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Java 8 开发的 4 大技巧
但是我发现了一些Java 8代码中可以帮助我们的一些选择，让我们一起来看看吧。 2.使用Lambda表达式 Lambda表达式是Java 8的主要特点之一。即使你还没有使用Java 8，你现在可能已经对它们有了基本的了解。 它们是用Java编程的一种新的方式，并且什么是“最佳实践”还不明显。下面是我喜欢遵循的一些指引。 4.Stream Stream API是Java 8另一个大特点，并且我认为我们还真的不知道这对我们的编码方式会产生多大的改变。下面是我发现的一些有用的东西 排队点操作符 我个人更喜欢排队我的流操作。 遍历数组时使用循环 但是，使用Java 8并不一定意味着你必须到处使用流和新的集合方法。
81410发布于 2019-12-05 - 来自专栏你我杂志刊
Java8 4大函数式接口
本文将针对Lambda表达式进一步了解与学习，在使用Lambda表达式之前，有一个东西非常重要，那就是函数式接口，接下来，本文将讲解Java8内置的四大核心函数式接口。 * 函数型接口：Function<T,R> */ @Test public void test5(){ String s=operatorStr("中国四大名著 其他类型的一些函数式接口 除了上述的四大类型函数式接口外还有其他的一些接口供我们使用： 1. BiFunction<T, U, R> 其中T，U是2个入参参数类型，R为返回值。 方法T apply(T,T) 4.BiConsumcr(T, U) 其中T，U是2个入参参数类型，无返回值。 以上就是java8内置的核心函数式接口，其中包括了大部分得方法类型，所以可以在使用得时候根据不同得使用场景去选择不同得接口使用。
78430编辑于 2022-08-09 - 来自专栏木东居士的专栏
闲聊4年大数据经历
0x00 前言 周末闲来无事，想到从13年接触大数据这个名词，到现在也有4年的时间了，随便聊一聊自己和大数据接触的那些经历。 0x01 大数据 “什么是大数据？” ，和数据相关的技术也都数据大数据。 2016年初 然后到了16年初，感觉机器学习突然间火起来了，突然间大数据的概念就被割裂出去了一大部分，机器学习和数据挖掘这部分和算法强相关的内容一下子就不属于大数据这个概念了。 然后数据量一下暴增了，一天要处理的数据增到了百亿的级别，很多任务的数据量都超过了千亿，。下子问题就大了，遇到了很多的挑战，比如数据倾斜、数据丢失、数据读写影响这些问题。 大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是这一点更偏向于是搞技术的。 我们在做大数据的时候也更应该有数据的理解，这里对数据的理解可能会和数据分析、数据挖掘有类似，但是又不同。
85230发布于 2018-05-25 - 来自专栏我是攻城师
Java中4大基本加密算法解析
java实现： package com.cn.单向加密; import java.math.BigInteger; import java.security.MessageDigest; /* MD5 4、弱抗碰撞：已知原数据和其MD5值，想找到一个具有相同MD5值的数据（即伪造数据）是非常困难的。 5、强抗碰撞：想找到两个不同的数据，使它们具有相同的MD5值，是非常困难的。 MD5的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密钥前被”压缩”成一种保密的格式（就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的十六进制数字串）。 java实现： package com.cn.单向加密; import java.math.BigInteger; import java.security.MessageDigest; /* SHA 4.HMAC HMAC(Hash Message Authentication Code，散列消息鉴别码，基于密钥的Hash算法的认证协议。
2.5K50发布于 2018-05-11 数据同步最全避坑指南！4大痛点+4大场景技术方案
在数据湖仓一体、流批一体的背景下，数据同步作为数据流动越来越重要的一环。然而，数据同步听起来简单，做起来却处处是坑：业务急着要数据做决策，报表却迟迟出不来？ 系统A和系统B的数据对不上，流程卡住，用户投诉？想搞实时同步提升体验，结果把核心数据库拖慢了？尤其在企业内部数据分析和业务流程流转等关键时刻，如果数据同步跟不上，问题就大了。 （2）技术实现：全周期一致性方案通过将存量数据校验与增量同步并行处理，缩短数据切换时间，降低业务中断风险。4.资源消耗与扩展不足（1）痛点：流式同步技术在提升实时性的同时，对计算资源的需求大大增加。 误区 4：安全防护的合规性缺失敏感数据同步需满足分类分级要求，山东大数据局明确要求传输加密、脱敏处理与最小权限管控。工具应该内置敏感数据规则，并支持操作日志审计留存，确保符合监管要求。 3.流处理平台：实时化场景方案企业可以根据场景选择单一工具或组合方案：4.新一代统一架构：流批一体与湖仓融合理想的数据同步架构应该整合流批一体引擎（Flink）、湖仓存储层（Iceberg）与智能管控面
