锁和非公平底层怎么实现的？AQS原理详细介绍一下？ 11.怎么实现一个线程安全的计数器？用AQS，balabala。。 详细谈谈G1的优点 15.算法题，对一个链表进行归并排序，链表可能有环 9月6号二面 1.大概60min老套路，自我介绍，你对快手的了解，和抖音的区别，聊项目 2.项目中用到dubbo？ 7.Redis有哪些数据结构？底层的编码有哪些？有序链表采用了哪些不同的编码？ 8.Kafka怎么保证数据可靠性？ 主要是设计数据结构 13.算法题，不调用库函数，求double的开方？刚开始说用遍历，后来提示以后改用二分，面试官想要的解答应该是用牛顿迭代法。

大数据技术分享：十大开源的大数据技术

大数据已然成为当今热门的技术之一，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点受欢迎的十大开源的大数据技术。 ? 2.Spark——使用简单、支持所有重要的大数据语言（Scala、Python、Java、R）。拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持简单。 从Spark到NiFi再到第三方插件工具以至于Java到Scala，它都提供了强大的粘合作用。 6.Phoenix—是HBase的SQL驱动。目前大量的公司采用它，并扩大其规模。 8.Sparkling Water——H2O填补了Spark’s Machine Learning的缺口，它可以满足你所有的机器学习。 9.Apache Beam——在Java中提供统一的数据进程管道开发，并且能够很好地支持Spark和Flink。提供很多在线框架，开发者无需学习太多框架。

大数据5大关键处理技术

▷大数据的主要来源（人、环境、物体等，互联网，物联网等）： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据 数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 一）大数据面临的存储管理问题 ●存储规模大 大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。 2）数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集; 3）数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。 经过可视化分析后,大数据的特点可以直观地呈现出来，将单一的表格变为丰富多彩的图形模式，简单明了、清晰直观，更易于读者接受。 2.

Java大屏数据动态展示实现

随着大数据技术的快速发展，数据可视化成为企业决策、实时监控等场景中的重要工具。Java作为一种广泛应用的编程语言，以其强大的数据处理和可视化能力，在实现大屏数据动态展示方面发挥着重要作用。 本文将详细介绍如何使用Java及相关技术实现大屏数据的动态展示。 一、技术选型与准备 1.1 技术选型 Java JDK：用于编译和运行Java程序。 后端服务层：使用Java编写业务逻辑，通过JDBC或Spring Data JPA等技术连接数据库，通过WebSocket向前端推送实时数据。 五、总结 通过Java及其相关技术实现大屏数据动态展示，可以满足企业实时监控、数据可视化等需求。 本文介绍了系统架构设计、后端开发、前端开发、实时数据推送、测试与部署等关键步骤，为开发大屏数据动态展示系统提供了参考。开发者可以根据具体需求，灵活选择和组合相关技术，实现高效、稳定的数据可视化系统。

Java Web 网络留言板2 JDBC数据源 （连接池技术）

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SpringBoot2核心技术-数据访问

底层是容器中默认的数据源 **mapperLocations 自动配置好的。有默认值。 / if(users.size()>3){ // throw new UserTooManyException(); // } //从数据库中查出 NoSQL Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets）与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 经典网络 2、申请redis的公网连接地址 3、修改白名单 允许0.0.0.0/0 访问 2、RedisTemplate与Lettuce @Test void testRedis(){

大数据软件基础（2）—— Java、SQL

二、Java基础 在Hadoop为主导的大数据处理技术生态圈的编程语言中，Java语言有不可撼动的地位。 学习和掌握Java相关知识，对学习大数据相关技术十分重要。本节就Java概念(如面向对象和泛型、Java数据结构、反射、内部类等)进行概述。 2、接口 接口以interface声明。在Java语言中，接口是一个抽象类型，是抽象方法的组合。与Java中的类不同，接口主要用来描述类具有的功能，并不涉及每个功能的具体实现。 Java语言中应用了泛型技术的方法，称为泛型方法，拥有泛型方法的类可以不是泛型类。泛型方法可以放在普通类中，也可以放在泛型类中，泛型类与泛型方法没有直接的关系。 (sid int, sname varchar(20), ssex varchar(2), sage int); （二） 在数据表添加信息 语法格式：INSERT INTO 表名(数据名称1，数据名2

selenium2java造数据例子

本人在学习selenium2java的时候，有个功能，需要测试分页，每页20条数据，一个个添加太麻烦了，关键每条都得添加十几个数据，干脆自己写了一个方法，自动添加一条自己的高中成绩。 获取随机数 public static int getRandomInt(int num) { return new Random().nextInt(num)+1; } 技术类文章精选 httpclient处理多用户同时在线 将swagger文档自动变成测试代码 五行代码构建静态博客 httpclient如何处理302重定向 基于java的直线型接口测试框架初探 Tcloud 云测平台 --集大成者 非技术文章精选 为什么选择软件测试作为职业道路? 成为杰出Java开发人员的10个步骤 写给所有人的编程思维 自动化测试的障碍 自动化测试的问题所在 测试之《代码不朽》脑图 成为优秀自动化测试工程师的7个步骤 优秀软件开发人员的态度

