JavaScript性能优化实战:从代码到架构的全链路提速指南 JavaScript性能优化实战:从代码到架构的全链路提速指南在前端开发中,JavaScript性能直接决定了页面的加载速度、交互流畅度和用户体验。卡顿的动画、延迟的点击响应、漫长的页面加载,往往都与JS执行效率息息相关。本文结合实战场景,从代码优化、资源加载、运行时优化、架构设计四个维度,拆解可直接落地的优化技巧࿰ Java 2025年12月15日 153 点赞 0 评论 15555 浏览
Java修仙之路,十万字吐血整理全网最完整Java学习笔记(高级篇) 导航: 【Java笔记+踩坑汇总】Java基础+JavaWeb+SSM+SpringBoot+SpringCloud+瑞吉外卖/谷粒商城/学成在线+设计模式+面试题汇总+性能调优/架构设计+源码解析 推荐视频: 黑马程序员全套Java教程_哔哩哔哩 尚硅谷Java入门视 Java 2025年12月15日 74 点赞 0 评论 17522 浏览
前后端分离毕设课题:基于React.js+Java+Springboot框架+Mysql数据库网上机器人销售商城系统设计与实现 博主介绍:黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注网站制作、小程序开发、软件开发和大学生毕业设计教育、辅导。 所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,学习后应对毕业设计答辩,提供核心代码讲解࿰ Java 2025年12月15日 92 点赞 0 评论 7122 浏览
Java 大视界 -- Java 大数据在智能交通智能停车诱导与车位共享中的应用 Java 大视界 -- Java 大数据在智能交通智能停车诱导与车位共享中的应用 引言: 正文: 一、Java 构建的智能停车全场景技术体系(含极端气候适配) 1.1 寒地设备续航优化(哈尔滨实战) 1.2 设备故障预测模型(全国 19 城数据训练࿰ Java 2025年12月15日 130 点赞 0 评论 7791 浏览
解析Java根基:Object类核心方法 Object类常见方法解析在Java编程中,Object类是所有类的根类,它包含了许多实用的方法,这些方法在不同的场景下发挥着重要作用。下面我们来详细了解一下Object类中的一些常见方法。1. toString方法toString方法是用于将对象转换为字符串表示形式的方法。在默认情况下,toString方法返回的结果是类名加上@符号 Java 2025年12月15日 72 点赞 0 评论 14716 浏览
Java 17中对switch的模式匹配增强 还记得Java 16中的instanceof增强 吗? 通过下面这个例子再回忆一下: Map<String, Object> data = new HashMap<>(); data.put("key1", "aaa"); data.put("key2", 111); if (data.get("key1") instanceof String s) { log.inf 人工智能 2025年12月15日 140 点赞 0 评论 14852 浏览
vue3+element-plus实现虚拟列表来解决大数据的问题 前言: 当我们列表数据特别多的时候,往往会带来卡顿与性能问题,按我们之前的逻辑,都是通过虚拟列表的方式来实现,现在在使用element后,他的vue3版本最新新增的功能本身就有虚拟列表,给我们带来了极大的便利,但是他的本身的写法又跟我们传统列表的写法具有很多的区 大数据 2025年12月14日 131 点赞 0 评论 2168 浏览
【Kafka 进阶之路】Kafka 消息队列详解 ✋ 简介:大家好 ~ 欢迎来到青蛙的池塘,这里是技术分享的池塘 ~ 📕 系列专栏:Java 源码系列、优化方案系列、生产问题系列等 💡 博主正在努力完成 2025 - 2026 年计划:基石计划 ✍️ 雄关漫道真如铁,而今迈步从头越! 🔥 如果觉得有收获 大数据 2025年12月14日 182 点赞 0 评论 5293 浏览
Rabbitmq在死信队列中的队头阻塞问题 死信队列(Dead-Letter Queue,DLQ)是 RabbitMQ 处理无法正常消费消息的核心机制,但队头阻塞(Head-of-Line Blocking) 是其高频踩坑点——队列中首个无法被消费的消息会阻塞后续所有消息的处理,即使后续消息本身是合法可消费的。本文从成因、场景、危害、解决方案全 大数据 2025年12月14日 124 点赞 0 评论 17830 浏览
时序数据库选型指南,从大数据视角看新一代列式存储引擎的核心优势 在当今数据爆炸的时代,时序数据已成为企业数据资产中增长最快、价值密度最高的数据类型之一。据IDC预测,到2025年,全球实时数据将占数据总量的30%,其中时序数据占比将超过50%。面对如此海量的时序数据处理需求,如何选择合适的时序数据库成为企业数字化转型的关键决策。一、时序数据的独特挑战与选型考量 时序数据的四大特征时序数据与传 大数据 2025年12月14日 128 点赞 0 评论 7175 浏览