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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
Java面试——Spark原理及应用(一)

RDD是Spark中最基本的数据抽象,代表一个不可变、可分区、元素可并行计算的集合。RDD具有自动容错、位置感知性调度和可伸缩等特点。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将数据集缓存在内存中,后续查询能够重用该数据集,这极大地提升了查询效率。Spark API依赖driver程序中的传递函数完成在集群上执行RDD转换并完成数据计算。在Java API中,函数所在的类需要实现org.apache.s

#java#面试#spark
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