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charming

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程序员
Javaer,技术爱好者,喜欢接触新技术。CSDN 博客专家。关注分布式服务架构,机器学习,爬虫等技术领域。...更多
创作文章6

实例详解 JVM 类加载机制

作为有理想有追求的程序员,对于 JVM 的了解和掌握是有必要的。然而在我们工作中一般并不会直接和 JVM 打交道,因此这块内容也显得较为陌生和神秘,像是空中楼阁。本文通过实例讲解的方式而不是泛泛的总结,将使你对 Java 类加载机制有相对深刻的理解和掌握。 本场 Chat 包含以下内容: - 类加载相关陷阱面试题 - 类的生命周期 - 类加载器机制 - 类加载器命名空间 - 线程上下文类加载器与 SPI 本场 Chat 适合有基础编程能力,渴望了解和掌握 Java 类加载相关内容的读者。
严选JVM
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Spring Boot 2 之 Webflux 反应式编程解析及实战

近些年来,反应式编程亦或称为响应式编程,在开发者社区中很受欢迎,特别在 Spring 5 以及 Spring Boot 2 发布之后热度再次飙升。以反应式编程为基础的 Spring WebFlux 组件作为异步非阻塞的系统解决方案,可以明显的提高系统吞吐量。本场 Chat 将从反应式基础讲起,讲解反应式支持库 Reactor,再到 WebFlux 实战,让读者对 WebFlux 反应式编程有整体的认识和较深入的理解。 本场 Chat 将主要讲解以下内容: - 初识 WebFlux - 什么是反应式流 - 反应式编程支持库 Reactor - Spring WebFlux 提供的两种编程模型 - 基于两种编程模型分别实现 CRUD 操作 - 使用 Docker 启用 MongoDB 数据库 - 实现单元测试
Spring Boot
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全面掌握 Java 时间日期 API

Java 日期 API 一直为世人所诟病,简陋的 API 以及非线程安全等问题, 使得开发非常不便,直到后来 Java 8 的推出才改善了这一问题。Java 8 除了加入 Lambda 表达式以及 Stream 操作等重大特性,另外还针对日期时间操作,在 Joda-Time 等优秀工具包的基础上引入了一套全新的 API,使得操作时间日期非常方便。 本场 Chat 将讲解以下内容: - 时间和时区概念; - 旧的时间日期 API 有哪些问题和不足; - Joda-Time 介绍; - Java 8 时间日期 API 详解; - 时间日期 API 中的设计模式; - 使用示例。 希望大家在遇到 Java 中的时间与日期处理时,不用再四处寻找了。
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基于 Gradle+Docker 搭建一个 Dubbo 分布式程序

Dubbo 一款由阿里开源的远程服务调用的分布式框架,已顺利成为 Apache 基金会孵化项目。本场 Chat 将在 SpringBoot 基础上编写一个 Dubbo 程序并借助 Docker 容器技术搭建一个简单的分布式系统,以此来展现 Dubbo 的分布式特性以及当下正热的 Docker 技术的使用。 本场 Chat 将讲解以下内容: - 一些基本概念知识介绍。 - 编写基于 API 的 Dubbo 程序。 - 使用 Docker启用 Zookeeper。 - 基于 SpringBoot 编写 Dubbo 程序。 - Gradle发布构建到本地仓库。 - 使用 Docker 搭建 Dubbo 分布式程序。 - ··· 关于docker的一些基础可以[《点击这里》](https://blog.csdn.net/zxc123e/article/category/7387832)参看
Docker
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Netty 实战入门详解

Netty 目前是一个被广泛使用的网络通信框架,例如阿里开源的 Dubbo 以及分布式的搜索引擎 Elasticsearch底层通讯都是基于Netty实现。它是 Java 网络的首选框架,作为一名称职的程序员每个人都应该了解和掌握它。即使工作中你没有直接使用 Netty,它也会为你的工作带来积极的影响。本场 Chat 将从一简单的示例程序开始,逐渐深入并一一揭开其背后的神秘面纱,为你打开 Netty 的大门,让你彻底理解Netty,做到完全可以上手Netty程序。 本场 Chat 将为你带来以下内容: - 如何从0编写一个 Netty 程序。 - 实现 WebSocket 长连接。 - 编写 Netty 程序的一般步骤是什么? - Netty 中几个重要的对象是什么,他们之间的关系是什么? - Netty 的线程模型是什么? 本 Chat 适合想学习 Netty 的初学者,最好了解一些 NIO 知识,当然不了解也没关系,不影响对文章的理解。
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Android 通过 TensorFlow 训练模型识别手写数字

随着机器学习的发展,目前已经涌现出很多不错的学习框架,其中 Google 推出的 TensorFlow 是最流行的可以说没有之一,并且越来越多的机器学习成果应用到移动端,例如人脸检测、语音识别的 App。本场 Chat 将用最简单的方式,利用 TensorFlow 实现手写数字识别,并将 TensoFlow 训练好的模型移植到 Android 手机上运行。在这个过程中会了解机器学习的一些基本概念和流程以及如何解决整个操作过程中遇到的问题。 本 Chat 主要讲解下面的内容: - 如何使用 Tensorflow 编写一个机器学习模型? - 如何在 AndroidStuido 配置环境对接模型? - 如何加载模型,处理模型的输入和输出数据?
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