今天研发中心办年会，晚上就是各自部门聚餐了，我个人喜欢喝干红，在干红中你可以体味到那种酸甜苦辣。。。人生何尝不是这样呢？？？正好 ceo从美国带了干红回来，然后我就顺道开心的过了把瘾。。。。一个字。。。爽。。。。喝着有点多。。。到现在头还疼。。。。回来地铁上想
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非聚集索引，这个是大家都非常熟悉的一个东西，有时候我们由于业务原因，sql写的非常复杂，需要join很多张表，然后就泪流满面了。。。这时候就 有DBA或者资深的开发给你看这个猥琐的sql，通过执行计划一分析。。。或许就看出了不该有的表扫描。。。万恶之源。。。然后给你在关
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说到聚集索引，我想每个码农都明白，但是也有很多像我这样的猥程序员，只能用死记硬背来解决这个问题，什么表中只能建一个聚集索引， 然后又扯到了目录查找来帮助读者记忆。。。。问题就在这里，我们不是学文科，，，不需要去死记硬背，，，我们需要的就是能看到在眼里面的 真
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很久以前我们在写sql的时候，最怕的一件事情就是sql莫名奇妙的超级慢，慢的是撸一管子回来，那个小球还在一直转。。。这个着急也只有当事人才 明白，后来听说有个什么“评估执行计划“，后来的后来才明白应该避免表扫描。。。 一：表扫描 1.现象 ”表扫描“听起来很简单，不就
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本来想这个系列写点什么好呢，后来想想大家作为程序员，用的最多的莫过于数据库了，但是事实上很多像我这样工作在一线的码农，对sql 都一知半解，别谈优化和对数据库底层的认识了，我也是这样。。。 ? 一：那些系统视图 1. 系统视图是干什么呢？ 从名字上看就知道，系统视图嘛
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概述： ? ? 基于对上一篇博客《Android UI编程之自定义控件初步（上）——ImageButton》的学习，我们对自定义控件也有了一个初步的认识。那现在我们可以再试着对EditText进行一些自定义的学习。以下有两种方式的自定义UI编程分享给大家。由于在上一篇博客中，有对自定义控件的
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概述： ? ? 我想我们在使用一些App的时候，应该不会出现一些“裸控件”的吧。除非是一些系统中的软件，那是为了保持风格的一致性，做出的一些权衡。我这里并非是在指责Android原生的控件不好看，说实在的，我很喜欢Android的一些原生控件。只是有些时候为了风格的一致性，就不
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? ? ? ? 在上篇博文中，小编主要简单的介绍了一下EF的一些基础知识，其中，小编蜻蜓点水的提了一下ModelFirst和DBFirst，ModelFirst先设计实体，然后根据模型生成数据库，DBFirst根据数据库生成模型，两个方向都是可以了，两个方向可以相互更新，比如新添加了实体，可以根据模
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拿到新书《.net框架设计》，到手之后迅速读了好多，虽然这本书不像很多教程一样从头到尾系统的讲明一些知识，但是从项目实战角度告诉我们如何使用我们的知识，从这本书中提炼了一篇，正好符合我前几篇的“数据驱动框架”设计的问题； 消息队列 消息队列（英语：Message queue
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开篇：每当我们将开发好的ASP.NET网站部署到IIS服务器中，在浏览器正常浏览页面时，可曾想过Web服务器是怎么工作的，其原理是什么？“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，于是我们自己模拟一个简单的Web服务器来体会一下。 一、请求-处理-响应模型 1.1 基本过程介绍 每一个HTT
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前言 ? ?在 教你写Android ImageLoader框架之基本架构中我们对SimpleImageLoader框架进行了基本的介绍，今天我们就从源码的角度来剖析ImageLoader的设计与实现。 ?? 在我们使用ImageLoader前都会通过一个配置类来设置一些基本的东西，比如加载中的图片、加载失败的图片、缓存
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前言 在Android开发中，ImageLoader应该算得上是最重要的开源库之一，由于项目原因（不能使用开源库），前段时间自己也是需要实现一个简单的ImageLoader，因此诞生了这个库，我们暂且叫它为SimpleImageLoader。就目前而言，你上网查ImageLoader资料的时候，基本上能够找到很简
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? ? ? ReentrantLock是一个可重入的互斥锁，重入锁是一种递归无阻塞的同步机制。ReentrantLock由最近成功获取锁，还没有释放的线程所拥有，当锁被另一个线程拥有时，调用lock的线程可以成功获取锁。如果锁已经被当前线程拥有，当前线程会立即返回。 ? 重入锁的构造方法提供一
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ReentrantReadWriteLock会使用两把锁来解决问题，一个读锁，一个写锁。 ReadLock排斥WriteLock不排斥ReadLock，即多个读锁不互斥；WriteLock则既排斥WriteLock又排斥ReadLock。 WriteLock可以降级为ReadLock，顺序是：先获得WriteLock再获得ReadLock，然后释放WriteLock。 ? p
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对于一个给定的连通的无向图 G = (V, E)，希望找到一个无回路的子集 T，T 是 E 的子集，它连接了所有的顶点，且其权值之和为最小。 因为 T 无回路且连接所有的顶点，所以它必然是一棵树，称为生成树（Spanning Tree），因为它生成了图 G。显然，由于树 T 连接了所有的顶点，所
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本文使用了一个基于场景的方法，概述了可能有助于定义大数据解决方案的解决方案模式。每个场景都从一个业务问题开始，并说明为什么需要大数据解决方案。本文会将一个具体的解决方案模式（由原子模式和复合模式组成）应用到业务场景。这个逐步分析的方法有助于用户确定解决方案
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摘要：本文中介绍的模式有助于定义大数据解决方案的参数。本文将介绍最常见的和经常发生的大数据问题以及它们的解决方案。原子模式描述了使用、处理、访问和存储大数据的典型方法。复合模式由原子模式组成，并根据大数据解决方案的范围进行分类。由于每个复合模式都有若干个维
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大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析
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本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题，您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。仔细考虑每个维度，就会发现有关是否到了改进您的大数据服务的时候的线索。 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评
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概述 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素
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