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- Java文件统计工具：FileStats类高效实现
- 本教程详细介绍了如何构建一个JavaFileStats类，用于统计文本文件的总行数以及包含特定文本内容的行数。文章重点解析了文件读取中Scanner类的正确使用方法，特别是避免将文件名字符串直接作为Scanner构造参数的常见错误，并强调了使用try-with-resources语句进行资源管理的最佳实践，以确保文件资源被正确关闭，提升代码的健壮性。
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- Java读取FITS天文文件方法解析
- 要从零开始用Java读取FITS文件，核心方法是使用第三方库解析文件结构并提取数据。1.选择合适的FITS处理库，如轻量级的nom.tam.fits或功能更丰富的AstroJavaLib，并通过Maven或手动添加依赖。2.按照基本步骤读取FITS文件：打开文件流、加载FITS对象、遍历HDU、提取图像或表格数据。3.处理常见的FITS结构，包括读取图像数据、表格数据以及访问头信息获取元数据。4.注意大文件处理、数据类型转换、异常处理和兼容性问题，以确保程序稳定高效运行。
- 文章 · java教程 | 7小时前 | java 天文数据 nom.tam.fits HDU FITS 440浏览 收藏
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- SpringSecurityOAuth2资源服务器配置全解析
- 配置SpringSecurityOAuth2资源服务器的核心步骤如下：1.添加依赖：根据项目构建工具（Maven或Gradle）添加SpringSecurity和OAuth2资源服务器相关依赖；2.配置application.yml或application.properties：根据令牌类型（JWT或OpaqueToken）配置JWKSURI、公钥路径或introspection端点及客户端凭证；3.配置SpringSecurity：创建SecurityConfig类定义接口访问规则，如匿名访问路径、角色
- 文章 · java教程 | 7小时前 | SpringSecurity 资源服务器 jwt 权限控制 OAuth2 148浏览 收藏
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- Java多格式时间戳统一处理方法
- 本文旨在详细阐述如何在Java中高效、准确地将多种不同格式的时间戳字符串统一转换为指定格式。通过深入探讨java.time包（即JSR310）的强大功能，特别是OffsetDateTime类，我们将学习如何自动解析包含时区偏移信息的ISO8601格式时间戳，并利用DateTimeFormatter将其格式化为目标样式，从而避免传统日期API中常见的解析异常。
- 文章 · java教程 | 7小时前 | 306浏览 收藏
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- Java正则表达式高级应用技巧
- 掌握Java正则表达式的高级技巧可显著提升文本处理效率。1.使用分组与捕获提取信息，如通过括号()定义组并用group()提取时间戳和用户ID；使用(?:...)可避免不必要的捕获。2.后向引用\1可确保前后匹配一致，命名组(?<name>...)提升代码可读性与维护性。3.零宽度断言如(?=...)、(?!...)、(?<=...)、(?<!...)可精确控制匹配位置而不消耗字符，适用于复杂校验。4.替换时结合appendReplacement与函数逻辑实现动态替换，如将数字替换
- 文章 · java教程 | 7小时前 | 424浏览 收藏
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- Java接入Pulsar消息队列教程
- 在Java中操作Pulsar消息队列需掌握客户端API的异步特性及消息生产与消费模式。1.引入Pulsar客户端依赖；2.初始化PulsarClient，配置serviceUrl、ioThreads、listenerThreads等参数；3.创建生产者并配置批量发送、发送超时、压缩类型等参数以提升吞吐量和可靠性；4.创建消费者并选择合适的订阅模式（Exclusive、Shared、Failover、Key_Shared）以满足不同业务场景对顺序性、并发性和高可用性的需求；5.使用Schema实现端到端类型
- 文章 · java教程 | 7小时前 | 385浏览 收藏
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- Gson解析动态JSON：对象数组统一处理方法
- 本文旨在解决使用Gson解析JSON时，某个字段可能为单个对象或对象数组的动态结构问题。通过实现自定义的TypeAdapterFactory，我们可以在反序列化过程中智能判断JSON令牌类型。当检测到单个对象时，将其包装成一个数组，然后统一委托给列表适配器进行处理，从而确保数据模型能够无缝地处理这两种JSON格式，避免解析错误，提升程序的健壮性。
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- 后量子密码实验：Java安全库实战指南
