Hello，各位知晓程序的读者们，我是犯迷糊的小羊。目前是 ifanr 的一只前端攻城狮，同时也是知晓云团队的一员。
全民阅读的时代已经来临，目前使用读书软件的用户数2.1亿，日活跃用户超过500万，其中19-35岁年轻用户占比超过60%，本科及以上学历用户占比高达80%，北上广深及其他省会城市/直辖市用户占比超过80%。
出处：https://www.cnblogs.com/cloudbird/p/12683546.html
本文通过老王使用纸质书籍阅读小王使用电子书籍的故事，详细说明设计模式中的结构型设计模式之适配器模式，分别对对象适配器和类适配器代码实现，最后为了加深理解，会列举适配器设计模式在JDK和Spring源码中的应用。
附近的家居城促销，你买回了一直心仪的可调节书架，打算把自己的书都整理到新的书架上。
后端具备定时任务自动判断是否到期进行修改，所以使用者无需考虑预约到期、活动到期、借阅到期的任务。
小红希望小明多读书，常寻找好书给小明看，之前的方式是这样：小红问小明什么时候有空，把书给小明送去，并亲眼监督小明读完书才走。久而久之，两人都觉得麻烦。
一．项目背景 小说书架的产品思路是：在手机QQ浏览器这个平台上，给用户提供一个小说书架这样的小说阅读入口。通过这个入口阅读到的小说，是后台将从其它网页中抽取到小说的目录，内容进行过滤，拼接，存储等加工的，用户可以免费看到纯净的完整小说。小说书架有几个重要的特点：免费，追新能力强，内容完整而且正确。 “内容完整和正确”反映的是小说内容的质量，而一本网络小说往往有成百上千个章节，一个一章节一个章节，一本书一本书的去人工核对每一章的完整性和正确性是很不现实而且效率低下的，因此我们考虑通过自动化的方式实现小说内容
今天我会围绕以上几个方面展开：首先，为什么要选这个项目来做，我自己没学过数据库，而且在当时也没用过。项目诞生之后很快就遇到了生存危机，危机之后找到一些发展机会。我经常跟很多人讲，数据库跟图书馆书架特别像，数据库其实就是个数字图书馆，大家想想看在一个块里插一套记录，是不是就相当于插一本书进去把别人的书往后挪一下。 李国杰院士跟我讲：“最好的东西就是ACID，最糟糕的东西也是它”。之所以糟糕，是因为最不好做，最难的也在这里。关系数据库能做很多事，它的核心是具备了三个能力——记账、转账、算账，因为数据库就是在这
即便一个月只能读完一本书，日积月累后，当你把读过的书放满整个书架的时候，一定会非常享受这份喜悦。
“如何通俗解释「为什么数据库难以拓展」”，这个问题来自Quora，题主还补充说自己有一些数据库的基本知识，但依然不理解为什么扩展数据库如此困难。伯乐在线编译摘编了这个问答贴的两个热门回复。 Paul
MarginNote是一款在mac和ios上的学习软件，集阅读、批注、摘录、组织思维导图、复习于一体，堪称学习大杀器，在Apple Store上有高达4.7的评分，深受大家的喜爱。
题目描述 Farmer John最近为奶牛们的图书馆添置了一个巨大的书架，尽管它是如此的大，但它还是几乎瞬间就被各种各样的书塞满了。现在，只有书架的顶上还留有一点空间。 所有N(1 <= N <= 20,000)头奶牛都有一个确定的身高H_i(1 <= H_i <= 10,000)。设所有奶牛身高的和为S。书架的高度为B，并且保证 1 <= B <= S < 2,000,000,007。 为了够到比最高的那头奶牛还要高的书架顶，奶牛们不得不象演杂技一般，一头站在另一头的背上，叠成一座“奶牛塔”。当然，这个塔
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨一起看下它们究竟有什么异同。 1 解决问题的层面不一样 首先，Hadoop 和 Apache Spark 两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop 实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。 同时，Hadoop 还会索引
