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Android webview内嵌h5基础使用介绍

Android 可以通过 webview 来内嵌 html 页面,从而实现灵活的信息展示;最近客串 android 开发中,正好遇到了这样的一个小场景,所以简单的记录一下 Android 与 html 之间的交互,包含以下内容webview 的基本设置Andriod 调用 js 方法js 调用 android 方法图片长按下载。

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#android#java#程序人生 +1
Redisson 分布式锁实战与watch dog机制解读

据 Redisson官网 的介绍,Redisson是一个Java Redis客户端,与Spring 提供给我们的 RedisTemplate 工具没有本质的区别,可以把它看做是一个功能更强大的客户端(虽然官网上声称Redisson不只是一个Java Redis客户端)我想我们用到 Redisson 最多的场景一定是分布式锁,一个基础的分布式锁具有三个特性:互斥:在分布式高并发的条件下,需要保证,同

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#分布式#学习#java +1
熬夜之作:一文带你了解Cat分布式监控

如果需要使用 Spring Data Redis 的话,直接集成 kitty-spring-cloud-starter-redis 就可以,kitty-spring-cloud-starter-redis 中对 Redis 的命令进行了埋点,可以在 Cat 上直观的查看对应的命令和消耗的时间。CAT 很大的优势是它是一个实时系统,CAT 大部分系统是分钟级统计,但是从数据生成到服务端处理结束是秒级

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#分布式#java#学习 +1
这个软件画架构图真爽

本文主要介绍了diagrams画图工具,它是一款免费的在线画图工具,也叫做draw.io。它的功能非常强大,包括:菜单栏、工具栏、左边图形区、画图区、右边样式区、底部等。同时还介绍了如何进入画图区。当然本文只是抛砖引玉,给大家介绍了diagrams的一小部分功能。它的强大之处,需要大家自己多动手摸索。下面用一张图给大家展示一下,我是如何使用diagrams画图的:好了,今天的内容先分享到这里,我们

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#java#程序人生#学习
如何正确控制springboot中bean的加载顺序总结

在 4.0 之后对它的功能进行了增强,支持集合的注入时,指定集合中 bean 的顺序,并且特别指出了,它对于当 实例的 bean 之间的顺序,没有任何影响。其实在工作中,我相信很多人碰到过复杂的依赖关系的bean加载,把这种不确定性交给spring去做,还不如我们自己去控制,这样在阅读代码的时候 ,也能轻易看出bean之间的依赖先后顺序。在相应的扩展点加入自己的业务初始化代码。在spring体系中

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#spring boot#后端#java
大模型时代最讽刺的职业出现了:“大模型善后工程师”

AI 写的:快、便宜、能跑工程师修的:稳、能上线、能赚钱不是写代码,而是把错误的地方修对,把不可靠的地方补稳,把模糊的部分变清晰。这才是 AI 时代真正的核心竞争力。你认为呢?

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#开发语言
实时流计算系统设计与实现:数据存储-Ad-Hoc查询

Ad-Hoc查询也称为即席查询,是用户为了某个查询目的,灵活选择查询条件并提交数据库执行,最终生成相应查询结果的过程。例如,一种常见的Ad-Hoc查询例子就是平时我们临时接到领导想要查看某项业务指标的任务,然后使用客户端连接到数据库,即时编写SQL语句并执行,然后将得到的查询结果上报给领导。在实时流计算系统中,有时候需要将计算结果最终呈现给最终用户查看。这里的最终用户可能是运营人员,也可能是做决策

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#大数据#数据库#powerbi +3
一张图搞懂微服务架构设计

随着业务量增长,单表的数据量达到性能瓶颈之后,我们就要采用分库分表来对数据库表进行水平拆分和垂直拆分了,具体如何进行合理的拆分,以及技术选型,这些和项目现有的表结构设计是息息相关的,要考虑后续的可拓展性,不能短期拆了一时爽,后续业务量增暴涨之后,服务器的性能不足以维持数据库的性能时,这时候要拆分服务器部署了。不管单体服务,还是微服务,数据持久层都是必须的,我们是选用互联网项目经常使用的mysql作

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#微服务#架构#云原生
我的mybatis-plus用法,被全公司同事开始悄悄模仿了!

包括引入,配置,使用,以及扩展等常用的方面做一个汇总整理,尽量包含大家常用的场景内容。关于 mybatis-plus 是什么,不多做介绍了,看官方文档:https://baomidou.com/,咱们直接代码撸起来。建议大家选择 utf8mb4 这种字符集,做过微信的同学应该会知道,微信用户名称的表情,是需要这种字符集才能存储的。有更高的性能,但是不能忽略下面的配置,否则服务会不断抛出异常,原因是

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#mybatis
AI大模型应用开发极简入门:基于GPT-4与ChatGPT!

请逐步推导...$$ \text{输出质量} = k \cdot \frac{\text{提示词复杂度}}{\text{温度参数}} $$(其中 $k$ 为任务适配系数):优先掌握API集成(Python/Node.js),再深入prompt优化技巧,最后结合业务场景设计AI工作流。可通过OpenAI Playground进行交互式实验。本书核心价值在于,适合具有基础编程能力的开发者2周内快速上手

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#人工智能#开发语言
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