Openfire中多处用到了Cache来存储那些访问较为频繁的数据，例如userManager中的userCache，rosterManager中的rosterCache。以下为Openfire中Cache的实现机制：1.Cache接口：interfaceCacheextendsjava.util.Map提供了基本的Cache接口方法。2.Cacheable接口：interfaceCacheableextendsjava.io.Seri
系统 2019-08-29 23:50:11 2044
1.引言在并发编程中我们有时候需要使用线程安全的队列。如果我们要实现一个线程安全的队列有两种实现方式：一种是使用阻塞算法，另一种是使用非阻塞算法。使用阻塞算法的队列可以用一个锁（入队和出队用同一把锁）或两个锁（入队和出队用不同的锁）等方式来实现，而非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现，本文让我们一起来研究下DougLea是如何使用非阻塞的方式来实现线程安全队列ConcurrentLinkedQueue的，相信从大师身上我们能学到不少并发编程的技
系统 2019-08-29 22:40:24 2044
IrecentlysufferednoendofproblemstryingtogetaJSFapplicationtodeploycorrectlythroughEclipse.I,ofcourse,blamedEclipsebecauseletsfaceitit'sthemostflakeypieceofsoftwarearound.IwasamazedthentodiscoverthatthiswasinfactnotthefaultofEclips
系统 2019-08-12 09:27:09 2044
这篇文章主要介绍了pythonlambda表达式（匿名函数）写法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下#lambda表达式，为了解决简单函数的情况，如：deffunc(a1,a2):returna1+a2func=lambdaa1,a2:a1+a2#上面这两个是一样的deffunc1(a1,a2):returna1+a2func2=lambdaa1,a2:a1+a2wdc=func1(100,
系统 2019-09-27 17:55:31 2043
准备在断网的和联网的机器安装pip，下载地址https://pypi.python.org/pypi/pip在联网的开发机器上安装好需要的包例如：pip3installparamikopip3installfabric打包已安装的包新建pyenv文件夹用来存储下载下来的所需安装包pip3list#查看安装的包#使用pip导出当前环境所有依赖包信息文件pip3freeze>requirements.txt#下载所有依赖包到本地pip3install-rreq
系统 2019-09-27 17:54:56 2043
实例如下：#-*-coding:utf-8-*-fromnumpyimport*importnumpyasnpimportpandasaspdfrommathimportlogimportoperator#计算数据集的香农熵defcalcShannonEnt(dataSet):numEntries=len(dataSet)labelCounts={}#给所有可能分类创建字典forfeatVecindataSet:currentLabel=featVec[-
系统 2019-09-27 17:54:47 2043
在学习过程中，把开发过程中重要的一些内容备份一下，下面内容是关于python实现中文繁体和中文简体之间的相互转换的内容，应该是对码农们有所好处。#转换繁体到简体line=Converter('zh-hans').convert(line.decode('utf-8'))line=line.encode('utf-8')#转换简体到繁体line=Converter('zh-hant').convert(line.decode('utf-8'))line=li
系统 2019-09-27 17:52:50 2043
说到流处理，Spark为我们提供了窗口函数，允许在滑动数据窗口上应用转换，常用场景如每五分钟商场人流密度、每分钟流量等等，接下来我们通过画图来了解SparkStreaming的窗口函数如何工作的，处理过程图如下所示：上图中绿色的小框框是一批一批的数据流，虚线框和实线框分别是前一个窗口和后一个窗口，从图中可以看出后一个窗口在前一个窗口基础上移动了两个批次的数据流，而我们真正通过算子操作的数据其实就是窗口内所有的数据流。在代码实现前了解下窗口操作常用的函数有：
系统 2019-09-27 17:52:34 2043
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 2043
注意：python3.x已经不支持raw_input了，已经更替成了input。raw_input()str=raw_input("Enteryourinput:")input()，不能读到\n，读入一行，可以用连续的input来实现读入多行。input()函数和raw_input()函数基本能够互换。可是input会如果你的输入是一个有效的Python表达式，并返回运算结果。str=input("Enteryourinput:")n,k,m=map(in
系统 2019-09-27 17:49:31 2043
