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对象存储服务（Object Storage Service）是一款稳定、安全、高效、易用的云存储服务，具备标准Restful API接口，

可存储任意数量和形式的非结构化数据

https://www.huaweicloud.com/product/obs.html

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android序列化存储内容精选换一换

Android中的Serializable、Parcelable

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分段上传

覆盖。除了最后一段以外，其他段的大小范围是100KB~5GB；最后段大小范围是0~5GB。每个段不需要按顺序上传，甚至可以在不同进程、不同机器上上传，OBS会按照分段号排序组成最终对象。您可以通过ObsClient.uploadPart上传段： String endPoint =

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android序列化存储相关内容

修订记录

第四次正式发布。调整章节： “快速入门”，新增OBS服务环境搭建、开发环境准备、安装SDK、获取服务地址。 “相关资源”，新增示例程序，移除OBS服务端环境搭建。 “初始化”，移除服务地址。修改章节： “临时授权访问”章节，修改示例代码。 “设置生命周期规则”章节，修改示例代码。 “查看生命周期规则”章节，修改示例代码。

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❤️Android 序列化(Serializable和Parcelable) ❤️

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android序列化存储更多内容

Android 数据存储(二)-Preferences or MMKV

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Android 序列化(Serializable和Parcelable)

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Android Activity 传递Parcelable对象

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本地存储，序列化与反序列化

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Flutter实用插件集录

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HyperLogLog函数

HyperLogLog（hll）是一种统计基数的方法，它能够接受多个yuan。但它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4Hyp

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flutter插件集

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Android之Intent 序列化反序列化

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OBS服务端错误码

ty tag与段的entity tag不一致。 400 Bad Request InvalidPartOrder 段列表的顺序不是升序，段列表必须按段号升序排列。 400 Bad Request InvalidPayer 所有对这个对象的访问已经无效了。 403 Forbidden

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配置内存

开发Spark应用程序时，优化RDD的数据结构。使用原始类型数组替代集合类，如可使用fastutil库。避免嵌套结构。 Key尽量不要使用String。开发Spark应用程序时，建议序列化RDD。 RDD做cache时默认是不序列化数据的，可以通过设置存储级别来序列化RDD减小内存。例如：

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配置内存

开发Spark应用程序时，优化RDD的数据结构。使用原始类型数组替代集合类，如可使用fastutil库。避免嵌套结构。 Key尽量不要使用String。开发Spark应用程序时，建议序列化RDD。 RDD做cache时默认是不序列化数据的，可以通过设置存储级别来序列化RDD减小内存。例如：

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Android 单例模式必知必会

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Android应用数据备份

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Java序列化对象与非序列化对象

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建议

为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介

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建议

为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介

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配置内存

开发Spark应用程序时，优化RDD的数据结构。使用原始类型数组替代集合类，如可使用fastutil库。避免嵌套结构。 Key尽量不要使用String。开发Spark应用程序时，建议序列化RDD。 RDD做cache时默认是不序列化数据的，可以通过设置存储级别来序列化RDD减小内存。例如：

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Intent传递数据全解

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Android系统设备配置变更处理

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介绍

介绍 Parquet采用柱状存储格式并且支持数据嵌套，Parquet-format项目由java实现，它定义了所有Parquet元数据对象（Parquet内部的数据类型、存储格式），Parquet的元数据是使用Apache Thrift进行序列化并存储在Parquet文件的尾部。

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华为云发布分布式缓存服务企业版Redis双版本

在实际应用中，还有一部分用户希望使用大容量的低成本存储方案，华为云DCS相应推出企业版Redis混合存储版，利用RDB持久化能力，实现了存储之前的高效序列化和反序列化；在存储层抽象了一层iStorage存储接口，可以集成不同类型的存储介质，如SSD、SATA等，以应对不同的性能和成本需求；采用存储write-be

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HetuEngine跨域功能简介

在结构、存储及地域上的差异，实现数据与应用的解耦。图1 HetuEngine跨域功能示意 HetuEngine跨域功能关键技术和优势无单点瓶颈：HSFabric可进行水平扩展，多通道并行传输，速率最大化，跨地域延迟不再成为瓶颈。更好地计算资源利用：将数据压缩，序列化的任务下推到Worker并行计算。

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Java 中序列化与反序列化

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什么是序列化？什么是反序列化？

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对象序列化流与反序列化流

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带你了解Java的序列化（Serializable）与反序列化

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Apache Tomcat远程代码执行漏洞预警（CVE-2020-9484）

ttributeValueClassNameFilter 带有适当值的PersistenceManager，以确保仅对应用程序提供的属性进行序列化和反序列化。注：修复漏洞前请将资料备份，并进行充分测试。

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Unity 中XML序列化和反序列化

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Android常见问题及开发经验总结（四）

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在Hue WebUI使用元数据浏览器

信息。单击“Next”。选择一个存储数据的格式。需要使用分隔符分隔数据时，选择“Delimited”，然后执行5。需要使用序列化格式保存数据时，选择“SerDe”，执行6。配置分隔符。在“Field terminator”设置一个列分隔符。如果分隔符不在列表中，选择“Other

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小白进阶之 Scrapy 第三篇（基于 Scrapy-Redis 的分布式以及 cookies 池）

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安装场景

需要获取该软件包。（可选）python版本的proto：如果训练脚本依赖protobuf的python版本进行序列化结构的数据存储（例如tensorflow的序列化相关接口），需要获取该软件包。安装驱动和固件准备软件包准备安装及运行用户安装OS依赖在昇腾设备上安装场景三

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序列化和反序列化

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【Android 应用开发】BluetoothClass详解

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