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java入门精通_Java 入门精通的过程

李笑来老师也曾写过一篇文章《平庸走向卓越的最佳策略》,里面提到的最佳策略就是:“多维度打造竞争力”。技术管理似乎就是一条多维度的发展路径,是这样吗? 所以,若你真想在程序员这条道路上入门精通,选择了这个维度作为基础维度,就需要不断在这个维度去精进。有一本书叫《程序员修炼之道:从小工专家》 和本文的主题很类似,只是写作的维度更贴近细节。 无情而有效的测试 让你的用户满意 建立注重实效的团队 无处不在的自动化 而过去十年我一直都在与这些问题做斗争,当这些问题倒下而你还在程序员的阵地上,想必那时你就会让人感受到那种「无名的品质」,那么你也就走完了程序员入门精通之路 … 这是一篇入门精通的索引,定位程序员的职业道路,学会学习的方法与路径,保持自省的态度,达成程序员这一维的精通,再走向多维。路漫漫,吾等将持续求索。 第一个层面达成了品质和效率,第二个层面达成了扩展性,具备了很快从一个细分领域另一个关联领域的「精通」能力。

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    笑谈“入门精通

    清明假期回来之后,朋友圈也好,自己之前学生的QQ群也罢,都被"入门精通(放弃或跑路)"的书籍刷爆。如下图 ? 有人说,程序员们又结结实实的自黑了一把。 细心的人们可能发现了,所有被修改的书通常是这样的标题 《某某语言入门精通》。为何一定要修改这类书籍的标题呢? 利利在此温馨提示:如果你发现在你购买的书当中,存在大量上面利利提到的内容,那么需要考虑换本书或者换个“出版社”买书了~ 程度词的失衡 所谓的精通,其实连行业内入门水平都达不到。 所以,即便是每个人对“精通”这个词的理解不同,但我们还是可以确定,这个程度词用错了(这也就怪不得网友把精通改成“放弃”了,看了半天,会了知识点,却还是不会应用,也不理解,达不到精通,最后学习者“放弃”掉就变得很合理了 关于上周群里的书籍推荐 前一段在我们针对微信成立的技术交流Q群当中,有人求推荐书籍,入门用。说实在的,小编8年前开始自己学习HTML5[那时候还没叫做网页设计与制作,大城市还叫做WEB前端开发]。

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    XDEBUG 入门精通

    工作原理 IDE(如PHPStorm)已经集成了一个遵循BGDP的XDebug插件,当开启它的时候, 会在本地开一个XDebug调试服务,监听在调试器中所设置的端口上,默认是9000,这个服务就会监听所有9000 当浏览器发送一个带 XDEBUG_SESSION_START 的参数的请求服务器时,服务器接受后将其转到后端的php处理,如果php开启了XDebug模块,则会将debug信息转发到客户端IP的IDE xdebug.dump_globals boolean 1 当该设置设置为true时,Xdebug将添加通过Xdebug.dump配置的超级全局变量的值*屏幕上的堆栈跟踪和错误日志。 名称 类型 默认值 注解 xdebug.gc_stats_enable bool false 如果启用此设置,则垃圾收集运行的统计信息将自动收集使用xdebug.gc_stats_output_dir %p 此设置确定用于将垃圾回收统计信息转储的文件的名称。该设置使用格式说明符指定格式,与sprintf() 和strftime() 非常相似。有几种格式说明符可用于格式化文件名。

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    JDBC入门精通

    文章目录 JDBC 概念 使用步骤 idea 创建项目并导入jar包 入门案例 SQL注入 SQL注入的解决方案 JDBC常见问题 Class.forName这句话有用没? 如:mysql驱动com.mysql.cj.jdbc.Driver,Oracle的驱动oracle.jdbc.OracleDriver。有了这套解决方案,java就可以访问数据库中的数据了。 获取和数据库的连接(用户名、密码) 通过程序执行SQL 通过程序处理结果 idea 创建项目并导入jar包 创建stage2 Java工程 创建lib目录,拷贝驱动objbc6-11.1.0.7.0lib 目录下 项目引用这个外部jar包 入门案例 package cn.tedu.jdbc; import java.sql.*; //测试 jdbc //需求:查询cgb2104库里的students 驱动版本 不同版本的mysql需要不同版本的驱动 Mysql5.0x mysql-connector-java-5.1.32.jar Mysql8.0x mysql-connector-java-8.0.21