59110编辑于 2025-09-22- 来自专栏云计算D1net
大数据时代 云安全4大策略
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。 4、对数据安全永不妥协 虽然云安全通常十分复杂，但是用户在大数据部署当中还是会发现一些“安全捷径”。这些“安全捷径”通常貌似能够回避一些复杂设置，同时保持大数据结构“不受伤害”。 并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。 多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。 总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。
1.3K70发布于 2018-03-21 - 来自专栏Java技术栈
Java程序员必需掌握的 4 大基础！
大概每个人在学生时代开始就使用Java了，我们一直在学习Java，但Java中总有一些概念含混不清，不论是对初级还是高级程序员都是如此。所以，这篇文章的目的就是弄清楚这些概念。 Java的synchronized代码段可以实现这一点。 4 序列化 Java中的序列化是一种机制，可以将对象的状态写入到字节流中。相反的操作叫做反序列化，将字节流转换成对象。 只有非静态数据成员可以在序列化过程中保存下来。 静态数据成员和临时数据成员不会在序列化过程中保存下来。所以，如果不想保存某个非静态数据成员，则可以将其设置为transient。 2、其次我们讨论了Java中的多线程，线程的生命周期，以及用途。 3、同步只允许一个线程进入同步的方法或代码块去访问资源，其他线程必须在队列中等待。 4、序列化就是存储对象状态供以后使用的过程。 作者：Himanshu Verma 原文：https://medium.com/swlh/4-things-that-java-developer-thinks-are-most-confusing-complicated
53431发布于 2019-12-17 数据资产怎么管？关键在这4大环节！
我们可以利用数据发现工具或数据目录平台，自动连接到公司内部的各个数据库、数据仓库甚至文件存储。 2.核心是抓取“元数据”工具会自动采集“关于数据的数据”，比如一个数据表叫什么、在哪里、包含哪些字段（这是技术元数据）；每个字段在业务上代表什么，归哪个部门管（这是业务元数据）。 3.形成数据目录将所有采集到的元数据组织起来，形成一个可搜索的、统一的数据资产地图。想象一下，这就是你公司数据的“搜索引擎”。做完这一步，你就能快速回答：我们到底有没有“客户满意度评分”这个数据？ 2.设计一致的数据模型在数据汇聚的层面，比如数据仓库里，按照商定好的标准来设计和整合数据，确保口径一致。3.理清数据血缘这一点非常关键。 我们应该把处理好的数据，封装成易于使用的数据服务API、可复用的数据产品或直观的分析报表。让业务方能够方便地获取数据能力。2.尝试进行价值度量数据值多少钱？这是个难题，但我们必须尝试去回答。
32310编辑于 2025-12-08- 来自专栏程序你好
区块链4大优势，与传统金融4大短板
通俗地说，所有网络虚拟数字货币的交易过程都是去中心化的分布式网络账本，被记录的所有交易数据都可以在区块链各个节点上共享，各个数据终端通过加密合约彼此间相互链结。 技术的关键点在于所有节点都分散保存着一个账本，单一或部分节点无法单独篡改数据。 ? 在传统金融日系，都依赖于信用背书系统。 目前大部分的金钱交易都是通过银行、保险公司、担保公司等第三受信机构作为中介完成交易的，记录单独保存于其中央数据库中，这种方式无法确保记录的完整性和唯一性。 区块链技术的四大优势表现在四个方面： 首先是免基础信任机制。 所有参与区块链交易节点都参与记录和验证，以及数据的维护。
1.2K10发布于 2018-07-20 - 来自专栏编程小白狼
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。 二、系统架构设计 大屏数据动态展示系统通常包括前端展示层、后端服务层和数据源层。 4.2 部署 将Java Web项目打包成WAR包，部署到Tomcat等Web服务器上。启动Web服务器，访问大屏展示页面，验证系统功能。 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。
2.4K10编辑于 2024-12-31 - 来自专栏灯塔大数据
4位专家解读2015大数据技术进展
