浏览器内置模块 kv-storage 异步版的 localStorage LocalStorage 大家都不陌生基本上每天都在跟他打交道。但这是个会阻塞主线程的同步 API，很多情况下存取大量数据可能
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封闭第18天，做产品规划和后续培训新人，开始学习前端对应知识，JS和TS已经复习完毕，做整体大纲梳理，重点部分笔记分享。
最近在做项目的时候涉及文件批量上传，使用bootstrap结合fileinput插件批量上传文件！以下是我在使用fileinput上传文件的过程。项目是基于springboot+thymeleaf的，所以文章中会有thymeleaf的语法。
和Link功能一样, 但是会在点击的时候自动追加和移除一个class,那就是active, 可以通过属性activeClassName修改
采用问答的方式对常见的问题进行整理小结 I. Map篇 0. 什么是Map 看到这个有点懵逼，一时还真不知道怎么解释，能让完全没有接触过的人都能听懂 想到生活中一个有意思的场景，和我们使用Map非常像，拿着新华词典查字 我们这里以拼音方式查询字时，一般步骤如下: 首先后获取字的拼音 通过拼音，查询到字对应的页码 在页码中查到对应的字的解释 再转换看一下Map的工作原理（主要是HashMap） 通过hash()计算key，得出一个hash值(同字转拼音) 通过hash值，获取Node在数组中的索引 （同
离线数据分析平台实战——250JSSDK数据收集引擎编写 JsSDK设计规则 在js sdk中我们需要收集launch、pageview、chargeRequest和eventDuration四种数据
底层数据结构 首先通过源码，类中的field如下， transient Node<K,V>[] table; transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; transient int size; transient int modCount; int threshold; final float loadFactor; 其中 Node, Map.Entry 是两个比较核心的数据结构，先看下Node的定义 1. Map.Entry Map接口中内部定义的接口, 提
Key：StringValue类型Value值应用场景pv_20200101String10000一般用于存储单个数据指标的结果person001Hashname：laoer age : 20 sex female用于存储整个对象所有属性值uvList{100,200,300,100,600}有序允许重复的集合，每天获取最后一个值uv_20200101Set{userid1,userid2,userid3,userid4……}无序且不重复的集合，直接通过长度得到UVtop10_productZSet【score,element】{10000-牙膏，9999-玩具，9998-电视……}有序不可重复的集合，统计TopNuser_filterBitMap{0101010101010000000011010}将一个字符串构建位，通过0和1来标记每一位product_20200101HypeLogLog{productid1，id2……}类似于Set集合，底层实现原理不一样，数据量大的情况下，性能会更好，结果可能存在一定的误差
线性探测，字面意思就是按照顺序来，从冲突的下标处开始往后探测，到达数组末尾时，从数组开始处探测，直到找到一个空位置存储这个key，当数组都找不到的情况下回扩容（事实上当数组容量快满的时候就会扩容了）；查找某一个key的时候，找到key对应的下标，比较key是否相等，如果相等直接取出来，否则按照顺寻探测直到碰到一个空位置，说明key不存在。如下图：首先存储key=xiaoming在下标0处，当存储key=xiaowang时，hash冲突了，按照线性探测，存储在下标1处，（红色的线是冲突或者下标已经被占用了） 再者key=xiaozhao存储在下标4处，当存储key=xiaoliu是，hash冲突了，按照线性探测，从头开始，存储在下标2处 （黄色的是冲突或者下标已经被占用了）
上文6.824 raft Lab 3 kvRaft是实现了一个single raft group的键值数据库，本文实现一个multi-raft-group键值数据库，通过分片和副本来提高容量、性能和可用性。
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由于小编的系统需要进程间通信，想通过对Xml文件操作，来进行信息交互，于是写了一组相关的类。 xml文件：
TreeMap 在日常的工作中，相比较与HashMap而言，TreeMap的使用会少很多，即使在某些场景，需要使用到排序的Map时，也更多的是选择 LinkedHashMap，那么这个TreeMap到底是个怎样的容器，又适用于什么样的应用场景呢？ 1. 数据结构分析 分析数据结构，最好的方式无疑是google+baidu+源码了 1. 继承体系 看到源码第一眼，就会发现与HashMap不同的是 TreeMap 实现的是 NavigableMap， 而不是直接实现 Map public class Tre
