Android框架层Android包管理机制Android框架层本文首发于微信公众号「刘望舒」前言包管理机制是Android中的重要机制，是应用开发和系统开发需要掌握的知识点之一。包指的是Apk、jar和so文件等等，它们被加载到Android内存中，由一个包转变成可执行的代码，这就需要一个机制来进行包的加载、解析、管理等操作，这就是包管理机制。包管理

最近看到公司的一些框架和之前看到的开源的一些框架的一些服务发现和接入都采用了java的spi机制。所以简单的总结下javaspi机制的思想。我们系统里抽象的各个模块，往往有很多不同的实现方案，比如日志模块的方案，xml解析模块、jdbc模块的方案等。面向的对象的设计里，我们一般推荐模块之间基于接口编程，模块之间不对实现类进行硬编码。一旦代码里涉及具

前言侧滑手势在AndroidApp应用得非常广泛，常见的使用场景包括：滑动抽屉、侧滑删除、侧滑返回、下拉刷新以及侧滑封面等。由于这些使用场景实在是太通用了，各路大神们八仙过海各显神通，每种侧滑场景都开源出了很多非常实用的框架，让我们的业务开发便利了很多。目前，我们需要为每种场景引入不同的侧滑框架，由于App中的侧滑场景很多，我们项目中也就需要

Alamofire基于URLSession和FoundationURL的加载机制,为了更充分的了解和使用本框架,建议大家深刻的学习底层的网络实现.建议阅读URLLoadingSystemProgrammingGuide(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3

9.SpringAOP：切面之前谈到的AOP框架其实可以将它理解为一个拦截器框架，但这个拦截器似乎非常武断。比如说，如果它拦截了一个类，那么它就拦截了这个类中所有的方法。类似地，当我们在使用动态代理的时候，其实也遇到了这个问题。需要在代码中对所拦截的方法名加以判断，才能过滤出我们需要拦截的方法，想想这种做法确实不太优雅。在大量的真实项目中，似乎我

随着大数据和AI业务的不断融合，大数据分析和处理过程中，通过深度学习技术对非结构化数据（如图片、音频、文本）进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作，在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。Spark介绍Spark是大规模数据处理的事实标准，包括机器学习的操

!shirodemo下载(http://cdn.sojson.com/images/file/shiro1.jpg)(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.sojson.com%2Fshiro)ShiroSSM（框架）Freemarker（jsp）

应用层的东西，找到接口实现它即可。如果想要自己选择序列化工具，难点还是在自动转型上，在序列化字符串转成对象的过程中，Spring并未提供有效的、带Class参数的接口，类型自动转换问题，需要第三方框架自行处理。最好选用带自动转型的序列化框架，错误的写法，很容易导致类型强转失败，本文采用的是FastJSON。简单的工具类，按自己需求封装，可以指定

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不久前，我们讨论过Nginxtomcat组成的集群，这已经是非常灵活的集群技术，但是当我们的系统遇到更大的瓶颈，全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求，这时，我们要考虑另外一种，我们熟悉的内容，就是分布式，而当下流行的Dubbo框架，不容我们忽视，这里，咱们一起来探讨一下这个框架的使用。一，背景  以前我们需要远程调用他人的接口，我们是这么