Java学习笔记（2）——数据类型

在Java中，你可以把数据类型分为两部分，一部分是基本类型（primitive type）：4种整形、2种浮点类型、1种用于表示Unicode编码的字符单元的字符类型char和1种用于表示真值的boolean 然而，在Java8中的8种基本数据类型不是对象，之所以这样设计，是因为相对于对象来说，基本数据在使用上更加方便，并且在效率上也高于对象类型。所以这就需要去了解一下Java中创建对象的过程。 直接在栈中保存一个新变量j，让j指向2； 当然，java堆每一个基本数据类型都提供了对应的包装类。我们依旧可以用new操作符来创建我们想要的变量。 这个时候，常量区开辟新的空间存放“bcd”，s1指向“bcd”，而s2和s3指向“abc”所以只有s2和s3相等。 这种情况下，s1,s2,s3都是字符串常量，类似于基本数据类型。 《Java核心技术 卷I》——第九版 《Java编程思想》——第四版

五大最核心的大数据技术

五大最核心的大数据技术 大数据技术有5个核心部分，分别是数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。关于这5个核心部分都有哪些核心技术？ 一起来了解一下吧 ? 预测分析 预测分析是一种数据挖掘方案，可在结构化和非结构化数据中使用算法和技术,进行预测、预报和模拟。许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险。 NoSQL数据库 NoSQL泛指非关系型的数据库，这种工具可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。 数据可视化 数据可视化是成为研究数据展示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的数据可视化技术。 它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，认知系统专门获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论，从自身与数据、与人们的交互中学习。

大模型技术之数据结构与算法

这些问题的解决，无一不依赖于深厚的数据结构与算法功底。 不懂这些底层逻辑，就无法真正驾驭大模型，更谈不上通过技术创新为企业创造核心价值。因此，高薪的本质是对“不确定性”的掌控力，而这种掌控力源于对算法数学原理的深刻理解。 四、创新边界：算法思维决定技术突破的上限大模型的发展已进入深水区，单纯依靠堆砌数据和扩大规模带来的边际效应正在递减。未来的突破点在于算法层面的创新：新的架构设计、新的训练范式、新的推理策略。 对于从业者而言，如果缺乏算法思维，只能跟随别人的脚步，做技术的追随者；而具备深厚算法功底的人，则有可能成为规则的制定者。 只有建立起这样坚实的地基，学生才能在快速变化的AI浪潮中站稳脚跟，不被新技术淘汰。对于个人学习者而言，无论大模型如何迭代，投入时间深耕算法永远是回报率最高的投资。

JAVA数据处理的常用技术

背景 在实际开发中，数据的处理有五种：获取、传输、存储、分析、转换。每种各对应一些常用的技术。 序列化和反序列化 序列化是将对象的信息转换为可传输或可存储形式的过程。 因为1，2，3比one、two、four更省空间更高效。但是传输中都用编码，解析时就很难判断它的意义。双方还要进行额外的约定。 反射 Java反射是在运行时，对于任何一个类，都可以知道这个类有哪些方法和属性。对于任何一个对象，都能对它的方法和属性进行调用。 Spring主要的两大思想IoC和AOP。对于IoC，利用的是反射机制。而AOP使用了动态代理，当然底层也是反射。 JDK动态代理只能给有接口的类代理。 而这两项就是搜索技术的核心。大数据是建立在搜索技术基础上的。AI又是建立在大数据基础上的。可见查找和排序的核心地位。看似高深的技术也是从最底层开始。苦练基本功。

Java数据可视化：报表技术

Excel报表开发一般分为两种形式： 1、为了方便操作，基于Excel的报表批量上传数据，也就是把Excel中的数据导入到系统中。 2、通过java代码生成Excel报表。 2种：JXL和POI。 Apache POI是Apache软件基金会的开源项目，由Java编写的免费开源的跨平台的 Java API，Apache POI提供API给Java语言操作Microsoft Office的功能。 最终的目标就是读取每一行数据，把数据转成用户的对象，保存到表中 实现的步骤：1、根据上传的文件创建Workbook ​ 2、获取到第一个sheet工作表 ​ 3、从第二行开始读取数据 ​ 4、读取每一个单元格 就是和jxl导出的内容一样就可以 4.3.2、基本思路 1、创建一个全新的工作薄 2、在新的工作薄中创建一个新的工作表 3、在工作表创建第一行作为标题行，标题固定 4、从第二行循环遍历创建，有多少条用户数据就应该创建多少行