TreeMap 使用说明 TreeMap 的底层数据结构为红黑树，主要是根据key进行排序，相比较于HashMap的数组+链表+红黑树的数据结构而言，两者的应用场景是有明显的区别的 1. TreeMap 的优点 1. 红黑树，先天支持排序 TreeMap 根绝key进行比较排序 支持自定义实现的比较器 key实现 Comparable 接口 HashMap 无排序功能 2. 存储空间少 Treemap 红黑树中一个节点对应一个kv对，没有冗余无效的Node节点 HashMap 的数组中，可能存在较多的空位
LRU（Least Recently Used，最近最久未使用算法）是一种常见的缓存淘汰算法，当缓存满时，淘汰最近最久未使用的元素，在很多分布式缓存系统（如Redis, Memcached）中都有广泛使用。其基本思想是如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。因此，当缓存满时，最久未被访问的数据最先被淘汰。具体做法是将最近使用的元素存放到靠近缓存顶部的位置，当一个新条目被访问时，LRU 将它放置到缓存的顶部。当缓存满时，较早之前访问的条目将从缓存底部被移除。
相信大家都有适配的经历，而且面对大千世界千奇百怪的安卓手机，适配起来那叫一个蛋疼。所以本人决定研究一下自动化适配的方法，于是乎从dimens文件入手。 什么是dimens文件这里就不详细阐述了，相信大家都知道，不知道的童鞋可以问度娘。 这里我先帮大家再巩固一下像素密度相关知识：
解析允许字符串中含有非数字字符，解析按从左到右的顺序，如果遇到非数字字符就停止。而转换不允许出现非数字字符，否者会失败并返回NaN。
unordered系列的库是以哈希桶为底层的容器，其是用来快速寻找指定数据。这里主要介绍unordered_map和unordered_set。
补充一下绑定步骤:workers->点击刚才新建的worker—>设置—>KV 命名空间绑定—>编辑变量—>变量名称:”CFBLOG”—>KV 命名空间:选择刚才的新建的KV
MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。简而言之，就是将任务切分成很小的任务然后一个一个区的执行最后汇总，这就像小时候我们老师经常教育我们一样，大事化小，小事化了（瞬间感觉那时候老师好言简意赅啊!!!）思想就这么一个思想，那么按照这个思想在现代软件定义一切的世界里面，我们怎么运用这样的方式来解决海量数据的处理，这篇就告诉你一个这样的一个简单的实现使用 Go 语言。 上车了 简单介绍一下几个概念： 概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳
上一篇已经介绍了hadoop集群在centos和windows环境的搭建。这篇简单介绍在hadoop环境中简单计算示例。
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
在上一篇集合的分享中，讲解了Scala中集合的基本概述以及常用集合的基本操作，本次住要分享Scala中集合更高级的操作。
背景 图1 外卖排序系统框架 外卖的排序策略是由机器学习模型驱动的，模型迭代效率制约着策略优化效果。如上图所示，在排序系统里，特征是最为基础的部分：有了特征之后，我们离线训练出模型，然后将特征和模型一
如果大家看过我之前初阶数据结构的博客的话会发现这道题我们其实是讲过的，不过当时我们使用C语言搞的，说实话C语言实现起来还是挺麻烦的。 大家可以看一下之前这篇文章：
在C++98中，STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到
序列式容器：vector，list,deque,forward_lsit都是序列式容器，因为它们的底层都是线性序列的数据结构，存放的是元素本身。
在没有 pig 或者 hive 的环境下，直接在 mapreduce 中自己实现 join 是一件极其蛋疼的事情，MR中的join分为好几种，比如有最常见的 reduce side join，map side join，semi join 等。今天我们要讨论的是第 2 种：map side join，这种 join 在处理多个小表关联大表时非常有用，而 reduce join 在处理多表关联时是比较麻烦的，会造成大量的网络IO，效率低下。 1、原理： 之所以存在reduce
上一篇文章我们完成了对结构体中基本数据类型的解析。这一篇文章，则是真正令人头疼的、在前两篇文章未处理的几个主题了：
C++哈希-使用/模拟/封装 零、前言 一、unordered系列关联式容器 1、unordered_map介绍及使用 2、unordered_set的介绍及使用 3、性能比较 二、哈希表/哈希桶 1、哈希介绍及概念 2、哈希冲突及解决 3、闭散列/哈希表的实现 4、开散列/哈希桶的实现 三、哈希封装实现unordered_map/unordered_set 1、哈希桶的改装 2、unordered_map的上层封装 3、unordered_set的上层封装 零、前言 本章主要讲解unordered系列关
走到这里，跟C#语言进行处理，已经无多大的区别了。Python这种脚本式用来做服务端的数据提供者还是比较好。 Python语言在很多地方，特别是类型，类等方面跟JS很类似，但没有JS复杂。 浏览了一遍，能算学到一门语言？