【回顾2015】 1 关键技术进展 Hadoop： Hadoop作为大数据平台中最基础与重要的系统，在2015年提高稳定性的同时，发布了多个重要功能与特性，这使得Hadoop朝着多类型存储介质和异构集群的方向迈进了一大步 ●可配置的store compression 存储的field，例如_source字段，可以使用默认的LZ4算法快速压缩，或者使用DEFLATE算法减少index size。 ●Hardening Elasticsearch运行于 Java Security Manager之下，在安全性上标志着一个巨大的飞跃。 2015年Kylin的主要发展都在Streaming OLAP上，为了支持低延迟的数据刷新，从整体的架构和设计上都做了相当大的重新设计，目前已经可以支持从Kafka读取数据并进行聚合计算的能力，同时提供 ●2015年4月，亚马逊启动其机器学习平台Amazon Machine Learning，这是一项全面的托管服务，让开发者能够轻松使用历史数据开发并部署预测模型。
93870发布于 2018-04-10 数据清洗，必须掌握的5大解决方案+4大步骤
一、数据清洗是什么及应用场景高质量的数据应用必须建立在干净可靠的基础之上，数据清洗正是数据治理体系中的关键战略环节。当原始数据从采集端流入处理流程，首先需要经历系统性的 “质检” 与 “加工”。 数据清洗是什么？数据清洗是对原始数据进行系统性审查、修正、转换与整合的过程。 （4）机器学习和人工智能：模型训练极度依赖数据质量，缺失值处理不当、异常值未识别、特征尺度差异巨大，都会导致模型性能低下甚至失效。数据清洗的效果直接影响模型的上限。 （3）错误数据：拼写错误、逻辑错误等。（4）异常值：超出正常范围的数据。（5）格式混乱：日期、数字、文本等格式不一致。（6）不一致数据：跨系统、跨表的数据存在差异。（7）冗余数据：不必要的重复信息。 （4）将最终字符串转为DOUBLE类型。得到干净、可直接计算的数字型“利润_清洗”列。数据过滤设置过滤条件，筛选出符合特定条件的数据。例如，筛选出「订购日期」为2023年，「运货费」大于100的数据。
45010编辑于 2025-09-26- 来自专栏cmazxiaoma的架构师之路
Java数据结构与算法(4) -冒泡排序
不过还是要给自己制定一个计划，每天学习一小节《Java数据结构与算法》和看一小节刘宇波老师的《数据结构与算法》视频，还有就是学习Spring Boot项目课程。 然后再比较剩下的数字，再在这些数字中找出最大的，直到所有的数字按照从小到大的顺序进行排序。 提炼思想 在算法执行的时候，最大的数据项总是冒泡到数据的顶端。 public class BubbleSortDemo { public static int[] a = { 2, 4, 6, 8, 3, 6, 9, 12 }; public static 它只是交换数组中的两个数据项的值，使用一个临时变量来存储第一个数据项的值，然后把第二项的值赋给第一项，之后再让第二项的值等于临时变量。 那么10个数据项，一共就进行了9 + 8 + ... + 1 = 45次，也就是N * （N - 1）/ 2。如果初始数据项时逆序的时候，我们每次比较都需要交换。
75550发布于 2018-06-05 - 来自专栏马拉松程序员的专栏
Java面试考点4之数据结构
数据结构知识点 首先看数据结构的知识点都有哪些，如下图所示。 队列和栈是经常使用的数据结构，需要了解它们的特点。队列是先进先出，栈是后进先出。 前面提到过，Java 8 的 HashMap 中就应用了红黑树来解决散列冲突时的查找问题。TreeMap 也是通过红黑树来保证有序性的。 TopK 一般是要求在 N 个数的集合中找到最小或者最大的 K 个值，通常 N 都非常得大。TopK 可以通过排序的方式解决，但是时间复杂度较高，一般是 O(nk)，这里我们来看看更加高效的方法。 如下图所示，首先取前 K 个元素建立一个大根堆，然后对剩下的 N-K 个元素进行遍历，如果小于堆顶的元素，则替换掉堆顶元素，然后调整堆。当全部遍历完成时，堆中的 K 个元素就是最小的 K 个值。 算法的优点是不用在内存中读入全部的元素，能够适用于非常大的数据集。 TopK 变种问题 TopK 变种的问题，就是从 N 个有序队列中，找到最小或者最大的 K 个值。
68320编辑于 2022-04-26 - 来自专栏机器学习/数据可视化
MySQL必学4大语言
MySQL必学4种语言 本篇文章记录的是MySQL中常用的4种语言： DDL DDL，data defination language，指的是数据定义语言，其主要作用是创建数据库，对库表的结构进行删除和修改等操作 # 需要查询的字段 from table_name # 表名 where 条件 简单查询 select name, age from user where id=4; where id in ：指定从哪里开始显示，显示多少行 简写：limit 5, 4：表示从第5行开始，显示4行数据 select name, age from user limit 5; -- 只显示5行数据 select name, age from user limit 5 offset 4; -- 从第4（offset）行开始显示5(limit)行数据 select name, age from user limit 4, 5 ; -- 效果同上：逗号之前是offset的内容，逗号之后是limit内容 MySQL中的DQL应该是最常用的，请参考《MySQL经典50题》