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨一起看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
使用Java语言显示数组arr中的元素时，我们可以使用下面的for循环语句遍历数组。
虽然资料的即时访问与下载是数字时代的一个标志，但世界上有许多知识仍以书籍的形式保存，卷宗跟踪是一项既枯燥又耗体力的工作。如今新加坡科技研究局（A*STAR）开发出了新的机器人技术，大大改进了这些宝贵资源的访问方式。 一些图书馆正在对其藏书添加无线射频识别（RFID）标签，从而实现自动化检索。这些计算机条形码带有唯一识别标签，可通过无线手持RFID阅读器快速扫描。还有一种带有多条RFID天线的“智能书架”，可以自动记录书籍被放入书架或取走的时间，但由于这些方式费用昂贵，仍需依靠人工完成。 新加坡科技研究局信息
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
索引为什么能提高数据访问性能很多人只知道索引能够提高数据库的性能，但并不是特别了解其原理，其实我们可以用一个生活中的示例来理解。 我们让一位不太懂计算机的朋友去图书馆确认一本叫做《MySQL性能调优与架构设计》的书是否在藏，这样对他说：“请帮我借一本计算机类的数据库书籍，是属于 MySQL 数据库范畴的，叫做《MySQL性能调优与架构设计》”。朋友会根据所属类别，前往存放“计算机”书籍区域的书架，然后再寻找“数据库”类存放位置，再找到一堆讲述“MySQL”的书籍，最后可能发现目标在藏(也可能已经借出
多维数组是用来描述多层嵌套的数据的一种模型，（如 图书馆的 楼，层，房间，书架，书架上的行和列），出于内存对齐的需要，它要求同一级的子数组要有相同的形状尺寸，还要求每个元素的数据类型相同。（6维数组可以类比这样一个特殊的图书馆，它每栋楼都有相同的层数，每一层都有相同的房间数，每个房间都有相同数量的书架，每个书架都有相同的行数，书架上每一行只能放相同数量的书。）。
这次要介绍的是迭代器模式，也是一种行为模式。我现在觉得写博客有点应付了，前阵子一天一篇，感觉这样其实有点没理解透彻就写下来了，而且写完后自己也没有多看几遍，上次在面试的时候被问到java中的I/O的各种实现用到了什么设计模式，我愣是想半天没想出来了，人家还给提示了我也没想出来，最后还是面试官给出的答案，是装饰模式，听到答案后就恍然大悟了，前两天刚看了装饰模式，还写下了I/O操作中的各种类都是用到了装饰模式，后来想想两方面原因造成的当时没回答出来，一是面试时紧张就容易想不起来，二是对设计模式理解的还是不够透彻。所以以后宁可写博客慢一些也要将自己写的东西理解透彻了。
本文设计了一个离线实验，用 CTR 预估方法做书籍个性化推荐，发现效果（准确率、召回率）较现网方法（Word2vec）提升接近一倍。
题目描述 Frank是一个非常喜爱整洁的人。他有一大堆书和一个书架，想要把书放在书架上。书架可以放下所有的书，所以Frank首先将书按高度顺序排列在书架上。但是Frank发现，由于很多书的宽度不同，所以书看起来还是非常不整齐。于是他决定从中拿掉k本书，使得书架可以看起来整齐一点。 书架的不整齐度是这样定义的：每两本书宽度的差的绝对值的和。例如有4本书： 1x2 5x3 2x4 3x1 那么Frank将其排列整齐后是： 1x2 2x4 3x1 5x3 不整齐度就是2+3+2=7 已知每本书的高度都不一样，请你