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    Redis入门精通

    start、end0开始计数;也可为负数,若为-1则表示链表尾部的元素,-2则表示倒数第二个,依次类推… lpop:从头部弹出一个元素 rpop:尾部弹出一个元素 rpoplpush:从一个list 的尾部弹出一个元素插入另一个list。 返回值是新加入集合中的元素个数,不包含之前已经存在的元素。 (withscores可选参数) zrevrange key start stop [withscores]:按照元素分数小的顺序返回索引startstop之间的所有元素(包含两端的元素) Redis 命令解释: multi:开启事务用于标记事务的开始,其后执行的命令都将被存入命令队列,直到执行EXEC时,这些命令才会被原子的执行,类似于关系型数据库中的:begin transaction ,相当于MySQL

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    Redis入门精通

    如果在数据库中查询该数据,则将该数据回写到缓存层,以便下次客户端再次查询能够直接从缓存层获取数据。 海量 Key 里查询出某一个固定前缀的 Key 假设 Redis 中有十亿条 Key,如何从这么多 Key 中找到固定前缀的 Key? 全同步过程如下: Slave 发送 Sync 命令 Master。 Master 启动一个后台进程,将 Redis 中的数据快照保存到文件中。 自动故障迁移:主从切换(在 Master 宕机后,将其中一个 Slave 转为 Master,其他的 Slave 该节点同步数据)。 Redis 集群 如何海量数据里快速找到所需? 如果定位的地方没有 Redis 服务器实例,则继续顺时针寻找,找到的第一台服务器即该数据最终的服务器位置。 ?

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    Mysql字符集(3)--mysql入门精通(四)

    上篇文章我们说了mysql客户端服务端会不同的字符集不断转换,其中服务端有三个重点的系统变量,1.处理客户端发来的字节串:character_set_client。 2.吧请求的字节串character_Set_cliect转成character_set_connection。3.吧字节串返回给客户端:character_Set_result。 Mysql字符集(2)--mysql入门精通(三) 如果你的select * from table_A where name = ‘我的’;返回的结果显示编码报错怎么办呢? 把我们可以字节集的流程开始分析,他可能在第一步character_Set_client转换的时候就出现乱码问题,比如我们客户端发送的字节串是utf8的,但服务器的character_Set_client mysql> set names 'utf8'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> set character_Set_Results = 'utf8

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    Mysql字符集(1)--mysql入门精通(二)

    上篇文章我们说了mysql客户端与服务端连接过程,分为tcp/ip连接,之后读取缓存,sql解码,语句优化,存储引擎: mysql客户端与服务端连接过程---mysql入门精通(一) 我们都知道计算机只能存储二进制数据 答案就是建立二进制与字符串的映射关系,这要清楚字符串的范围‘a’‘z’;‘A’’Z’,将字符串映射成二进制的过程叫编码,将二进制映射成字符串的过程叫解码。 Mysql中的utf8和utf8mb4字符集 上面常说的utf8字符集一个字符需要1~4个字节,但我们常用的1~3个字节就可以了,mysql中有两个定义: utf8mb3:阉割过得utf8字符集,1~3 collation_server | latin1_swedish_ci | +------------------+-------------------+ 1 row in set (0.01 sec) 结果中我们可以看到当前服务器的字符集 --------------+---------+ | character_set_database | utf8mb4 | +------------------------+---------+ 结果可以看到

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    Mysql字符集(2)--mysql入门精通(三)

    上篇我们介绍了mysql字符集的种类,主要windows用gbk,mac默认utf8,还有字符集的服务器级别,数据库级别,表级别,连行都有级别,每一行都可以有不同的字符集: Mysql字符集(1)--mysql 入门精通(二) 由于字符集和比较规则是有联系的,修改字符集后,比较规则会自动变换成相对应的,相反修改比较规则后,同理字符集也会变化。 Mysql客户端服务端怎么字符集怎么转换的呢? 2、character_set_connection:服务器处理请求会把请求的的字符串character_Set_client转换成character_Set_connection。 -----+ | character_set_results | utf8 | +-----------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec) 结果可以看到

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