从深夜加班到高效编程：飞算JavaAI让Java开发焕发新生
文章目录
一、那些让程序员崩溃的深夜时刻
1.1 我们都经历过的开发"噩梦"
痛点一：老项目维护，如同考古挖掘
痛点二：重复劳动，消磨编程热情
痛点三：团队协作，标准难统一
1.2 我们真正需要的是什么？
1.3 转机出现了
二、飞算JavaA
最近更新
NoSql_HBase-存储原理
存储设计
Hbase是一个基于Hdfs的分布式列式存储nosql大表数据库
拥有实时读写,和及时查询以及大表存储等功能
HBase内部是存在 namespace 和 table表的概念的的
Table逻辑对象
逻辑层面,让用户去逻辑操作,存储在元数据的一个概念
默认每张表至少一个 region分区
Region:Hbase中数据负载均衡的最小单元
一张表按照行进行分区,实现分布式存储,物理存在
论文粗读“Highly-efficient Incomplete Large-scale Multi-view Clustering with Consensus Bipartite Graph”
Wang S, Liu X, Liu L, et al. Highly-efficient incomplete large-scale multi-view clustering with consensus bipartite graph[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Rec
TCP/UDP协议深度解析（三）：TCP流量控制的魔法—滑动窗口、拥塞控制与ACK的智慧
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TCP/UDP协议深度解析（一）：UDP特性与TCP确认应答以及重传机制
TCP/UDP协议深度解析（二）&#
Flink整合面向用户的数据流SDKs/API(Flink关于弃用Dataset API的论述)
动机
Flink提供了三种主要的sdk/API来编写程序:Table API/SQL、DataStream API和DataSet API。我们认为这个API太多了，建议弃用DataSet API，而使用Table API/SQL和DataStream API。当然，这说起来容易做起来难，所以在下面，我们将概述为什么我们认为太多的api对项目和社区有害。然后，我们将描述如何增强Table API/
【Rabbitmq篇】RabbitMQ⾼级特性----持久性，发送⽅确认，重试机制
目录一.持久化1 .交换机持久化 2 队列持久化3.消息持久化测试场景二.发送⽅确认 1 .confirm确认模式2 return退回模式如何保证RabbitMQ消息的可靠传输？（面试重点）三. 重试机制一.持久化
我们在前⾯讲了消费端处理消息时,消息如何不丢失,但是如何保证当RabbitMQ服务停掉以后,⽣产者发送的消息不丢失呢.默认情况下, Ra
SVG 从入门到后悔，怎么不早点学起来（图解版）
本文简介
点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了
作为一只前端，只懂 Vue、React 感觉已经和大家拉不开距离了。
可视化、机器学习等领域 JS 都有涉及到，而可视化方面已经被很多领域用到，比如大屏项目。
可视化领域相关的技术有 canvas 和 SVG ，而这两个东东是迟早要接触的了。
在我接触 SVG 之前，我觉得这是一个很高深的东西，有点恐惧。我第一次接触 SVG 是在 iconfo
头歌实践教学平台之Hive基本查询操作（一）
第1关：where操作
----------禁止修改----------
create database if not exists db1;
use db1;
create table if not exists table1(
eduLevel_name string comment '学历',
company_name string comment '
