有时候，你发现你的 Teams 在创建 Channel 后对 Channel 删除了，但是你却没有办法创建一个名称相同的 Channel。 这是因为这个时候的 Channel 没有完全删除，你需要具有管理员权限来进行删除。     这个需要管理员在后面选择允许成员删除和恢复 Channel。 在默认情况下，这个选项是没有选择的。   https://www.ossez.com/t/teams-channel/13770

简单来说，Slack 通过信息流服务整合其他工具打造企业管理生态，帮助企业做流程管理，提高效率。 Teams 是微软从无纸化办公（office）走向团队协作式办公的一种升级。 用过一段时间的 Slack 和 Teams，随着 Teams 的不断升级，在功能和使用上感觉已经超过了 Slack 。 外观和感觉 Slack和Teams桌面应用程序都有非常轻松的导航界面，以消息传递为中心。不过，他们有一些风格上的差异。Slack有一种自由、宽松的感觉，有些人喜欢，但有些人可能认为有点混乱。Teams 有一个模糊的企业外观，感觉更精简但通用。 其中，Slack 提供了更多的定制选项，有10种不同的方式来调整侧边栏的外观。相比之下， Teams 只提供三种定制选项：默认(浅色)、深色和高对比度。 实际使用 根据实际上我们的使用来看，Slack 的搜索功能往往比较糟糕。 在项目初期，工作不是很多，写作文档也不是很多的情况下可能看不太出来，有时候同事喜欢在聊天中复制张贴一些文档或者源代码。     如果我们要对源代码进行搜索的话，不同的优势就能马上看出来了。 Teams 是微软的产品，和微软的集成度比较高也比较好。 如果你是 Teams 的产品的使用用户的话，使用 Teams 可能会更加理想。 尤其是在 Windows 11 升级后，Teams 已经自动安装到操作系统中了，这个对 Slack 不是一个好消息。     上图就是一个 Windows 11 中集成的 Teams。   https://www.ossez.com/t/slack-teams/13768

选择 Teams ，然后在出现 Teams 的后面单击 3 个点号。 在弹出的对话框中选择 Add Channel 就可以了。     然后选择需要的私有协议。 同时还需要输入 Channel 的名字和描述。   https://www.ossez.com/t/teams-channel/13769

例如，我们希望添加下面的编译参数到我们的一个 IntelliJ IDEA 项目中： --add-exports java.base/jdk.internal.vm.annotation=ALL-UNNAMED     例如我们可以通过在项目的配置路径中进行添加，添加的模块和参数请参考上图。   https://www.ossez.com/t/intellij-idea/13759

Contended 在 JDK9 及其后续版本中的问题 sun.misc.Contended 是在JDK8 中引入的，为了解决填充问题。 但是大家注意，Contended注解是在包sun.misc，这意味着一般来说是不建议我们直接使用的。 虽然不建议大家使用，但是还是可以用的。 但如果你使用的是JDK9-JDK14,你会发现sun.misc.Contended没有了！ 因为JDK9引入了JPMS（Java Platform Module System），它的结构跟JDK8已经完全不一样了。 经过我的研究发现，sun.misc.Contended, sun.misc.Unsafe，sun.misc.Cleaner这样的类都被移到了jdk.internal.**中，并且是默认不对外使用的。 那么有人要问了，我们换个引用的包名是不是就行了？ import jdk.internal.vm.annotation.Contended； 上面的问题就是包的路径使用不同的 JDK 已经不在路径中了。     但是，就算你使用了上面的包，你还是会遇到相关的错误： error: package jdk.internal.vm.annotation is not visible @jdk.internal.vm.annotation.Contended ^ (package jdk.internal.vm.annotation is declared in module java.base, which does not export it to the unnamed module) 好，我们找到问题所在了，因为我们的代码并没有定义module，所以是一个默认的“unnamed” module,我们需要把java.base中的jdk.internal.vm.annotation使unnamed module可见。 要实现这个目标，我们可以在javac中添加下面的 flag： --add-exports java.base/jdk.internal.vm.annotation=ALL-UNNAMED 有关在 IDEA 中的添加方法，请参考文章：IntelliJ IDEA 如何添加编译参数   https://www.ossez.com/t/sun-misc-contended-cannot-find-symbol/13758

