首先完成Java开发环境准备，创建工程并导入开发所需的Jar包。之后在准备好的工程中完成以下步骤。
在获得类类型中，有一种方法是 Class.forName("类的全称")，有以下要点：
给你一个字符串 word 。如果大写用法正确，返回 true ；否则，返回 false 。
在王者荣耀手游中，有局内语音转文字功能，玩家通过使用普通话在5秒的倒计时内进行简短而有效的语音输入，系统会自动将玩家说的话在极短时间内转换成文字内容，然后点击发送，玩家的文字聊天信息就发送出去，其他玩家就可以以文字读取方式了解你要传达的信息了。
给你两个字符串 word1 和 word2 。请你从 word1 开始，通过交替添加字母来合并字符串。如果一个字符串比另一个字符串长，就将多出来的字母追加到合并后字符串的末尾。 返回 合并后的字符串 。
本文适合有经验的程序员尽快进入Python世界.特别地,如果你掌握Java和Javascript,不用1小时你就可以用Python快速流畅地写有用的Python程序.
假设我们有这么一项任务:简单测试局域网中的电脑是否连通.这些电脑的ip范围从192.168.0.101到192.168.0.200.
锁和同步是java多线程编程中非常常见的使用场景。为了锁定多线程共享的对象，Java需要提供一定的机制来实现共享对象的锁定，从而保证一次只有一个线程能够作用于共享对象。当第二个线程进入同一个区域的时候，必须等待第一个线程解锁该对象。
一位用户正在使用Python脚本运行Java程序，由于脚本执行时间较长，他希望并行运行多个脚本。他在脚本中使用以下代码调用Java程序：
开发flink应用我们需要引入对应的maven依赖 flink-java、flink-streaming-java，以及 flink-clients（客户端，也可以省略）
创建maven工程，结构如下：到官网https://www.jython.org/download.html下载Jython的jar包或者在maven的pom.xml文件中加入如下代码：
前言 继上一篇HashMap实现中文分词器后，对Trie Tree的好奇，又使用Trie Tree实现了下中文分词器。效率比HashMap实现的分词器更高。 Trie Tree 简介 Trie Tree，又称单词字典树、查找树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。 性质 它有3个基本性质： 根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。
在多年的学习路上，也掌握了几门比较常见的语言，例如Java、Python以及前端Vue生态中包含的语言。很多时候，各种语言相似功能的框架都会被放在一起比较，来评判语言本身的优劣。
对象中的数据 前两篇，我们讲到了Java对象的类加载，Java对象的初始化操作。本篇，我们来继续学习Java对象，看看Java对象在内存中如何布局，看看Java对象中由哪些数据构成，以及教给大家如何测量一个对象的大小。 HotSpot虚拟机下，一个对象在内存中包含了3大区域，分别为：对象头（Header）、实例数据（Instance Data）和对齐填充（Padding）。 对象头(Header) 对象头，顾名思义就是对象的头部。如果按照一个团队来看，对象头就好比团队中的领导。对于一个团队来说，领导至关重要
思路： 从note中可以看出words的长度不长，而S的长度最大有50000，暴力的做法：每个word去匹配S，因为S没有记忆成高效数据结构，每次匹配都会重新遍历一次S，时间复杂度为O(len(S))，显然会超时。
一：安装JDK 下载地址：地址一 地址二 配置Java环境变量 JAVA_HOME、Path、CLASSPATH三个值分别为（按照自己安装状况设置，此处供参考）： D:\java\jdk1.8 %JAVA_HOME%/bin;%JAVA_HOME%/jre/bin .;%JAVA_HOME%/lib/dt.jar;%JAVA_HOME%/lib/tools.jar (要加.表示当前路径) 二：安装 Python 这是为了测试安装效果，我们将部署 storm-starter project案例中word co
1. maven依赖 <properties> <flink.version>1.8.1</flink.version> <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>
在本地安装单机版本，能够实现快速体验 Flink Table Store 的目的，本文以 Flink 1.15.2、flink-table-store-dist-0.2.1 和 flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0 为例，系统为 Centos 3.10。
从Stackoverflow上看到，Java对象头部有一个mark word和一个klass pointer，
在IKAnalyzer.cfg.xml目录下新建ext.dic文件,stopword.dic(已存在)
结点为WordNode，有两个域，分别是结点上存储的单词，结点出现的频度以及这个单词下一个出现的单词
