1.SharedPreferences首次创建，实际类型是SharedPreferencesImpl，系统会将每个 SharedPreferences 文件对应的操作对象（实际为 SharedPreferencesImpl）进行缓存,SharedPreferencesImpl和sp文件路径file映射关系存放在Arraymap中，api28以后，之前是HashMap
对文件内容进行去重 如果文件内容有很多重复的，需要进行去重。sort也是支持的，可以通过-u参数使用
之前做过两年的运维，用过很多命令，深切体会到某些linux命令熟练掌握后对效率提升有多大。举个简单的例子，在做了研发后经常会有跑一些数据，对于结果数据的处理，我们的产品同学一般都习惯于用excel做统计，把数据复制到excel里，然后数据分列，排序………… 最后得出某些简单的结论，我只需要cat, sort, uniq, awk, grep 这几个命令挥手间完成相同的操作。
add(E e) 确保此 collection 包含指定的元素（可选操作）。
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
16.1 什么是进程 (process) 由前面一连几个章节的数据看来，我们一直强调在 Linux 底下所有的指令与你能够进行的动作都与权限有关，而系统如何判定你的权限呢?当然就是上一章账号管理当中提
参考链接：https://blog.csdn.net/hcz666/article/details/117810787
回顾自己过去的5年，从一名后端开发工程师，自我摸索、学习、探究，成为一名搜索开发工程师。复盘总结自己经历过的搜索的三个阶段，可简要概括为：（1）关键词搜索、（2）相关性搜索、（3）探索式搜索。
crontab是Unix和Linux用于设置周期性被执行的指令，是互联网很常用的技术，很多任务都会设置在crontab循环执行，如果不使用crontab，那么任务就是常驻程序，这对你的程序要求比较高，一个要求你的程序是24X7小时不宕机，一个是要求你的调度程序比较可靠，实际工作中，90%的程序都没有必要花这么多时间和精力去解决上面的两个问题的，只需要写好自己的业务逻辑，通过crond这个工业级程序去调度就行了，crond的可靠性，健壮性，是毫无疑问的。
/proc/目录 虚拟文件系统，将内核与进程状态归档为文本文件（系统信息都存放这目录下） Linux系统上的/proc目录是一种文件系统，即proc文件系统。与其它常见的文件系统不同的是，/proc是一种伪文件系统（也即虚拟文件系统），存储的是当前内核运行状态的一系列特殊文件，用户可以通过这些文件查看有关系统硬件及当前正在运行进程的信息，甚至可以通过更改其中某些文件来改变内核的运行状态。 目录 描述 /proc/meminfo 查看内存信息 /proc/loadavg 还记得 top 以及 uptime 吧
每个人或多或少都有一些约会或者是工作，有的工作是例行性的，例如每年一次的加薪、每个月一次的工作报告、每周一次的午餐会报、每天需要的打卡等等; 有的工作则是临时发生的，例如刚好总公司有高官来访，需要你准备演讲器材等等! 用在生活上面，例如每年的爱人的生日、每天的起床时间等等、还有突发性的 3C 用品大降价等等。
在7.0.20版本中，array_merge_recursive合并相同字符串索引的数组时，合并结果中会有相同的数字索引。
A项目无产品无需求文档，项目经理针对每次迭代在conflunce列发布清单(包括新功能、改进、上个迭代遗留功能/bug)，经常最后一天提测，最后一天上线，项目质量不高。
前言 “分布式队列编程”是一个系列文，上篇《分布式队列编程模型、实战》，主要剖析了分布式队列编程模型的需求来源、定义、结构以及其变化多样性；根据作者在新美大实际工作经验，给出了队列式编程在分布式环境下的一些具体应用。本文将重点阐述工程师运用分布式队列编程构架的时候，在生产者、分布式队列以及消费者这三个环节的注意点以及优化建议。 确定采用分布式队列编程模型之后，主体架构就算完成了，但工程师的工作还远远未结束。天下事必做于细，细节是一个不错的架构向一个优秀的系统进阶的关键因素。优化篇选取了作者以及其同事在运用分
MMKV——基于 mmap 的高性能通用 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，性能高，稳定性强。 https://github.com/Tencent/MMKV/blob/master/readme_cn.md