假设我们先定义一个 Dom4j 中的 Document 对象。 Document document = DocumentHelper.createDocument(); 如果我们想将 document 中的内容输出的话，我们是不能用 document.toString() 这个方法的，因为这个方法输出的是 document 这个对象的引用。 因此我们需要使用： document.asXML() 来将 document 对象中的数据转换为可以读的字符串。 格式化输出 但是 asXML() 这个方法的输出是不会格式化的，所有的字符串全部都在 1 行里面。 因此如果我们需要格式化输出的话，应该使用下面的代码： try { OutputFormat format = OutputFormat.createPrettyPrint(); format.setEncoding("utf-8"); Writer out = new StringWriter(); XMLWriter writer = new XMLWriter(out, format); writer.write(document); writer.close(); logger.debug("{}", out); } catch (IOException e) { logger.error("Write XML Error.", e); }     首先使用 OutputFormat 和 Writer 来进行输出。   https://www.ossez.com/t/dom4j-document/13757

我们都知道在当前的情况下使用 slf4j 来定义日志基本上都是标配了。 如果下面的语句： private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Dom4JParserUnitTest.class); 但是有时候，我们还会遇到 Log log = LogFactory.getLog(CLASS.class); 这个语句。 上面 2 个语句有什么不同呢？ 解答 最主要的不同是使用的 API 不同，LogFactory 是 commons-logging 的 API。 这个 API 已经有多年没有更新了。     虽然可能还有不少项目，目前还在使用中，但是如果可能的话，还是尽量使用 slf4j 的 API 吧。 如果你想写成： private static final Logger log= LoggerFactory.getLogger(Dom4JParserUnitTest.class); 这样可以吗？ 当然是可以的，只是后面的你的使用就只能用 log 了，这个可能会与 LogFactory 中定义的 log 搞混。     所以很多项目的日志，如果使用了 slf4j 的话，通常都会使用 logger。   https://www.ossez.com/t/log-logger-log/13756

有时候在调试的时候，我们希望我们的代码能够打印出需要测试的一些变量。 这个时候我们就会用到 System.out.println(); 这个语句了，当然我们不希望从头开始打印，那么我们可以在输入对话框中输入 sout     通过上面的代码能够帮助你少打几个字符。 https://www.ossez.com/t/intellij-idea-java-println/13755

有关素数的定义：质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数；否则称为合数（规定1既不是质数也不是合数）。 生成素数的算法 在我们论坛中我们给出了一个有关素数生成算法。 这个是一个公司的面试题目，请参考 Prime numbers from 1 to 100 (打印 100 以内的素数) 页面中的内容。 如何判断一个数是不是素数 为什么要判断一个数是不是素数？因为质数 非常重要，随之数字越来越大，那么在计算时候的时间复杂度越来越高，因此我们需要快速判断一个数是不是质数。 这个问题你可能需要了解下 米勒-拉宾检验（ Miller–Rabin primality test） 这个东西。 米勒-拉宾素性检验是一种素数判定法则，利用随机化算法判断一个数是合数还是可能是素数。卡内基梅隆大学的计算机系教授Gary Lee Miller首先提出了基于广义黎曼猜想的确定性算法，由于广义黎曼猜想并没有被证明，其后由以色列耶路撒冷希伯来大学的Michael O. Rabin教授作出修改，提出了不依赖于该假设的随机化算法。 Java 原生 下面的代码是 Java 原生代码解决的方法。 Boolean isPrime = number > 1 && IntStream.rangeClosed(2, (int) Math.sqrt(number)) .noneMatch(n -> (number % n == 0)); 上面的代码使用了IntStream，并且使用数学的 Math 来进行计算。 上面的代码不太好读，可能你大部分时候都不会这么去写。 BigInteger 方法 我们可以使用 BigInteger 的 isProbablePrime 方法来近似判断。 这个近似判断就使用了 米勒-拉宾素性检验。 在面试的时候，使用这个方法就可以了，因为有时候一些 online 的 code 平台不会提供第三方的工具让你使用。 int number = 10; BigInteger.valueOf(number).isProbablePrime(100); Apache Math3 这个方法就非常简单了，直接用就可以了。 也是所有方法中检验效果最好，速度最快的。 int number = 10; Primes.isPrime(number) 为什么呢？这是因为 Apache 的 Commons Math3 使用了一个数组，把一定范围内的素数都列出来了。 简单粗暴，所以效率最高。     范围就是 Java 整数不溢出的情况下进行判断的。 结论 素数可能会经常用到，尤其在随机数算法的时候。 同时又因为算法无法覆盖掉所有的素数，因此很多公司面试的时候都会喜欢用这个题目来为难你。 完整的代码如下： @Test public void testIsPrime() { int number = 10; Boolean isPrime = number > 1 && IntStream.rangeClosed(2, (int) Math.sqrt(number)) .noneMatch(n -> (number % n == 0)); logger.debug(" {} Prime CORE Check is - [{}]", number, isPrime); logger.debug(" {} Prime BigInteger Check is - [{}]", number, BigInteger.valueOf(number).isProbablePrime(100)); logger.debug(" {} Prime APACHE MATH3 Check is - [{}]", number, Primes.isPrime(number)); } 上面测试代码的输出结果为： 15:37:02.403 [main] DEBUG com.ossez.toolkits.codebank.tests.algorithm.PrimeNumbersTest - 10 Prime CORE Check is - [false] 15:37:02.406 [main] DEBUG com.ossez.toolkits.codebank.tests.algorithm.PrimeNumbersTest - 10 Prime BigInteger Check is - [false] 15:37:02.411 [main] DEBUG com.ossez.toolkits.codebank.tests.algorithm.PrimeNumbersTest - 10 Prime APACHE MATH3 Check is - [false] Process finished with exit code 0 其实我们这样看，是不是简单粗暴就是最好的呢？   https://www.ossez.com/t/java/13749

