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root帐户默认不开放远程访问权限,所以需要修改一下相关权限。 解决方案: 1、打开MySQL目录下的my.ini文件,在文件的最后添加一行“skip-grant-tables”,保存并关闭文件。(WIN7默认安装,my.ini在C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.6) 2、重启MySQL服务。 3、通过命令行进入MySQL的BIN目录,输入“mysql -u root -p”(不输入密码),回车即可进入数据库。(WIN7默认安装,BIN目录为:C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.6\bin) 4、执行“use mysql;”,使用mysql数据库。 5、执行“update user set password=PASSWORD("123456") where user='root';”(修改root的密码) 6、打开MySQL目录下的my.ini文件,删除最后一行的“skip-grant-tables”,保存并关闭文件。 7、重启MySQL服务。 8、在命令行中输入“mysql -u root -p 123456”,即可成功连接数据库。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「永恒言诺」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_41092717/article/details/83344420
养狐狸的猫 2019-12-02 02:12:40 0 浏览量 回答数 0

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签名是保证数据的完整性与不篡改. 加密是保证安全不被别人查看到明文. 不是一回事.######这点我当然清楚,加签本身就是防篡改。签名本身是用到了加密的。加密方案如果放到客户端就容易泄露。如果放到服务端你调用获取签名及内容看似安全,但是你调用获取黑客也可以获取。除非你获取的url也加签,这样就是个无限循环。###### 为什么要请求服务器获取签名,签名是客户端直接就做好了然后船王服务器验证码?######回复 @小桥流水凌凌漆 : 你浏览器里面要做签名?######回复 @关河 : 秘钥在客户端,如果是app还好。如果是浏览器,一定会泄露,因为逻辑就在js里写。对所有人可见的######回复 @小桥流水凌凌漆 : 秘钥分配给你啊,秘钥不泄露不就行了######客户端比如浏览器你要做签名 要有签名工具,要有秘钥。这种东西放在客户端,很容易就泄露了。别人拿到这些东西想怎样就怎样。###### 你说的也有道理,主要就是这个secret如何安全不泄露出去,但是互联网通信几乎没有一定安全的吧,签名也只是相对安全的做法######https相对能做到信息的加密,做不到100%防篡改。只做到客户端对服务器的信任,做不到服务器对客户端信任。token本来可以做到对客户端信任,但是由于在客户端导致容易被泄露。所以密码、签名。再互联网就是个永恒的循环无解。支付表秘钥也只是把责任推给了商户,商户把秘钥丢了怪不着支付宝,不是终极解决方案。还是要保证客户端代码不透明,直接客户端做签名才行。
爱吃鱼的程序员 2020-06-05 12:37:53 0 浏览量 回答数 0

问题

浅谈服务器的可用性

作为信息化建设中硬件架构不可或缺的服务器一直以来都备受关注,同时,服务器的更新换代也在见证着世界领先科技的发展历程,不论是最初的16位处理,还是后来红极一时的32位处理器,...
pittman 2019-12-01 21:42:33 8159 浏览量 回答数 1

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PGP协议。。。。。 电子邮件的方便、快速、费用低廉等优点,再加上它不但能传送文字信息,还可以附上图像、声音等功能,这使得电子邮件越来越受人们的欢迎。 1 电子邮件的传输过程 电子邮件通过SMTP和POP协议来进行发送和接受,但由于互联网的开放性,邮件内容是以明文的形式在互联网上进行传递。这使得人们在使用电子邮件时不得不考虑其安全因素,因此如何保证电子邮件的机密性、完整性、真实性和不可抵赖性等方面的问题显得尤为重要。 2 PGP介绍 为了使电子邮件在互联网上能够安全运行,开发出了一些安全电子邮件标准:PGP和S/MIME。其中PGP被广泛运用。 PGP(Pretty Good Privacy)是美国人Phil Zimmermann研究出来的,它是由多种加密算法(IDEA、RSA、MD5、随机数生成算法)组合而成,不但能够实现邮件的保密功能,还可以对邮件进行数字签名,使收信人能够准确判断邮件在传递过程中是否被非法篡改。 3 PGP工作原理 3.1 IDEA算法 IDEA属于对称加密算法,即加密密钥和解密密钥相同,具体的算法规则是,将输入数据以每64为一块,对每块进行分组,分为4组,每组16位,作为第一轮的输入,进行相乘、相加、异或等运行后,形成4个子分组,将中间两间进行交换,作为下一轮的输入,经过8轮运算后,同样得到4个子分组,再将这4组重新连接到一起形成密文共64位。 3.2 RSA算法 RSA属于非对称加密算法,也称公钥算法,即加密密钥和解密密钥不同,并且加密密钥可以完全公开,但由于没有解密密钥,即使非法者窃取到了密文和发送者的加密密钥也无法查看内容,解决了对称加密中对密钥管理困难的问题,RSA的安全性取决于对大数的因式分解,这是数学上的一个难题。 RSA算法描述: 1)随意选择两个大的质数p和q,p不等于q,q和p保密; 2)计算n=pq; 3)欧拉函数,φ(n) = (p-1)(q-1),n公开,φ(n)保密; 4)选择一个小于φ(n)的正整数e,满足gcd(e,φ(n))=1,e是公开的加密密钥; 5)计算d,满足de≡1(modφ(n)), d是保密的解密密钥; 6)加密变换:对明文m∈Zn,密文为C=me mod n; 7)解密变换:对密文C∈Zn,明文为m=Cd mod n; 由于RSA涉及的运算非常复杂,所以在运算速度上很慢,因而RSA算法只适合于对少量数据进行加密,如数字签名,一般情况下,如果要对大量信息进行加密,还是采用对称加密算法,因为对称加密速度比公钥加密速度快得多。 3.3 MD5算法 MD5属于Hash函数,可以将任意长度的输入压缩到固定长度的输出,具有多对一的单向特性。可以用于数字签名、完整性检测等方面。 4 PGP提供的业务 PGP提供的业务包括:认证、加密、压缩、与电子邮件兼容、基数-64变换。 4.1 认证 认证的步骤是:①发信人创建信息M;②发信人使用MD5算法产生128位的消息摘要H;③发信人用自己的私钥,采用RSA算法对H进行加密ER,M‖ER连接后进行压缩得到Z;④将Z通过互联网发送出去;⑤接收者收到信息后首先进行解压Z-1,使用发信人的公开密钥采用RSA算法进行解密得出H,用接收到的M计算消息摘要H,将得出的两个H进行比较,如果相同则接收,否则表示被篡改,拒绝。 