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-proc-dev.html
我今天想介绍一下我的一些看法，当前电动汽车以及动力电池产业的发展。补贴还有16个月就要取消，现在市场化的进程已经开始，上午已经说汽车现在是新的起点，实际上电动车也是要开始新的起点。那么在这样的情况之下我们要发展什么样的电动汽车？发展什么样的动力电池？我想讲四个问题。第一，节能减排是电动汽车的宗旨，第二既安全又节能的车才有前途，第三是安全节能的车需要用什么电池，第四是充分利用积分促进节能减排。
从若干副扑克牌中随机抽 5 张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的。2～10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大、小王为0 ，可以看成任意数字。A 不能视为14。
随着移动互联网的飞速发展，人们已经处于一个信息过载的时代。在这个时代中，信息的生产者很难将信息呈现在对它们感兴趣的信息消费者面前，而对于信息消费者也很难从海量的信息中找到自己感兴趣的信息。
Scala中的数组是一种非常重要的数据结构，它是用来存储同类型元素的容器，除此Scala还有其他存储数据的容器，例如元组、列表、映射等。在本期的内容分享中，我们将针对数组作基本的介绍，内容包含：
可以进行字符串转义（例如> 转义为 >）、保留/去除字符串里的数字、移除特殊字符、补充长度
Java 8 开始引入了 Stream， 其中的 api 一直在不断的优化更新完善，Java 9 中更是引入了 ofNullable 还有 takeWhile 和 dropWhile 这两个关键 api。有时候，我们想对 Stream 中的对象进行排重，默认的可以用 distinct 这个 api，例如：
「台湾」找外包 預算6萬人民幣 有興趣的人請寄 t1238142000@gmail.com ，要求Rust实现。
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：
本次给大家安利 10 个开源的推荐系统，GitHub链接如下。然后再给大家介绍下推荐系统框架下各个环节及作用。
最新一期《中国经济周刊》封面专题为《“云“上中国：千行百业的数字化转型故事》，报道聚焦各行各业优秀的数字化转型企业，并讲述了其中的典型案例。其中，《“上云”故事之三一重工：疾“慢”如仇，向数据要红利》的文章，向外界介绍了作为制造企业的三一，在数字化转型上疾慢如仇的“上云”故事。
常规钻头加工不锈钢和耐热合金通常面临很大问题。加工时会发出尖锐的啸叫声、迅速增大的磨损或者刀具切削刃崩裂。典型的现象是副切削刃崩裂，也被称为导向棱边(图1)。如果在合金的钻削加工时发生这种现象，最有可能导致的是刀具使用寿命缩短甚至刀具报废。
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导语 | 重排技术细节非常多，一定要清楚技术架构大图，从而将细节串联起来。实际上主要是为了解决三大方面的问题：用户体验、算法效率、流量调控。 在上篇《图文解读：推荐算法架构——精排！》中我们结合算法架构精排进行解读分析，本篇将深入重排这部分进行阐述。 一、总体架构 精排打分完成后，就到了重排阶段，之后可能还会有混排。召回、精排、重排三个模块中，重排离最终的用户展现最近，所以也十分关键。重排的技术点也十分多，总结下来，个人认为重排主要是为了解决三大方面的问题：用户体验、算法效率、流量调控。下图是重排总体架构：
MMKV 是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，性能高，稳定性强。
知己知彼，方能百战不殆。只有充分了解攻击方的思路，从全局视角事先构建完备的安全防护体系，才能系统性防护云上资产。
严峻的气候变化形势已对人类生存发展构成重大挑战，“走向碳中和”成为当今世界最为关切的课题。全球主要经济体相继承诺在本世纪中叶达成碳中和，中国作为推动全球气候治理进程的重要力量，亦提出了“3060”双碳的宏伟目标。
题目1: https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-arrays/
