1 HelloWorld a) Xml b) annotation 2 Hibernate原理模擬 - 什么是O/R Mapping以及為什么要有O/R Mapping 3 常見的0/R框架(了解) 4 hibernate基礎配置（重點） 5 ID生成策略（重點 AUTO) 6 Hibernate核心開發接口介紹（重點） 7 對象的三種狀態（了解） 8 關系映射（重點） 9 Hibernate査詢（HQL) 10 在Struts基礎上繼續完善BBS200 11 性能優化（重點）

重載函數（override function）是C++支持的一種特殊函數，C++編譯器對函數重載的判斷更是C++語言中最復雜的內容之一。

1948年9月10日，Charles Simonyi出生于匈牙利布達佩斯。上高中時，Charles開始接觸計算機和編程，他父親安排他給一名從事計算機工作的工程師當助手，當時計算機在匈牙利屈指可數。 1966年，Charles高中畢業，同時也完成了他的第一個編譯器。憑借開發編譯器時積累的經驗，他在丹麥哥本哈根的A/S Regnecentralen 公司謀得了一個職位。1968年，Charles離開丹麥進入美國加州大學伯克利分校學習，并于1972年獲得理學學士學位，1977年獲得斯坦福大學博士學位。

調用構造函數進行類型轉換
a=1000等同于a=human(1000)加上explicit后則限制隱式轉換無法實現類型轉換。

C++中預定義的運算符的操作對象只能是基本數據類型。但實際上，對于許多用戶自定義類型（例如類），也需要類似的運算操作。這時就必須在C++中重新定義這些運算符，賦予已有運算符新的功能，使它能夠用于特定類型執行特定的操作。運算符重載的實質是函數重載，它提供了C++的可擴展性，也是C++最吸引人的特性之一。

三層漢諾塔遞歸示意圖F(2,a,c,b)F(3,a,b,c)F(1,a,b,c){}{}}F(2,a,c,b)F(1,c,a,b)F(2,a,c,b)F(2,a,c,b)A->bA->cA->bA->cC->bA->bA->b}}}}{{{{程序按箭頭方向執行，依次壓棧出棧

構造函數與復制構造函數
淺層復制構造函數與深層復制構造函數淺層復制即復制地址而非地址中的值深層復制即復制地址中的值

什么是堆和棧，它們在哪兒？編程語言書籍中經常解釋值類型被創建在棧上，引用類型被創建在堆上，但是并沒有本質上解釋這堆和棧是什么。我僅有高級語言編程經驗，沒有看過對此更清晰的解釋。我的意思是我理解什么是棧，但是它們到底是什么，在哪兒呢（站在實際的計算機物理內存的角度上看）？在通常情況下由操作系統（OS）和語言的運行時（runtime）控制嗎？它們的作用范圍是什么？它們的大小由什么決定？哪個更快？

C++類中的成員類型C++中的成員分為三種類型：公有成員，私有成員，保護成員。?如果不特別指定，類里所有的成員都是公有（Public）的，不用特地聲明。但是私有（Private）成員則是要一定聲明的。?這三種類型才成員的區別在于，對于本類來說：公有成員，外部可以訪問的成員。私有成員，外部不可以訪問的成員。

調度指揮中心為核心，實現公司下屬各煤礦主要生產環節如：礦井安全監測系統、視頻監控系統、礦井核子秤系統、生產調度報表系統等各個系統的遠程集中監測。保證公司調度中心實時動態掌握下屬各煤礦的安全生產情況，及時發現事故隱患，提供事故搶修應急指揮，實現企業的有序高效運轉。對子系統比較完善的安全生產調度信息系統

背景由于前段時間出現了報表系統無數據情況，經檢查，原因為用戶管理系統同步至報表系統過程中出現數據問題，導致數據無法完成同步，并且修復時間長達6個小時之久，造成報表系統當天用戶信息長時間無法展示。現狀目前，報表系統同步數據方案為：用戶管理系統計算報表所需要的數據信息，此過程需要4-5小時，用戶管理系統計算后的數據存儲到報表數據庫需要1-2小時。采用此種同步方式，由于數據同步時間過長，一旦遇到數據同步問題，不能及時發現。即使解決問題后，恢復正常同步功能也需要6個小時以上。

用戶可遠程登陸電信實驗室租賃管理系統，使用實驗室服務器，該系統根據用戶的使用情況進行計時收費。采集模塊：對用戶的使用信息進行定期數據采集。分為子服務器、中央服務器。子服務器解析計費信息并發送至中央服務器，中央服務器接受數據并插入數據庫中由整合模塊對數據進行整合處理。

打造高質效的技術團隊李云議程現象挑戰三年前我的思考過去一年多的實踐分享現象職業化水準偏低服從vs責任勤勞vs效率團伙vs團隊技術能力vs專業做事對能力與價值的認知存在偏差能力是什么？能力強等于高價值？如何輸出價值？基層技術管理缺失忽視管理的價值和管理官僚化KPI成為了“毒瘤”過度關注“結果”面忽視了“過程”挑戰工作質效難以提高可持續發展面臨嚴峻考驗三年多前我的思考抽象團隊效能模型三年多前我的思考（續）具體團隊效能模型三年多前我的思考（續）

