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java学习这一部分其实也算是今天的重点，这一部分用来回答很多群里的朋友所问过的问题，那就是我你是如何学习Java的，能不能给点建议？今天我是打算来点干货，因此咱们就不说一些学习方法和技巧了，直接来谈每个阶段要学习的内容甚至是一些书籍。这一部分的内容，同样适用于一些希望转行到Java的同学。 　　在大家看之前，我要先声明两点。1、由于我本人是Java后端开发出身，因此所推荐的学习内容是Java Web和Java后端开发的路线，非Java Web和Java后端开发的同学请适当参考其学习思想即可，切勿照搬。2、下面对于【第一部分】的推荐内容，目的是让你尽快成为一个可以参加工作的Java开发者，更适用于处于待业状态，准备转行Java的同学。 第一部分：基础 对于尚未做过Java工作的同学，包括一些在校生以及刚准备转行Java的同学。 一、Java基础首先去找一个Java的基础教程学一下，推荐《Java编程思想》。学习Java基础的时候，应该尽量多动手，很多时候，你想当然的事情，等你写出来运行一下，你就会发现不是这么回事儿，不信你就试试。学完以上内容以后，你应该对Java有一个基本的了解了，你可以用Java语言写出一些简单的程序，并且你用的是最简单的编辑器，比如记事本。这个时候，不要急于进入下一部分，留下几天好好写一些程序，尽可能熟悉这些基础内容。 二、Web开发等你写上几天程序以后

啄木鸟软件测试培训网：www.3testing.com 第一问：【是否可以正常玩？】 　　就是按照策划文档中规定的流程顺利的跑了一遍，修复 测试 过程中发现的BUG，比如宕服，程序报错，文字描述错误，NPC或者怪物摆放错误、奖励配置错误等明显的错误。也要思考一些隐藏的游戏设计漏洞，比如刷金、通过N多小号获取超额利益、切换场景或者地图和上下线操作引起数据丢失、奖励是否合理等等。需要更多的思考和大胆的假设，宁愿保守一些，也不要放出去后出现太大的问题。 　 　第二问：【是否玩得顺畅？】 　　操作是否方便快捷？提示是否清晰明了？玩家是否根据游戏内指引可以顺利游戏？NPC怪物链接是否有错？地图打点是否有误？游戏路线是否合理清晰？寻路是否正确？耗时与收益是否平衡？等等 　　如果是活动，会不会由于人多而影响体验？怪物数量是否满足需求？活动的空间是否足够容纳玩家？信息量会不会过载导致服务器卡？整体时间是否持续过长？是否会由于时间过长导致单调。 　　有些情况不好直接测试，需要直观感受和经验之谈，有问题则需要找策划当面讨论：例如放了多少怪，为什么放这么多，是怎么考虑的？是否合理？由于一些用户习惯的不同，有些方面尽量征求更多人的意见。比如可以多拉几个人集体讨论或者参与活动得出比较接近的实际结论。 　　 第三问：【数值是否平衡？】 　　好了，能玩了，而且玩的顺畅！接下来就要问自己数值是否平衡？ 　

近日，能链集团旗下团油App宣布品牌焕新，启用全新品牌主张“省大钱”和全新图标设计。春节期间，团油App还将在湖南、东方、浙江、江苏四大卫视，发布“团油省大钱” 视频广告，并联动全国主要城市的社区电梯广告、及今日头条等渠道，将“加油省大钱，上团油App”植入4亿中国车主心智。 品牌新主张“加油省大钱” 全新图标和视频广告同步亮相 我们注意到，团油此次品牌焕新围绕“省大钱”做文章。团油App的新图标，仍以红色为品牌色、以文字“团油”为主要标识，但在原基础元素上增加“省大钱”三字，突出团油优势。“油点”设计由白色改为黄色，这让团油主营业务更加亮丽醒目，辨识度更高，也有“省钱就在点滴间”之意。 同期发布的全新视频广告同样凸显“省大钱”理念：私家车车主每周上下班和家人出游，使用团油App加油，一年能省千元；货运司机每年跑上百个城市，使用团油App加油，一年能省万元。视频广告以首尾呼应的方式，强调 “加油省大钱，上团油App。” 私家车主一年省千元 货车司机一年省万元 对于有车一族，加油费用是笔不小的开支，“如何节省油费”更是大家长期热议的话题。作为受中国4亿车主信赖的第三方加油平台，团油一直秉承为车主提供质优价低的一站式加油服务理念，用户通过团油加油，可享受全国2万多座加油站的优惠价。 根据计算，用户通过团油App加油，综合优惠后，如果油价便宜0.5元/升，以百里油耗为8升

