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用户输入的数据 以 顶点数组对象表示 Vertex Array Object，VAO
单例模式相信大家都有所听闻，甚至也写过不少了，在面试中也是考得最多的其中一个设计模式，面试官常常会要求写出两种类型的单例模式并且解释其原理，废话不多说，我们开始学习如何很好地回答这一道面试题吧。
从JVM运行角度来看，当JVM执行到new字节码时，首先会去查看类有没有被加载到内存以及初始化，如果是第一次使用该类，则首先加载该类。加载完成后便会在堆内存分配该对象实例的内存空间，虚拟机栈分配对象实例的应用内存。
确保某个类只有一个对象的场景，比如一个对象需要消耗的资源过多，访问io、数据库，需要提供全局配置的场景
对象序列化是以特殊的文件格式存储对象数据的。当存储一个对象时，这个对象所属的类也必须存储。这个类的描述包含：
单例模式的五种写法： 懒汉 恶汉 静态内部类 枚举 双重校验锁
这篇文章总结了所有的Java集合（Collection）。主要介绍各个集合的特性和用途，以及在不同的集合类型之间转换的方式。 Arrays Array是Java特有的数组。在你知道所要处理数据元素个数的情况下非常好用。java.util.Arrays 包含了许多处理数据的实用方法： Arrays.asList：可以从 Array 转换成 List。可以作为其他集合类型构造器的参数。 Arrays.binarySearch：在一个已排序的或者其中一段中快速查找。 Arrays.copyOf：如果你想扩大数组容
这篇文章总结了所有的Java集合（Collection）。主要介绍各个集合的特性和用途，以及在不同的集合类型之间转换的方式。
关于什么是好代码，软件行业烂大街的名词一大堆，什么高内聚、低耦合、可复用、可扩展、健壮性等等。也有所谓设计6原则—SOLID:
定义一个消息类型 先来看一个非常简单的例子。假设你想定义一个“搜索请求”的消息格式，每一个请求含有一个查询字符串、你感兴趣的查询结果所在的页数，以及每一页多少条查询结果。可以采用如下的方式来定义消息类型的.proto文件了： syntax = "proto3"; message SearchRequest { string query = 1; int32 page_number = 2; int32 result_per_page = 3; } 文件的第一行指定了你正在使用proto3语法：
要让GC回收不再使用的对象，对象的逻辑 生命周期（应用程序使用它的时间）和对该对象拥有的引用的实际 生命周期必须是相同的。 在大多数时候，好的软件工程技术保证这是自动实现的，不用我们对对象生命周期问题花费过多心思。 但是偶尔我们会创建一个引用，它在内存中包含对象的时间比我们预期的要长得多，这种情况称为无意识的对象保留（unintentional object retention） 全局 Map 造成的内存泄漏 无意识对象保留最常见的原因是使用 Map 将元数据与临时对象（transient object）
这部分我的第一个想法是去控制__dict__中的 key 。但这样的方式并不好，__dict__ 范围大，它包含该类的所有属性和方法。而不单单是枚举的命名空间。我在源码中发现 enum 使用另一个方法。通过 __prepare__ 魔术方法可以返回一个类字典实例，在该实例 使用__prepare__ 魔术方法自定义命名空间，在该空间内限定成员名不允许重复。
一、python简介 python语言的特性就是简单优雅，写容易明了的代码，而且尽量写少的代码。python为我们提供了完善的基础代码库，包括网络、文件、DB、文本等。除了内置库外，还有大量第三方库。所以，使用python开发，许多功能不需从零编写，直接使用现成的即可。 python是解释性语言，运行速度与C语言相比较慢。因为，代码是在执行时候翻译为CPU理解的机器码，这个翻译过程较为耗时。而C程序会在运行前先编译为机器码。 二、python基础 # 是注释。通过空格进行缩进，当一行语句以 : 结尾时，缩进
Python采用基于值的内存管理模式，相同的值在内存中只有一份。这是很多Python教程上都会提到的一句话，但实际情况要复杂的多。什么才是值？什么样的值才会在内存中只保存一份？这是个非常复杂的问题。
JavaScript中一个不被重视的概念是对象和函数是如何引用的，并且直接影响 React性能。 如果创建两个完全相同的函数，它们仍然不相等，试试下面的例子：
单例模式，是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例。即一个类只有一个对象实例。
全称为Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区,里面的元素可并行计算的集合。RDD在逻辑上是一个数据集，在物理上则可以分块分布在不同的机器上并发运行。RDD允许用户在执行多个查询时显示的将工作缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大的提升了查询速度。 在Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建RDD,转换已有RDD以及调用RDD操作进行求值，每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上，RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象，甚至可以是用户自定义对象。 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。它的特性可以总结如下：
Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是运行程序于硬盘时，Spark也能快上10倍速度。[1]Spark允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。
这次当我入职一家新公司的时候，编写代码发现，里面还在大量的使用public static final…这种语句来神马一些状态常量。
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