面试攻略五（框架专题）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_28202661/article/details/81941530 Struts Struts2是一个基于MVC设计模式的Web应用框架，它本质上相当于一个servlet，在MVC设计模式中，Struts2作为控制器(Controller)来建立模型与视图的数据交互。 附：Struts面试题 Struts Spring Boot 简单的说,spring boot就是整合了很多优秀的框架,不用
面试攻略六（网络专题）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_28202661/article/details/81943430 说一下HTTP协议 HTTP协议是超文本传输协议，属于应用层协议，规定了客户端与服务端传输数据的格式；它是无状态的，对于前面传送过的信息没有记录；请求方式有GET,POST,HEAD,PUT,DELETE等等，最主要的get,post方法；get请求：数据会以URL的形式传输，对数据大小有一定的限制，安全性比较低 ，用于传输
处理提交请求数据的几种新鲜方式（StringEntity， UrlEncodedFormEntity() ，MultipartEntity）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_28202661/article/details/84847487 假设你有一份请求数据，需要做一次HTTP请求，那么现在我们来谈谈这份请求数据的处理。。。 本文提及三种方式：StringEntity， UrlEncodedFormEntity() ，MultipartEntity UrlEncodeFormEntity会将参数以key1=value1&key2=value2的键值对形式发出
邀请码实现（六位不重复）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_28202661/article/details/84883411 实现思路：数据库 + UUID 小贴士： UUID是1.5中新增的一个类，在java.util下，用它可以产生一个号称全球唯一的ID UUID由以下几部分的组合： （1）当前日期和时间，UUID的第一个部分与时间有关，如果你在生成一个UUID之后，过几秒又生成一个UUID，则第一个部分不同，其余相同。 （2）时钟序列。 （3
爬虫一式—— Jsoup
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_28202661/article/details/84935768 1.Jsoup类的一些重要方法如下： 方法 描述 static Connection connect(String url) 创建并返回URL的连接。 static Document parse(File in, String charsetName) 将指定的字符集文件解析成文档。 static Document pars
爬虫二式 —— WebClient
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_28202661/article/details/84936301 优点：可设置一个运行JavaScript的时间，解决页面数据延时加载问题 缺点：慢，而且参数不好设置
// 爬取网站网址+关键字（关键字需转换为gbk的url，如"%2B%3E"）
String url = "http://s.zhaobiao.cn/search.do?queryword=" + URLEncod
爬虫三式 —— HttpClient
可以先看一个简单Demo HttpClient简介 HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了，越来越多的 Java 应用程序需要直接通过 HTTP 协议来访问网络资源。虽然在 JDK 的 java.net 包中已经提供了访问 HTTP 协议的基本功能，但是对于大部分应用程序来说，JDK 库本身提供的功能还不够丰富和灵活。HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目，用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端
解析：全球四大明星互联网公司是如何做大数据的？
大数据”炙手可热，很多企业都不会错失机会，谷歌已经从一个网页索引发展成为一个实时数据中心枢纽，可以估量任何可以测量的数据，将输入的查询与所有可用数据相匹配，确定用户查找的信息;对脸谱网来说大数据就是“人”，公司也利用这一点在十几年之内成为世界上最大的公司之一;亚马逊通过分析用户习惯，将用户与其他可能符合用户需求的产品和建议相匹配;领英帮助求职者根据自己的技能和经验来匹配空缺职位，帮助招聘人员找到与特定资料相匹配的人才，这些都是大数据应用的典型例子，但也只是其中一部分，越来越多的数据易获得，复杂
月薪8k 与 月薪38K的大数据程序员差距在哪里？
回想自己做开发的这么多年，我获得了很多，技术能力、培训、出国、大公司的，还记得刚刚出来第一年那段时间，太多东西不懂的，我都是一切听从老大的安排，敲敲代码，看看数据库，测试自己和别人的代码；这样浑浑噩噩干了一年。 第二年的时候我就在想，自己还要这样吗？ 当然是否定的，不可能的，一年的经验自己完全可以入行了，是时候该学习怎么进行需求分析，怎么设计数据库，怎么写各类文档，怎么写更好的代码？ 所以说：一个人在一家公司呆久了，千万不要模式化，一直待着舒适区，因为当你一旦离开这家公司，找工作的时候就会很容