4.2 加密 加密的步骤:发信人对信息M进行压缩,采用IDEA算法对其进行加密,用接收者的公钥对密钥进行加密,与M进行连接后发出,接收者采用RSA算法进行解密得到会话密钥,将会话密钥按IDEA算法进行解密,并解压缩,并到原文。 在加密过程中,由于信息相对内容较多,因此对信息的加密采用的是对称加密算法IDEA来实现,而密钥采用的是安全强度为高的非对称加密算法RSA实现,通过IDEA和RSA结合,不但提高了邮件传输的安全性,而且在加解密时间上也缩短了。 4.3 压缩 PGP采用ZIP算法压缩信息,这不但节省了存储空间,而且在传输过程中也节省了时间,另外,在对信息进行加密之前压缩,也相当于进行了一次变换,使其安全性增强。 4.4 与电子邮件兼容 由于电子邮件只允许使用ASCⅡ字符串,而PGP的输出却是8位串,为了与电子邮件进行兼容,PGP采用基数-64变换实现将输出的8位串转换为可以打印的ASCII字符串。 4.5 PGP消息分段和重组 电子邮件中对消息内容的长度有限制的,当大于所限制的长度时要进行分段,分段是在所有处理结束之后才进行,所以会话密钥和签名在第一个段开始位置出现。在接收端,PGP将重新组合成原来的信息。 5 PGP安全性分析 由于PGP是一种混合密码体系,它的安全性在于IDEA、RSA、MD5算法的安全性分析。 5.1 IDEA的安全性 在PGP中采用IDEA的64位CFB模式,很多研究者对IDEA的弱点进行了分析,但也没有找到破译的方法,由此可见,IDEA算法也是比较安全的,它的攻击方法只有“直接攻击”或者是“密钥穷举”攻击。(原作者:钟泽秀)5.2 RSA的安全性 RSA算法是非对称密码体制,它的安全性基于大整数的素分解的难解性,经过长期的研究至今也未找到一个有效的解决方案,在数学上就是一个难题,因此,RSA公钥密码体制就建立在对大数的因式分解这个数学难题上。 假设密码分析者能够通过n分解因子得到p和q,那么他很容易就可以求出欧拉函数φ(n)和解密密钥d,从而破译RSA,因此,破译RSA比对n进行因式分解难度更大。 假设密码分析者能够不对n进行因子分解就求出欧拉函数φ(n),那么他可以根据de≡1(modφ(n)),得到解密密钥d,从而破译RSA,因为p+q=n-φ(n)+1,p-q=sqr(p+q)^2-4n,所以知道φ(n)和n就可以容易地求得p和q,从而成功地分解n,所以不对n进行因子分解而直接计算φ(n)比对n进行因子分解难度更大。 假如密码分析者能够即不对n进行因子分解也不需要求φ(n)而是直接求得解密密钥d,那么他就可以计算ed-1,其中ed-1是欧拉函数φ(n)的倍数,因为利用φ(n)的倍数可以容易的分解出n的因子。所以,直接计算解密密钥d比对n进行因式分解更难。 虽然n越大其安全性越高,但由于涉及到复杂的数学运算,会影响到运行速度,那么我们实际运用中,如果来决定n的大小使其既安全其速度又不能太慢,目前n的长度为1024位至2048位比较合理。 研究人员建议,在运用RSA算法时,除了指定n的长度外,还应对p和q进行限制:①p和q的大小应该相差不多;②p-1和q-1都应该包含大的素因子;③gcd(p-1,q-1)应该很小。 5.3 MD5的安全性 MD5是在MD4的基础上发展起来的,在PGP中被用来单向变换用户口令和对信息签名的单向散列算法。它的安全性体现在能将任意输入长度的消息转化为固定长度的输出。目前对单向散列的直接攻击包括普通直接攻击和“生日攻击”。 在密码学中,有这么一句话:永远不要低估密码分析者的能力。这也将是密码设计者与密码分析者的较量,事实上绝对不可破译的密码体制在理论上是不存在的,因此,在实际应用中,一个密码体制在使用一段时间后,会换一些新的参数,或者是更换一种新的密码体制,当然,密钥也是要经常换的。由此可见,PGP软件虽然给我们的电子邮件带来了安全性保障,但它也不是永恒的,也许在不久的将来,由于它的弱点被攻击而被新的安全电子邮件产品所代替。
晚来风急 2019-12-02 01:26:46 0 浏览量 回答数 0

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可以这样回答:emmm 怎么说呢。 数据库就是用来存储数据的仓库,就像我们生活中存放物品的容器一样,但是容器也有通用和专用之分,比如塑料袋就是通用容器,因为塑料袋可以装各种东西:即可以装糖果,也可以装铅笔。但我们也可以选择一种更合适的存储方式:用糖果盒来装糖果,用笔筒来装铅笔。糖果盒和笔筒就是专用容器。数据和物品一样,也可以采用通用或者专用的存储方式,各有利弊,SQL就是通用数据库,NoSQL就是专用数据库,这就是他俩的区别。 集合论与关系代数 可是为什么SQL可以做到通用呢?世界上的数据结构千千万,为啥SQL可以满足各种需求而且半个世纪都不过时? 虽然说唯一不变的就是变化,计算机行业一直在发生裂变,但是有些基本的东西是永远不变的,或者说变化很慢:当今世上最流行的编程语言JavaScript仍然遵守着60年前Lisp语言的标准,现代操作系统Windows,OSX,Linux都来自于共同祖先Unix。 数据库的发展也是一样,无论形式怎样变化,其本质都是围绕集合论与关系代数来设计的。基本理论决定一切,在软件行业只要掌握了基础数学理论,就掌握了一切变化的规律,这就是SQL永不过时的秘密。 一切都是线性表 软件学家认识到,整个计算机行业都是建立在对数据的一维利用上:无论是内存,外存还是网络,存储和传输的都是一维数据。一维数据也就是线性表,所有复杂的数据结构都建立在线性表之上,任何二维,三维的数据结构也是由线性表组成的。线性表俗称列表,从“人类本质是复读机”理论上看,世间万物都是由列表(集合)组成的。 在宇宙间,一个技术文明等级的重要标志,是它能够控制和使用的微观维度。对于基本粒子的一维使用,从我们那些长毛裸·体的祖先在山洞中生起篝火时就开始了,对化学反应的控制,就是在一维层次上操控微观粒子。当然,这种控制也是从低级到高级,从篝火到后来的蒸汽机,再到后来的发电机;现在,人类对微观粒子一维控制的水平已达到了顶峰,有了计算机和纳米材料。但这一切,都局限于对微观维度的一维控制,在宇宙间一个更高级的文明看来,篝火和计算机、纳米材料等等是没有本质区别的,同属于一个层次。 ------《三体I:地球往事》 科幻小说《三体》刘慈欣 基于这个理论(或者说世界观),集合论被拿来研究数据库了,比如我们数学课本上的集合要求集合的元素具有互异性和无序性:因为要互异,我们有了数据库的唯一性主键;因为要无序,数据库的排序就交给索引来做了。 集合论是数学本身的一个分支,数据库科学出现后,为了研究集合与集合之间的关系,衍生出了一门新的分支:关系代数。 关系代数研究的是二维线性表之间可以发生的各种操作,也就是表格语言,最基本的操作包括矩阵学中的水平分割和垂直分割:分别对应选择和投影。SQL(结构化查询语言)就是关系代数的一个实现,所以SQL数据库也叫关系数据库,关系代数和sql的对应关系如下图: 尽管SQL的语法一直饱受吐槽:凌乱而易引歧义,还不是很优雅。但由于SQL的数学基础很稳固,SQL才能够一直流行到现在。但并不是说NoSQL的基础不稳固,相反NoSQL是对具体结构做具体分析,NoSQL的数学基础往往更简单,更牢固。 表格与图表的统一 无论是表格还是各种统计图在数据上都是统一的,都是二维列表(也可以叫列表的列表),一个表格可以无损地转化成一个柱状图,折线图,雷达图,饼图。。。所以表格可以看成是一种特殊的图表。著名的前端框架ag-grid就是在这个理论上诞生的: 关系代数,SQL,NoSQL,线性表,统计图,表格,ag-grid这些研究的都是集合,都是列表,都是最本质,永恒不变的东西,所以才有那么多学者投入到这个永不过时的领域。 就这样啦~ mua! (完)
