Java 8 中一个主要的新功能是引入了流（Stream）功能。在java.util.stream中包含用于处理元素序列的类。其中，最重要的类是Stream。下面我们就来看看如何使用现有的数据源创建流。Stream 的高级示例非常丰富，本文的目的是为了让我们快速了解 Stream 功能的用法，并启发我们继续探索和深入学习。Stream 是 Java 8 中非常强大和实用的 API，它为开发人员提供

最近一直在开发项目中的新需求，其中有一个需求是“解析文件（.txt文件，一行就是一条数据）中的数据并进行入库操作”。其实这个需求也很简单，无非就是将文件中每一行数据转换为一个对象，将每一个对象都存储到 list 集合中，最终执行批量入库的操作。但就是这么一个简单的需求却让我踩了一个大坑…

Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。

网站开发功能是否全面是衡量的一个重要指标，往往我们还需要针对用户进行功能的拼接或者切割，这部分我愿称之为用户画像。在用户画像下我们还需要考虑的是如何做到精准控制。基于 Spring 我们可以轻松实现传统的 三元 管理用于精准控制用户的菜单、按钮、及资源。再仔细思考想，难道控制住资源就是精准控制了吗？我决定将精准下方我想细化到数据层面。本文主要是思路的剖析，并没有将每个案例都完成的代码呈现出来，因为

但是这个方案会有⼀个缺点就是会对业务代码造成大量的侵入，深深的耦合在⼀起，所以这时会有⼀个优化的方法，我们知道对 Mysql 数据库更新操作后再 binlog 日志中我们都能够找到相应的操作，那么我们可以订阅 Mysql 数据库的 binlog 日志对缓存进行操作。先更新数据库，后删除缓存这⼀种情况也会出现问题，比如更新数据库成功了，但是在删除缓存的阶段出错了没有删除成功，那么此时再读取缓存的时候

从前几年引起一场资本骚动的元宇宙，到年初的ChatGPT，想必大家也都感受了前所未有的热度；而元宇宙是一个概念，ChatGPT是一个实实在在的产品；后者所能激起的涟漪，我相信比前者更深远；以下是1亿用户的时间图：从GPT-1到ChatGPT，再到GPT-4，这中间涌现了太多突现能力，典型如思维链，然而这些让人为之着迷的能力要梳理清楚并不易，尤其是GPT-4那份几百页的技术报告中，没有提到任何重要的

scp -P 远程端口号 登陆用户@server:/Home/data/a.txt /Users/zhanghao/Desktop。例：scp -P 1024 /Users/a.txt zhanghao@server:/Home/data/a.txt。1、scp -P 远程端口号 本地路径 登录用户@服务器地址:服务器保存路径。注：若登录用户对目标路径有操作权限，则可省略2、3两步。2、chmod

集合就是一个放数据的容器，准确的说是放数据对象引用的容器集合类存放的都是对象的引用，而不是对象的本身集合类型主要有3种：set(集）、list(列表）和map(映射)。哈希算法是指把任意长度的二进制映射为固定长度的较小的二进制值，这个较小的二进制值叫做哈希值。链表是可以将物理地址上不连续的数据连接起来，通过指针来对物理地址进行操作，实现增删改查等功能。链表大致分为单链表和双向链表单链表:每个节点包

可参考：maven中scope标签详解。compile provided test runtime system import区别、依赖传递、可选依赖＜optional＞_茅坑的小石头的博客-CSDN博客_maven scope标签。

单点登录，用户仅需在服务的网络外围进行一次登录即可，并且只需进行一次操作，即可访问您授权他的软件和资源，国外的大量开发者已经用 IDaaS 的单点登录来提升 C 端用户体验，也有很多 500 强企业在用它来统一管理员工的应用权限。IDaaS 提供统一的用户目录，通过可信单一数据源（SSoT）可将企业不同系统的数据进行统一整合和管理，同时又可以基于「多租户」架构，实现相同应用、系统中不同租户间的数据