场景

对于大多数开发者来说，Docker之所以被广泛使用，最主要的原因可能就是方便，它提供了一套标准化的解决方案，极大地提升了部署、发布、运维的效率。因此，如果你的项目中目前还没有使用Docker，或者想深入了解一下Docker，这篇文章值得你一读。

因为这就是孤零零一个数字，啥含义都没有。想读懂数据，至少它得是一个明确的数据指标。包含了指标名称，使用场景，计算口径。同样是180，我们换成：成年女性，身高180cm。是不是一下清晰很多了。

ThreadLocal，即线程本地变量。如果你创建了一个ThreadLocal变量，那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的一个本地拷贝，多个线程操作这个变量的时候，实际是在操作自己本地内存里面的变量，从而起到线程隔离的作用，避免了并发场景下的线程安全问题。

本篇文章基于SpringBoot集成EasyExcel的实现展开，为大家讲解了EasyExcel在实践中的具体运用。大家可根据需要，进行变通处理。同时，基于自定义转换器、自定义策略、自定义监听器等形式达到灵活适用于各种场景。希望本篇文章能给大家带来帮助。

如果消费者服务没处理完消息就自己宕机了，那么一定会导致部分消息的丢失，进而影响核心业务流程的运转。因此大家在线上使用MQ时，一定要充分考虑这些潜在问题，同时结合具体的MQ提供的一些API、参数来进行合理设置，确保消息不要随意丢失。

学好设计模式，且不要为了练习，强行使用！让原本 100 行就能实现的功能，写了 3000 行！对错暂且不论，我们先一起看看责任链设计模式吧！

如果真拿这个需求来做，那铁定做不出来。为啥?因为商品销量、用户流失、用户需求，这些都是经过业务手段影响后的综合性结果。比如用户本来不想买，结果业务派了券，用户想买了。此时得先知道：业务会不会派券，会派多大额度的券，才能预测结果。

业务场景的话，咱们就用大家都很熟悉的电商业务为例，这里为了便于理解，对其做了一定的抽象和简化。

聊聊四则运算是如何实现的，这本身算是一个比较有意思的 feature，虽然用的场景不多。

一个优秀的工具库应该有自己的一套输入输出规范，一来能够支持更多的场景，二来可以更好的在内部进行封装处理，三来使用者能够更加快速熟悉和使用相应的功能，能做到举一反三。

数据可视化是数据内在价值的最终呈现手段，它利用各类图表及图形化的设计手段将复杂不直观的数据有逻辑地展现出来，使用户找到内在规律，发现问题，从而指导经营决策，挖掘数据背后的商业价值。

这篇心得，主要针对智慧城市数据融合可视化系统的设计实施经验进行总结，在设计理念、设计方法、技术实现、常见问题等方面，对设计实施经验进行总结，以方便读者更好的了解可视化系统的设计实现。

本文实践了一个很常见的功能，起初采用很符合常规思路的方案来解决，结果恰好碰到了JDK的Bug，只好变更策略来实现。

如果我只是写点试验代码片段(我经常这么干)或者只是乱写写代码，那我肯定不会用 TDD 的。只有在项目在往正道发展时，我才会添加对应的测试。

在AI规模化落地，并以赋能百业为目标的大趋势下，挑战即是机遇。倘若不彻底改变成本高昂、效率低下的传统开发路径，经济性的不足，会严重阻碍人工智能的发展。