茶什i 2019-12-30 11:37:02 0 浏览量 回答数 0

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广大码农同学们大多都有个共识,认为算法是个硬骨头,很难啃,悲剧的是啃完了还未必有用——除了面试的时候。实际工程中一般都是用现成的模块,一般只需了解算法的目的和时空复杂度即可。 不过话说回来,面试的时候面算法,包括面项目中几乎不大可能用到的算法,其实并不能说是毫无道理的。算法往往是对学习和理解能力的一块试金石,难的都能掌握,往往容易的事情不在话下。志于高者得于中。反之则不成立。另一方面,虽说教科书算法大多数都是那些即便用到也是直接拿模块用的,但不幸的是,我们这群搬砖头的有时候还非得做些发明家的事情:要么是得把算法当白盒加以改进以满足手头的特定需求;要么干脆就是要发明轮子。所以,虽说面试的算法本身未必用得到,但熟悉各种算法的人通常更可能熟悉算法的思想,从而更可能具备这里说的两种能力。 那么,为什么说算法很难呢。这个问题只有两种可能的原因: 算法本身就很难。也就是说,算法这个东西对于人类的大脑来说本身就是个困难的事儿。 讲得太烂。 下面会说明,算法之所以被绝大多数人认为很难,以上两个原因兼具。 我们说算法难的时候,有两种情况:一种是学算法难。第二种是设计算法难。对于前者,大多数人(至少我当年如此)学习算法几乎是在背算法,就跟背菜谱似的(“Cookbook”是深受广大码农喜爱的一类书),然而算法和菜谱的区别在于,算法包含的细节复杂度是菜谱的无数倍,算法的问题描述千变万化,逻辑过程百转千回,往往看得人愁肠百结,而相较之下任何菜谱涉及到的基本元素也就那么些(所以程序员肯定都具有成为好厨师的潜力:D)注意,即便你看了算法的证明,某种程度上还是“背”(为什么这么说,后面会详述)。我自己遇到新算法基本是会看证明的,但是发现没多久还是会忘掉,这是死记硬背的标准症状。如果你也啃过算法书,我相信很大可能性你会有同感:为什么当时明明懂了,但没多久就忘掉了呢。为什么当时明明非常理解其证明,但没过多久想要自己去证明时却发现怎么都没法补上证明中缺失的一环呢。 初中学习几何证明的时候,你会不会傻到去背一个定理的证明。不会。你只会背结论。为什么。一方面,因为证明过程包含大量的细节。另一方面,证明的过程环环相扣,往往只需要注意其中关键的一两步,便能够自行推导出来。算法逻辑描述就好比定理,算法的证明的过程就好比定理的证明过程。但不幸的是,与数学里面大量简洁的基本结论不同,算法这个“结论”可不是那么好背的,许多时候,算法本身的逻辑就几乎包含了与其证明过程等同的信息量,甚至算法逻辑本身就是证明过程(随便翻开一本经典的算法书,看几个经典的教科书算法,你会发现算法逻辑和算法证明的联系有多紧密)。于是我们又回到刚才那个问题:你会去背数学证明么。既然没人会傻到去背整个证明,又为什么要生硬地去背算法呢。 那么,不背就不背,去理解算法的证明如何。理解了算法的证明过程,便更有可能记住算法的逻辑细节,理解记忆嘛。然而,仍然不幸的是,绝大多数算法书在这方面做的实在糟糕,证明倒是给全了,逻辑也倒是挺严谨的,可是似乎没有作者能真正还原算法发明者本身如何得到算法以及算法证明的思维过程,按理说,证明的过程应该反映了这个思维过程,但是在下文关于霍夫曼编码的例子中你会看到,其实饱受赞誉的CLRS和《Algorithms》不仅没能还原这个过程,反而掩盖了这个过程。 必须说明的是,没有哪位作者是故意这样做的,但任何人在讲解一个自己已经理解了的东西的时候,往往会无意识地对自己的讲解进行“线性化”,例如证明题,如果你回忆一下高中做平面几何证明题的经历,就会意识到,其实证明的过程是一个充满了试错,联想,反推,特例,修改问题条件,穷举等等一干“非线性”思维的,混乱不堪的过程,而并不像写在课本上那样——引理1,引理2,定理1,定理2,一口气直到最终结论。这样的证明过程也许容易理解,但绝对不容易记忆。过几天你就会忘记其中一个或几个引理,其中的一步或几步关键的手法,然后当你想要回过头来自己试着去证明的时候,就会发现卡在某个关键的地方,为什么会这样。因为证明当中并没有告诉你为什么作者当时会想到证明算法需要那么一个引理或手法,所以,虽说看完证明之后,对算法这个结论而言你是知其所以然了,但对于算法的证明过程你却还没知其所以然。在我们大脑的记忆系统当中,新的知识必须要和既有的知识建立联系,才容易被回忆起来(《如何有效地学习与记忆》),联系越多,越容易回忆,而一个天外飞仙似地引理,和我们既有的知识没有半毛钱联系,没娘的孩子没人疼,自然容易被遗忘。(为什么还原思维过程如此困难呢。我曾经在知其所以然(一)里详述) 正因为绝大多数算法书上悲剧的算法证明过程,很多人发现证明本身也不好记,于是宁可选择直接记结论。当年我在数学系,考试会考证明过程,但似乎计算机系的考试考算法证明过程就是荒谬的。作为“工程”性质的程序设计,似乎更注重使用和结果。但是如果是你需要在项目中自己设计一个算法呢。这种时候最起码需要做的就是证明算法的正确性吧。我们面试的时候往往都会遇到一些算法设计问题,我总是会让应聘者去证明算法的正确性,因为即便是一个“看上去”正确的算法,真正需要证明起来往往发现并不是那么容易。 所以说,绝大多数算法书在作为培养算法设计者的角度来说是失败的,比数学教育更失败。大多数人学完了初中平面几何都会做证明题(数学书不会要求你记住几何所有的定理),但很多人看完了一本算法书还是一团浆糊,不会证明一些起码的算法,我们背了一坨又一坨结论,非但这些结论许多根本用不上,就连用上的那些也不会证明。为什么会出现这样的差异。因为数学教育的理想目的是为了让你成为能够发现新定理的科学家,而码农系的算法教育的目的却更现实,是为了让你成为能够使用算法做事情的工程师。然而,事情真的如此简单么。如果真是这样的话干脆连算法结论都不要背了,只要知道算法做的是什么事情,时空复杂度各是多少即可。 如果说以上提到的算法难度(讲解和记忆的难度)属于Accidental Complexity的话,算法的另一个难处便是Essential Complexity了:算法设计。