前言： 在编程的浩瀚宇宙中，数据结构作为构建程序的基石，扮演着至关重要的角色。它们不仅定义了数据的存储方式，还极大地影响着程序的性能与效率。在众多经典数据结构中，Map（映射）和Set（集合）以其独特的性质和广泛的应用场景，成为了程序员们手中不可或缺的工具。Map允许我们根据键（Key）快速检索值（Value），而Set则提供了一种不包含重复元素的数据集合
set 和 map 是 STL 中的容器之一，不同于普通容器，它俩的查找速度极快，常用来存储各种经常被检索的数据，因为这俩容器的底层是平衡二叉搜索树中的红黑树。除此之外，还可以借助其特殊的性质，解决部分难题
redis.properties 配置文件内容 redis.pool.maxActive=100 redis.pool.maxIdle=20 redis.pool.maxWait=3000 redis.pool.testOnBorrow=false redis.pool.testOnReturn=false redis.ip=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.port1=6380 redis.password=**** package com.szreach.rcrp
为了解决以上问题，就需要App侧具备一定的动态化能力。目前增强App端的动态性方式，通常来说有下面几类：
最近设计某个类库时使用了 ConcurrentHashMap 最后遇到了 value 为 null 时报了空指针异常的坑。
红黑树，是一种二叉搜索树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是 Red 或 Black.
在初阶阶段，我们已经接触过STL中的部分容器，比如：vector、list、deque、forward_list(C++11)等，这些容器统称为序列式容器，因为其底层为线性序列的数据结构，里面存储的是元素本身。那什么是关联式容器？它与序列式容器有什么区别？
一分钟了解mongodb（2014-11-09） 一、mongo的由来 截取自英文俚语humongous，意为”巨大的”，是否表明mongodb在设计之初就是为大数据量处理而生呢？ ---- 二、mongodb是个啥 mongodb是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的数据库，由c++实现。 http://www.mongodb.org/ 官网首页最显著的位置用了”agile”和”scalable”这两个词来形容它： （1）agile：轻快的，敏捷的； （2）scalab
最近在使用 Nacos 过程中遇到一个场景，配置的字符串可以解析成 Map 类型使用，有一个配置如下：
NameServer 是RocketMQ 消息队列的状态服务器（服务发现功能），集群中的各个服务都需要通过 NameServer 来了解集群中各个服务的状态。相当于 SpringCloud 中的 Eureka 的功能。
在讲完之后HFile和HLog之后，今天我想分享是Put在Region Server经历些了什么？相信前面看了《HTable探秘》的朋友都会有印象，没看过的建议回去先看看，Put是通过MultiServerCallable来提交的多个Put，好，我们就先去这个类吧，在call方法里面，我们找到了这句。 responseProto = getStub().multi(controller, requestProto); 它调用了Region Server的multi方法。好，我们立即杀到HRegionServ
用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端)
一分钟了解mongodb mongo的由来 截取自英文俚语humongous，意为”巨大的”，是否表明mongodb在设计之初就是为大数据量处理而生呢？ mongodb是个啥 mongodb是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的数据库，由c++实现。 http://www.mongodb.org/ 官网首页最显著的位置用了”agile”和”scalable”这两个词来形容它： （1）agile：轻快的，敏捷的； （2）scalable：可扩展； mongodb的特点 （1
有人说设计出AVL树的的人是个大牛，那写红黑树（RBTree）的人就是天才！ 上一篇文章，我们已经学习了AVL树，牛牛个人认为AVL树已经够优秀了，那让我们一起探究一下，为什么红黑树比AVL树的结构还要优秀吧！
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golang 中的环境变量操作都在 os 包下面， 只有很少的几个方法， 而且字面意思也很明确。
MMKV 是微信于 2018 年 9 月 20 日开源的一个 K-V 存储库，它与 SharedPreferences 相似，但又在更高的效率下解决了其不支持跨进程读写等弊端。
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