如上我们传递了1M大小的数据时，结果程序就一直反复报如下TransactionTooLargeException错误：
Android开发人员都知道，Intent适用于在不同的Activity之间传递数据，包括参数、字符串、以及序列化的对象等。但是笔者所做的项目用到了使用Intent 传递Bitmap图片对象，图片的数据量相对来说是比较大的，那么intent能否胜任传递图片的任务呢？ 首先很明显bitmap实现了Android中的Parcelable接口，可以序列化。因此理所当然能够通过intent传递，然而图片的大小有没有限制呢？ Bitmap extends Object implements Parcelable 答
例如有一个 Activity 页面跳转中，经常会使用 Intent 传递数据，但是稍不留神就会把一个很大的对象(列表， bitmap 等)传递过去，这时候就会出现这个异常。
在Android 程序之中，Activity 对象时和用户交互的唯一手段，几乎每个 Android 项目程序都有多个 Activity。因此，灵活的在屏幕上切换 Activity 尤为重要。下面让我们一起来看一下如何用 Intent 来启动 Activity 对象吧
通常作为一个Android APP开发者，我们并不关心Android的源代码实现，不过随着Android开发者越来越多，企业在筛选Android程序员时越来越看中一个程序员对于Android底层的理解和思考，这里的底层主要就是Android Framewok中各个组件的运行原理，例如Binder的运行机制、ServiceManager的作用等等。
1.如何更好的优化一个ListView,使其变得非常流畅？ ①Item布局，层级越少越好，使用hierarchyview工具查看优化。 ②复用convertView ③使用ViewHolder ④item中有图片时，异步加载 ⑤快速滑动时，不加载图片 ⑥item中有图片时，应对图片进行适当压缩 ⑦实现数据的分页加载
保持良好的编程习惯，不要重复或者不用的代码，谨慎添加libs，移除使用不到的libs。
在[007]一次Binder通信最大可以传输多大的数据？这个文章，我得到了一个结论，就是正常情况下一次Binder通信最大可以传输的数据的大小是1MB-8KB。突然想到我们在通过ContentResolver对象调用ContentProvider的调用query返回Cursor的时候，本质上这是一次Binder通信，那这个Cursor对象大小有没有限制呢？是不是也要小于1MB-8KB？
经常会有人问：有必要去研究Handler和Binder么？感觉工作中好像用不到呀。
AMiner × 量子位 联合出品 编者按： 重庆和许多西部城市一样，常常被诟病为“互联网荒漠”，但它却有着很好的物联网土壤。 有数据显示，重庆有着近2000家物联网相关企业，其中核心企业超过600家，且在物联网产业细分领域实力强劲、影响力大。 而除了企业之外，重庆还有一支特殊的物联网技术“力量”：由刘礼负责的重庆大学物联网体感大数据实验室。 刘礼，现为重庆大学大数据与软件学院教授，博士生导师。 而他在2018年成立这个实验室，是希望搭建因果学习与机器学习之间的桥梁。 这个方向也是目前包括Bengio、Pe
image.png Android面试帮助篇 目录： 1、要做一个尽可能流畅的ListView，你平时在工作中如何进行优化的？ 2、对于Android 的安全问题，你知道多少？ 3、如何缩减APK包大
麻省理工学院媒体实验室的尼古拉斯•尼葛洛庞帝将世界一分为二：比特世界和原子世界。比特和原子的概念和特征，对应它们在信息学和物理学中的作用。 背景1：物理世界与信息世界的融合 德国是制造业强国，期望通过
当时刚过完年回到上海，此时的我已经毕业两年半了，和大多数咸鱼一样，上班就是CRUD，下班就是看剧、玩游戏（英雄联盟、手游都玩）。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何挑选Java大数据培训机构?对于有java的基础的人来说，可以视情况直接跳过java阶段的学习，那么学习时间就可以少一个多月时间，当然前提是基础
关于Android大数据收集，埋点统计的详细讲解以及案例代码分析附github代码
QAPM原有Android内存快照分析是基于那个颇具历史感的MAT的命令行版本开发的。MAT到现在都依旧是最最强大的内存快照分析工具，就是他那个类SQL的查询能力灵活性就已经甩很多工具N条街。但是我们是个基于大数据的监控平台，我们用大数据来帮助研发聚焦问题根因的愿景，MAT的数据处理性能明显赶不上我们。后面我们发现了开源项目LeakCanary的Shark Android Extension更新，虽然功能有点简单，能处理部分安卓内存泄露，很简单内存触顶分析模块，但是用kottin重写，传说性能是以前的3倍。为了让技术赶上我们的愿景，我们切换到了Shark。下面我们从两个维度来说说，我们基于Shark如何进一步地性能优化，功能上，我们对其进行强化，加入图片重复，图片超尺寸，字符串重复，对象重复分析与问题引用链聚类等更复杂的Hprof分析。