还是拿数学证明来类比(如果你看过《Introduction to Algorithms:A Creative Approach》就知道算法和数学证明是多么类似。),与单单只需证明相比,设计算法的难处在于,定理和证明都需要你去探索,尤其是前者——你需要去自行发现关键的那(几)个定理,跟证明已知结论相比(已经确定知道结论是正确的了,你只需要用逻辑来连接结论和条件),这件事情的复杂度往往又难上一个数量级。 一个有趣的事实是,算法的探索过程往往蕴含算法的证明过程,理想的算法书应该通过还原算法的探索过程,从而让读者不仅能够自行推导出证明过程,同时还能够具备探索新算法的能力。之所以这么说,皆因为我是个懒人,懒人总梦想学点东西能够实现以下两个目的: 一劳永逸:程序员都知道“一次编写到处运行”的好处,多省事啊。学了就忘,忘了又得学,翻来覆去浪费生命。为什么不能看了一遍就再也不会忘掉呢。到底是教的不好,还是学得不好。 事半功倍:事实上,程序员不仅讲究一次编写到处运行,更讲究“一次编写到处使用”(也就是俗称的“复用”)。如果学一个算法所得到的经验可以到处使用,学一当十,推而广之,时间的利用效率便会大大提高。究竟怎样学习,才能够使得经验的外推(extrapolate)效率达到最大呢。 想要做到这两点就必须尽量从知识树的“根节点”入手,虽然这是一个美梦,例如数学界寻找“根节点”的美梦由来已久(《跟波利亚学解题》的“一点历史”小节),但哥德尔一个证明就让美梦成了泡影(《永恒的金色对角线》));但是,这并不阻止我们去寻找更高层的节点——更具普适性的解题原则和方法。所以,理想的算法书或者算法讲解应该是从最具一般性的思维法则开始,顺理成章地推导出算法,这个过程应该尽量还原一个”普通人“思考的过程,而不是让人看了之后觉得”这怎么可能想到呢。 以本文上篇提到的霍夫曼编码为例,第一遍看霍夫曼编码的时候是在本科,只看了算法描述,觉得挺直观的,过了两年,忘了,因为不知道为什么要把两个节点的频率加在一起看做单个节点——一件事情不知道“为什么”就会记不牢,知道了“为什么”的话便给这件事情提供了必然性。不知道“为什么”这件事情便可此可彼,我们的大脑对于可此可彼的事情经常会弄混,它更容易记住有理有据的事情(从信息论的角度来说,一件必然的事情概率为1,信息量为0,而一件可此可彼的事情信息量则是大于0的)。第二遍看是在工作之后,终于知道要看证明了,拿出著名的《Algorithms》来看,边看边点头,觉得讲得真好,一看就理解了为什么要那样来构造最优编码树。可是没多久,又给忘了。这次忘了倒不是忘了要把两个节点的频率加起来算一个,而是忘了为什么要这么做,因为当时没有弄清霍夫曼为什么能够想到为什么应该那样来构造最优编码树。结果只知其一不知其二。 必须说明的是,如果只关心算法的结论(即算法逻辑),那么理解算法的证明就够了,光背算法逻辑难记住,理解了证明会容易记忆得多。但如果也想不忘算法的证明,那么不仅要理解证明,还要理解证明背后的思维,也就是为什么背后的为什么。后者一般很难在书和资料上找到,唯有自己多加揣摩。为什么要费这个神。只要不会忘记结论不就结了吗。取决于你想做什么,如果你想真正弄清算法设计背后的思想,不去揣摩算法原作者是怎么想出来的是不行的。
小旋风柴进 2019-12-02 01:21:29 0 浏览量 回答数 0

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单一职责原则(Single-Responsibility Principle) 其核心思想为:一个类,最好只做一件事,只有一个引起它的变化。单一职责原则可以看做是低耦合、高内聚在面向对象原则上的引申,将职责定义为引起变化的原因,以提高内聚性来减少引起变化的原因。职责过多,可能引起它变化的原因就越多,这将导致职责依赖,相互之间就产生影响,从而大大损伤其内聚性和耦合度。通常意义下的单一职责,就是指只有一种单一功能,不要为类实现过多的功能点,以保证实体只有一个引起它变化的原因。 专注,是一个人优良的品质;同样的,单一也是一个类的优良设计。交杂不清的职责将使得代码看起来特别别扭牵一发而动全身,有失美感和必然导致丑陋的系统错误风险。 开放封闭原则(Open-Closed principle) 其核心思想是:软件实体应该是可扩展的,而不可修改的。也就是,对扩展开放,对修改封闭的。开放封闭原则主要体现在两个方面1、对扩展开放,意味着有新的需求或变化时,可以对现有代码进行扩展,以适应新的情况。2、对修改封闭,意味着类一旦设计完成,就可以独立完成其工作,而不要对其进行任何尝试的修改。 实现开放封闭原则的核心思想就是对抽象编程,而不对具体编程,因为抽象相对稳定。让类依赖于固定的抽象,所以修改就是封闭的;而通过面向对象的继承和多态机制,又可以实现对抽象类的继承,通过覆写其方法来改变固有行为,实现新的拓展方法,所以就是开放的。 “需求总是变化”没有不变的软件,所以就需要用封闭开放原则来封闭变化满足需求,同时还能保持软件内部的封装体系稳定,不被需求的变化影响。 Liskov替换原则(Liskov-Substitution Principle) 其核心思想是:子类必须能够替换其基类。这一思想体现为对继承机制的约束规范,只有子类能够替换基类时,才能保证系统在运行期内识别子类,这是保证继承复用的基础。在父类和子类的具体行为中,必须严格把握继承层次中的关系和特征,将基类替换为子类,程序的行为不会发生任何变化。同时,这一约束反过来则是不成立的,子类可以替换基类,但是基类不一定能替换子类。 Liskov替换原则,主要着眼于对抽象和多态建立在继承的基础上,因此只有遵循了Liskov替换原则,才能保证继承复用是可靠地。实现的方法是面向接口编程:将公共部分抽象为基类接口或抽象类,通过Extract Abstract Class,在子类中通过覆写父类的方法实现新的方式支持同样的职责。 Liskov替换原则是关于继承机制的设计原则,违反了Liskov替换原则就必然导致违反开放封闭原则。 Liskov替换原则能够保证系统具有良好的拓展性,同时实现基于多态的抽象机制,能够减少代码冗余,避免运行期的类型判别。 依赖倒置原则(Dependecy-Inversion Principle) 其核心思想是:依赖于抽象。具体而言就是高层模块不依赖于底层模块,二者都同依赖于抽象;抽象不依赖于具体,具体依赖于抽象。 我们知道,依赖一定会存在于类与类、模块与模块之间。当两个模块之间存在紧密的耦合关系时,最好的方法就是分离接口和实现:在依赖之间定义一个抽象的接口使得高层模块调用接口,而底层模块实现接口的定义,以此来有效控制耦合关系,达到依赖于抽象的设计目标。 抽象的稳定性决定了系统的稳定性,因为抽象是不变的,依赖于抽象是面向对象设计的精髓,也是依赖倒置原则的核心。 依赖于抽象是一个通用的原则,而某些时候依赖于细节则是在所难免的,必须权衡在抽象和具体之间的取舍,方法不是一层不变的。依赖于抽象,就是对接口编程,不要对实现编程。 接口隔离原则(Interface-Segregation Principle) 其核心思想是:使用多个小的专门的接口,而不要使用一个大的总接口。 具体而言,接口隔离原则体现在:接口应该是内聚的,应该避免“胖”接口。