源代码

1. 可复用 面向复用编程 ：开发出复用的软件。 基于复用编程：利用已有的可复用软件搭建应用。 复用的原因：降低成本和开发时间；经过充分测试，可靠、稳定；标准化，在不同应用中保持一致。 开发可复用的软件成本高于一般软件的成本，因为需要足够高的适应性；性能也会差一些，因为针对更普遍的场景，缺少足够的针对性。使用可复用软件库可以对其进行有效的管理。 衡量可复用性 高可复用性应该满足：小、简单；与标准兼容；灵活可变；可扩展；泛型、参数化；模块化；变化的局部性；稳定；丰富的文档和帮助； 2. 可重用组件的级别和形态 1）源代码的复用：将部分代码 / 全部复制 / 粘贴到程序中。存在维护问题；需要在多个地方更正代码；使用太多的代码（很多版本）。在处理过程中出现高度错误风险，要知道如何使用的软件工作，需要访问源代码。 2）模块级别的复用：类和接口，类是代码重用的原子单元，不需要源代码，类文件或 jar / zip ，只需要包含在类路径中。文档非常重要（ Java API ）；封装有助于重复使用；管理的代码较少；版本控制，向后兼容仍然存在问题；需要将相关类组合在一起 - 静态链接。 委托（delegation）：委托就是当一个对象依赖另一个对象来实现其功能的某个子集时（一个实体将某个事物传递给另一个实体）。 显式委托：将发送对象传递给接收对象 隐式委派：通过语言的成员查找规则

实现思路 : 脚本会读取指定的url的源代码 从中提取出脚本需要的信息 然后根据这些信息来控制脚本的行为 我们只是需要调整指定的url上面的网页内容 就可以远程的控制脚本的运行情况 常见的功能实现: 远程控制脚本开关 远程控制脚本的运行 情况 脚本会根据网络信息来进行 信息验证 判断是否允许登录 等等 微云笔记端 的配置 点击分享之后 记住那个分享的链接 如果要 调整内容 的干扰 代码如下 安卓按键端(脚本端)： 基本思路： 代码函数 Function 从微云笔记获取信息操作() Dim 网页源代码 = "" Dim 微云地址 = " https://share.weiyun.com/5QM9QMb " Dim 分组,全组,临时地址,分隔符 分隔符 = " @==== " // 一.获取到源代码 和粗劣的分析源码 网页源代码 = URL.Get(微云地址) // 这里的微云地址是公共变量获取到的 网页源代码 = Trim(取文本中间( " ql-editor ql-blank\ " ><p> " , " </div> " , 网页源代码)) //取出源代码里面的<div class= ‘ ql-editor-inner ‘ > </div> 之间的内容 我们需要分析的内容都在这个区域 TracePrint 网页源代码 // 二.对这部分源码进行分析 得到每行的内容 分组 = ""

这个spring mvc博客集，写的很详细，值得参考 https://www.cnblogs.com/fangjian0423/p/springMVC-directory-summary.html 文章来源: spring mvc 源代码分析

原作者介绍 晓军 1992年加入Sybase中国，之后曾在Informix、 IBM任职， 现在就职于Oracle。专注于数据库和数据仓库十余年。 导语 从上世纪90年代开始，国产数据库的开发就不断被人提起，国内已有不少企业、团体在这个方面做了不少的投入。在此，我们与大家分享一下对几个数据库国产化途径的看法。我们主要讨论自主研发、引进代码和互联网厂商提供的云上数据库。 自主研发 国内自主研发关系型数据库的企业、单位基本上都是发源于上世纪90年代的，而且都是以大学、科研机构为主。到今天，有代表性的厂商有： 南大通用（Gbase 8a）- 南开大学的背景，2010年左右自主研发的，基于列式存储的，面向数据分析、数据仓库的数据库系统。 其他没有列出的，属于在下孤陋寡闻，绝无贬低的意思。 这些公司的发展分为两个阶段，以2007年作为分界线。前一个阶段集中在20世纪90年代，公司的出发点就是开发一款通用的，主要面向OLTP的关系型数据库。在那个年代，中国的人工成本还是比较低的，国外厂商的数据库，如：Oracle，Sybase，Informix，DB2都算是成本较高的产品。很多人认为，只要做出功能、性能、稳定性合适的国产数据库，就能有一定的市场，至少价格能够有优势；即便市场不成功，作为科研教学也有一定价值，至少申请科研经费和政府补贴是个好题材。 但是，这么些年下来

