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Java IO 是一个庞大的知识体系，很多人学着学着就会学懵了，包括我在内也是如此，所以本文将会从 Java 的 BIO 开始，一步一步深入学习，引出 JDK1.4 之后出现的 NIO 技术，对比 NIO 与 BIO 的区别，然后对 NIO 中重要的三个组成部分进行讲解(缓冲区、通道、选择器)，最后实现一个简易的客户端与服务器通信功能。 传统的 BIO Java IO流是一个庞大的生态环境，其内部提供了很多不同的输入流和输出流，细分下去还有字节流和字符流，甚至还有缓冲流提高 IO 性能，转换流将字节流转换为字符流······看到这些就已经对 IO 产生恐惧了，在日常开发中少不了对文件的 IO 操作，虽然 apache 已经提供了 Commons IO 这种封装好的组件，但面对特殊场景时，我们仍需要自己去封装一个高性能的文件 IO 工具类，本文将会解析 Java IO 中涉及到的各个类，以及讲解如何正确、高效地使用它们。 BIO NIO 和 AIO 的区别 我们会以一个经典的烧开水的例子通俗地讲解它们之间的区别 类型烧开水BIO一直监测着某个水壶，该水壶烧开水后再监测下一个水壶NIO每隔一段时间就看看所有水壶的状态，哪个水壶烧开水就去处理哪个水壶AIO不用监测水壶，每个水壶烧开水后都会主动通知线程说：“我的水烧开了，来处理我吧” BIO (同步阻塞 I/O) 这里假设一个烧开水的场景

旧金山--(美国商业资讯)--继近期在加勒比中部地区的扩张后，Andersen Global又在圣卢西亚增设了办事处，与律师事务所Du Boulay, Anthony & Co.达成合作协议，进一步增强了该组织在加勒比东部地区的业务深度与覆盖范围。 Du Boulay, Anthony & Co.成立于15年前，其由专业人员组成的团队拥有深厚的知识和专长，服务于在广泛执业领域具有法律需求的个人和公司，涵盖商业和公司法、产权转让、家庭法、房地产、诉讼和外商投资等。 律所办公室管理合伙人Michelle Anthony-Desir表示：“我们成功的标志一直是并将继续是由我们执业人员所提供的最高质量的法律工作，他们一贯展示出管理能力和透明度。我们的目标是保持我们作为领先律师事务所的地位，并专注于提供响应需求的以及量身定制的客户服务。我们致力于发展和维护稳固的客户关系，我们与Andersen Global的合作将使我们能够满足更加复杂且不断变化的商业世界的需求。” Andersen Global董事长兼首席执行官Mark Vorsatz补充道：“圣卢西亚是我们组织的另一重要市场，其增强了我们的全球整体战略，使我们可无缝成为跨国客户的一站式服务点。Michelle及其团队已与我们在该地区的一些合作公司建立良好的人际关系和牢固的工作关系。尽管出现了新冠肺炎(COVID-19)疫情

　　据外媒 Macrumors 报道，苹果公司首席执行官蒂姆·库克 Tim Cook)和其他大型科技公司 CEO 将于周三参加重新安排的反垄断听证会。美国众议院司法机构反垄断小组委员会将举行的听证会本应在周一举行，但为了避免与已故议员约翰-刘易斯的追悼会发生冲突而推迟。 　　预计库克将与亚马逊 CEO 杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)、Alphabet/谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)和 Facebook CEO 马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)一起出席听证会，这是对这四家科技巨头长达一年多的调查的高潮。 　　据悉，库克为此次听证会准备了大半个月的时间，听证会可能会触及广泛的主题，从 App Store 政策、苹果与 FBI 在提供执法部门访问锁定设备的方法上的争议，到苹果与中国的关系。 　　听证会结束后，立法者计划根据他们的调查结果发布一份报告，并提出立法建议，使反垄断法与时俱进，以处理数字市场特有的问题。 　　听证会将于美国东部时间中午举行，并将在 这里 进行直播。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4499168/blog/4448515