一个类对另外一个类的依赖应该建立在最小的接口上,不要强迫依赖不用的方法,这是一种接口污染。 接口有效地将细节和抽象隔离,体现了对抽象编程的一切好处,接口隔离强调接口的单一性。而胖接口存在明显的弊端,会导致实现的类型必须完全实现接口的所有方法、属性等;而某些时候,实现类型并非需要所有的接口定义,在设计上这是“浪费”,而且在实施上这会带来潜在的问题,对胖接口的修改将导致一连串的客户端程序需要修改,有时候这是一种灾难。在这种情况下,将胖接口分解为多个特点的定制化方法,使得客户端仅仅依赖于它们的实际调用的方法,从而解除了客户端不会依赖于它们不用的方法。 分离的手段主要有以下两种:1、委托分离,通过增加一个新的类型来委托客户的请求,隔离客户和接口的直接依赖,但是会增加系统的开销。2、多重继承分离,通过接口多继承来实现客户的需求,这种方式是较好的。 以上就是5个基本的面向对象设计原则,它们就像面向对象程序设计中的金科玉律,遵守它们可以使我们的代码更加鲜活,易于复用,易于拓展,灵活优雅。不同的设计模式对应不同的需求,而设计原则则代表永恒的灵魂,需要在实践中时时刻刻地遵守。就如ARTHUR J.RIEL在那边《OOD启示录》中所说的:“你并不必严格遵守这些原则,违背它们也不会被处以宗教刑罚。但你应当把这些原则看做警铃,若违背了其中的一条,那么警铃就会响起。”
问答小能手! 2020-12-18 11:50:34 0 浏览量 回答数 0

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单一职责原则(Single-Responsibility Principle) 其核心思想为:一个类,最好只做一件事,只有一个引起它的变化。单一职责原则可以看做是低耦合、高内聚在面向对象原则上的引申,将职责定义为引起变化的原因,以提高内聚性来减少引起变化的原因。职责过多,可能引起它变化的原因就越多,这将导致职责依赖,相互之间就产生影响,从而大大损伤其内聚性和耦合度。通常意义下的单一职责,就是指只有一种单一功能,不要为类实现过多的功能点,以保证实体只有一个引起它变化的原因。 专注,是一个人优良的品质;同样的,单一也是一个类的优良设计。交杂不清的职责将使得代码看起来特别别扭牵一发而动全身,有失美感和必然导致丑陋的系统错误风险。 开放封闭原则(Open-Closed principle) 其核心思想是:软件实体应该是可扩展的,而不可修改的。也就是,对扩展开放,对修改封闭的。开放封闭原则主要体现在两个方面1、对扩展开放,意味着有新的需求或变化时,可以对现有代码进行扩展,以适应新的情况。2、对修改封闭,意味着类一旦设计完成,就可以独立完成其工作,而不要对其进行任何尝试的修改。 实现开放封闭原则的核心思想就是对抽象编程,而不对具体编程,因为抽象相对稳定。让类依赖于固定的抽象,所以修改就是封闭的;而通过面向对象的继承和多态机制,又可以实现对抽象类的继承,通过覆写其方法来改变固有行为,实现新的拓展方法,所以就是开放的。 “需求总是变化”没有不变的软件,所以就需要用封闭开放原则来封闭变化满足需求,同时还能保持软件内部的封装体系稳定,不被需求的变化影响。 Liskov替换原则(Liskov-Substitution Principle) 其核心思想是:子类必须能够替换其基类。这一思想体现为对继承机制的约束规范,只有子类能够替换基类时,才能保证系统在运行期内识别子类,这是保证继承复用的基础。在父类和子类的具体行为中,必须严格把握继承层次中的关系和特征,将基类替换为子类,程序的行为不会发生任何变化。同时,这一约束反过来则是不成立的,子类可以替换基类,但是基类不一定能替换子类。 Liskov替换原则,主要着眼于对抽象和多态建立在继承的基础上,因此只有遵循了Liskov替换原则,才能保证继承复用是可靠地。实现的方法是面向接口编程:将公共部分抽象为基类接口或抽象类,通过Extract Abstract Class,在子类中通过覆写父类的方法实现新的方式支持同样的职责。 Liskov替换原则是关于继承机制的设计原则,违反了Liskov替换原则就必然导致违反开放封闭原则。 Liskov替换原则能够保证系统具有良好的拓展性,同时实现基于多态的抽象机制,能够减少代码冗余,避免运行期的类型判别。 依赖倒置原则(Dependecy-Inversion Principle) 其核心思想是:依赖于抽象。具体而言就是高层模块不依赖于底层模块,二者都同依赖于抽象;抽象不依赖于具体,具体依赖于抽象。 我们知道,依赖一定会存在于类与类、模块与模块之间。当两个模块之间存在紧密的耦合关系时,最好的方法就是分离接口和实现:在依赖之间定义一个抽象的接口使得高层模块调用接口,而底层模块实现接口的定义,以此来有效控制耦合关系,达到依赖于抽象的设计目标。 抽象的稳定性决定了系统的稳定性,因为抽象是不变的,依赖于抽象是面向对象设计的精髓,也是依赖倒置原则的核心。 依赖于抽象是一个通用的原则,而某些时候依赖于细节则是在所难免的,必须权衡在抽象和具体之间的取舍,方法不是一层不变的。依赖于抽象,就是对接口编程,不要对实现编程。 接口隔离原则(Interface-Segregation Principle) 其核心思想是:使用多个小的专门的接口,而不要使用一个大的总接口。 具体而言,接口隔离原则体现在:接口应该是内聚的,应该避免“胖”接口。一个类对另外一个类的依赖应该建立在最小的接口上,不要强迫依赖不用的方法,这是一种接口污染。 接口有效地将细节和抽象隔离,体现了对抽象编程的一切好处,接口隔离强调接口的单一性。而胖接口存在明显的弊端,会导致实现的类型必须完全实现接口的所有方法、属性等;而某些时候,实现类型并非需要所有的接口定义,在设计上这是“浪费”,而且在实施上这会带来潜在的问题,对胖接口的修改将导致一连串的客户端程序需要修改,有时候这是一种灾难。在这种情况下,将胖接口分解为多个特点的定制化方法,使得客户端仅仅依赖于它们的实际调用的方法,从而解除了客户端不会依赖于它们不用的方法。 分离的手段主要有以下两种:1、委托分离,通过增加一个新的类型来委托客户的请求,隔离客户和接口的直接依赖,但是会增加系统的开销。2、多重继承分离,通过接口多继承来实现客户的需求,这种方式是较好的。 以上就是5个基本的面向对象设计原则,它们就像面向对象程序设计中的金科玉律,遵守它们可以使我们的代码更加鲜活,易于复用,易于拓展,灵活优雅。不同的设计模式对应不同的需求,而设计原则则代表永恒的灵魂,需要在实践中时时刻刻地遵守。就如ARTHUR J.RIEL在那边《OOD启示录》中所说的:“你并不必严格遵守这些原则,违背它们也不会被处以宗教刑罚。但你应当把这些原则看做警铃,若违背了其中的一条,那么警铃就会响起。”
montos 2020-06-01 17:04:26 0 浏览量 回答数 0