Win7 Eclipse 搭建spark java1.8(lambda)环境：WordCount helloworld例子 lambda表达式是java8给我们带来的一个重量的新特性，借用lambda表达式可以让我们的程序设计更加简洁。 package com; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import scala.Tuple2; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class WordCountLambda { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WordCountLambda马克-to-win @ 马克java社区：").setMaster("local"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> lines = sc.textFile("E://temp//input//friend.txt"); JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" "))); JavaPairRDD<String, Integer> wordAndOne = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1)); JavaPairRDD<String, Integer> results = wordAndOne.reduceByKey((x, y) -> x + y); /* 下面一句也能工作。*/ // reduced.saveAsTextFile("E://temp//input//friend1.txt"); /*word:o1abc count:4 word:45 count:1 word:77 count:1*/ results.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,Integer>>() { public void call(Tuple2<String, Integer> tuple) throws Exception { System.out.println("word:" + tuple._1 + " count:" + tuple._2); } }); /*resultsPair is (o1abc,4) resultsPair is (45,1) resultsPair is (77,1)*/ List<Tuple2<String,Integer>> resultsPairs = results.collect(); for (Tuple2<String, Integer> resultsPair : resultsPairs) {
Apache POI - the Java API for Microsoft Documents。根据官网描述，poi是微软文档系列的Java API。这里的微软文档（Microsoft Documents），就是指word、excel（xls 和 xlsx）、PowerPoint 等。poi官网地址：https://poi.apache.org/。目前最新版本为 22年1月14日发布的POI5.2.0。发布记录可参见： RELEASE-NOTES；change log：changes；下载列表： https://archive.apache.org/dist/poi/release/bin/
package expression; import java.io.File; public class Demo{ public static void main(String[] args){ /* * 项目下的路径（默认路径）：word.txt * 包中的文件路径（和类在一起的）：src/expression/word1.txt * 注意 / 和 \\表示文件夹，以上两个都是抽象路径 * * 绝对路径：C:\\text\\word.tx
我们都知道hadoop是在java环境下完成的，但是通过hadoop-streaming这个java小程序，我们可以把python代码放入hadoop中，然后通过stdin和stdout来进行数据的传递。 （1）开启yarn 通过jps命令查看
🤞EasyPOI实现Word多页导出：按照指定模板根据List数据导出多页Word🤞 先看案例 模板：
Problem Description In millions of newspapers across the United States there is a word game called Jumble. The object of this game is to solve a riddle, but in order to find the letters that appear in the answer it is necessary to unscramble four words. Your task is to write a program that can unscramble words.
敏感词过滤说白了就是简单的字符串替换，Java本身已经提供了相关函数，但是一旦遇到长文本，或者敏感词数量庞大，效率下降就会非常明显。本文将介绍利用多叉树进行敏感词存储和过滤的方法。
开始Flink之前先在本机尝试安装一下Flink,当然FLink正常情况下是部署的集群方式。作者比较穷，机器配置太低开不了几个虚拟机。所以只能先演示个单机的安装。 Apache Flink需要在Java1.8+以上的环境中运行。 所以,先确保自己的JDK版本是1.8包含以上的。
今天我们学习第79题单词搜索，这个题目是一个典型的DFS，经常出现笔试中，而且模板很固定，最好要熟练掌握。我们先看看这道题的题目描述。
由此可知，在无锁状态下，Mark Word中可以存储对象的identity hash code值。当对象的hashCode()方法（非用户自定义）第一次被调用时，JVM会生成对应的identity hash code值（生成方式参见参考博客2），并将该值存储到Mark Word中。后续如果该对象的hashCode()方法再次被调用则不会再通过JVM进行计算得到，而是直接从Mark Word中获取。只有这样才能保证多次获取到的identity hash code的值是相同的（由参考博客2可知，以jdk8为例，JVM默认的计算identity hash code的方式得到的是一个随机数，因而我们必须要保证一个对象的identity hash code只能被底层JVM计算一次）。
Storm 是一个开源的、大数据处理系统，与其他系统不同，它旨在用于分布式实时处理且与语言无关。了解更多请自己google,安装过程也请自己搜索。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