- Java中实现后量子密码算法（PQC）是应对未来量子计算威胁的重要举措，尽管PQC标准尚未最终确定，但通过BouncyCastle等工具进行实验性探索，有助于理解其性能、集成难度和迁移复杂性。1.引入BouncyCastle依赖：在Maven或Gradle项目中添加bcprov-jdk15on和bcpqc-jdk15on模块；2.注册BouncyCastle安全提供者，确保JCA/JCE框架识别其算法；3.选择合适的PQC算法如Kyber（用于密钥封装）或Dilithium（用于数字签名）；4.使用PQC
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- JavaVelocity模板使用技巧详解
- 在Java中使用Velocity模板引擎进行代码生成的核心流程包括引入依赖、准备模板、构建上下文、初始化引擎、合并输出。1.引入Maven或Gradle依赖；2.创建.vm模板文件定义代码结构；3.使用VelocityContext添加动态数据；4.初始化VelocityEngine并加载模板；5.将模板与上下文合并后写入目标文件。Velocity轻量易学且适合自动化生成统一风格的代码，同时支持模块化、宏定义和多数据源集成，适用于多种文本生成场景。
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- Spring事务传播机制七种类型解析
- Spring事务传播机制定义了方法调用时事务的处理方式，共7种行为。1.PROPAGATION_REQUIRED默认行为，有事务则加入，无则新建；适用于多数需原子性的操作。2.PROPAGATION_REQUIRES_NEW强制新建事务，挂起当前事务；用于独立事务控制如日志记录。3.PROPAGATION_SUPPORTS支持当前事务或非事务执行；适合查询操作。4.PROPAGATION_NOT_SUPPORTED以非事务执行并挂起当前事务；用于不依赖事务的操作。5.PROPAGATION_NEVER拒绝
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- Java数据库连接池详解与推荐
- 数据库连接池是一组预先创建并缓存的数据库连接集合，用于提升Java应用性能。其核心作用包括：1.提升性能，通过复用连接减少创建和销毁的开销；2.控制资源使用，限制最大连接数以防止系统崩溃；3.统一管理连接，便于监控、调试及实现超时、重试机制。常见连接池有HikariCP（高性能、SpringBoot默认）、Druid（带监控功能、适合高要求项目）、C3P0（配置多但笨重）和DBCP（老牌但性能较弱）。新项目推荐优先选用HikariCP或Druid以获得更好的维护与支持。
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- Java实现磁盘数据恢复与取证方法解析
- Java在数字取证中主要扮演构建跨平台取证工具和自动化脚本的角色，适合逻辑处理与数据管理。1.Java通过RandomAccessFile和NIO包实现对磁盘原始字节流的高效读取；2.解析文件系统结构如MBR、GPT、FAT32或NTFS等元数据以定位文件残留信息；3.利用文件签名识别技术（filecarving）从无结构数据中提取完整文件；4.使用自定义数据结构表示文件系统记录，并结合位操作解析底层数据；5.构建签名数据库并采用高效模式匹配算法扫描磁盘数据；6.针对碎片化或不完整文件应用启发式分析提高恢
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- Java处理Protobuf：序列化与反序列化详解
- 在Java中操作Protobuf数据主要包括定义.proto文件并生成Java类、序列化对象为字节流、以及反序列化字节流还原对象。1.定义.proto文件并通过protoc工具生成Java类，如PersonOuterClass.Person；2.使用toByteArray()方法将对象序列化为字节数组以便传输或存储；3.使用parseFrom()方法将接收到的字节流转回对象，并注意异常处理和proto文件一致性；此外需关注字段变更兼容性、调试方式、性能及线程安全等问题。
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- SpringBoot集成SkyWalking监控指南
- 微服务架构下，SkyWalking通过全链路追踪成为SpringBoot应用的“侦探之眼”。1.它能完整串联跨多个服务的请求链路，清晰描绘请求路径及各环节耗时；2.展示每个服务内部方法间的流转情况，精准定位性能瓶颈；3.提供服务拓扑图、实例指标、端点性能分析等可视化数据，帮助快速掌握系统运行状态；4.支持基于指标的告警配置，实现问题早发现。这种端到端的可观测性极大降低了分布式系统故障排查难度，使SpringBoot应用不再是“黑盒”。
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- Java观察者模式详解：原理、场景与实现方法
- 观察者模式是一种行为设计模式，用于处理对象间的一对多依赖关系。其核心在于当被观察者状态改变时，所有观察者都会自动收到通知并更新，从而实现组件间的松耦合。1.它适用于事件驱动系统、数据变化通知、消息队列或订阅系统等场景；2.Java中可通过自定义观察者接口和被观察者类来实现，包括注册、移除和通知观察者的方法；3.使用时需注意内存泄漏、线程安全及通知顺序等问题。
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