47540编辑于 2023-08-25 - 来自专栏云头条
4 亿、金融 IT 大单
5月24日，吉林省农村信用社联合社发布《2022年核心主机及配套存储等设备采购项目》竞争性谈判公告 预算金额：8688 万元 采购需求： 1、硬件设备共计31台： 其中核心主机3台、核心主机硬件控制台4台 ） 2、核心主机使用的配套软件3套： 其中核心主机存储切换管理软件1套，核心系统性能分析软件1套，核心系统开发工具1套 3、原厂集成实施服务： 包括核心系统生产及同城灾备三点架构环境搭建，核心业务系统数据平滑迁移 ，核心交换机4台，区域汇聚交换机32台，接入交换机118台，4套SDN控制器等软硬件设备。 采购需求： 2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（01）采购项目等六个项目》招标公告，预算 7693 万元。 2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（02）采购项目等六个项目》招标公告，预算未公布。
1.1K10编辑于 2022-06-02 - 来自专栏Hello工控
CAN总线4大优点！！！
规模化：CAN的广泛流行本身就是一个降低成本的因素，从控制器、收发器、线束——以及更间接相关的成本，如数据采集硬件、培训等。 易于访问 CAN总线提供了与所有网络ECUs通信的“单一入口点”——使得集中诊断、数据记录和配置成为可能。 这极大地简化了诊断工作，因为你不需要为每个节点单独收集数据。 静默CAN记录：特别是，可以在“静默模式”下进行CAN总线数据记录，确保设备完全不影响CAN总线——这对于例如诊断来说至关重要。 高效 CAN帧通过ID进行优先级排序，这样高优先级的数据就能立即获得总线访问权，而不会造成其他帧的中断或CAN错误。 仲裁：当多个CAN节点尝试同时传输数据时，具有最低CAN ID（最高优先级）的帧获胜，其余的则退避并重试。这避免了碰撞，并确保了安全关键消息的优先级。
82710编辑于 2024-10-28 Java大模型工程能力必修，LangChain4j 入门到实践
，甚至还要考虑数据安全性与本地化部署需求。 而 LangChain4j 的出现，正是为了帮 Java 开发者 “跳过” 这些复杂环节，以极简的方式开启 AI 集成之路。 贴合 Java 生态，降低学习成本作为专为 Java 设计的框架，LangChain4j 完全遵循 Java 的开发习惯：支持依赖注入（如 Spring Boot）、兼容主流构建工具（Maven、Gradle 准备依赖：把 LangChain4j 引入项目和所有 Java 工具一样，第一步是在你的项目中引入 LangChain4j 的依赖。 五、总结：入门的核心是 “先跑通，再优化”LangChain4j 降低 Java 集成 AI 门槛的核心，在于 “封装复杂度，保留灵活性”。
1K10编辑于 2025-09-05- 来自专栏怀英的自我修炼
Java漫谈4
同样的，上述例子中的能量在Java中就对应了Java的数据类型，这些基本的数据类型就构成了Java的Bean，方法，函数等。 说回到Java的数据类型，Java中有8大数据类型，在我看来就像是8大金刚一样，它们分别是： boolean金刚：主判断，法宝为if尺，常用招数——if判断。 在每一台要运行java的机器上都装了虚拟机，虚拟机会根据每台机器做对字节码文件做快速处理，完成字节码到机器码的快速转换。 在此，一个有意思的点又出现了——在开发中，char的使用不如String多，甚至与在入门之前的一段时间里，我一直是将String当成是与char一样的基本的数据类型。 这一次，我们聊了Java中的八大数据类型，并且借用了8大金刚的概念来阐述它。希望这能让你对java的数据类型有个印象，咱们下回见。
663100发布于 2018-03-12 - 来自专栏geekfly
Java数据采集-4.分析常见的翻页（加载数据）方式
本篇文章主要分析当下常见的几种翻页（加载数据）的方式，并结合实际例子和截图介绍。在后续博客中针对这些网站，写代码完成数据抓取。 1. 根据下拉网页进行加载数据 上一篇博客写的开源中国新闻列表，其加载数据方式即为下拉刷新。 注意：加载数据请求一般均为Post类型 返回数据样例： 此处我们可以看出，返回的数据和上一篇博客循环解析的节点一致。 下图为请求参数： 下图为请求地址和请求方式，返回值类型： 下图为数据样例： 此类型的翻页不需要进行html的解析，但需要对返回的Json数据做解析，可使用FastJson等工具将Json数据转化为 接下来的博客针对上述三种加载数据的方式编写实际的代码抓取数据。
74720编辑于 2022-04-24
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