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主键 ID 如何处理?
385
2025-05-18
《互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲》
主键 ID 如何处理? 面试题 面试官心理分析 面试题剖析 基于数据库的实现方案 数据库自增 id 设置数据库 sequence 或者表自增字段步长 UUID 获取系统当前时间 snowflake 算法 主键 ID 如何处理? 面试题 分库分表之后,id 主键如何处理? 面试官心理分析 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题...
SSH 基本知识
382
2025-05-09
《SSH 教程》
SSH 是什么 历史 SSH 架构 SSH(Secure Shell 的缩写)是一种网络协议,用于加密两台计算机之间的通信,并且支持各种身份验证机制。 实务中,它主要用于保证远程登录和远程通信的安全,任何网络服务都可以用这个协议来加密。 SSH 是什么 历史上,网络主机之间的通信是不加密的,属于明文通信。这使得通信很不安全,一个典型的例子就是服...
【例1】 使用万能标签调用“国内新闻”栏目的最新3条信息
370
2025-05-15
《EmpireCMS模板制作 一招鲜吃遍天之万能标签教程》
【例1】 使用万能标签调用“国内新闻”栏目的最新3条信息 第一步,分析万能标签 : ...
Highcharts 使用协议
368
2025-04-28
《Highcharts、Highstock、Highmaps 使用教程》
成熟稳定的商业软件,开源但不完全免费。个人及非盈利组织可以随意使用; 商业用途只需要支付少量的费用并可以获得我们的技术支持服务。 感谢您选择 Highcharts 系列图表软件,Highcharts 系列软件包含 Highcharts JS,Highstock JS,Highmaps JS 共三款软件,均为纯 JavaScript 编写的 HTM...
为什么选择 aconvert.com?
363
2025-06-06
《aconvert使用文档》
为什么选择 aconvert.com? 以下是 aconvert.com 和一些类似网站之间的主要区别: Aconvert.com 使用我们能找到的最好的文件转换器来在线转换文件。最好的文件转换器可能是开源项目、专有软件(部分软件因授权费用过高暂未使用)或我们自己编写的程序。 当在一个平台/服务器上的转换失败时,Aconvert.com 会自动将您...
使用Gitee
362
2025-05-08
《Git教程- 廖雪峰》
使用GitHub时,国内的用户经常遇到的问题是访问速度太慢,有时候还会出现无法连接的情况(原因你懂的)。 如果我们希望体验Git飞一般的速度,可以使用国内的Git托管服务——Gitee (gitee.com )。 和GitHub相比,Gitee也提供免费的Git仓库。此外,还集成了代码质量检测、项目演示等功能。对于团队协作开发,Gitee还提供了项目管...
说一下 Dubbo 的工作原理?注册中心挂了可以继续通信吗?
361
2025-05-18
《互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲》
Dubbo 的工作原理 面试题 面试官心理分析 面试题剖析 dubbo 工作原理 工作流程 注册中心挂了可以继续通信吗? Dubbo 的工作原理 面试题 说一下的 dubbo 的工作原理?注册中心挂了可以继续通信吗?说说一次 rpc 请求的流程? 面试官心理分析 MQ、ES、Redis、Dubbo,上来先问你一些思考性的问题 、原理 ...
6.5 MapReduce
360
2025-05-15
《编程之法:面试和算法心得》
6.5 MapReduce 方法介绍 基础架构 MapReduce模式 问题实例 6.5 MapReduce 方法介绍 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间。但如果你...
Dubbo 的 SPI 思想是什么?
360
2025-05-18
《互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲》
Dubbo 的 SPI 机制 面试题 面试官心理分析 面试题剖析 spi 是啥? Java spi 思想的体现 dubbo 的 spi 思想 如何自己扩展 dubbo 中的组件 Dubbo 的 SPI 机制 面试题 dubbo 的 spi 思想是什么? 面试官心理分析 继续深入问呗,前面一些基础性的东西问完了,确定你应该都 ok,了...
6.5 MapReduce
356
2025-05-31
《编程之法:面试和算法心得》
6.5 MapReduce 方法介绍 基础架构 MapReduce模式 问题实例 6.5 MapReduce 方法介绍 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间。但如果你...
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