概述 简单来说可以认为 NaN 是一个数字数据类型变量值，这个类型变量被定义为 这不是一个数字。 在这篇文章中，我们对 Java 中的 NaN 进行一些简单的描述和说明和在那些操作的过程中可以尝试这个值，和可以如何去避免。 什么是 NaN NaN 通常表示一个无效的操作结果。 例如，你尝试将数字 0 去除以 0，这个在数学中是不存在的，同时在 Java 中定义 NaN 也确实就是通过这个不存在的操作来定义的。 我们通常也使用 NaN 来表示不能显示的变量值。 例如，我们对数字 -1 开平方根的时候，也是这种情况。 例如我们可以只在负数的情况下描述 value (i) 。 在页面 IEEE 754 - 维基百科，自由的百科全书 中对非数值 NaN 的定义进行了说明。你可以阅读上面的文章来了解更多有关 NaN 的定义。 在 Java 中，只有浮点数据类型 float 和 double 实现了这个标准。 Java 咋 使用 Float.NaN 和Double.NaN 来定义了 NaN 构造函数。     在 double 中一个常量 Not-a-Number (NaN) 定义了这个值，这个值等于 Double.longBitsToDouble(0x7ff8000000000000L) 的返回值。 和 在 float 中一个常量 Not-a-Number (NaN) 定义了这个值，这个值等于 Float.intBitsToFloat(0x7fc00000) 的返回值。 在 Java 中没有针对其他数据类型定义的 NaN 了。 NaN 的比较 在 Java 中，如果我们开始写一个方法的时候，我们应该需要针对方法的输入数据进行检查，以确保输入数据的准确和输入数据在允许的范围内。 NaN 在绝大部分情况下都不是一个有效的输入参数，因此在 Java 的方法中，我需要对输入的参数进行比较，以确保输入的参数中的值不是 NaN，然后我们能够对输入参数进行正确的处理。 NaN 不能余任何浮点类型数据进行比较，这就表示，任何有 NaN 参与的比较都会返回 false（这里只有一个例外为 “!=” 将会返回 true）。 我们将会得到 针对 x != x 表达式，如果 x 是 NaN 的话，我们将会在这里得到 true。 考察下面的代码： System.out.println("NaN == 1 = " + (NAN == 1)); System.out.println("NaN > 1 = " + (NAN > 1)); System.out.println("NaN < 1 = " + (NAN < 1)); System.out.println("NaN != 1 = " + (NAN != 1)); System.out.println("NaN == NaN = " + (NAN == NAN)); System.out.println("NaN > NaN = " + (NAN > NAN)); System.out.println("NaN < NaN = " + (NAN < NAN)); System.out.println("NaN != NaN = " + (NAN != NAN)); 下面的内容就是针对上面代码的输出结果。 NaN == 1 = false NaN > 1 = false NaN < 1 = false NaN != 1 = true NaN == NaN = false NaN > NaN = false NaN < NaN = false NaN != NaN = true 所以，我们不能够通过比较来检查数据是不是 NaN。 事实上，我们也不应该用 “==” 或 “!= “ 来对 double 或者 flat 类型的数据进行比较。 所以，我们可以使用 “x != x”* 表达式来检查 NaN 是不是为 true。 更多的，我们可能会使用 Float.isNaN 和Double.isNaN 方法来检查这个输入的参数值是不是 NaN。 实际上，这种方法更好，因为这能够让代码更加易读。 考察下面的代码： double x = 1; System.out.println(x + " is NaN = " + (x != x)); System.out.println(x + " is NaN = " + (Double.isNaN(x))); x = Double.NaN; System.out.println(x + " is NaN = " + (x != x)); System.out.println(x + "…