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**01 明确目标 ** 鲁迅曾经没说过:“明确分析目标,你的分析已经成功了一大半”。 做深入分析之前,面对这一堆评价数据,我们要明确,究竟想通过分析来解决什么问题?只有明确分析目标,才能把发散的思维聚焦起来。 为了给大家一个明确的分析锚点,假设我们是这款辣椒酱的产品负责人,要基于评价,更好的获悉消费者对产品的看法,从而为后续产品优化提供思路。 所以,我们的分析目标是“基于评价反馈,量化消费者感知,指导优化产品”。 注:这里给到的一个假设目标并不完美,主要是抛砖引玉,大家可以从不同的维度来提出目标假设,尝试不同分析方向。 是不是有那么一丢丢分析思路了?别急,目标还需要继续拆解。 02 拆解目标 这些年来,最有价值的一个字,便是“拆”了: 在数据分析中也是同理。 我们在上一步已经确定了“基于评价优化产品”的目标,但这只是一个笼统模糊的目标。要让目标真正可落地,“拆”是必不可少的一步。 “拆”的艺术大体可以分为两步,第一步是换位思考。 评价来源于客户,客户对产品有哪些方面的感知呢?我们可以闭上眼睛,幻想自己购买了这款辣椒酱。 接着进入第二步,基于换位的逻辑拆解,这里可以按照模拟购物流程的逻辑来拆解: 首先,李子柒本身有非常强的IP光环,大家在选购时或多或少是慕名而来。所以,在购买决策时,到底有多大比例是冲着李子柒来的? Next,在没收到货前,影响体验的肯定是物流,付款到收货用了几天?派送员态度怎么样,送货上门了吗? 收到货后,使用之前,体感最强的则是包装。外包装有没有破损?有没有变形?产品包装是精致还是粗糙? 接下来是产品体验,拿辣椒酱来说,日期是否新鲜?牛肉用户是否喜欢?到底好不好吃? 吃完之后,我们建立起了对产品的立体感知——性价比。我花钱买这个产品到底值不值?这个价位是贵了还是便宜?实惠不实惠? 品牌、物流、包装、产品(日期、口味)和性价比五大天王锋芒初现,我们下一步需要量化消费者对于每个方面的感知。 03 Python实现 对于评价的拆解和量化,这里介绍一种简单粗暴的方式,按标点把整条评论拆分成零散的模块,再设置一系列预置词来遍历。 注:再次强调我们这篇内容的主题是“如何基于最基础的技术,做进一步的分析,这里假设我们只会最基础的python语法和pandas。 有同学会问“为什么不用分词”!此问可谓正中我怀。不过,我把这个问题当作开放式思考题留给大家——如果用分词,如何实现同样的效果,以及有什么优缺点? 言归正传,我们先看看实战爬取的评论数据,一共1794条: 把每条评论按照标点拆分成短句,为了省事,用了简单的正则拆分: 我们发现,就算是比较长段的评论,也只是涉及到品牌、物流、包装、产品和性价比的部分方面,所以,我们依次去遍历匹配,看短句中有没有相关的内容,没有就跳过,有的话再判断具体情绪。 以物流为例,当短句中出现“物流”、“快递”、“配送”、“取货”等关键词,大体可以判定这个短句和物流相关。 接着,再在短句中寻找代表情绪的词汇,正面的像“快”、“不错”、“棒”、“满意”、“迅速”;负面的“慢”、“龟速”、“暴力”、“差”等。 在我们预设词的基础上进行两次遍历匹配,大体可以判断这句话是不是和物流相关,以及客户对物流的看法是正面还是负面: 为方便理解,用了灰常丑陋的语法来一对一实现判断。包装、产品和性价比等其他模块的判断,也是沿用上述逻辑,只是在预设词上有所差异,部分代码如下: def judge_comment(df,result): judges = pd.DataFrame(np.zeros(13 * len(df)).reshape(len(df),13), columns = ['品牌','物流正面','物流负面','包装正面','包装负面','原料正面', '原料负面','口感正面','口感负面','日期正面','日期负面', '性价比正面','性价比负面']) for i in range(len(result)): words = result[i] for word in words: #李子柒的产品具有强IP属性,基本都是正面评价,这里不统计情绪,只统计提及次数 if '李子柒' in word or '子柒' in word or '小柒' in word or '李子七' in word\ or '小七' in word: judges.iloc[i]['品牌'] = 1 #先判断是不是物流相关的 if '物流' in word or '快递' in word or '配送' in word or '取货' in word: #再判断是正面还是负面情感 if '好' in word or '不错' in word or '棒' in word or '满意' in word or '迅速' in word: judges.iloc[i]['物流正面'] = 1 elif '慢' in word or '龟速' in word or '暴力' in word or '差' in word: judges.iloc[i]['物流负面'] = 1 #判断是否包装相关 if '包装' in word or '盒子' in word or '袋子' in word or '外观' in word: if '高端' in word or '大气' in word or '还行' in word or '完整' in word or '好' in word or\ '严实' in word or '紧' in word: judges.iloc[i]['包装正面'] = 1 elif '破' in word or '破损' in word or '瘪' in word or '简陋' in word: judges.iloc[i]['包装负面'] = 1 #产品 #产品原料是牛肉为主,且评价大多会提到牛肉,因此我们把这个单独拎出来分析 if '肉' in word: if '大' in word or '多' in word or '足' in word or '香' in word or '才' in word: judges.iloc[i]['原料正面'] = 1 elif '小' in word or '少' in word or '没' in word: judges.iloc[i]['原料负面'] = 1 #口感的情绪 if '口味' in word or '味道' in word or '口感' in word or '吃起来' in word: if '不错' in word or '好' in word or '棒' in word or '鲜' in word or\ '可以' in word or '喜欢' in word or '符合' in word: judges.iloc[i]['口感正面'] = 1 elif '不好' in word or '不行' in word or '不鲜' in word or\ '太烂' in word: judges.iloc[i]['口感负面'] = 1 #口感方面,有些是不需要出现前置词,消费者直接评价好吃难吃的,例如: if '难吃' in word or '不好吃' in word: judges.iloc[i]['口感负面'] = 1 elif '好吃' in word or '香' in word: judges.iloc[i]['口感正面'] = 1 #日期是不是新鲜 if '日期' in word or '时间' in word or '保质期' in word: if '新鲜' in word: judges.iloc[i]['日期正面'] = 1 elif '久' in word or '长' in word: judges.iloc[i]['日期负面'] = 1 elif '过期' in word: judges.iloc[i]['日期负面'] = 1 #性价比 if '划算' in word or '便宜' in word or '赚了' in word or '囤货' in word or '超值' in word or \ '太值' in word or '物美价廉' in word or '实惠' in word or '性价比高' in word or '不贵' in word: judges.iloc[i]['性价比正面'] = 1 elif '贵' in word or '不值' in word or '亏了' in word or '不划算' in word or '不便宜' in word: judges.iloc[i]['性价比负面'] = 1 final_result = pd.concat([df,judges],axis = 1) return final_result 运行一下,结果毕现: 第一条评价,很明显的说快递暴力,对应“物流负面”计了一分。 第二条评价,全面夸赞,提到了品牌,和正面的物流、口感信息。 第三条评价,粉丝表白,先说品牌,再夸口感。 看起来还不赖,下面我们对结果数据展开分析。 04 结果分析 我们先对结果做个汇总: 一共爬了1794条评论,评论中有提及到我们关注点的有1937次(之所以用次,是因为一条评论中可能涉及到多个方面)。粗略一瞥,口感和原料占比较高,画个图更细致的看看。 看来,辣椒酱的口感(好不好吃)是客户最最最关注的点,没有之一,占比高达57.98%,领先其他类别N个身位。 慢随其后的,是原料、品牌、性价比和包装,而物流和日期则鲜有提及,消费者貌似不太关注,或者说目前基本满足要求。 那不同类别正负面评价占比是怎么样的呢? 整体来看,主流评论以好评为主,其中口感、品牌(这个地方其实没有细分)、包装以正面评价占绝对主导。 原料和性价比,负面评价占比分别是14%和38%,而物流和日期由于本身占比太少,参考性不强。 作为一个分析师,我们从原料、性价比负面评价占比中看到了深挖的机会。 原料负面评价是单纯的在吐槽原材料吗? 初步筛选之后,发现事情并没有那么简单。 原料负面评价共出现了53次,但里面有24次给了口感正面的评价,甚至还有8次原料正面评价!罗生门吗? 这8次即正面又负面的原料评价,其实是揭了我们在预置词方面的不严谨,前面判断牛肉相关的短句,“小”就是负面,“大”就是正面,有些绝对。 而判断准确的原料差评中,虽然有一半说味道不错,但还是不留情面的吐槽了牛肉粒之小,之少,甚至还有因此觉得被骗。 如何让牛肉粒在体感上获取更多的好评,是应该在产品传播层做期望控制的宣导?还是在产品层增加牛肉的“肉感”?需要结合具体业务进一步探究。 性价比呢? 性价比相关负面评价共58次,负面情绪占性价比相关的38%。这些负面评价消费者大多数认为价格偏贵,不划算,还有一部分提到了通过直播渠道购买价格相对便宜,但日常价格难以接受。 坦白讲,这款辣酱的价格在线上确实属于高端价位,而价格体系是一个比较复杂的场景,这里暂不展开分析。 但是对于这部分认为性价比不符预期的客户,是应该因此反推产品价格,还是把他们打上“价格敏感的标签”,等大促活动唤醒收割,这是两条可以考虑并推进的道路。 物流和日期提及太少,不具备参考性,但为了不那么虎头蛇尾,我们还是顺手看一眼物流负面评价: 果然,物流是一项必备需求,基本满足预期的话消费者并不会主动提及,没达预期则大概率会雷霆震怒。而物流暴力、速度太慢是两个永恒的槽点。 至此,我们基于看起来简单的评价数据,用简单浅白的方式,做了细致的拆分,并通过拆分更进一步的量化和分析,向深渊,哦不,向深入迈进了那么一丢丢。
茶什i 2020-01-10 14:16:36 0 浏览量 回答数 0

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1,架构师是什么?要想往架构师的方向发展首先要知道架构师是什么?架构师是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展,为目标客户提供更为全面的需求清单。架构师在软件开发的整个过程中起着很重要的作用。说的详细一些,架构师就是确认和评估系统需求,给出开发规范,搭建系统实现的核心构架,并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。2,架构师的任务架构师的主要任务不是从事具体的软件程序的编写,而是从事更高层次的开发构架工作。他必须对开发技术非常了解,并且需要有良好的组织管理能力。可以这样说,一个架构师工作的好坏决定了整个软件开发项目的成败。在成为Java架构师之前,应当先成为Java工程师。熟练使用各种框架,并知道它们实现的原理。jvm虚拟机原理、调优,懂得jvm能让你写出性能更好的代码;池技术,什么对象池,连接池,线程池……Java反射技术,写框架必备的技术,遇到有严重的性能问题,替代方案java字节码技术;nio,没什么好说的,值得注意的是"直接内存"的特点,使用场景;java多线程同步异步;java各种集合对象的实现原理,了解这些可以让你在解决问题时选择合适的数据结构,高效的解决问题,比如hashmap的实现原理,好多五年以上经验的人都弄不清楚,还有为什扩容时有性能问题?不弄清楚这些原理,就写不出高效的代码,还会认为自己做的很对;总之一句话,越基础的东西越重要,很多人认为自己会用它们写代码了,其实仅仅是知道如何调用api而已,离会用还差的远。如果你立志做架构,首先打好基础,从最底层开始。然后发展到各种技术和语言,什么都要懂两点,要全面且不肤浅。为什么不是懂一点?你要看得透彻,必须尽量深入一些。别人懂一点,你要做架构师,必须再多懂一点。比如你发现golang很流行,别人可能写一个helloworld就说自己玩过golang,但你至少要尝试写一个完整的应用。不肯下苦功,如何高人一头?另外你要非常深入地了解至少一门语言,如果你的目标是java,就学到极致,作为敲门砖,先吃饱了才能谈理想。3,架构师都是从码农过来的而Java学到极致势必涉及到设计模式,算法和数据结构,多线程,文件及网络IO,数据库及ORM,不一而足。这些概念放之一切语言都适用。先精一门,为全面且不肤浅打基础。另外就是向有经验的架构师学习,和小伙伴们讨论辩论争论。其实最重要的能力就是不断学习。在思考新的技术是否能更好地解决你们遇到的问题之前,你首先得知道并了解新的技术。架构师都是从码农过来的,媳妇熬成婆。