ViewModel 是 Jetpack 组件中较常用的组件之一，也是实现 MVVM 模式或 MVI 模式的标准组件之一。在这篇文章里，我将与你讨论 ViewModel 实用和面试常见的知识点。如果能帮上忙请务必点赞加关注，这对我非常重要。
Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer，消息接受者成为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。
原文链接：https://juejin.cn/post/7293175592162836514
企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度，来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。
金三银四到来了，找工作的好时候到了，小伙伴们是不是都在忙着找工作呢，小弟前一阵也是忙着在找工作，面试了好多公司，所幸的是进到了自己心仪的公司，也是很幸运的。下面我将自己亲身实战的面试题及收到的面试题总结并分享答案出来。欢迎各位大哥指导、指点。
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？
2012年，宝洁对旗下的重点品牌“玉兰油”进行分析，推出了一款针对25岁人群的细分产品，市场反响良好。宝洁所采取的分析方式是大数据分析，即对消费者搜索“玉兰油”这个关键词的习惯进行分析，发现后面跟着“适合几岁”的搜索比例明显偏高，于是才调整了营销战略。 毋庸置疑，大数据时代已经来临，资产、技术、规模都退出了竞争主位，“数据”才是公司的真正资本。企业对品牌的营销方式，也因大数据而产生巨大改变，也必须因此而做出恰当的调整。大数据的出现，可以使企业不受时间限制地对消费者进行360度全方位观察，使消费者的整
近两年大数据真的很热，但一个过热的现象就一定会有很多误区，很多人看了是网上海量数据“淘”出来的分析就认定了是“真理”，深信不疑，其实这里头很可能埋伏了误区，使用不慎会误导决策。 那里大数据能作什么？不能作什么？基于过去六年参予的相关项目及和计算机学界合作的经验，我有一个初步的看法。 大数据当然很有用，最明显的就是茫茫网海中找一个人或一小群人，“人肉”的威力我不再赘述了。 其次，我想找一个商机，如果在大数据中挖出一百万人表达对某一“产品”的关注，这绝对会有足够的消费者，让产品赚钱，所以大数据的商业应用前景十分
WatchDog WatchDog的作用上面说过：一是检查是否发生了死锁，二是检查线程是否被任务blocked
No.31期 拓扑排序 Mr. 王：很好，你还记得这个问题。接下来我们来讨论另一种磁盘中的大数据算法策略，叫作时间前向处理方法。在这种策略中，我会讲解求解最大独立集的方法。先介绍一个时间前向独立集的其
Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。 《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
导读：以“抢抓云计算、大数据产业发展机遇，建设国家信息经济示范区”为主题的“2017浙江省云计算·大数据产业推进大会”于3月2日在杭州萧山隆重召开。钱塘大数据首席专家、中润普达董事长杜登斌受邀出席，发
大家好，我今天分享的主题是大数据治理。我们如何使用好大数据资产，才能够更好地发挥其中的价值？ 主要大纲： 一、数字化时代大数据向服务化发展 二、数字化时代的大数据治理架构 三、大数据治理的12个技术原则 四、总结 一、数字化时代大数据向服务化发展 数字化时代，我们的数据来源比以前更广了。第一，之前传统企业政府的IT系统主要是面向内部使用，产生了一些信息，现在已经面向外部使用了；第二，更多行为信息、社交信息都会变成企业的数据；第三，我们有很多非结构化的数据，比如媒体、视频数据等；第四，还有物联网传感器方面的数
Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。 《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和W
ViewModel是用来保存并且管理与LifeCycle以及UI相关数据的数据结构。ViewModel允许数据在Configuration改变时(比如屏幕旋转)保存，并且在旋转后恢复。
