2011年十大流行Android应用包括：愤怒的小鸟，Facebook即时聊天工具，Opera浏览器，文件管理，高级任务杀手，省电管理等。 1-Angry Birds Angry Birds

IT 男在应聘中的惊人言行，“我不找工作，是来找女友”等都成了网络经典段子。 一时间，IT 男、张江男、程序员，这些词汇再度引爆网络，但它们似乎已不仅是字面涵义。不修边幅、工作忙碌压力大、与女孩子沟

都获得大量的新信息并将它们用来改善算法。最好的一个例子就是它的语音算法和翻译算法，这些服务接收到的数据越多，它们以后就会变得愈加准确。 而且，Google 还必须开发更多能够帮助它们的服务自我完善的算法，所以

布的镜像签名系统是一个独立的组件，名称为 Notary。在 1.7 中存储卷插件是一个试验特性，现在该功能已经被集成到稳定发行版中。 为了帮助用户在生产环境中使用Docker，Docker 1

自己的简历中附上GitHub档案。 因此，GitHub或许也是我们找到全球最受欢迎编程语言的最理想平台。日前，美国科技媒体BI就通过GitHub平台数据为我们整理出了“全球最受欢迎的9大编程语言”，具体内容如下：

即将结束，又到了大家喜闻乐见的年终盘点时刻啦，今天给大家盘点一下 2015 年 Android 开发领域新出现的 10 大热门开源项目。数据来自于 GitHub 搜索，创建时间自 2015 年 1 月 1 日开始的新项目才能入围，因此一些创建时间较早的诸如

元，如果这些是垂直切块的话，从客户或产品业主哪里获得对新开发的功能快速反馈是可能。排队论还认为，当系统中的工作很小且规模统一的情况下，吞吐量会得 到提升，这进一步支持了把工作分解为较小的、一致的工作事项的做法。

避免过早优化原则 除非代码开始工作，否则甚至就不要有优化的念头。只有当你必须要优化的时候，才能借助实战数据的帮助。 “我们一定要有大局观：过早的优化是万恶之源”——Donald Knuth。 重用代码才是好代码

分理由的。现在的网站已经没有那么多需要点击的内容，更多的是滚动。链接少了，按钮多了，“可点击”区域大了，需要滚动的页面高了。 那些将文章分成多页的网站估计马上会明白，文章内容应该做成单页的，哪怕很

最多？哪些镜像最受欢迎？来自CenturyLink实验室博客的一篇文章将为你解答这些问题，文中所有数据均来自2015年8月6日，Docker Registry API的调用。 DockerHub上有多少个镜像？

传达信息，那它就是一门语言。下面是值得考虑的十大云计算语言。 1. SQL数据语言 说到数据语言，SQL是几十年来无可争议的霸主。连非关系型数据库服务器也使用某种SQL语言。就跟IT的其他所有领域一样，云计算领域同样充斥着SQL。

OTA 推送开始、原厂镜像底包公布，Android 6.0.0 Marshmallow 的系统源代码终于也公布了！ AOSP (安卓开源项目)官方网站上，Android 6.0 第一个公开编译版本 MRA58K 的源代码正在陆续上传中。 由于是个重大更新版本，代码数量相当多，可能要今天晚些时候才能上传完毕，到时候我们才能得到完整的更新日志，了解到新系统的详细更新情况。

 JSP九大内置对象 内置对象: Request,Response,Out,Session,Application,Cookie,Config,Page,Exception。 1、Request对象

一.Android相关 1.   采用硬件加速，在androidmanifest.xml中application添加 android:hardwareAccelerated="true"。不过这个需要在android

Android 的五大布局分别是LinearLayout（线性布局）、FrameLayout（单帧布局）、RelativeLayout（相对布局）、 AbsoluteLayout（绝对布局）和Tabl

本文总结了影响Java EE性能的十大问题 1)缺乏正确的容量规划;2)中间件环境规范不足;3)虚拟机垃圾回收过度;4)与外部系统集成过多或过少;5)缺乏适当的数据库SQL调优和容量规 划;6)特定应

环境容量需求。制定合理的容量规划不仅会确保和跟踪当前 IT 生产能力和稳定性，同时也会确保新项目以最小的风险部署到现有的生产环境中。硬件、中间件、JVM、调整等在项目部署之前就应该准备好。 2. Java EE 中间件环境规范不足

hold住？整体业务的把握，请求量太大天天挂，IO瓶颈了如何搞定，缓存该怎么用，应用架构如何设计，分层如何设计，数据库如何优化，代码如何调试，如 何分析内存泄露，单元测试写没写过，HTTP原理了解多少，Nginx配置服务器部署知道几何，性能监控跟踪呢？

PaperTrail。这些工具的共同点是对日志数据进行清洗，在大量日志中提取一些更有价值的文件。 但有一件事这些工具却爱莫能助，因为它们完全依赖你实际投入的日志数据，而如何保证数据的质量和数量则需要用户自行完成。

。 算法步骤： 1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”(pivot)。 2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边