在 Amazon 的内部，多数前端项目都相较简单，但是工程师希望代码清晰、简洁、可维护，因此 AngularJS 也是比较流行的。...再提一提其中的依赖注入（DI）和遵循的 Convention over Configuration (CoC) 规则，在写 Controller 代码的时候，还是比较舒服的，既有 scope 内变量访问的控制...Backbone.js Backbone.js 可能是我接触最早的前端 MVC／MVVM 框架（那个时候写过一点点入门的总结）。...对比 AngularJS 的通过 DOM 属性的方式来控制范围和绑定行为，Backbone.js 看起来更加容易理解，在 View 里面用 el 这个属性来建立和限定区域 DOM 树的联系。...总体来说，Backbone.js 最简单，最容易上手，提供了非常易于操作的前端代码模块化的方案，对 HTML 的侵入性也最小，和别的库的集成也相对容易。
https://louluan.blog.csdn.net/article/details/19021797 1. dojo 的模块化 dojo 的模块化是指，dojo将每个冗杂的js...("dojo.a.b"); // 实际上这个是相当于加载dojo/a/b.js 文件 2、dojo.hitch() 此方法为指定的函数绑定上下文，并执行。...)}; function() { return f.call(o,.....) }; dojo.hitch跟空对象绑定的情况： // dojo.global 是对全局对象空间的一个引用 //第一种形式...dojo.hitch(null,f); // f 是一个函数，等价于 dojo.hitch(f); // 返回 f //第二种形式 dojo.hitch(null,"f"); // 等价于...dojo.hitch("f"); //返回.. function() {return dojo.global[f].apply(dojo.global,arguments);} dojo.hitch
因为Thread本来就是实现了Runnable，包含Runnable的功能是很正常的啊！！ 至于两者的真正区别最主要的就是一个是继承，一个是实现； 其他还有一些...
这是前端框架比较和吐槽的第二篇。...事件方面使用 observes 方法并传入属性名来建立监听，其实和 Backbone.js 是差不多的。...我拿它不知不觉地和 Backbone.js 比较，最初还是因为 API 长得像的关系，后来才知道，其实这并不奇怪，因为核心开发人员 Tom Dale 说，灵感就是来自于 Cocoa、RoR 和 Backbone.js...该文中他自己比较了 AngularJS 和 Ember.js。...其实还想涉及 Ext JS 和 Dojo Toolkit，不过有了上面这些以后，它们的典型性就没有那么强了，而且时间所限，就先作罢吧。
Microsystems公司推出的面向对象的程序设计语言，特别适合于互联网应用程序开发；而JavaScript是Netscape公司的产品，为了扩展Netscape浏览器的功能而开发的一种可以嵌入Web页面中运行的基于对象和事件驱动的解释性语言...下面对两种语言间的异同作如下比较： 基于对象和面向对象：Java是一种真正的面向对象的语言，即使是开发简单的程序，必须设计对象；JavaScript是种脚本语言，它可以用来制作与网络无关的，与用户交互作用的复杂软件...它是一种基于对象（Object-Based）和事件驱动（Event-Driven）的编程语言，因而它本身提供了非常丰富的内部对象供设计人员使用。 解释和编译：Java的源代码在执行之前，必须经过编译。...（目前的浏览器几乎都使用了JIT（即时编译）技术来提升JavaScript的运行效率） 强类型变量和类型弱变量：Java采用强类型变量检查，即所有变量在编译之前必须作声明；JavaScript中变量是弱类型的
1、MySQL相对来说比较年轻，首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。...PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史，最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的，作为Ingres数据库的后继。...PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可，组织可以使用、复制、修改和重新分发代码，只需要提供一个版权声 明即可。...一、PG相对于MySQL的优势： 1、在SQL的标准实现上要比MySQL完善，而且功能实现比较严谨； 2、存储过程的功能支持要比MySQL好，具备本地缓存执行计划的能力； 3、对表连接支持较完整，优化器的功能较完整...三、总体上来说，开源数据库都不是很完善，商业数据库oracle在架构和功能方面都还是完善很多的。
List outList = Lists.newArrayList(); // 循环检查，是否已存在key，如果存在则直接添加到key的list中，否则新增key和新增...out.getRPlateNumber(), list); } else { outNumberMap.get(out.getRPlateNumber()).add(out); } } // 开始比较
MYISAM和InnoDB比较。 2017-5-20 先给结论：这两种类型的表各有优劣，具体使用应根据应用而定。 基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。...我做过比较。同样的两张表内，有同样的1亿条数据。使用select count(*) from table，实验查询的时间。 第一张是查询InnoDB的。 ...InnoDB是聚集索引，数据文件是和索引绑在一起的，必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。...主键索引和辅助索引是独立的。 3. InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。
@Value和@CongigurationProperties 比较 属性 @CongigurationProperties @Value 功能 批量注入配置文件中的属性 一个个指定 松散绑定(松散语法...person.birth=2017/12/15 person.boss=false person.maps.k1 = v1 person.maps.k2 = 14 person.lists=a,b,c 如何选择@Value和@...CongigurationProperties 配置文件yml还是properties他们都能获取到值；如果只是在某个业务逻辑中需要获取配置文件中的某项值，使用@Value；如果专门编写一个javaBean来和配置文件进行映射...CongigurationProperties 支持松散的绑定（Relaxed binding） 属性 说明 person.firstName 标准驼峰规则 person.first-name 虚线表示，推荐用于.properties和.