Android有四大组件：Activity、Service、Broadcast Receiver、ContentProvider。 Activity 做一个完整的Android程序，不想用到Activity，真的是比较困难的一件事情，除非是想做绿叶想疯了。因为Activity是Android程序与用户交互的窗口，在我看来，从这个层面的视角来看，Android的Activity特像网站的页面。 Activity，在四大组件中，无疑是最复杂的，这年头，一样东西和界面挂上了勾，都简化不了，想一想，独立做一个应用有多少时间沦落在了界面上，就能琢磨清楚了。从视觉效果来看，一个Activity占据当前的窗口，响应所有窗口事件，具备有控件，菜单等界面元素。从内部逻辑来看，Activity需要为了保持各个界面状态，需要做很多持久化的事情，还需要妥善管理生命周期，和一些转跳逻辑。对于开发者而言，就需要派生一个Activity的子类，然后埋头苦干上述事情。对于Activity的更多细节，先可以参见：reference/android/app/Activity.html。后续，会献上更为详尽的剖析。 Service 服务，从最直白的视角来看，就是剥离了界面的Activity，它们在很多Android的概念方面比较接近，都是封装有一个完整的功能逻辑实现，只不过Service不抛头露脸，只是默默无声的做坚实的后盾。 但其实，换个角度来看，Android中的服务，和我们通常说的Windows服务，Web的后台服务又有一些相近，它们通常都是后台长时间运行，接受上层指令，完成相关事务的模块。用运行模式来看，Activity是跳，从一个跳到一个，呃...，这有点像模态对话框（或者还像web页面好了...），给一个输入（抑或没有...），然后不管不顾的让它运行，离开时返回输出（同抑或没有...）。 而Service不是，它是等，等着上层连接上它，然后产生一段持久而缠绵的通信，这就像一个用了Ajax页面，看着没啥变化，偷偷摸摸的和Service不知眉来眼去多少回了。 但和一般的Service还是有所不同，Android的Service和所有四大组件一样，其进程模型都是可以配置的，调用方和发布方都可以有权利来选择是把这个组件运行在同一个进程下，还是不同的进程下。这句话，可以拿把指甲刀刻进脑海中去，它凸显了Android的运行特征。如果一个Service，是有期望运行在于调用方不同进程的时候，就需要利用Android提供的RPC机制，为其部署一套进程间通信的策略。 Android的RPC实现，如上图所示（好吧，也是从SDK中拿来主义的...），无甚稀奇，基于代理模式的一个实现，在调用端和服务端都去生成一个代理类，做一些序列化和反序列化的事情，使得调用端和服务器端都可以像调用一个本地接口一样使用RPC接口。 Android中用来做数据序列化的类是Parcel，参见：/reference/android/os/Parcel.html，封装了序列化的细节，向外提供了足够对象化的访问接口，Android号称实现非常高效。 还有就是AIDL (Android Interface Definition Language)，一种接口定义的语言，服务的RPC接口，可以用AIDL来描述，这样，ADT就可以帮助你自动生成一整套的代理模式需要用到的类，都是想起来很乏力写起来很苦力的那种。更多内容，可以再看看：guide/developing/tools/aidl.html，如果有兴致，可以找些其他PRC实现的资料lou几眼。 关于Service的实现，还强推参看APIDemos这个Sample里面的RemoteService实现。它完整的展示了实现一个Service需要做的事情：那就是定义好需要接受的Intent，提供同步或异步的接口，在上层绑定了它后，通过这些接口（很多时候都是RPC的...）进行通信。在RPC接口中使用的数据、回调接口对象，如果不是标准的系统实现（系统可序列化的），则需要自定义aidl，所有一切，在这个Sample里都有表达，强荐。 Service从实现角度看，最特别的就是这些RPC的实现了，其他内容，都会接近于Activity的一些实现，也许不再会详述了。 Broadcast Receiver 在实际应用中，我们常需要等，等待系统抑或其他应用发出一道指令，为自己的应用擦亮明灯指明方向。而这种等待，在很多的平台上，都会需要付出不小的代价。 比如，在Symbian中，你要等待一个来电消息，显示归属地之类的，必须让自己的应用忍辱负重偷偷摸摸的开机启动，消隐图标隐藏任务项，潜伏在后台，监控着相关事件，等待转瞬即逝的出手机会。这是一件很发指的事情，不但白白耗费了系统资源，还留了个流氓软件的骂名，这真是卖力不讨好的正面典型。 在Android中，充分考虑了广泛的这类需
雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
导 读 21世纪最重要的是什么？相信“大数据”会是热门答案之一。大数据被认为是“未来的新石油”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。国家信息中心日前发布《2017中国大数据发展报告》，用大数据的技术为我国大数据发展做了一次“自我鉴定”。 仍在普及阶段的大数据 通过对我国各省（区市）大数据发展的政策环境、人才状况、投资热度等指标进行测评发现，北上广毫无悬念仍然领跑全国，而总体来看全国发展指数平均仅为47.15分，仍然处于起步阶段。 政策春风助力大数据发展 未来几
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面九篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 政务大数据的物理模型：《政务大数据的物理模型》 政务大数据的部署结构：《政务大数据的部署结构》