1. MySQL的语法： 2. MySQL语法的定义顺序： (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序： (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。最理想的状态是对联网上所有的网页都分配一个哈希地址，可想而知这是一个相当宠大的数字，但实际上往往是无法做到这一点。虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。
vivo游戏中心是一款垂类的应用商店，为用户提供了多元化游戏的下载渠道。随着游戏中心手游品类的丰富，各品类用户的量级也不断增加，不同游戏偏好的用户核心关注点也不同，从预约、测试、首发、更新到维护，不同游戏生命周期节点的运营需要突出的重点不同。
App精细化运营的必由之路是什么？一定是要搭建强大的数据统计管理系统，在此基础上进行高效的分析和运营。openinstall的应用统计功能就能满足全面的App数据统计和分析需求。
为什么要位图？上一篇里面有个例子，是这样的： 你要给1亿个int型数据去重（本篇不讲int以外的，int以外的等我学了布隆过滤器或者各位自行学习布隆过滤器之后再说），要怎么弄？
提升产品体验，节省用户感知度。——想想，如果看到一堆相似性很高的新闻，对于用户的留存会有很大的影响。
数控车床是为了适应现代工业生产的批量自动化生产而诞生的,关键是数控自动化。自动化又由多方面因素构成，工件多工序的一步完成，上下料的自动化等。现代工业生产对数控自动化要求越来越高，而平床身数控车床存在先天不足，将面临被斜床身所取代的现状。
批量调度自动化技术是大数据时代数据整合后台不可缺少的重要技术。TASKCTL 是一款企业级免费批量调度系统，支持各类脚本、程序的调度。具备可视化图形拖拽式设计界面，可视化作业管控、计划调度、实时监控、消息提醒和日志分析功能；有效弥补了传统ETL工具在调度管理和监控分析方面不足；同时平台还提供元数据管理、数据关系分析、版本控制、日志分析等完善的辅助管理功能，为企业提供数据迁移、数据仓库、数据标准化、数据同步、数据备份、数据交换以及企业定制化二次开发在内的一体化整合服务。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2022年12月21日，嬴彻科技与百威中国正式签署自动驾驶绿色物流战略合作协议，助力百威中国加速推进AI时代的低碳化可持续发展。 △双方签约代表（从左至右）： 百威亚太可持续发展与采购副总裁杨凯Jan Clysner 百威亚太物流副总裁Rodrigo Rodrigues 嬴彻科技执行副总裁阿玉顺 嬴彻科技副总裁王立鹏 根据协议，双方将充分结合各自资源，发挥嬴彻科技在自动驾驶技术研发和商业运营的领先优势，以及百威中国在绿色智能物流系统建设和运营的全球智
fly with me , in the perfect world --- 题记
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
为 App 的每一次安装自定义不同的初始化参数，在下载落地页自定义参数，匹配携带参数来区分不同渠道带来的激活用户。通过分发渠道链接给不同渠道，让每个渠道来的用户，没有任何感知的情况下，后台可以统计到他激活及注册时的渠道 ID （甚至其他任意参数）。
通用汽车在本周四宣布，希望到2035年停止生产所有以柴油和汽油为动力的汽车、卡车和SUV，并将所有生产线转向电动汽车。
前面我们一直在讲解 pandas 数据处理的各种知识点，现在开始就应用上这些知识点来探索一下点餐数据。
在实际项目中，HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒，但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下（例如：SAP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条），HANA模型的运行时间基本上都在半分钟以上。在不关联其它表，单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL，运行时间都超过1分钟。鉴于这种情况，项目组对HANA模型是否存在优化空间，进行了分析和探讨，也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议。
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