原文地址 worker负责整个挖矿打包流程，代码查看miner/worker.go文件。 1）打包流程 commitNewWork是打包流程的开始，具体的调用关系如下： *）步骤6 - 创建Work，所谓的Work即目前打包的执行环境。 *）步骤7 - 执行pending的交易，记录交易的receipts。 *）步骤8 - 生成具体的区块信息。 *）步骤10 - 生成好的区块数据，发送给miner.CpuAgent。CpuAgent调用Engine的Seal函数打包。 *）步骤13 - 打包后的Work发送回miner（通过chan）。 *）步骤15/16 - 更新链信息以及发出区块生成事件。 从上图可以看出，consensus.Engine是打包逻辑的接口（consensus/consensus.go）： // Engine is an algorithm agnostic consensus engine. type Engine interface { // Author retrieves the Ethereum address of the account that minted the given // block, which may be different from the header's coinbase if a consensus // engine

首先配置Android源代码下载环境： 　　1、创建一个用于存放下载脚本文件的目录； 　　#mkdir ~/bin 　　#PATH=~/bin:$PATH 　　2、下载repo脚本文件； 　　#curl https://dl 　　3、创建用于存放Android源代码的目录； 　　#make android_source 　　#cd android_source 　　4、初始化； 　　#repo init -u https://android.googlesource.com/platform/manifest 　　5、开始下载Android源代码。 　　#repo sync 　　下载完成后进入保存源代码的目录，可以看到其目录结构。 　　接下来就是编译Android源代码 　　1、初始化编译环境； 　　#source build/envsetup.sh 　　或#. build/envsetup.sh 　　2、选择目标 　　使用lunch命令设置编译目标。 　　3、编译Android源代码 　　# make 　　Android移植主要就是Linux内核的移植，而Linux内核移植主要是Linux驱动的移植。所以需要在Ubuntu Linux下搭建两套开发环境。下面是安装Android内核的编译环境。 　　1、准备工作 　　将arm-linux-gcc-4.3.2.tgz文件和arm

修改maven源代码 打包模块apache-maven，生成apache-maven-x.x.x-bin.tar.gz 解压上面的压缩包，生成目录apache-maven-x.x.x，在某个maven项目下执行/根路径/apache-maven-x.x.x/bin/mvnDebug clean install -DskipTests 在maven源码项目里设置远程调试，如下图，选择相应的模块，进行调试 当执行的Java虚拟机jvm里的相应字节码时，就会在相应的源码断点里停止 断点设置 m2.conf mac下的路径 /usr/local/Cellar/maven/3.6.0/libexec/bin/m2.conf ，根据第一行代码，找到上面的断点位置 main is org . apache . maven . cli . MavenCli from plexus . core set maven . conf default $ { maven . home }/ conf [ plexus . core ] load $ { maven . conf }/ logging optionally $ { maven . home }/ lib / ext /*.jar load ${maven.home}/lib/*.jar https://www.jianshu.com/p

《Spark高级数据分析第2版》由业内知名数据科学家执笔，通过丰富的示例展示了如何结合Spark、统计方法和真实世界数据集来解决数据分析问题，既涉及模型的构建和评价，也涵盖数据清洗、数据预处理和数据探索，并描述了如何将结果变为生产应用，是运用Apache Spark进行大数据分析和处理的实战宝典。 《Spark高级数据分析(第2版)》中文PDF+英文PDF+源代码 《Spark高级数据分析(第2版)》中文PDF，452页，带目录，文字可复制；英文PDF，455页，带目录，文字可复制；配套源代码。 下载: https://pan.baidu.com/s/1AljbMRZcv5_vJ5GxStfrpg 提取码: iaar 根据新版Spark最佳实践，对样例代码和所用资料做了大量更新。涵盖模式如下： ● 音乐推荐和Audioscrobbler数据集● 用决策树算法预测森林植被● 基于K均值聚类进行网络流量异常检测 ● 基于潜在语义算法分析维基百科● 用GraphX分析伴生网络● 对纽约出租车轨迹进行空间和时间数据分析 ● 通过蒙特卡罗模拟来评估金融风险● 基因数据分析和BDG项目● 用PySpark和Thunder分析神经图像数据 学习参考：《Hadoop权威指南第四版》中文PDF+英文PDF+代码 《Hadoop权威指南（第四版）》中文PDF，734页，带书签目录；英文PDF，805页

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