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Maven教程-极客

Apache Maven 是一套软件工程管理和整合工具。基于工程对象模型(POM)的概念,通过一个中央信息管理 模块,Maven 能够管理项目的构建、报告和文档。 本教程将教你如何在使用 Java 开发的工程中,或者任何其他编程语言中使用 Maven。 适合人群 本教程主要针对初学者,帮助他们学习 Maven 工具的基本功能。完成本教程的学习后你的 Apache Maven 的 专业知识将达到中等水平,随后你可以学习更高级的知识了。 学习前提 我们假定你将使用 Maven 来管理企业级的 Java 项目开发。所以,如果你掌握软件开发、Java SE、Java EE 开发框架和开发流程,对学习本教程会更有帮助。

  • 2021-04-20
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Nginx入门指南-极客

Nginx 是一款轻量级的 Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器,其特点是占有内 存少,并发能力强。 本教程根据淘宝核心系统服务器平台组的成员的日常工作总结而成,主要介绍了 Nginx 平台的特点及模块开 发,帮助读者更好的构建和维护 Nginx 服务器。 适用人群 高性能 Web 服务器维护人员,对互联网服务器感兴趣的程序开发者。 学习前提 学习本教程前,我们假定您已经能够搭 Nginx 服务器,并能够进行简单常规的操作。

  • 2021-04-20
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MyBatis文档-极客

MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除了几乎所有的 JDBC 代 码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的 XML 或注解用于配置和原始映射,将接口和 Java 的POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java 对象)映射成数据库中的记录。本教程偏重实践,需要读者 动手操作来理解什么是Mybatis及Mybatis的功能。

  • 2021-04-20
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设计模式的六大原则-极客

遵循单一职责原则。分别建立两个类T1、T2,使T1完成职责P1功能,T2完成职责P2功能。这样,当修改类T1 时,不会使职责P2发生故障风险;同理,当修改T2时,也不会使职责P1发生故障风险。 说到单一职责原则,很多人都会不屑一顾。因为它太简单了。稍有经验的程序员即使从来没有读过设计模式、从 来没有听说过单一职责原则,在设计软件时也会自觉的遵守这一重要原则,因为这是常识。在软件编程中,谁也 不希望因为修改了一个功能导致其他的功能发生故障。而避免出现这一问题的方法便是遵循单一职责原则。虽然 单一职责原则如此简单,并且被认为是常识,但是即便是经验丰富的程序员写出的程序,也会有违背这一原则的 代码存在。为什么会出现这种现象呢?因为有职责扩散。所谓职责扩散,就是因为某种原因,职责P被分化为粒度 更细的职责P1和P2。

  • 2021-04-20
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Java并发性和多线程-v1.2-极客

在过去单 CPU 时代,单任务在一个时间点只能执行单一程序。之后发展到多任务阶段,计算机能在同一时间点 并行执行多任务或多进程。虽然并不是真正意义上的“同一时间点”,而是多个任务或进程共享一个 CPU,并交 由操作系统来完成多任务间对 CPU 的运行切换,以使得每个任务都有机会获得一定的时间片运行。 随着多任务对软件开发者带来的新挑战,程序不在能假设独占所有的 CPU 时间、所有的内存和其他计算机资 源。一个好的程序榜样是在其不再使用这些资源时对其进行释放,以使得其他程序能有机会使用这些资源。

  • 2021-04-20
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nodebook开放源码电子书

这是一本关于 Node.js 技术的开放源码电子书,受到台湾nodejs社区提供(源码参 见github地址 )启发编写。感谢台湾nodejs社区的前辈提供这么优秀的教程,不过 台湾社区的教程已经停止了维护。为了让大家学习到这么优秀的教程,我决定将其 复活,所以才有了这个项目。由于原书写作的时候Node版本是0.6,所以在写作本 书的时候,借鉴了原书的目录结构,但是内容上进行了重写。 本书的线上阅读网 址,与 GitHub 资料同步更新。

  • 2021-04-15
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SpringBoot实战

Spring Boot为开发者带来了更好的开发体验,但写完代码只是万里长征路上的一小步,后续的运维工作才是让很多人真正感到无助的。Spring Boot在运维方面做了很多工作,部署、监控、度量,无一不在其涉猎范围之内,结合Spring Cloud后还可以轻松地实现服务发现、服务降级等功能。

  • 2021-04-09
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Shiro教程

Shiro 可以非常容易的开发出足够好的应用,其不仅可以用在JavaSE 环境,也可以用在JavaEE 环境。Shiro 可以帮助我们完成:认证、授权、加密、会话管理、与Web 集成、缓存等。

  • 2021-04-09
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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