草庐IT

api进阶Day2(低级流)文件流的输出流、读取流。向文件中写入文本数据、读取文件中的字符串、用lambda表达式创建文件过滤器。

文件流:输出流:packageio;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileOutputStream;importjava.io.IOException;/**JAVAIO输入与输出Input和Outputjava将读写功能按照方向划分为输入与输出:输入负责读取,是从外界进入到我们的程序的方向输出负责写出,是从我们的程序到外界的方向java将IO比喻为是"流",英文是:Stream像水流一样,我们向着同一侧方向顺序移动的过程,只不过在javaio中我们的流是字节流,流动的是字节。而这里JAVA的IO流可以想象为是连接我们程序与

《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day05

分布式共识什么是分布式共识?分布式共识就是在多个节点均可独自操作或记录的情况下,使得所有节点针对某个状态达成一致的过程。有哪些常见的分布式共识算法?一般有3种分布式共识算法:PoW(Proof-of-Work,工作量证明)PoS(Proff-of-Stake,权益证明)DPoS(DelegatedProofofStake,委托权益证明)什么是区块链?区块链是一种链式数据结构,由包含交易信息的区块通过哈希指针、根据时间顺序连接而成,也是一种分布式数据库。区块是区块链的主要组成部分,每个区块由区块头和区块内容数据构成。区块头记录了时间戳,并用于保证区块链的连接性,区块内容数据中包含了多条交易信息。

《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day05

分布式共识什么是分布式共识?分布式共识就是在多个节点均可独自操作或记录的情况下,使得所有节点针对某个状态达成一致的过程。有哪些常见的分布式共识算法?一般有3种分布式共识算法:PoW(Proof-of-Work,工作量证明)PoS(Proff-of-Stake,权益证明)DPoS(DelegatedProofofStake,委托权益证明)什么是区块链?区块链是一种链式数据结构,由包含交易信息的区块通过哈希指针、根据时间顺序连接而成,也是一种分布式数据库。区块是区块链的主要组成部分,每个区块由区块头和区块内容数据构成。区块头记录了时间戳,并用于保证区块链的连接性,区块内容数据中包含了多条交易信息。

api接口基础Day1

精华笔记:String:String的常用方法:length():获取字符串的长度(字符个数)trim():去除当前字符串两边的空白字符toUpperCase()/toLowerCase():将当前字符串中的英文部分给转换为全大写/全小写startsWith()/endsWith():判断当前字符串是否是以给定的字符串开始的/结束的charAt():返回当前字符串指定位置上的字符----根据位置找字符indexOf()/lastIndexOf():检索给定字符串在当前字符串中第一次/最后一次出现的位置,根据字符串找位置substring():截取当前字符串中指定范围内的字符串(含头不含尾--包

api接口基础Day1

精华笔记:String:String的常用方法:length():获取字符串的长度(字符个数)trim():去除当前字符串两边的空白字符toUpperCase()/toLowerCase():将当前字符串中的英文部分给转换为全大写/全小写startsWith()/endsWith():判断当前字符串是否是以给定的字符串开始的/结束的charAt():返回当前字符串指定位置上的字符----根据位置找字符indexOf()/lastIndexOf():检索给定字符串在当前字符串中第一次/最后一次出现的位置,根据字符串找位置substring():截取当前字符串中指定范围内的字符串(含头不含尾--包

《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day12

调度框架:共享状态调度什么是共享状态调度?共享状态调度是为了解决单体调度和两层调度遇到的问题而创建出来的新的调度框架。它通过将单体调度器分解为多个调度器,每个调度器都有全局的资源状态信息,从而实现最优的任务调度,提供了更好的可扩展性。共享装填调度将集群状态之外的功能抽象出来,形成独立的服务,包括:StateStorage模块:负责存储和维护资源及任务状态,一遍Scheduler查询资源状态和调度任务。ResourcePool模块:多个节点集群,接收并执行Scheduler调度的任务。Scheduler模块:只包含任务调度操作。共享状态调度框架如下图所示。共享状态调度和两层调度相比的不同点:存在

《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day12

调度框架:共享状态调度什么是共享状态调度?共享状态调度是为了解决单体调度和两层调度遇到的问题而创建出来的新的调度框架。它通过将单体调度器分解为多个调度器,每个调度器都有全局的资源状态信息,从而实现最优的任务调度,提供了更好的可扩展性。共享装填调度将集群状态之外的功能抽象出来,形成独立的服务,包括:StateStorage模块:负责存储和维护资源及任务状态,一遍Scheduler查询资源状态和调度任务。ResourcePool模块:多个节点集群,接收并执行Scheduler调度的任务。Scheduler模块:只包含任务调度操作。共享状态调度框架如下图所示。共享状态调度和两层调度相比的不同点:存在

day10-中文乱码处理

中文乱码处理1.问题抛出当表单提交的数据为中文时,会出现乱码:(1)Monster.java:packagecom.li.web.datavalid.entity;importorg.hibernate.validator.constraints.Email;importorg.hibernate.validator.constraints.NotEmpty;importorg.hibernate.validator.constraints.Range;importorg.springframework.format.annotation.DateTimeFormat;importorg.sp

day10-中文乱码处理

中文乱码处理1.问题抛出当表单提交的数据为中文时,会出现乱码:(1)Monster.java:packagecom.li.web.datavalid.entity;importorg.hibernate.validator.constraints.Email;importorg.hibernate.validator.constraints.NotEmpty;importorg.hibernate.validator.constraints.Range;importorg.springframework.format.annotation.DateTimeFormat;importorg.sp

《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day13

分布式计算模式:MapReduce什么是分治法?分治法是将一个复杂、难以直接解决的大问题,分割成一些规模小、可以比较简单或者直接求解的子问题,这些子问题之间相互独立且与原问题形式相同,递归的求解这些子问题,然后将子问题的解合并得到原问题的解。适合采用分治法的问题有以下特征:问题规模比较大或者复杂,且问题可以分解为几个规模较小的、简单的同类型问题进行求解。子问题之间相互独立,不包含公共子问题。子问题的解可以合并得到原问题的解。采用分治法的核心步骤:分解原问题求解子问题合并解什么是MapReduce?Google提出的MapReduce分布式计算模型,是分治法的典型代表,它一开始被应用于搜索领域,