来段java,教你埋坑,劝你善良

javashuffle源码-DigAndBuried:挖坑与填坑 java shuffle源码 填坑与埋坑 过了一下Spark SQL对Join的支持,相对来说原理比较简单,这里简单记录一下! 开始埋坑日期:2016-8-14 坑状态:done 在spark使用过程中,除了内存,网络一些大的主题引起大家注意以外还有很多细节,是可以多注意! 比如正确的使用flatmap!,reduceByKey一定比groupByKey好吗?,后面会持续总结... 开始埋坑日期:2016-7-20 坑状态:doing Optimizer主要会对Logical Plan进行剪枝,合并等操作,从而从Logical Plan中删除掉一些无用计算,或对一些计算的多个步骤进行合并。由于优化的策略会随着知识的发现而逐渐引入,核心还是要理解原理!! 开始埋坑日期:2016-7-10 坑状态:done Spark SQL是Spark内部最核心以及社区最为活跃的组件,也是未来Spark对End-User最好的接口,支持SQL语句和类RDD的Dataset/DataFrame接口。相比在传统的RDD上进行开发,Spark SQL的业务逻辑在执行前和执行过程中都有相应的优化工具对其进行自动 立即下载

数字运算,是一门语言安身立命的根本。如果连1+1都变得不可信了,整个程序就会变得不可信。

考虑到这样一段代码:

Integer a = 1;
System.out.println(a);
Integer b = 2;
System.out.println( a.intValue() == b.intValue() );
System.out.println(a.equals(b)); 

执行的结果,竟然是:

-996
true
true 

这时候,你还敢继续把代码写下去么?

image-20210725153558913.png

为什么会这样?

很简单,我们使用反射改变了某些东西。

下面这段代码,将会改变一些基本运算的执行逻辑,理所当然属于埋坑的范畴之一。我们还是先看一下它的行为。

public class StaticBlock {
    static {
        try {
            Class<?> cls = Integer.class.getDeclaredClasses()[0];
            Field f = cls.getDeclaredField("cache");
            f.setAccessible(true);
            Integer[] cache = ((Integer[]) f.get(cls));
            for (int i = 0; i < cache.length; i++) {
                cache[i] = -996;
            }
        } catch (Exception e) {
          
Unity集成抖音小游戏:从IL2CPP配置到SDK接入全流程解析 本文详细解析了使用Unity开发抖音小游戏的完整流程。从关键的IL2CPP编译后端配置、PlayerSettings设置,到StarkSDK的接入与资源优化(如AutoStreaming),再到激励视频广告、录屏分享等核心功能的代码实现,提供了从环境准备到打包上传的全方位实战指南,帮助开发者高效完成技术适配。 阅读详情

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Python_cola
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