由于是 Java 萌新，所以本题只要完成上述操作即可，不必过于完善，下面提供的代码在完成上述题目要求的基础上，实现了可注册多个账户而不造成数据混乱，注册时密码不少于六位，有需求者可自行添加，如需数字字母混合之类的，登录时验证用户名是否存在和密码是否匹配，不过没有设计注册时用户名是否有重复，可自行添加。
hadoop jar /home/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.5.2/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.0-cdh5.5.2.jar -input /user/hadoop/aa.txt -output /user/hadoop/python_output -mapper "python mapper.py" -reducer "python reducer.py" -file mapper.py -file reducer.py
在Java并发编程中，Monitor（监视器）是一种同步机制，用于实现线程间的互斥访问和共享资源的同步。它是一种基本的并发控制原语，在Java中以对象的形式存在。
这篇文章主要来介绍下什么是 Analysis ，什么是分词器，以及 ElasticSearch 自带的分词器是怎么工作的，最后会介绍下中文分词是怎么做的。
项目中的需要,对用户的输入进行敏感词的过滤,使用的是DFT算法,敏感词可以从数据库进行读取和配置. 把代码整理了一下,可以直接使用 完整工程下载地址: https://download.csdn.net/download/a897180673/10278921
Flink是Apache的一个顶级项目，Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。
最近在项目开发中，有数据导出到word的需求。这就涉及代码生成word文档的操作，且有格式要求。 大家用word做过简历的都有了解，做简历时，会使用表格、图片、文字等元素。而且表格也可能有嵌套、合并单元格，以及插入图片到单元格的操作。该怎么做？
在 Java 中，\u0022 是双引号字符 " 的 Unicode 转义序列。所以 "a\u0022.length()" 实际上是 "a".length() 的字符串形式。而 \u0022b 也是同样的情况，它是 "b" 的字符串形式。因此，整个表达式 "a\u0022.length() +\u0022b" 会被当做字符串处理。
Apache POI - the Java API for Microsoft Documents。根据官网描述，poi是微软文档系列的Java API。这里的微软文档（Microsoft Documents），就是指word、excel（xls 和 xlsx）、PowerPoint 等。poi官网地址：https://poi.apache.org/。目前最新版本为 22年1月14日发布的POI5.2.0。发布记录可参见：RELEASE-NOTES；change log：changes；下载列表：https://archive.apache.org/dist/poi/release/bin/
前段时间在做html生成word功能，找了好几种方案，有的用jacob，但是这个比较麻烦，又是dll又是jar的，依赖太多了，而且代码量比较多，所有以采用了freemarker来生成word，制作一个模板就可以生成word文档了，生成的图片也不会依赖本地路径。此功能需要freemarker的jar包，这个大家可以自行下载 制作模板，打开word，制作报告的样式，然后另存为xml格式，最好是2003格式的xml，不然会出现不兼容的现象。完成之后修改为ftl格式的文件。下面就开始我们的编码。 //转化word的一个工具类： package com.HtmlToword.util;
大家都知道当我们利用java语言读写.doc文件时，无论是利用流的方式将.doc文件的内容输出到控制台(console)，还是将其写到其他文件中，无论你采取何种编码格式（utf-8，gbk等）输出，你看到的内容99%都是乱码。
在此回复牛妞的关于程序中分词器的问题,其实可以直接很简单的在词库中配置就好了,Lucene中分词的所有信息我们都可以从TokenStream流中获取.
问题描述 Anagrams指的是具有如下特性的两个单词：在这两个单词当中，每一个英文字母（不区分大小写）所出现的次数都是相同的。例如，“Unclear”和“Nuclear”、“Rimon”和“MinOR”都是Anagrams。编写一个程序，输入两个单词，然后判断一下，这两个单词是否是Anagrams。每一个单词的长度不会超过80个字符，而且是大小写无关的。 输入格式：输入有两行，分别为两个单词。 输出格式：输出只有一个字母Y或N，分别表示Yes和No。 输入输出样例 样例输入 Unclear Nuclear 样例输出 Y
如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却 没有出现 ，那么这个单词就是 不常见的 。
Problem Description Mrs. Deli is running the delicatessen store “Deli Deli”. Last year Mrs. Deli has decided to expand her business and build up an online store. She has hired a programmer who has implemented the online store.
给你一个字符串数组 words ，只返回可以使用在 美式键盘 同一行的字母打印出来的单词。键盘如下图所示。
在Java中，HashMap是一种常用的数据结构，用于存储键值对。它的设计目标是提供高效的插入、查找和删除操作。在HashMap的实现中，加载因子（Load Factor）是一个重要的概念。本文将探讨为什么Java中的HashMap的加载因子被设置为0.75。
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