DDoS攻擊是什么？DDoS（Distributed Denialof Service）即分布式拒絕服務攻擊。攻擊主要目的是讓指定目標無法提供正常服務。是目前最強大、最難防御的攻擊之一。近年出現的DRDoS（分布式反射攻擊）讓DDoS攻擊水平迅速提升，互聯網安全被網絡暴力所威脅。

作為新型創業公司 Coding.net 在實踐中總結了一些經驗與方法論，和大家分享我們是如何提高全棧工程師生產力，加快迭代速度，在保障安全的同時有效的降低新功能的TTM (Time to market)。 這里我們將分享一些實踐心得： 1.如何采用微服務結構設計，云計算彈性產品等降低系統復雜度, 增強系統可擴展性，提高可用性。 2.如何采用 Docker 等技術標準化生產環境，降低運維復雜度.如何利用 kubernetes, cadvisor, hepster,elasticseach, influxdb 等新技術自動化運維，快速響應產品需求。 3.全棧開發協作中如何利用 Auto regression testing,...

涅槃重生—Android QQ音樂架構演進?騰訊-羅彧成QQ音樂整體設計框架歌單系統基礎架構設計播放器引擎介紹HttpDns-反劫持技術可持續改進體系關于QQ音樂軟解碼上線播放能力提升全新圖片引擎OOM劇降新的蛻變音樂SNS體系鎖屏歌詞翻譯歌詞音譯歌詞QRC歌詞連環出擊！音樂基因展現你的音樂品味MV播放、下載視聽齊享有木有掃描優化詞圖匹配本地能力UPFLAC、APE播放能力支持DTS重磅來襲面臨的問題12個月15個版本300余需求140余迭代怎么快速迭代？QQ音樂整體設計框架層次化模塊化解耦合擴展性兼容性整體架構播放器網絡引擎本地歌曲管理云歌單管理登錄模塊下載管理播放引擎UI框架圖片引擎我的音樂音樂館搜索前端發現綠鉆體系DB管理文件系統…….歌單系統基礎架構設計歌單系統–發展過程需求推動用戶行為變化性能優化層次清晰模塊解耦兼容性高擴展性云歌單系統接口層緩存管理

我在是怎么做全棧的許曉斌AliExpress技術專家許曉斌（JuvenXu）AliExpress中間件團隊《Maven實戰》作者，曾維護Maven中央庫敏捷軟件開發實踐者什么是全棧開發？“說全棧的都是搞前端的”“先扛30kg服務器上架再說全棧”“啥？不涉及前端還叫全棧嗎？”“上古全棧那可是從CPU到編譯器都自己玩的啊……”好吧，我承認我做不到：扛服務器，搞定CPU和編譯器，切圖，JS……畢竟我是個java程序員。不過，我們要解決的問題是什么？背景是阿里巴巴集團旗下的B2C出口跨境電商平臺Alexa排名40左右交易額增速年均超過300%遍布全球220個國家和地區中間件團隊開發及維護網站技術共享的基礎分布式服務，我們要盡力保證這些服務簡單及可靠何為全棧何為全棧

京東智能云服務平臺致力于為終端用戶提供一站式服務，打破各個廠商設備間孤立絕緣的現狀，為智能硬件提供商提供穩定可靠的技術服務，并幫助傳統設備廠商快速向智能硬件方向轉型，提供統一設備接入標準，設備聯動，大數據分析，開發工具等。這里要向大家介紹京東智能硬件云服務平臺在一年的發展錘煉過程...

目錄螞蟻金融業務-示例2014雙11熱度挑戰-業務要求數據-運維運維-部署應用-平臺無關對策-技術選型整體架構-管控1、多地域如何部署跨機房容災2、單集群如何部署容量TPM\QPS性能RT3、Failover如何部署業務影響率4、數據庫如何擴容性能可擴展性存儲可擴展性運維成本1、如何平滑發布驗證2、數據一致性3、持續可用5、解決方案標準化平臺無關性數據運維平臺彈性伸縮單元化數據架構去O標準解決方案（金融云技術平臺[部分]）1、數據庫如何選型2、數據sharding3、DDL及DML操作4、數據遷移5、數據同步H+1,T+11、功能特性：數據類型、SQL語法等2、Sequence3、事務隔離級別4、2級索引支持5、不同存儲如何對應用如何適配持續高可用數據庫選型：功能、性能、成本

移動大數據技術在互聯網金融獲客及經營中的應用互聯網金融面對的？什么是互聯網金融互聯網金融需要解決的問題案例分析諸多的功能，在客戶的喜好和公司利潤方面如何平衡？諸多的投放渠道，如何選擇，大咖一定高效嗎？諸多的頁面，頁面順序與客戶習慣的關系？諸多的用戶，在異常出現時如何在漫天吐槽前發現？諸多的用戶，如何精準找到金融產品的目標客戶群？解決方案大數據技術以及架構大數據處理技術大數據處理技術傳統技術體系和缺陷大集群構建成本高昂多維交叉計算能力低效架構不靈活無法自定義指標數據二義性標實時指標和批指標不一致第一代大數據處理架構：大數據處理技術查詢和多維交叉高效率（性能）