>>> variable = "hello" >>> type(variable) is str True >>> isinstance(variable, str) True 下面比较一下这两个函数的性能..."variable = 'hello'" "type(variable) == str" 2000000 loops, best of 5: 114 nsec per loop isinstance和type...然后在这个类里面写其他的方法，基本样式如下： class MyAwesomeList(list): # Add additional functions here 但是现在，如果我们将这个新类与一个列表进行比较...，type 和isinstance会返回不同的结果！...不过，在Python中，我们通常不需要检查某个对象的类型，只需要关注它能不能具备像字符串或列表那样的方法和属性，这就是著名的“鸭子检验”。因此，只需要使用isinstance即可。
很明显这个例子完全错误，多卖票的原因根本不是因为Runnable和Thread的区别，看调用就知道了。...—->6 线程1卖票—->5 线程1卖票—->4 线程2卖票—->3 线程2卖票—->2 线程1卖票—->1 （这里必须使用synchronized，否则会出现重复卖某一张票的情况，当然这点和本篇文章无关...这样看起来，Thread和Runnable岂不是没区别了？...找到答案很简单，点进去看Thread源码就知道了 public class Thread implements Runnable {} 可以看出，Thread实现了Runnable接口，这和上面例子中的...2、没有可比性，Thread实现了Runnable接口并进行了扩展，我们通常拿来进行比较只是写法上的比较，而Thread和Runnable的实质是实现的关系，不是同类东西。
Postman 和 JMeter 都可以用来做 API 测试，但是它们之间有一些区别。...测试类型Postman 主要用于功能测试和集成测试，而 JMeter 主要用于性能测试和负载测试，例如压力测试和并发测试。...相比之下，JMeter 的用户界面可能需要更长的学习曲线，因为它更适合于高级用户和开发人员。...相比之下，JMeter 的脚本编写需要更多的技术知识和经验，需要使用 JMeter 自带的脚本语言。...总结总的来说，Postman 是一个更适合于初学者和简单测试的 API 工具，而 JMeter 则更适合于高级用户和性能测试。选择哪个工具取决于你的测试需求和技术水平。
目录 一、 两者的各方面比较 二、Spark相对Hadoop的优越性 三、三大分布式计算系统 ---- Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎...Hadoop，是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度） 一、实现原理的比较 Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算...ps：一个Application -> 多个job ->一个job多个stage -> 一个stage多个task 二、 两者的各方面比较 （1）Spark对标于Hadoop中的计算模块MR，但是速度和效率比...MR要快得多； （2）Spark没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作，它只是一个计算分析框架，专门用来对分布式存储的数据进行计算处理，它本身并不能存储数据； （3）Spark...，相比java语言编写的Hadoop程序更加简洁； （3）相比Hadoop中对于数据计算只提供了Map和Reduce两个操作，Spark提供了丰富的算子，可以通过RDD转换算子和RDD行动算子，实现很多复杂算法操作
同时文件的 key 也作为标识符和 metadata 一起长期活动在内存中。...其中 Couchbase 类型提供了高可用和动态重配置的分布式数据存储，提供持久化存储和复制服务。...各种组件拼接而成，都是c++实现，导致复杂度过高，遇到奇怪的性能问题排查比较困难，（中文）文档比较欠缺； 3. 采用缓存全部key的策略，需要大量内存。...逐渐倾向于闭源，社区版本（免费，但不提供官方维护升级）和商业版本之间差距比较大。 适用场景 1. 适合对读写速度要求较高，但服务器负荷和内存花销可遇见的需求； 2....▲小块数据，小数据量下 Redis以更小的资源消耗提供了更高的OPS和更快的服务速度，因其接口设计不同，相较Couchbase还减少了网络传输。
1 网络IO模型 Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述字 pipe 传递给worker线程，进行读写...IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats 命令，实际Memcached...(Memcached网络IO模型) Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对于单 纯只有IO操作来说，...根据以上比较不难看出，当我们不希望数据被踢出，或者需要除key/value之外的更多数据类型时，或者需要落地功能时，使用Redis比使用Memcached更合适。 ...总的来说Redis作者是一位非常勤奋的开发者，可以经常看到作者在尝试着各种不同的新鲜想法和思路，针对这些方面的功能就要求我们需要深入了解后再使用。
这两个符号在Python的比较判断中应用广泛，但是这两者是有区别的，体现的是对象中的相等和标识符的概念。==符号比较的是两个对象是否相等，而is符号表达的则是标识符相等。...Out[4]: True 但是如果我把a复制给c c=list(a) 注意到 a==c Out[6]: True 然而 a is c Out[7]: False 让我们来分析下，a赋值给b，实际上是a和b...所以a is c返回的是False，因为a和c就不是一个对象，但是a和c是相等的。
MethodFilterInterceptor也是继承了AbstractInterceptor的，并且MethodFilterInterceptor里面定义了两个参数，分别是excludeMethods和includeMethods
XML和JSON的比较 XML与JSON都可以用来描述或者存储数据，两者都有各自的优点，使用场景取决于需求。...，简洁和清晰的层次结构使得JSON成为比较理想的数据交换语言，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。...比较 可读性方面 可读性方面，JSON与XML都作为标准的规范，可读性都比较不错，对于可读性的比较其实还是应该取决于应用场景，对于将完整的XML映射为JSON格式的话，XML的可读性更好一些，对于单纯的数据描述而言...数据体积方面 XML格式的数据的冗余度是大于JSON格式的数据的，通常而言，XML比较适合于标记文档，而JSON却更适于进行数据交换处理。...JSON只提供整体解析方案，对于数据量较少的文档处理效果比较好。
1.使用DataReader需要对集合（list）配合使用，封装较为麻烦 2.但对集合作为数据源能够体现更好的面向对象特性
System.out.println(a==c); // 地址不相同 System.out.println(c==d); // 地址不相同 System.out.println(a.equals(b)); // 内容比较...System.out.println(a.equals(c)); // 内容比较 System.out.println(c.equals(d)); // 内容比较 Integer intOne =
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