伴随着七天国庆的结束,紧张的学习生活也开始了,首先声明,阅读笔记随着我不断地阅读进度会慢慢更新,而不是一次性的写完,所以会重复的编辑.对于我选的这本   <火球 UML大战需求分析>,首先,为什么选择这本书呢,其实,最开始我选择的是<实用软件需求分析>,可是后来大概看了<火球 UML大战需求分析>这本书前序之后啊,发现了,书中的作者一开始和我们有着一样的困扰,就象我们大学刚学到UML之后,学完一考试,考试前一复习,考完之后,就随手扔到了一边去.因为对于我们没有经历过正规…

http://www.agner.org/optimize/#manuals 阅读笔记Optimizing software in C++   7. The efficiency of different C++ constructs 栈的速度快是因为,总是反复访问同一段地址,如果没有大的数组,肯定实在L1 cahce中. 全局静态区,global,static变量,float constants, string constants, array initializer lists,switch…

<uml大战需求分析>阅读笔记05 这次我主要阅读了这本书的第九十章,通过看这章的知识了解了不少的知识开发某系统的重要前提是:这个系统有谁在用?这些人通过这个系统能做什么事? 一般搞清楚这件事,再画个业务流程图,就能条例清楚的表达系统的需求了.作为一个开发人员,不仅要懂得如何从用户那里获取有用的信息,还要懂得怎么清晰地描述自己的想法,给客户呈现出一个结构完整.功能全面的系统原型.那么,这些必备的画图技巧,就会帮上很大的忙. 用例图是用处非常广泛,使用频率最高的UML图,它用来描述什么角色通过某…

<<UML大战需求分析>>阅读笔记(2)> 此次读了uml大战需求分析的第三四章,我发现这本书讲的特别的好,由于这学期正在学习设计模式这本书,这本书就讲究对uml图的利用,突然发现uml特别有用处,而且作用特别的大,它可以在写代码之前,可以对代码有一个很好的框架分析. 对于第三章的内容来说,作者通过分析业务的模式,来了解uml图,面向对象比面向过程更高级,无需注重结构化编程和编程基本功.面向对象编程就是把代码放进一个个类中而已.将业务概念直接转变为类,赋予合适的属性和操作,就…

<<UML大战需求分析>>阅读笔记(1) 刚读了uml大战需求分析的第一二章,读了这些内容之后,令我深有感触.以前学习uml这门课的时候,并没有好好学,那时我认为这门课并没有什么用处,我一直认为一个程序员的能力是用编程能力强弱来衡量的,自读了这本书的前言,才发现原来uml与需求分析的关联特别大,非常后悔以前没有好好学习uml这门课. 对于这本书的第一章,作者主要讲了uml的一些基础,比如一些图的应用,这些图对开发软件的时候有特别大的作用.由于一些客户对做出的不是很了解,作为一个工程…

关于Hadoop已经小记了六篇,<Hadoop实战>也已经翻完7章.仔细想想,这么好的一个框架,不能只是流于应用层面,跑跑数据排序.单表链接等,想得其精髓,还需深入内部. 按照<Hadoop阅读笔记(五)——重返Hadoop目录结构>中介绍的hadoop目录结构,前面已经介绍了MapReduce的内部运行机制,今天准备入手Hadoop RPC,它是hadoop一种通信机制. RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程过程调用协议,它是一种通过网络…

酒,是个好东西,前提要适量.今天参加了公司的年会,主题就是吃.喝.吹,除了那些天生话唠外,大部分人需要加点酒来作催化剂,让一个平时沉默寡言的码农也能成为一个喷子!在大家推杯换盏之际,难免一些画面浮现脑海,有郁闷抓狂的,有出成果喜极而涕的,有不知前途在哪儿的迷茫与不安……总的来说,近一年来,不白活,不虚度,感触良多,不是一言两语能说得清道的明的,有时间可以做个总结,下面还是言归正传谈技术吧. 上篇在了解了Hadoop的目录和源码结构后,说好的要啃源码的,那就得啃.也感谢一直以来关注我.支持我的网友…

常言道:男人是视觉动物.我觉得不完全对,我的理解是范围再扩大点,不管男人女人都是视觉动物.某些场合(比如面试.初次见面等),别人没有那么多的闲暇时间听你诉说过往以塑立一个关于你的完整模型.所以,第一眼,先走外貌协会的路线,打量一番,再通过望闻问切等各种手段获取关于你的大量信息(如谈吐.举止等),以快速建立起对于你的认识. 待人接物如此,搞技术也不例外,起码我是这样的.把玩了一番Hadoop的MapReduce过程,单词计数.去重.单表关联等运行的时候控制台打印出各种我看懂看不懂的信息,有了这些视…

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce…

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27…