【技术分享】最新小编整理离线分析的大数据技术集锦
大数据相关体系梳理：今天小伙伴突然问我大数据都学习了些神马？就有了如下的对话，我也决定为她好好解答一下疑问。so，我们今天主要是以离线数据处理的技术为主。 1、zookeeper 大家知道大数据是对海量数据的处理，对于这种海量的存储一般就会用到分布式集群，然而分布式环境下常见的问题比如：集群管理、统一命名服务，信息配置管理，分布式锁等就需要一个技术来处理，这个技术就是zookeeper。zookeeper旨在在分布式应用中，提供可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来管理整个集群的状态。
走进大数据 | Java大数据——JMS技术
JMS概念 JMS（Java Messaging Service）是Java平台上有关面向消息中间件(MOM)的技术规范，它便于消息系统中的Java应用程序进行消息交换,并且通过提供标准的产生、发送、接收消息的接口简化企业应用的开发，翻译为Java消息服务。 JMS应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。Java消息服务是一个与具体平台无关的API，绝大多数MOM提供商都对JMS提供支持。 JMS是一种
大数据处理基本过程，一个月就可以掌握的大数据技术
刚接触大数据一个月，把一些基本知识，总体架构记录一下，感觉坑很多，要学习的东西也很多，先简单了解一下基本知识 什么是大数据：大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的5V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)，百度随便找找都有。 大数据处理基本
我，一个数据科学家的三大弱点
如果说现代工作面试教会了我们什么，那就是“你最大的弱点是什么?”的正确回答是“我工作太努力了。” 显然，真的要去谈论我们的弱点是很荒唐可笑的，我们为什么要提我们做不到的事情?虽然工作申请和LinkedIn不鼓励我们披露我们的弱点，但如果我们从不承认我们的缺点，那么我们就无法采取措施来解决它们。 要想在奋斗中变得更好其实很简单： 确定你目前的问题：找出缺点 弄清楚你要的目标：制定实现的计划 执行计划：每次一小步 但我们很少执行第一步：特别是在技术领域，我们总是用已知的技能埋头苦干，而不是学习那些
大数据之Storm介绍及原理
一、概述 Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。
Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。
Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快(在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息)。
Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。
二、组件 1、结构 storm结构称为topology(拓扑)，由stream(数据流)、
人工智能、大数据投身体育赛场 是搅局还是颠覆？
英国拉夫堡大学的研究人员和切尔西足球俱乐部联合开发了一套AI教练和球探系统，通过收集、分析球员近几个赛季的数据建模并科学训练球员。研究人员预计，未来两年内AI或将取代部分教练的工作。 获取训练场及体育赛场上的数据、根据球员的特点制定赛前战术、赛后对技战术进行复盘……虽然AI在不断证明为体育产业带来增值的能力，但很多人还是不相信，AI短期内能代替人类教练。 人工智能、大数据投身体育赛场 是搅局还是颠覆？ 体育的魅力在于比赛过程的千变万化和所有参赛者处于同一公平公正的比赛环境和规则中，当让训练变得
如何向普通人解释机器学习、数据挖掘
随着数据科学在人工智能发展中大放异彩，数据挖掘、机器学习进入了越来越多人的视野。而对于很多人来说，诸如机器学习之类的名次听起来是神乎其技，但其真正的内涵却不为一般人所知。 特别是对于从事数据科学领域的人来说，如何向外行人解释自己所从事的工作几乎是一个超级难题。那么到底什么是机器学习，如何用通俗易懂的语言来解释？我们通过以下几重境界来解释。 一、专业理论型 百科定义+专业术语，让人听起来不明觉厉，实则一脸懵逼 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、
一文揭晓：大数据是什么？大数据如何分类？又该怎么学？
第一：大数据定义 大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 首先给大家介绍什么叫大数据，大数据最早是在2006年谷歌提出来的，百度给他的定义为巨量数据集合，辅相成在今天大数据技术随着互联网的发展，更加迅速的成长，小到个人，企业，达到国家安全，大数据的作用可见一斑，也就是近几年大数据这个概念，随着云计算的出现才凸显出其价值，云计算与大数据的关系就像硬币的正反面一样，相密不可
阿里大数据工程师：教你如何快速的搭建数据库
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 下面我们来讲大数据开发核心流程。 当我们接到一个需求，首先会进行需求分析，然后做工作流设计，比如这个任务是什么时候跑的、依赖于哪些业务。工作流设计完成后进行数据采集和数据同步。接下去就是数据开发，我们提供了WEB-IDE，支持SQL、MR、SHELL和 PYTHON等。然后我们提供了冒烟测试的
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