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Java简易爬虫核心四步：1.用HttpURLConnection发GET请求，设User-Agent和超时；2.用BufferedReader读取HTML字符串；3.用Jsoup.parse()解析并CSS选择器提取数据；4.去重+限速后保存至本地文件。
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1.避免循环内重复创建对象；2.合理使用增强型for循环；3.减少循环内重复计算；4.权衡使用并行流；5.用基本类型数组提升性能。在Java循环中，应将对象创建移至循环外以减少GC压力，如ArrayList、HashMap等对象应避免在循环内重复生成。对于遍历操作，ArrayList适合普通循环，而LinkedList应优先使用增强型for循环，避免索引访问。循环条件中的不变方法如list.size()应提前计算，减少重复调用。对于大数据量且处理逻辑独立的场景，可使用并行流提升效率，但需避免线程切换开销和
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Filter中判断用户是否已登录的核心是检查HttpSession中是否存在有效用户标识，需用request.getSession(false)获取会话并判空，放行登录、登出、验证码等路径，重定向前须校验response未提交且带上getContextPath()。
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Java应用在Docker中启动慢、OOMKilled主因是JVM未适配容器内存限制；需启用-XX:+UseContainerSupport（8u131+默认开）、显式设-Xmx/-Xms为容器内存的50%~75%，并选用eclipse-temurin等轻量镜像、多阶段构建、正确配置HEALTHCHECK与actuator端点。
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本文详解如何正确调用存储在ArrayList中的SubwayLine对象的getStations()方法，并根据用户需求返回指定线路的站点列表，涵盖方法签名修正、参数化设计、集合处理逻辑及常见误区规避。
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成员变量默认初始化为0、0.0、false、\u0000或null，局部变量无默认值必须显式赋值，数组元素无论声明位置均按类型初始化，静态变量在类加载时初始化，实例变量在对象创建时初始化。
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IntelliJIDEA中Git合并冲突后出现的“java:illegalstartofexpression”等语法错误实为IDE未正确识别冲突标记所致；应优先使用内置ResolveConflicts…工具处理，避免手动删除标记或依赖外部合并工具，并在必要时清理缓存重启。
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因为List可能在遍历中被修改，每次调用size()可确保按当前真实长度访问，避免索引越界或跳过元素；缓存size值会导致语义不安全。
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使用BigDecimal可避免浮点数精度丢失，尤其适用于金融计算。应优先用字符串构造实例，进行运算时注意不可变性、除法需指定精度与舍入模式，比较用compareTo而非equals，合理设置setScale以保证精度，兼顾性能与准确性。
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ScheduledExecutorService是Java中推荐的定时任务工具，相比Timer更灵活且线程安全。通过Executors创建单线程或固定线程池，支持schedule、scheduleAtFixedRate和scheduleWithFixedDelay三种调度方式，适用于不同场景。使用时需自定义线程工厂便于监控，任务中应捕获异常防止线程终止，并在适当时候调用shutdown()关闭服务，避免资源泄漏。Spring中建议在@PreDestroy中关闭。合理使用可提升程序稳定性与性能。
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首先安装JDK并配置JAVA_HOME与Path环境变量，再安装IntelliJIDEA或Eclipse等IDE，最后通过运行HelloWorld程序验证环境搭建成功。
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当使用Jackson库将JSON字符串反序列化为Java对象时，常见的挑战是JSON结构与目标POJO类定义不匹配，尤其是在JSON根元素为数组而POJO期望一个包含列表的复杂对象时。本文将深入探讨导致MismatchedInputException的原因，并提供三种有效的解决方案：直接反序列化为列表、调整JSON结构（如果可行），以及通过自定义反序列化器实现灵活映射，旨在帮助开发者更准确、高效地处理此类场景。
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本文深入探讨了在Java中创建嵌套ArrayList时常见的引用陷阱，特别是在生成数组元素对并存储到ArrayList<ArrayList<Integer>>结构中时。通过分析错误的根源——将同一个ArrayList实例反复添加到外部列表中，导致所有内部列表引用同一对象——我们提出并演示了使用ArrayList的复制构造函数来创建独立副本的解决方案，确保数据按预期存储和显示。
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本文讲解如何在RecyclerView中合理使用Glide加载网络图片，既避免滚动时重复加载闪烁，又不滥用磁盘缓存占用用户存储空间。核心在于理解Glide默认内存缓存机制，并正确配置缓存策略。
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要使用Java结合OpenCV实现边缘计算中的图像处理，需按以下步骤操作：1.准备环境并引入OpenCV依赖，推荐Maven加载本地jar包并配置native库路径；2.读取图像并进行灰度化处理，可用Imgproc.cvtColor函数转换为灰度图，必要时用GaussianBlur降噪；3.实现边缘检测算法，如Canny、Sobel或Laplacian，其中Canny适用于多数场景；4.处理后的边缘数据可用于本地决策或通过网络传输至中心节点。整个流程需注意版本兼容性与平台适配问题。
