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小米8concur闪退
软件本身问题或自启程序太多和打开的程序太多引起的。 关闭机再重新开机试试。如还是不行，就卸载此软件后重新安装。
费用报销用软件哪个最好
在这个高速发展的时代，我们无法说哪个最好，企业在选择报销软件过程中，一要看合适不合适，二要看该软件是否有强大的客户沉淀。
那么对于报销软件来说，目前最好用的肯定是SaaS云平台，SaaS云平台这种多用户的模式，注定了其平台得拥有强大的灵活性和弹性来满足众多中大型客户的合理需求，并且随着用户数的上升，平台会不断吸收用户合理需求，从而促使平台的能力将不断提升。
这里向大家推荐一款报销软件，每刻报销，是首家将人工智能应用于报销领域的平台，目前已有200+上市公司、150万+用户正在使用。
每刻通过打通差旅申请→移动审批→差旅相关消费→消费记录报销上报→财务审核→事后报表分析所有环节，实现差旅花费透明，报销过程简化，财务信息互通，确保整个差旅过程在申请单的管控范围内顺利完成。
1）差旅申请：基于灵活的审批流设置，可在系统的各个节点中全面嵌入企业的差旅规章制度及费用标准。员工可在移动端随时随地进行差旅申请，突破时空限制。
2）差旅预订：机票、酒店、高铁、滴滴用车等预订集于一个平台，简化差旅预订流程。
3）预算管控：企业可根据差旅制度自由选择费用标准、预算、资金等多种费控方案，费用精细化管理理念落地实施。预算超标自动提醒，差旅费用管控不再“迷茫”~
4）费用报销：报销单据填写、提交和审批流程全部实现移动端处理，报销流程简单、快捷、高效，提升员工满意度。
5）智能识票：手机拍照即可完成发票的信息提取、验真查重、智能审核，让假发票、重复报销无处遁形；智能识别实名制差旅票据，可自动价税分离，抵扣进项税。（财务可以摆脱重复、机械的审核工作，大大减轻工作量~）
6）财务凭证：员工消费数据自动生成会计凭证，对接主流ERP系统，实时生成财务报表。
7）数据分析：系统通过聚合企业和员工消费明细数据，智能化分析费用支出和趋势；同时，管理者可以根据实时获取的差旅数据分析员工的差旅行为，为进一步优化差旅制度提供数据支持。
每刻报销通过对接众多的第三方差旅及采购平台，将周边生态有关的餐饮、住宿、交通数据等录入到系统中，打通平台与平台之间的数据，实现平台间的统一开票功能。
同时，每刻报销与企业内部系统做对接，如HR、财务、CRM等，达到生态数据由外及里的全面贯通，从而实现基于费用生态数据完成报销，然后生成凭证，批量打印（或免打印）的自动化流程，达到差旅的透明化，连通化以及闭环化！
华为sap concur闪退什么问题
我认为闪退可能是手机本身的系统过于老旧不稳定，这个时候你可以选择进入设置里面的系统进行系统升级，还可以把手机拿到维修店进行维修处理，也有可能是手机内部电池的电量和内置都，过于老旧，也可以选择更换
jdk8中的ConcurrentHashMap究竟为什么高效
从源码来窥其一斑！
我们都知道hashMap不是线程安全的，因为在扩容方法中很容易出现死循环，hashTable使用锁的方式比较简单暴力，几乎在所有操作方法上都加了synchronized锁，导致总体性能很差，concurrentHashmap凭借线程安全且性能优异一直都是高并发中的首选key-value型数据结构；
concurrentHashmap的高性能有以下原因：
一，分段锁：jdk8中对concurrentHashmap进行了改进，抛弃了jdk7中新建segment作为分段锁的过程，jdk8中虽沿用了这种分段锁的思想，却直接使用数组中的数据作为分段锁保证concurrentHashmap在上锁的时候只针对数组下标下的数据进行上锁（比如如果数组长度为256，那么每次put平均只有1/256的数据被锁），而大多数其他的数据还是能进行正常的增删改操作，无需阻塞等待，这无疑极大的降低了锁的粒度，提升了性能。
二，红黑树 ：jdk8中引入了红黑树结构，在单个数组下标内的数据达到8以后，会自动转换为红黑树进行存储，使用大O表示法表示效率的话，红黑树的查找效率为O(log(n))，而链表的效率为O（n），当数据量越来越大的时候，红黑树的效率明显好于链表，所以concurrentHashmap性能得到很大提升；
现在我们主要从put方法中的主要方法来分析性能的提升：
spread(key.hashCode());//作用是再次哈希，减少冲突 ，源码如下
其中涉及到的位运算有
》》》 16：无符号右移16位，空位以0补齐 。
^:异或运算符--》相同为0，不同为1； &：与运算符--》全1得1，否则0；
(h ^ (h 》》》 16)) & HASH_BITS; 所以这句代码的意思就是不仅消除高16位的影响，同时获得正整数的hash值
再来看后面的方法， 如上图：
1，就是判断当这个hash表还是空的时候，调用initTable进行初始化； 2，使用(n - 1) & hash)计算数组下标，如果数据指定下标处为null，则直接插入，注：cas是java8中的concurrentHashmap引入的线程安全判断，CAS算法做为乐观锁；
3，(fh = f.hash) == MOVED，走到此处说明下标内有node，且该node的值为-1（MODED=-1),搜索全类发现MODED是在调用有参构造器ForwardingNode中默认写入的，而这个调用处刚好在transfer方法中，所以我们推断，扩容的时候先将数组下标内的node.hash置为-1！ 同时在3这一步中调用helpTransfer(tab, f)参与扩容，并把数据写入；
4，走到这说明node不是空的，也没在扩容，那么锁住该下标下的node，并把新value插入链表中； 5，如果锁住的这个node能实例化为TreeBin，则代表已经转化为红黑树进行存储，将数据插入红黑树中； 6，判断在4,5中计算得到的数组下标内所有节点总数，如果满足转化为红黑树的条件（节点数大于8），则自动转化为红黑树进行存储！
总的来说，concurrentHashmap之所以性能高就是因为使用了分段锁和红黑树！
至于conrrentHashmap其他的方法的源码分析，后期会补上的，更多的技术分享，敬请关注！