作者简介 王振华，趣头条大数据总监，趣头条大数据负责人 曹佳清，趣头条大数据离线团队高级研发工程师，曾就职于饿了么大数据INF团队负责存储层和计算层组件研发，目前负责趣头条大数据计算层组件Spark的建设 范振，花名辰繁，阿里云计算平台EMR高级技术专家，目前主要关注开源大数据技术以及云原生技术 业务场景与现状 趣头条是一家依赖大数据的科技公司，在2018-2019年经历了业务的高速发展，主App和其他创新App的日活增加了10倍以上，相应的大数据系统也从最初的100台机器增加到了1000台以上规模。多个业务线依赖于大数据平台展开业务，大数据系统的高效和稳定成了公司业务发展的基石，在大数据的架构上我们使用了业界成熟的方案，存储构建在HDFS上、计算资源调度依赖Yarn、表元数据使用Hive管理、用Spark进行计算，具体如图1所示： 图1 趣头条离线大数据平台架构图 其中Yarn集群使用了单一大集群的方案，HDFS使用了联邦的方案，同时基于成本因素，HDFS和Yarn服务在ECS上进行了DataNode和NodeManager的混部。 在趣头条每天有6W+的Spark任务跑在Yarn集群上，每天新增的Spark任务稳定在100左右，公司的迅速发展要求需求快速实现，积累了很多治理欠债，种种问题表现出来集群稳定性需要提升，其中Shuffle的稳定性越来越成为集群的桎梏，亟需解决。

一、前言 　　 毕业论文答辩结束，闲下来写篇文章。芯片研发人员都在Linux系统下借助各种EDA工具和代码语言完成工作，因此提高代码开发效率，熟练运用开发工具是十分必要的。本文讲述VIM编辑神器的verilogHDL自定义模板调用以及VCS仿真软件的基本使用方式。 二、VIM编辑器自定义模板调用 　　在之前的博文中谈到过GVIM编辑器中可以通过调用模板来生成重复性代码，但没有介绍自定义模板的方式。关于VIM的安装与配置详细内容，见参考文献1。这里主要用到VIM的用户配置文件：.vimrc（若没有新建该文件并编辑），我们在用户目录下使用ls -al命令可以看到该文件： 　　 使用VIM编辑器打开VIM配置文件，以下部分是在文件底部自行添加的命令： :ab Shixu always@(posedge clk or negedge rst_n)begin<Enter>if(~rst_n)begin<Enter><Enter>end<Enter>else begin<Enter><Enter>end<Enter>end :ab Zuhe always@(*)begin<Enter><Enter>end :ab Counter always@(posedge clk or negedge rst_n)begin<Enter>if(~rst_n)begin<Enter>cnt <= 0;

前言 本文针对版本 2.2.0.RELEASE 来分析SpringBoot的配置处理源码，通过查看SpringBoot的源码来弄清楚一些常见的问题比如： SpringBoot从哪里开始加载配置文件？ SpringBoot从哪些地方加载配置文件？ SpringBoot是如何支持 yaml 和 properties 类型的配置文件？ 如果要支持 json 配置应该如何做？ SpringBoot的配置优先级是怎么样的？ placeholder是如何被解析的? 带着我们的问题一起去看一下SpringBoot配置相关的源代码，找出问题的答案。 SpringBoot从哪里开始加载配置文件？ SpringBoot加载配置文件的入口是由 ApplicationEnvironmentPreparedEvent 事件进入的，SpringBoot会在SpringApplication的构造函数中通过 spring.factories 文件获取ApplicationListener的实例类： public SpringApplication(ResourceLoader resourceLoader, Class<?>... primarySources) { ... setListeners((Collection) getSpringFactoriesInstances

摘要：数字化转型的本质是：在 “数据+算法” 定义的世界中，以智能数据服务的流动，化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。我们要换一个视角，我们从一种静态思维、机械化思维，走向生态思维、系统思维。企业竞争的本质就是资源配置效率的竞争，就是要以数据自动流动化解复杂系统的不确定性，优化企业资源的配置效率。 数据是基础 以客户需求为中心，以数据为资产，以技术为手段，以人才为依托，构建能快速满足客户需求的支持业务创新的技术平台体系，支撑客户服务和业务创新。 数字化 数字化就是要通过各种技术手段收集企业日常运营和创新所需的数据；客户使用产品或服务的体验数据；市场变化数据；行业趋势数据等等，形成企业日常运营的全景图、客户全景图、产品全景图、市场变化及行业趋势全景图等，从而提升企业运营效率，创造新的业务模式。企业通过数字化手段挖掘数据的价值，可以发现企业运营中可以改善的地方，甚至开发新的业务模式。 数据是生产资料 数据是数字化的基本的生产资料，数据的质量直接决定了数字化的能力、所能达到的深度和广度。我们一再强调数据治理，强调数据的重要性，把数据提升到企业的核心资产上来，也是因为高质量数据所能带来的高价值。社会经济全面数据化，所有企业必须用数据发展。数据已成为企业的核心资产，将数据资产进行有效的管理和使用，是数字化转型的重点。要管理和使用数据，数据治理是难点

