在聊事务的隔离级别前，我们先看看事务之间若是没有隔离性，会产生什么问题。总的来说，我们将它总结为三种情况：脏读（Dirty reads）、不可重复读（Non-repeatable reads）、幻读（Phantom reads）。下面来看看它们发生的场景以及导致的后果： 脏读（Dirty reads）：事务A读取
单例的实现 静态内部类 类加载 枚举 单例模式（避免反射、序列化问题） 序列化之writeObject 和readObject
对于事件流应用程序开发人员，根据管道中各个应用程序的更改需要不断更新流管道非常重要。理解流开发人员用于构建事件流管道的一些常见流拓扑也很重要。在Apache Kafka Deep Dive博客系列的Spring的第4部分中，我们将讨论:Spring云数据流支持的通用事件流拓扑模式在Spring云数据流中持
对于事件流应用程序开发人员，根据管道中各个应用程序的更改需要不断更新流管道非常重要。理解流开发人员用于构建事件流管道的一些常见流拓扑也很重要。在Apache Kafka Deep Dive博客系列的Spring的第4部分中，我们将讨论:Spring云数据流支持的通用事件流拓扑模式在Spring云数据流中持
（一）商场内涵实质 A指数研判：中长期看，指数应该不会太丑陋，小福盘升或大箱体震动应该是大概率走势； B个股时机：商场绝大多数个股没有中长线走牛时机，小幅盘跌或箱体震动是绝大多数个股中长期走势主基调，商场只要极少数中心财物股会继续演绎不断新高牛市行情； （二）商场干流资金择股偏好 A
最近看了一篇非常有趣的文章：关于JavaScript的数组随机排序，其作者为oldj前辈。文中指出我们用来“将一个数组随机排序”的经典写法所存在的问题，获益匪浅。 本文将以更加详尽的材料和更多样的code demo进行阐述。并尝试用“Fisher–Yates shuffle”洗牌算法进行终极解答。 多个熟悉
任务7 深挖K近邻 一， 缺失值的处理 处理缺失值的方法：需要理解数据，察觉到哪些数据是必要的哪些不必要 1， 删除法： （1） 删整个列 （2） 删整行（丢弃此记录） 2， 填补法 （1） 用平均值来填补缺失值 （2） 均值，中位数填补 二，特征编码 ——机器学习的核心是建模，