千万不要成为不写代码的架构师,有些公司专门产不写技术的架构师。所谓架构师,只是功底深厚的程序员而已。个人认为应该扎扎实实学习基础知识,学习各种规范,架构,需要广泛的知识面,懂的东西越多视野越开阔,设计的东西当然会越好越全面。成为架构师需要时间的积累的,不但要知其然还要知其所以然。平时的一点一滴你感觉不到特别用处,但某天你会发现所有东西都没有白学的。4,架构师知识体系下面是我总结多年经验开发的架构师知识体系一、分布式架构架构分布式的英文( Distributed computing 分布式计算技术)的应用和工具,成熟目前的技术包括 J2EE,CORBA 和 .NET(DCOM),这些技术牵扯的内容非常广,相关的书籍也非常多。本文不介绍这些技术的内容,也没有涉及这些技术的细节,只是从各种分布式系统平台产生的背景和在软件开发中应用的情况来探讨它们的主要异同。分布式系统是一个古老而宽泛的话题,而近几年因为“大数据”概念的兴起,又焕发出了新的青春与活力。除此之外,分布式系统也是一门理论模型与工程技法。并重的学科内容相比于机器学习这样的研究方向,学习分布式系统的同学往往会感觉:“入门容易,深入难”的确,学习分布式系统几乎不需要太多数学知识。分布式系统是一个复杂且宽泛的研究领域,学习一两门在线课程,看一两本书可能都是不能完全覆盖其所有内容的。总的来说,分布式系统要做的任务就是把多台机器有机的组合,连接起来,让其协同完成一件任务,可以是计算任务,也可以是存储任务。如果一定要给近些年的分布式系统研究做一个分类的话,我个人认为大概可以包括三大部分:分布式存储系统分布式计算系统分布式管理系统二、微服务当前微服务很热,大家都号称在使用微服务架构,但究竟什么是微服务架构?微服务架构是不是发展趋势?对于这些问题,我们都缺乏清楚的认识。为解决单体架构下的各种问题,微服务架构应运而生。与其构建一个臃肿庞大,难以驯服的怪兽,还不如及早将服务拆分。微服务的核心思想便是服务拆分与解耦,降低复杂性。微服务强调将功能合理拆解,尽可能保证每个服务的功能单一,按照单一责任原则(Single Responsibility Principle)明确角色。将各个服务做轻,从而做到灵活,可复用,亦可根据各个服务自身资源需求,单独布署,单独作横向扩展。微服务架构(Microservice Architecture)是一种架构概念,旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的类上应用很多 SOLID 原则。微服务架构是个很有趣的概念,它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中,从而降低系统的耦合性,并提供更加灵活的服务支持。概念:把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务,它可扩展单个组件而不是整个的应用程序堆栈,从而满足服务等级协议。定义:围绕业务领域组件来创建应用,这些应用可独立地进行开发,管理和迭代在分散的组件中使用云架构和平台式部署,管理和服务功能,使产品交付变得更加简单。本质:用一些功能比较明确,业务比较精练的服务去解决更大,更实际的问题。三、源码分析从字面意义上来讲,源文件的英文指一个文件,指源代码的集合。源代码则是一组具有特定意义的可以实现特定功能的字符(程序开发代码)。源码分析是一种临界知识,掌握了这种临界知识,能不变应万变,源码分析对于很多人来说很枯燥,生涩难懂。源码阅读,我觉得最核心有三点:技术基础+强烈的求知欲+耐心。我认为是阅读源码的最核心驱动力我见到绝大多数程序员,对学习的态度,基本上就是这几个层次(很偏激哦):1,只关注项目本身,不懂就百度一下。2,除了做好项目,还会阅读和项目有关的技术书籍,看维基百科。3,除了阅读和项目相关的书外,还会阅读IT行业的书,比如学的Java的时,还会去了解函数语言,如LISP。4,找一些开源项目看看,大量试用第三方框架,还会写写演示。5,阅读基础框架,J2EE 规范,调试服务器内核。大多数程序都是第1种,到第5种不光需要浓厚的兴趣,还需要勇气:?我能读懂吗其实,你能够读懂的耐心,真的很重要。因为你极少看到阅读源码的指导性文章或书籍,也没有人要求或建议你读。你读的过程中经常会卡住,而一卡主可能就陷进了迷宫这时,你需要做的,可能是暂时中断一下,再从外围看看它:如API结构,框架的设计图。四、工具使用工欲善其事必先利其器,工具对 Java 的的程序员的重要性不言而喻现在有很多库,实用工具和程序任的 Java 的开发人员选择。下图列出的工具都是程序员必不可少的工具五、性能优化不管是应付前端面试还是改进产品体验,性能优化都是躲不开的话题。优化的目的是让用户有“快”的感受,那如何让用户感受到快呢?加载速度真的很快,用户打开输入网址按下回车立即看到了页面加载速度并没有变快,但用户感觉你的网站很快性能优化取决于多个因素,包括垃圾收集,虚拟机和底层操作系统(OS)设置。有多个工具可供开发人员进行分析和优化时使用,你可以通过阅读爪哇工具的源代码优化和分析来学习和使用它们。必须要明白的是,没有两个应用程序可以使用相同的优化方式,也没有完美的优化的 Java 应用程序的参考路径。使用最佳实践并且坚持采用适当的方式处理性能优化。想要达到真正最高的性能优化,你作为一个 Java 的开发人员,需要对 Java 的虚拟机(JVM)和底层操作系统有正确的理解。性能优化,简而言之,就是在不影响系统运行正确性的前提下,使之运行地更快,完成特定功能所需的时间更短。性能问题永远是永恒的主题之一,而优化则更需要技巧。Java程序员如何学习才能快速入门并精通呢?当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心。但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。为了让学习变得轻松、高效,今天给大家免费分享一套阿里架构师传授的一套教学资源。帮助大家在成为架构师的道路上披荆斩棘。这套视频课程详细讲解了(Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构)等这些成为架构师必备的内容!而且还把框架需要用到的各种程序进行了打包,根据基础视频可以让你轻松搭建分布式框架环境,像在企业生产环境一样进行学习和实践。
auto_answer 2019-12-02 01:51:27 0 浏览量 回答数 0

问题

安全技术百问,老板再也不用担心病毒勒索了!

近期安全事件频发,从GitLab数据库被删除事件以及炉石传说数据库问题以及MongoDB黑客赎金事件,互联网以及云上安全又一次引发社会热议。互联网界有一句很流行的话,“没有什么应用是没有遭受过攻击的,只是因为你不知道”。所以说目前的互联网安...
yq传送门 2019-12-01 20:11:52 24648 浏览量 回答数 15
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