既然是看源码，那我们要怎么看一个类的源码呢？这里我推荐的方法是： 1）看继承结构 看这个类的层次结构，处于一个什么位置，可以在自己心里有个大概的了解。 2）看构造方法 在构造方法中，看做了哪些事情，跟踪方法中里面的方法。 3）看常用的方法 跟构造方法一样，这个方法实现功能是如何实现的 注：既然是源码，为什么要这样设计类，有这样的继承关系。这就要说到设计模式的问题了。所以我们要了解常用的设计模式，才能更深刻的去理解这个类。 简介 ArrayList 是 Java 集合框架中 List 接口的一个实现类。底层是数组，相当于动态数组。与 Java 中的数组相比，它的容量能动态增长。 ArrayList是Vector的翻版，区别在于ArrayList是线程不安全的，而Vector则是线程安全的。但是Vector是一个较老的集合，具有很多缺点，不建议使用，这里我们就不对其进行分析了。 ArrayList 可以说是我们使用最多的 List 集合，它有以下特点： 它是基于数组实现的List类 可以动态地调整容量 有序的（元素输出顺序与输入顺序一致） 元素可以为 null 不同步，非线程安全，效率高 查询快，增删慢 占用空间更小，对比 LinkedList，不用占用额外空间维护链表结构 ArrayList 为什么有这些优点呢？我们通过源码来分析分析。在阅读源码前先来看看ArrayList继承关系。

导语 ”数智对话专栏“精选于“2021企业数字化转型落地高峰论坛暨《数字化转型方法论》新书发布会上的嘉宾所提到的精彩观点。本文将为读者带来由紫光股份总裁王竑弢 、 东华软件董事长薛向东、 国云数据创始人兼CEO马晓东分享的《国企 /央企一号位如何面对数字化转型，区别于民企需要注意哪些问题？ 》精彩内容。 三位大咖就以下2个话题进行对话： 1.信息化和现在数字化的异同？如何应对和引领这一轮数字化浪潮？ 2.国企、央企、事业单位转型有什么特殊点？和民营企业有哪些不同？需要重点注意什么问题？ 且看三位大咖就以上问题如何解说。 1 紫光股份总裁王竑弢分享观点 我自己谈一点个人的理解，我觉得可能三个方面。 1.数字化转型变成企业CEO的必答题，而不是选择题 第一方面，作为一个CEO，可能首先还是要有足够的开放度，拥抱整个数字经济的大潮，因为无论是在数字经济整个转型背景下，还是我们现在的新基建，其实整个往大的宏观环境来看，我们已经到了从消费互联网到产业互联网的时代。从原来讲数字化产业到产业数字化，尤其是产业数字化，以前我们自己都是做IT产业、数字化产业，这个产业里面，它的体量的确比较小，这些年是一个非常快的发展速度。但是真正的目前各个产业都变成数字化之后，其实这已经不是一个数字化产业的概念了，而是所有的产业都要数字化，所有产业都要在数字化里面提升自己的能力，整个社会都变成了一个数字化的治理

作者 | 匡大虎、阚俊宝 导读： OLM(Operator Lifecycle Manager) 作为 Operator Framework 的一部分，可以帮助用户进行 Operator 的自动安装，升级及其生命周期的管理。同时 OLM 自身也是以 Operator 的形式进行安装部署，可以说它的工作方式是以 Operators 来管理 Operators，而它面向 Operator 提供了声明式 (declarative) 的自动化管理能力也完全符合 Kubernetes 交互的设计理念。本文我们将来了解一下 OLM 的基本架构和安装使用。 OLM 组件模型定义 OLM 的出现是为了帮助没有如大数据，云监控等领域知识的用户能够自助式地部署并管理像 etcd、大数据分析或监控服务等复杂的分布式应用。因此从它的设计目标来说，OLM 官方希望实现面向云原生应用提供以下几个方向上的通用管理能力，包括： 生命周期管理：管理 operator 自身以及监控资源模型的升级和生命周期； 服务发现：发现在集群中存在哪些 operator，这些 operators 管理了哪些资源模型以及又有哪些 operators 是可以被安装在集群中的； 打包能力：提供一种标准模式用于 operator 以及依赖组件的分发，安装和升级； 交互能力：在完成了上述能力的标准化后，还需要提供一种规范化的方式（如 CLI