前言： 在遨游了一番 Java Web 的世界之后，发现了自己的一些缺失，所以就着一篇深度好文： 知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ，来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番，大部分内容参照自这一篇文章，有一些自己补充的，也算是重新学习一下 Java 吧。 前序文章链接： Java 面试知识点解析(一)——基础知识篇 Java 面试知识点解析(二)——高并发编程篇 （一）JVM 基础知识 问题和答案都是自行整理的，所以仅供参考！欢迎指正！ 1）Java 是如何实现跨平台的？ 注意：跨平台的是 Java 程序，而不是 JVM。JVM 是用 C/C++ 开发的，是编译后的机器码，不能跨平台，不同平台下需要安装不同版本的 JVM 答：我们编写的 Java 源码，编译后会生成一种 .class 文件，称为字节码文件。Java 虚拟机（JVM）就是负责将字节码文件翻译成特定平台下的机器码然后运行，也就是说，只要在不同平台上安装对应的 JVM，就可以运行字节码文件，运行我们编写的 Java 程序。 而这个过程，我们编写的 Java 程序没有做任何改变，仅仅是通过 JVM 这一 “中间层” ，就能在不同平台上运行，真正实现了 “一次编译，到处运行” 的目的。 2）什么是 JVM ？ 解析：不仅仅是基本概念，还有 JVM 的作用。 答：JVM，即 Java Virtual

目录 一、正常模式 二、上下文格式（context diff） 三、合并格式的diff diff命令本身很简单，需要注意的是要会阅读其输出。 diff 的模式有三种 * 正常格式（normal diff） 　　* 上下文格式（context diff） 　　* 合并格式（unified diff） 一、正常模式 不带参数输出就是正常模式 11]# diff /dfs/acf/INDEX/202010/10/A1350AOIL05.TXT /dfs/acf/INDEX/202010/11/A1350AOIL05.TXT |more 1,101494c1,26841 < 002538 \A1575A1BPK1\A10A9\A10A902R\A10A902RCH\FORMAT\A1350A10A902RCH.TXT < 002538 \A1575A1BPK1\A10A9\A10A902R\A10A902RCH\GlassID\A1350A10A902RCH-Mark9.JPG < 002538 \A1575A1BPK1\A10A9\A10A902R\A10A902RCH\GlassID\A1350A10A902RCH-Mark10.JPG < 002538 \A1575A1BPK1\A10A9\A10A902R\A10A902RCH\GRAYIMAGE\A1350A10A902RCHDM

1. 如何自定义表格列头： < a-table :columns ="columns" :dataSource ="dataSource" > < span slot ="customTitle" >< a-icon type ="smile-o" /> Name </ span > </ a-table > const columns = [　　 {　 dataIndex: 'name' ,　　　　// 自定义列表头，则不能设置title属性 align: 'left' , slots: { title: 'customTitle' } 　　// 在这里定义一个slots属性，并设置一个title属性 } ] 页面将会渲染为如下： 2.如何设置自定义单行样式 < a-table :columns ="columns" :dataSource ="dataSource" > < span slot ="action" slot-scope ="record, index" > 　// 这里传入的值分别是：record：当前行的原始数据，index：当前行的索引 < a @click ="handleEdit(record.key)" > 编辑 </ a > </ span > </ a-table > const columns = [ { title: '菜单名称'

这是之前做的笔记，最近要优化GS的模型，考虑大效应QTL，GWAS和GS结合。温习一下，总结一下实现方法。 编者自语: asreml是非常强大的软件, 由于太强大, 很多人不会使用. 基因组选择在育种中的应用, 其基础是常规的系谱动物模型, 动物模型也可以很复杂, 看一下asreml的说明书就知道了, 有300多页, 据我了解, 其厚度可以用这个公式表示: 这说明一个问题, Arthur Gilmour教授(asreml的作者)是一个非常有耐心, 也非常厉害的统计学家, 他花费了自己的大半生, 将自己的心血编程了这个软件, 我很佩服. 这个教程是asreml在基因组选择和分子育种中的应用, 下面是我的读书笔记. 一个朋友说, 我们这个圈子很小了, 如果大家再不知道怎么分享, 怎么交流, 那我们这个学科以后怎么办呢, 这也是我停不下来的原因. 尼采说过: 力的过剩, 是力的证明. 他把不务正业说的这么理所应当, 搞得我将斜杠青年进行到底的决心变得更加稳固. 废话少说, 以下是目录. 目录: 简介 这篇文档的主要目标是介绍ASReml在基因组分析中的实现方法, 它假定读者有一定的统计基础. 在本文档中, 不对统计和模型做过多的介绍. 1, 单标记分析 示例数据: ID,effect,SNP_1,SNP_100,SNP_1000,SNP_101,SNP_102,SNP_103,SNP

