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UML--用例图详解

用例图的含义由参与者(Actor)、用例(Use Case) 以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的动态视图称为用例图。其中用例和参与者之间的对应关系又叫做通讯关联(Communication Association)。用例图的作用用例图是需求分析中的产物,主要作用是描述参与者与和用例之间的关系,帮助开发人员可视化地了解系统的功能。借助于用例图,系统用户、系统分析人员、系统设计人员、领...

IntelliJ Idea 常用快捷键(终极版)

1. 自动代码常用的有fori/sout/psvm+Tab即可生成循环、System.out、main方法等boilerplate样板代码 。例如要输入for(User user : users)只需输入user.for+Tab。再比如,要输入Date birthday = user.getBirthday();只需输入user.getBirthday().var+Tab即可。代码标签输入完...

Java——加密/解密相关类(java.security、javax.crypto、javax.net.ssl)

目录Java加密/解密相关类1、Java与密码学1.1、Java安全领域组成部分1.2、安全提供者体系结构2、java.security包详解2.1、Provider类2.2、Security类2.3、MessageDigest类2.4、DigestInputStream类2.5、DigestOutputStream类2.6、Key接口1)、SecretKey2)、PublicKey和Privat

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#java#ssl
网络爬虫——CSS选择器和XPath语法

CSS(Cascading Style Sheets),即层叠样式表,主要用于 HTML 文档的样式化与 布局,具体涉及字体、颜色、编辑和高级定位等。CSS Selector,即 CSS 选择器,是用于 匹配元素(Elements)的一种模式。在网络爬虫中,常使用 CSS 选择器,定位 HTML 文 档中的元素,进而抽取 HTML 文档中的相应字段。在网络爬虫中,常用 Xpath 语法定位所要解析

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#爬虫#css#前端
网络爬虫——HTMLParser解析HTML

HTMLParser 也是一款非常高效的 HTML 解析器,其支持 CSS 选择器提取 HTML中的节点。HTMLParser 的版本已不再更新,但并不影响其使用。

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#爬虫#html#前端
ApacheCommons——commons-exec(外部进程与系统命令安全执行)

commons-exec(Apache Commons Exec)是 Java 用于在 JVM 内部高效、可靠地执行外部操作系统命令或可执行程序的标准工具包。它彻底解决了原生 Runtime.getRuntime().exec() 和 ProcessBuilder 容易引发的线程死锁、流阻塞、超时无法杀死子进程、跨平台参数转义等严重漏洞。分类模块常用类/接口 (Class / Interface)

#安全#java#apache
ApacheCommons——commons-lang3(Java 基础语言增强)(二)

原生的 Java 反射代码往往冗长、繁琐且必须处理大量受检异常(如 IllegalAccessException、NoSuchFieldException),而 commons-lang3 通过强悍的封装,实现了免去受检异常捕获、自动破除私有访问限制(Auto-Override Access)以及支持父类递归查找。它们封装了底层的 System.getProperty()、Runtime 以及操作

#java#开发语言#apache
JVM——并发容器实现原理

ConcurrentHashMap中常量定义共分为4大部分:Hash表的容量边界、数组与红黑树的转换控制边界、并发扩容线程数、Hash表数组节点的状态。常量定义如代码所示。我们需要深入探讨TREEIFY_THRESHOLD的定义。为什么链表的长度为8的时候,ConcurrentHashMap会将链表转成红黑树?红黑树的算法复杂度是O(logN),链表的平均复杂度是O(N/2)。当N为8的时候,红黑

#jvm#java
MongoDB 4.x——微服务入门

微服务(Microservice)是一种去中心化的应用架构方案。相对于单体式应用来说,微服务应用具有耦合性低、扩展性高、更灵活、能更高效交付的特点。服务按功能进行了一定粒度的拆分,每一块都有独立的职责。由于做了拆分,每一个微服务的开发都是独立进行的,因此这种架构的交付节奏可以更加灵活。微服务应用的部署及运行都是隔离的,这保证了整个应用架构可以按需进行扩展。

#微服务#mongodb#java
Java面试——Hadoop原理及应用

MapReduce是Hadoop的分布式计算框架,MapReduce应用程序首先需要声明数据的输入和输出路径(一般为HDFS路径)​,然后实现接口或抽象类的Map和Reduce函数,最后加上作业配置(Job Configuration)​,就完成了MapReduce应用程序的构建。

#java#面试#hadoop
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