在运行时 , 通过反射 , 调用泛型类 , 即使违反了泛型规则 , 也能进行相关操作 , 这是因为 在运行时 , 已经没有泛型相关的限制 , 泛型限制在编译时就已经被擦除了 ;
在之前的章节中有使用到隐式转换：scala 使用jackson解析json成对象
从类型S到类型T的隐式转换由具有函数类型S => T的隐式值定义，或者通过可转换为该类型的值的隐式方法来定义。隐含转换适用于两种情况：
一，简介 从类型S到类型T的隐式转换由具有函数类型S => T的隐式值定义，或者通过可转换为该类型的值的隐式方法来定义。隐含转换适用于两种情况： 1)，如果表达式e是类型S，并且S不符合表达式的期望类型T. 2)，在具有类型S的e的e.m表达中，如果m不表示S的成员 在第一种情况下，搜索适用于e并且其结果类型符合T的转换c。在第二种情况下，搜索适用于e的转换c，其结果包含名为m的成员。 列表[Int]的两个列表xs和ys的以下操作是合法的： xs <= ys 前提是下面定义的隐式方法list2ordered
很难说FP和OO孰优孰劣，应该依场景合理选择使用。倘若从这个角度出发，Scala就体现出好处了，毕竟它同时支持了OO和FP两种设计范式。 从设计角度看，我认为OO更强调对象的自治，即每个对象承担自己应该履行的职责。倘若在编码实现时能遵循“自治”原则，就不容易设计出贫血对象出来。FP则更强调函数的分治，即努力保证函数的纯粹性和原子性，对一个大问题进行充分地分解，分别治理，然后再利用函数的组合性完成职责的履行，即所谓“通过增量组合建立抽象”。 需求 我最近正在编写的一个需求场景，正好完美地展现了这两种不同范式的
上面例子中,创建一个单例Demo,里面包含一个函数matchTest,并且参数类型是Any(scala中所有类的超类,表示任意类型), 注意看函数体 x = match{ case 1 => "one" } 这个就是scala中模式匹配的语法结构, 首先变量.match(选择器) 后面跟着一个花括号, 括号里面case指定的匹配项 , 而 => 右面指定的是表达式 , 在语句中 case _ 等同于java中swich语句的default ,如果匹配项都不符合要求,那么就返回一个默认值
在编程中，遇到类型转换，好像会经常用到 parseInt 和 valueOf，当然这里只拿 Integer 类型进行陈述，其他类型也是雷同的；
项目中，我们经常需要对对象进行深拷贝。 我们一般想到的方法是使用JSON.stringify(sourceObj)，此方法将对象转成字符串，在使用 JSON.parse(jsonTarget)将字符串转对象。
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 折半插入排序，又称二分法插入排序。是由折半（二分法）排序和插入排序两种排序算法组合而成。折半（二分法）排序和插入排序不了解的同学可以先看看主页的两篇文章。 接下来，仍是用一个小例子解释折半插入排序是如何排序的。俄罗斯套娃大小排列
前段时间呢，需要和xx公司进行对接。由于手上活比较多没忙不过来，领导就先帮我把接口调试完成了，并写好了相关的demo。然后我根据demo把代码整合进业务系统，并重写了相关代码。后来领导看了我写的代码，发现和他写的的demo不太一样，然后就问我为什么要重写？在一番争论后，领导对我说了句：你到底懂不懂抽象啊，你动了别人的代码边界。
上次在面试了一次后台开发的时候，然后在交流群里和小伙伴们交流了一下，发现数据结构和算法手撕代码是大家的弱点（包括我自己也是，对数据结构和算法也没有去系统的学习过，这方面非常差劲！），为此自己趁这段时间比较充裕一点，反正也没啥事，少刷点视频，就顺便来系统学习基本的数据结构和算法了，多掌握点技能，提高自己的思维能力，虽然在实际工作当中去写数据结构或者算法的地方几乎不会用到（当然也跟岗位有关，自身的职业岗位深入有关。。。），还是非常值得去学习，只有好处，没有坏处！
表达式表示在执行后会返回一个值得单元，使用{}将多行代码收集在一起，称为表达式块。
导读：无论你的工作内容是什么，掌握一定的数据分析能力，都可以帮你更好的认识世界，更好的提升工作效率。数据分析除了包含传统意义上的统计分析之外，也包含寻找有效特征、进行机器学习建模的过程，以及探索数据价值、找寻数据本根的过程。
（1）要添加的数据项均合理，在界面保存成功后，检查数据库中是否添加了相应的数据：select查询
接口测试是指对系统接口进行测试的一种质量保障手段，主要是验证接口的功能、性能、安全性等方面是否符合预期。
2021-05-12：给定一个数组arr，只能对arr中的一个子数组排序， 但是想让arr整体都有序。返回满足这一设定的子数组中，最短的是多长？
AttributeError:试图访问一个对象没有的属性，比如foo.x，但是foo没有属性x
1.统一测试用例编写的规范，为测试设计人员提供测试用例编写的指导，提高编写的测试用例的可读性，可执行性、合理性。
该文介绍了如何用Scala实现递归和迭代，以及如何使用模式匹配进行函数式编程。此外，还介绍了如何使用本地变量避免全局状态，以及如何使用尾递归优化编写高效的阶乘函数。
AttributeError：试图访问一个对象没有属性，比如Foo.x但是Foo没有属性。 IoError：输入/输出异常，基本上是无法打开文件。 ImportError：无法引入模块或包，基本上是无法路径问题或名称错误。 IndentationError：语法错误，代码没有正确对齐。 IndexError：下边索引超出序列边界，比如x只有三个元素，却试图访问x[5]. keyError：试图访问字典里不存在的键。 NameEroor：使用一个还未被赋予对象的变量。 TypeError：传入对象类型与要
本文是用来系统阐述在MySQL中，不同语句在各种条件下的加锁情况，并不是解释各种锁是什么（或者说加锁的本质是什么）
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给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。
上面这段代码是可以通过编译运行的，可能有些小伙伴会比较困惑，为虾米这里printA函数明明需要接受的是一个A类型，但是传入的一个int类型仍然能够编译通过。
通过code review 可以发现5类错误，分别是语法错误，边界行为错误，经验错误，算法错误，部分算法错误
我知道你们写代码都喜欢一把梭，if else for ，业务流程写完，然后就开始三部曲。git commit -> git push -> publish
其实啊，“XXX语句该加什么锁”本身就是个伪命题，一条语句需要加的锁受到很多条件制约，比方说：