MapReduce 是一个大数据集合的并行运算模型，由google提出，现在流行的hadoop中也使用了MapReduce作为计算模型 MapReduce 通俗解释 图书馆要清点图书数量，有10个书架，管理员为了加快统计速度，找来了10个同学，每个同学负责统计一个书架的图书数量 张同学 统计 书架1 王同学 统计 书架2 刘同学 统计 书架3 ...... 过了一会儿，10个同学陆续到管理员这汇报自己的统计数字，管理员把各个数字加起来，就得到了图书总数 这个过程就可以理解为MapReduce的工作过
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 从2018年底到2019年初，阅读的商业模式正在发生翻天覆地的变化。从付费阅读到免费阅读的战场争夺中，各大免费APP如雨后春笋般涌现，正冲击着付费的城墙。 网文江湖，风云再起。PUPU读书存在产品框架不合理，优质的内容无法得到有效曝光和外显，加之视觉风格陈旧，品牌设计缺失等一系列体验问题。 对设计师而言，我们面临着更多挑战，不能只停留在优化用户体验本身，需要更多地从商业本质出发，以实现商业目标来优化产品功能和用户体验。201
一个 XML 文档一旦有了约束，那么这个 XML 文档就只能使用约束中创建的元素及属性。
用于在数据集合中按照顺序遍历集合，iterator 有反复做某件事的意思，因此称为“迭代器”，所以称为 迭代器模式
1.3 DTD约束 1.什么是约束：在xml文档中，咱们可以通过一个文件来约束xml文档中的内容规范。、 简单来说：约束就是规定xml文件中可以些什么，不可以些什么。 为什么要有约束？ 因为xml文件可以随意写，如果标记随意些，在解析xml文件时，程序员就不清楚xml文件中的标记具体表示什么含义，所以说用约束规范xml文件的书写。 2.创建约束文件 什么是DTD：文档类型定义（DTD）可定义合法的XML文档构建模块。它使用一系列合法的元素来定义文档的结构。 DTD 可被成行地声明于 XML 文档中，也可作为一个外部引用。
经常有读者在公众号后台让我推荐入门AI的教材和书籍，今天就闲扯一下，结合笔者的个人书架，随便聊一聊。
大多数程序员家里都有很多书籍,但是书多以后，收纳就成了个问题，想要找书的时候，可能在翻遍了整个房间才找到自己想要找的书；所以这种情况就需要一个书架。书架的作用就是放置书，同时在找书的时候也很方便。如果类比一下在书架上找书这个步骤是不是很像代码中的遍历。
IE5以上浏览器内置了XML解析工具：Microsoft.XMLDOM，开发人员可以编写javascript代码，利用这个解析工具装载xml文件，并对xml文件进行dtd验证。
现在我们将把之前学过的知识点总结做成一个小项目 ，叫图书管理系统，来看一下吧。
但是，长期没记性、丢三落四也不是办法。这一次，知晓程序（微信号 zxcx0101）带来了 4 款拯救健忘大脑的小程序，赶紧抱走吧。
其实说实话，大一刚来的时候就学了数据结构，当时学的数据结构是下面图片中的这一本，不过说来惭愧，当时由于入门时C语言学的太菜，以至于开这门课的时候思维跟不上就抵触，不用解释，就是给自己找借口，坦白说吧，就是没好好学，不过人非圣贤，孰能无过，人生难免会犯点错，及时改正还是个好孩子，因此，我决定把之前没学好的数据结构重新补回来。
8月27日，云翌通信乔迁至上海浦东软件园（世博分园）灵岩南路295号17号楼203室，新的办公区域空间扩大一倍，宽敞明亮，配备全新办公设施，所有员工迅速正常投入工作！
为什么说是阅读，而不是看书呢。在我朋友圈的读者们，可能已经知道了。比起看书，我平常阅读更多的是，期刊论文或者博硕毕设。偶尔，要学点新技术，看书才会成为我的选择。
通过上图可知图书管理系统的使用者分为图书管理员以及普通用户，并且管理员与普通用户对图书系统的使用权限有所差异。但是无论是图书管理员还是普通用户都是对书籍进行操作，为此需要一个书架来存储书籍，然后使书架具备CURD功能即可，最后可以给使用者使用了。
