本套课程总结分析了2019年大厂互联网公司常见常考的技术点，通过对40多个题目共计120集视频详细全面的讲解，让大家深刻掌握、扎实吃透当前的主流Java高级技术。
本期内容包括JUC多线程并发、JVM和GC等目前大厂笔试中会考、面试中会问、工作中会用的高频难点知识。
上半场，从多线程并发入手，分层递进讲解，逐渐让大家掌握volatile、原子类和原子引用、CAS、ABA、Java锁机制、阻塞队列、线程池等重点；
下半场，逐渐过渡到JVM和GC的知识，深度讲解多种常见OOM异常和JVM参数调优，以及串行并行并发G1等各种垃圾收集器的优化实践。

第一章1、异构网络互连的问题是什么？试举例说明。
举例来说，用户A可以通过接入使用以太网技术的校园网，与另外一个使用电话点对点拨号上网的用户B之间进行邮件通信，同时还和一个坐在时速300公里的高铁上的使用WCDMA手机进行3G上网的用户C进行QQ聊天。
但问题的关键在于，这些采用不同技术的异构网络之间存在着很大差异：它们的信道访问方式和数据传送方式不同，其帧格式和物理地址方式也各不相同。
2、请描述图1-2中，用户A和用户C进行QQ聊天似的数据转换和传输过程。
用户A的主机将发送的邮件数据先封装到IP数据包中，再封装到以太帧中，发送到其接入的以太网中，并到达路由器R1。
路由器R1从以太帧中提取IP数据包，根据目标IP地址选择合适的路径，再将其封装成SDH帧，转发到因特网主干网中，经过因特网主干网中若干路由器的选路和转发，到达路由器R3路由器R3从SDH帧中提取IP数据包，转换成WCDMA帧，发送到3G网络中，到达用户C的主机。
用户C的主机提取出IP数据包，最总交付到上层的邮件应用程序，显示给用户C。
4、画出TCP/IP模型和OSI模型之间的层次对应关系，并举例TCP/IP模型中各层次上的协议。
应用层：应用层对应OSI模型的上面三层。
应用层是用户和网络的接口，TCP/IP简化了OSI的会话层和表示层，将其融合到了应用层，使得通信的层次减少，提高通信的效率。
应用层包含了一些常用的、基于传输层的网络应用协议，如Telnet、DNS、DHCP、FTP、SMTP、POP3、HTTP、SNMP、RIP、BGP等。
传输层：传输层位于IP层之上，为两台主机上的应用程序提供端到端的通信服务。
目前，应用最广泛的传输层协议是TCP和UDP。
网络层：网络层又称为网际层、互联网层或IP层，是TCP/IP模型的关键部分。
该层主要完成IP数据包的封装、传输、选路和转发，使其尽可能到达目的主机。
该层包括的协议主要有IP、ARP、RARP、ICMP和IGMP，其中，IP协议是网络层的核心。
网络接口层：网络接口层对应OSI模型中的物理层和数据链路层，只要底层网络技术和标准支持数据帧的发送和接收，就可以作为TCP/IP的网络接口，包括前面提到的各种局域网、城域网、广域网技术，如以太网、电话拨号、3G网络等。
......

“流量重构”时代来临，2020-2021中国消费互联网竞争趋向报告.pdf

基于轨迹的游客行为特征分析，大数据时代，深度“数据挖掘”高级分析技术成为大势所趋，对于旅游景区来说，谁先掌握互联网平台、善用大数据，谁就最有可能先人一步破除体制壁垒与管理围墙，实现转型升级和跨越式发展。
通过在旅游景区部署移动信号监测设备，就可以发现该群体游客的相关属性，例如在一个区县，在不同景点之间部署，可以发现游客移动的轨迹是怎么样，本文主要就是用于分析游客在不同景点之间的浏览情况，这样可以愈加合理的设计景区与景区之间的交通路线，销售相关旅游产品和应急预案等方面的东西。
本文所涉及的内容使用mysql+springboot来实现。
文章地址：https://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/83068473

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网络爬虫是一种自动搜集互联网信息的程序。
通过网络爬虫不只能够为搜索引擎采集网络信息，而且可以作为定向信息采集器，定向采集某些网站下的特定信息，如招聘信息，租房信息等。
本文通过JAVA实现了一个基于广度优先算法的多线程爬虫程序。
本论文阐述了网络爬虫实现中一些主要问题：为何使用广度优先的爬行策略，以及如何实现广度优先爬行；
为何要使用多线程，以及如何实现多线程；
系统实现过程中的数据存储；
网页信息解析等。
通过实现这一爬虫程序，可以搜集某一站点的URLs，并将搜集到的URLs存入数据库。

这是一本关于机器、系统、生物和社会的“大部头”；
这是一本诞生于1994年的关于社会进化、特别是互联网发展的“先知预言”；
它曾是《黑客帝国》次要演员的必读物之一；
它被《长尾理论》作者克里斯·安德森称作“过去十年，公认最具智慧和价值的一本书”

YDB199-2018挪动互联网+智能家居系统总体要求.pdf

网龙office，国产办公软件。
来源于互联网，版权归开发者一切

对关系抽取技术研讨概况进行总结。
在回顾关系抽取发展历史的基础上，将关系抽取研讨划分为两个阶段:面向特定领域的关系抽取研讨和面向开放互联网文本的关系抽取研讨。
在分析相关文献的基础上，总结出两个研讨阶段的技术路线:面向特定领域的关系抽取技术以基于标注语料的机器学习方法为主;面向开放互联网文本的关系抽取则根据不同任务需要，采取基于启发式规则的方法或者基于背景知识库实例的机器学习方法。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。