型变（variance）是类型系统里的概念，包括协变（covariance）、逆变（contravariance）和不变（invariance）。这组术语的目的是描述泛型情况下类型参数的父子类关系如何影响参数化类型的父子类关系。也就是说，假设有一个接收一个类型参数的参数化类型 T 和两个类 A，B，且 B 是 A 的子类，那么 T[A] 与 T[B] 的关系是什么？如果 T[B] 是 T[A] 的子类，那么这种型变就是「协变」，因为参数化类型 T 的父子类关系与其类型参数的父子类关系是「同一个方向的」。如果 T[A] 是 T[B] 的子类，则这种关系是「逆变」，因为参数化类型 T 的父子类关系与类型参数的父子类关系是「相反方向的」。类似地，如果 T[A] 和 T[B] 之间不存在父子类关系，那么这种型变就是「不变」1。
我们其中可以优化的点就是i的位置更新，我们可以根据p字符串的特性来判断i在失败后最近可以移动到哪个点位！
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL 可以直 接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。
常见异常 AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x FileNotFoundError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误 IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐 IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5] KeyError
Given an array of integers nums sorted in ascending order, find the starting and ending position of a given target value.
switch 是一个条件语句，用于将表达式的值与可能匹配的选项列表进行比较，并根据匹配情况执行相应的代码块。它可以被认为是替代多个if else子句的常用方式。
最近技术群里面有几个同学碰到了 删除Topic的问题, 怎么样也删除不掉,然后我协助排查之后,就做个记录,写篇文章,大家在碰到这类型的问题的时候应该怎么去排查
首先，简单介绍下，ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，属于大数据测试的核心内容。
假设不单单需要识别猫，而是想识别猫，狗和小鸡，其中把猫称为类1，狗为类2，小鸡是类3，如果不属于以上任何一类，就分到“其它”或者说“以上均不符合”这一类，把它称为类0。
5.3.2 商品列表断言 1 使用响应断言 1）右键点击商品列表HTTP请求，选择“添加->后置处理器->正则表达式提取器”。按照图15进行设置。
https://developer.salesforce.com/docs/component-library/bundle/lightning-input/documentation
各位小伙伴 周一早 又开始了新的一周 不知道各位周末过的怎么样？ 反正常老师是觉得睡不够啊 这是不是说明我还是个小伙？嘿嘿！ 本周我们要进行Python的继续学习 根据我们的课程进度 本周基础知识部分可以差不多讲完 当然 讲完不代表会用 会用不代表可以灵活使用 灵活使用并不代表真正理解 所以，各位小伙伴们 修炼的路还会继续 好了，本期我们将让你的程序可以“活”起来 那就是使用 条件控制 技术要点： if()的基本用法 多条件判断 条件控制时的边界条件 对于超预期输入时的处理 什么是条件控制呢？ 首先我们来讲
把arr4添加到arr3的尾部，可以看到，只是2个数组的追加，不会合并数组，去掉重复元素
戳蓝字“IMWeb前端社区”关注我们哦！ 文/黄qiong 腾讯SNG事业群——前端开发 工程师 0写在前面 在学习react PureComponent的时候，看到有一句话，由于PureComponent的shouldeComponentUpdate里，实际是对props/state进行了一个浅对比，所以对于嵌套的对象不适用，没办法比较出来。那什么是浅对比呢，为什么对于嵌套的对象就不适用了呢？ （左右滑动查看代码） 1shallowEqual 在React里，shouldComponentUpdate源
3.软件测试理论，这个大家都不陌生，也是必考的了，应该可以轻松应付。要注意准备下web和app测试和性能测试这块，现在做web、app和微信小程序的公司好多。
在Java Web开发的星空中，文件上传功能无疑是一颗璀璨的明星。然而，当这颗星星遭遇“Failed to parse multipart servlet request; nested exception is java.io.IOException: org.apache.tomcat.util.http.fileUploadException: the request was rejected because no multipart boundary was found”这个异常时，它的光芒就会暂时黯淡下来。
在学习react PureComponent的时候，看到有一句话，由于PureComponent的shouldeComponentUpdate里，实际是对props/state进行了一个浅对比，所以对于嵌套的对象不适用，没办法比较出来。那什么是浅对比呢，为什么对于嵌套的对象就不适用了呢？
ython是面向对象语言，所以程序抛出的异常也是类。常见的Python异常有以下几个： AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x IOError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误 IndentationError 语法错误（的子类）；代码没有正确对齐 IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5] KeyError 试图访问字典里不存在的键 K
调用该API会返回一个Rect对象实例，它是OpenCV关于矩形的数据结构， 从中可以得到外界矩形（边界框）的宽高， 然后就可以计算出轮廓的横纵比了。
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。和SparkSql类似的系统有Hive、PrestoDB以及Impala，这类系统都属于所谓的"Sql on Hadoop"系统,每个都相当火爆，毕竟在这个不搞SQL就是耍流氓的年代，没SQL确实很难找到用户使用。
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