echarts统计，简单示例 先看下效果图 看下代码 HTML页面 为ECharts准备一个Dom，宽高自定义 <p class="panel panel-info"> 　　<p class="panel-body"> 　　　　<p id="echart_show" style="height:500px"></p> 　　</p> </p> js文件可以参考官网，或者在这里下载，引入 <script type="text/javascript" src="/Public/admin/lib/jquery/nowdatachars/echarts-all.js"></script> 下面是具体方法 < script type = "text/javascript" > var date = [], num = []; $ ( document ). ready ( function () { // 绘制反馈量图形 var init_echarts = function () { var refreshChart = function ( show_data ) { my_demo_chart = echarts . init ( document . getElementById ( 'echart_show' )); my_demo_chart . showLoading ({

导读： 本文来自作者的学习笔记。主要讲解Graph中社群的概念，然后介绍了一种简单的社群发现算法Louvain Algorithm，最后提供可重叠的社群发现，提出BigCLAM算法，用来识别节点从属关系。 01 Granovetter's theory 马克·格兰诺维特（Mark Granovetter，1943年10月20日－），美国社会学家，斯坦福大学教授。格兰诺维特是论文被引用最多的学者之一，根据 Web of Science 的数据，社会学论文被引数排名第一和第三的文章皆出自格兰诺维特之手。格兰诺维特因为对社会网络和经济社会学的研究而成名。其最著名成就是1974年提出的弱连接理论：与自己频繁接触的亲朋好友之间是一种“强连接”，通过这种连接获取到的往往是同质性的信息；但社会上更为广泛的是一种并不深入的人际关系，这种弱关系能够使个体获得通过强关系无法获取到的信息，从而在工作和事业上、在信息的扩散上起到决定作用。 格兰诺维特的研究认为如果两个人之间有共同的朋友，那他们成为朋友的可能性较大。 格兰诺维特的研究也在真实的数据上得到了验证： 1. Edge Overlap 简单解释下，Edge Overlap表示两个节点的邻居节点的重合程度（本身节点不在计算范围内），下图中右边部分右上图，N(i)=4,N(j)= 来源： oschina 链接： https://my.oschina

文章目录 前言 对象创建 1.类加载检查 2.分配内存 分配内存的方式 内存分配的并发问题 3.初始化零值 4.设置对象头： 5. 执行init方法; 对象内存布局 对象头 实例数据 对齐填充 对象访问方式 使用句柄访问 使用直接指针访问 总结 前言 上一篇我们 介绍了JVM的内存区域布局，并且重点介绍了堆和栈的概念。 ，今天我们接着来学习JVM的对象创建过程已经对象的访问方式。 对象创建 对象的创建共有如上五个步骤： 1.类加载检查 虚拟机遇到一条new指令时，首先将去检查这个指令是否在常量池中定位到这个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已经被加载过、解析和初始化过。如果没有，那必须先执行相应的类加载过程。JVM中类加载是通过双亲委派模型来完成的 双亲委派模型加载类 。 2.分配内存 类加载检查通过后，接下来虚拟机将为新生成对象分配内存。对象所需的内存大小在类加载完成后便可确定，为对象分配空间的任务等同于把一块确定大小的内存从Java堆中划分出来。分配方式有"指针碰撞"和"空闲列表"两种，选择那种分配方式由Java堆是否规整决定。而Java堆是否规整又由所采用的垃圾收集器是否带有压缩整理功能决定。 分配内存的方式 指针碰撞 通过"指针碰撞"分配内存的方式适用场合是 堆内存规整（即没有内存碎片） 的情况下。它的实现原理是： 用过的内存全部整合到一边