iOS端的看书APP下架了一个又一个，真是不容易，安卓端也是良莠不齐，名气最大的追书神器也转向正版，当然，破解版除外。
☀️☀️点开就是缘分认识一下，我是小冷。是一个兴趣驱动自学练习两年半的的Java工程师。 一位十分喜欢将知识分享出来的Java博主⭐️⭐️⭐️，擅长使用Java技术开发web项目和工具 文章内容丰富：覆盖大部分java必学技术栈，前端，计算机基础，容器等方面的文章 如果你也对Java感兴趣，关注小冷吧，一起探索Java技术的生态与进步，一起讨论Java技术的使用与学习 ✏️高质量技术专栏专栏链接: 微服务，数据结构，netty，单点登录，SSM ，SpringCloudAlibaba等 ⏩当前专栏：设计模式系列 ⏩专栏代码地址: 代码地址
引言 微信读书 App 中的书籍推荐系统，逐渐开始在运营活动中（每周热榜、新手卡片）使用，尝试从技术侧帮助运营侧提高转活动的化率。 对微信读书的活跃用户，我们根据其读书时长、点评书等用户行为，做书籍推荐。对微信读书新增用户，由于缺少用户行为数据，无法使用这种方法做推荐，此类问题常被称为推荐系统冷启动问题。 然而，我们发现微信用户画像，比如基础属性（年龄、城市、性别等）和公众号阅读兴趣等，与微信读书用户的阅读兴趣相关。借助微信用户画像进行书籍推荐，准确率较随机推荐提升约 1 倍。 分析建模 如何评估微信用
小明需要把一些书（多于n本）放入书架，书架上一共有n个尊贵位置，每个位置可以放1本书。这n个位置用来摆放自己最喜欢的书，剩余的放入书架下面的橱子里。小明每次从待整理的书或已经放入尊贵位置的书中拿起1本，将其放入所有空位置中最左侧，n个位置都放满以后还有新书要放入的话就把最左侧的1本拿走放到下面的橱子里，腾出1个空位置来放新书。重复这个过程直到所有的书都处理完，要么放到n个尊贵位置上，要么放到下面的橱子里。
《Algorithms Unlocked》是 《算法导论》的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础，算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材。如果CLRS的厚度让人望而生畏，这本200多页的小读本刚好合适带你入门。
要说到在数据库相关的知识中，最吸引人的是什么，估计 80% 以上的人都会脱口而出 索引 这个词。我们都知道，这玩意真的好用，非常方便，而且往往优化 MySQL 的第一步就是去建立索引。那么今天，我们就开始学习了解索引这一块的内容，首先当然还是与索引相关的概念。
责任链模式（Chain of responsibility）是使多个对象都有机会处理请求，从而避免请求的发送者和接受者之间的耦合关系。将对象连成一条链，并沿着这条链传递该请求，直到有一个对象处理他为止。
迭代器（Iterator）模式，从其英文单词可以看出，有反复做某件事的意思。迭代器模式常用于数据集合中，对数据集合中的数据按照顺序进行遍历。它能提供一种方法访问一个容器对象中各个元素，而又不暴露该对象的内部细节。
2018 年 9 月，苹果最终以 4 亿美金完成对 Shazam 公司的收购，让不少人为之振奋，在当时对外公布的一份声明中可以看到，自Shazam应用登陆App Store以来，是其最受欢迎的iOS应用之一。
存储器是分层次的，离CPU越近的存储器，速度越快，每字节的成本越高，同时容量也因此越小。寄存器速度最快，离CPU最近，成本最高，所以个数容量有限，其次是高速缓存（缓存也是分级，有L1，L2等缓存），再次是主存（普通内存），再次是本地磁盘。
很多伙伴问起，如何查看 Power BI 数据模型到底会占用多少内存，这的确是个问题。本文对此做出简单说明。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