2017中国工业大数据大会·钱塘峰会，由工信部、浙江省人民政府指导，中国工业经济联合会、信通院、互联网协会、浙江省经信委、萧山区人民政府共同主办，杭州市 经信委、浙江省工业经济联合会、浙江省信息化促进会、萧山科技城联合承办，于2017年5月5日在杭州国博中心顺利召开。会议围绕“数据驱动创新、融合引领发展”主题，进行探讨交流。现将中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗本精彩演讲实录如下： 作为一个数学家，用现在的话讲，应该是一个数据科学家。今天，我的绝大部分内容是从基础上演讲。在听了各位领导致辞和专家演讲
我的答案： 一个活动在其存在，也就是生命周期中一共存在四种状态： 1.运行：位于栈顶，系统最不愿意回收的活动。 2.暂停：不是栈顶的位置，但是在界面依旧可见，并不是每一个活动都占满整个屏幕，当系统内存比较低的时候会回收。 3.停止：不是栈顶的位置，完全不可见，仍然会存一些成员变量的内容，当其他 地方需要内存的时候会回收。 4.销毁：从返回栈中移除之后，系统最喜欢的就是回收这种活动。
导读：变革洪流总是起于微处，大数据时代一批企业已成为引领变革的先行者。本周钱塘大数据为大家专题盘点“谁是数据英雄？传统企业大数据应用案例”六连发，第一期给大家介绍《制造业新风向——航天三江用大数据驱动智能制造》 ，全文详解“航天三江”在搭建的大数据交换平台上，系列布局有关产品生命周期管理，价值管理， 质量信息管理及信息化管理等方面的应用案例，望对您有所借鉴。 信息时代，大数据正在成为社会中最有价值的资源体之一。它不为人所见，却又无处不在……企业已渐渐成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗？答案
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/161149.html原文链接：https://javaforall.cn
作者|David Hoffer 译者|Sophie 校对|Chenlu 编辑|Ivy 导读 要深入理解大数据，需要提高数据的可视化水平。在此过程中，数据可以变得更具可塑性、可行性，最终更加
When you learn, teach. When you get, give. — Maya Angelou 作为一个开放包容的团队，数据派本着分享与学习的目的欢迎各位志愿者的加入。 我们是谁？ 数据派作为数据科学类公众号，背靠清华大学大数据研究中心，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识，努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。 我们的任务？ 人才培养 培养出一批大数据科研的领军人物 培养出受企业和社会欢迎的大数据人才 科学研究 顶天计划产生一批中国乃至世界一流
2018年，企业的数字化转型大规模兴起，"数字化经济"时代来临。如何利用数字化技术来支持业务的转型、增长与创新已成为所有企业的诉求，企业需要打通原来传统的孤立的通讯系统，将通信能力与业务应用进行融合，优化业务流程，帮助企业实现业务的高速发展。下一代的融合通信技术在其中将发挥越来越重要的作用。
随着大数据应用的不断推进，数据开始被视为重要的战略资源，在政治领域数据的所有权是一种新的权利源泉。围绕原始数据的占有权和发布权的斗争将成为一个持久性的政治议题。随着大数据在中国的不断发展，各个地方都开始兴建大数据中心，但对于大数据中心建设，更多地还停留在“建机房、上设备、堆数据”的阶段，忽视了大数据强调的是对数据的分析和应用。西安弈聪信息技术有限公司（简称：弈聪软件）创始人卓建超认为，当前一些地方政府建设的大数据平台很多是过去政府共享数据平台的“翻版”。由于目前尚无对“大数据”的标准界定，政府部门对大数据的认识存在混乱，有将开放数据等同于大数据，有将任何“大”的政府数据集的发布都当作是大数据。政府推动大数据平台建设的首要目的不是推动大数据应用，而是统一政府信息基础设施，实现各部门数据的互联互通。事实上很多开放数据只是离散的“小数据”，并不具备大规模、未经处理和非结构化等大数据的基本特征，且很多通过开放数据机构发布的在线数据集仅仅是一个可用的样本集。
Hadoop是一个使用JAVA开发的开源框架，是一个可以分析和处理海量数据的软件平台。它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。
大数据，big data，《大数据》一书对大数据这么定义，大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
区块链的发展速度非常快，从区块链的技术实质来看，从大数据算法到多中心溯源再到价值互联网，这就构成了区块链赋能思想政治教育的技术逻辑，为探讨思想政治教育在区块链中的应用场景提供了发展思路。下面就看来具体的情况：
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