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面试必问之JVM原理 teayear 面试 jvm 职场和发展
1：什么是JVMJVM是JavaVirtualMachine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以
0代码改动实现应用运行时数据库密码无损轮转阿里-于怀 oracle 数据库 nacos
作者：柳遵飞一.敏感数据的安全风险在应用程序中，访问数据库几乎是必须的，是实现业务功能的基础普遍场景，应用程序访问数据库，需要设置数据库的地址，端口，账号及密码。密码的安全性非常重要，业界密码泄漏导致资损的事件时有发生，根据相关统计，单次泄漏事件的发生平均导致488万美元（约合人民币3542万元），每条泄漏的数据记录平均导致169美元（约合人民币1226元），除了直观的资金损失外，对企业的形象和舆
Appium自动化——day1
一个做测试的摄影师Appium简介什么是appium?Appium可以测试的app类型使用Appium的被测APP运行平台测试对象App运行环境：测试程序语言：测试程序运行平台：Appium自动化原理Appium架构图手机端驱动程序介绍安卓底层自动化架构自动化环境搭建环境安装-win/androidAppium相关环境安装1.安装1-客户端.2.安装2-服务端3.安装3-电脑端环境4.安装4-电脑
【C#】MVVM基础知识及基本应用 Mike_Wuzy c#
以下是一些关于C#中MVVM（Model-View-ViewModel）模式的基础知识：1.模型(Model)模型负责表示数据和业务逻辑，通常包括数据库访问、文件操作等。它不包含任何用户界面相关的代码。publicclassPerson{publicintId{get;set;}publicstringName{get;set;}publicDateTimeBirthDate{get;set;}/
使用Python将PDF转换成word、PPT wh3933 python pdf word
在现代企业环境中，文档格式的转换是一项普遍且关键的需求。PDF（PortableDocumentFormat）作为一种最终的、通常不可编辑的“打印”状态格式，被广泛用于分发和归档。然而，内容的创建、协作和修改主要在MicrosoftOffice套件中进行，特别是Word（DOCX）和PowerPoint（PPTX）。因此，以编程方式弥合这两种格式之间的鸿沟，已成为数据提取、内容迁移和工作流自动化领
Java+Python智能化云盘【Day3】关沐吖 Java+Python Ai智能云盘项目开发专栏 java python 开发语言
提示词工程Prompt简介：大模型必备Prompt提示词工程讲解什么是PromptEngineering提示词工程通过特定格式的文本输入引导AI模型生成期望输出的技术，明确地告诉模型你想要解决的问题或完成的任务也是大语言模型理解用户需求并生成相关、准确回答或内容的基础类比：给Java程序员的任务需求文档（越清晰明确，结果越符合预期）为什么需要学习？大模型就是你的员工，你可以有多个助手，OpenAI
【TypeScript教程】 - 小白也能秒懂的TypeScript入门指南一个水瓶座程序猿. TypeScript JavaScript 系列文章 typescript javascript 前端
一、TS是什么？TypeScript（简称TS）是JavaScript的一个超集，由微软开发。简单来说，它就是在JavaScript的基础上增加了静态类型检查。那静态类型检查有啥好处呢？举个例子，在JavaScript里，我们写代码时可能会不小心把一个变量的类型用错，像这样：//JavaScript代码letnum=10;num="hello";//这里把数字类型的变量赋值为字符串，运行时可能会出
【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等十小大超分辨率重建（理论+实战科研+应用）超分辨率重建人工智能图像处理深度学习计算机视觉图像超分 pytorch
文章目录专栏简介专栏亮点适配人群相关说明关于答疑环境配置超分理解实现流程文章目录基础知识三个常用的SR框架数据集相关可解释性（论文中的可视化说明）图像超分（ImageSuper-Resolution）经典超分（ClassicalSR）任意尺度超分（Arbitrary-ScaleSR）高效/轻量化超分（Efficient/LightweightSR，ESR）盲超分/真实世界图像超分辨率（Blind/
【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！十小大超分辨率重建（理论+实战科研+应用）pytorch 深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉 python transformer
请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通DRCT源码，获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果，修正论文中FLOPs的计
计算机毕业设计之springboot书法字典小程序的设计与实现 2301_77990509 课程设计 spring boot 小程序
本项目旨在设计与实现一个基于SpringBoot的书法字典小程序，通过整合现代互联网技术与传统书法艺术，为用户提供一个便捷的书法字典查询平台。该小程序主要功能包括书法字的查询、学习资料、字帖的存储及分享等。首先，项目采用SpringBoot框架进行后端开发，利用其简化的配置和强大的模块支持，提高开发效率。为了实现高效的数据存储与查询，系统使用了MySQL数据库，存储书法字的基本信息、释义及相关图片
Nacos从2.0.4升级到2.4.3的完整步骤及注意事项
⚙️一、升级前准备环境检查JDK版本：确保JDK≥1.8（推荐JDK11+），执行java-version验证[citation:2][citation:4]。端口开放：2.0+版本需开放9848端口（gRPC通信），而1.x仅需8848端口[citation:8]。数据库兼容性：若使用MySQL，需≥5.7版本，并备份所有Nacos相关数据[citation:2][citation:6]。关键备
扒开嵌入式硬件的底裤（上）！从 PCB 到 FPGA/IC 设计，小白到 CTO 的必学秘籍硬核知识点全揭秘！从c语言入门到mcu与arm架构及外设相关 small_wh1te_coder 嵌入式内核嵌入式开发嵌入式硬件算法 c 汇编面试驱动开发单片机
【硬核揭秘】嵌入式硬件工程师的“底裤”：从入门到牛逼，你必须知道的一切！第一部分：破冰与认知——嵌入式硬件工程师的“世界观”嘿，各位C语言老铁，以及所有对“让硬件听你话”充满好奇的朋友们！我是你们的老朋友，一个常年“折腾”在代码和电路板之间的码农。今天，咱们要聊一个真正能让你“硬”起来的话题——如何成为一个合格、优秀、牛逼的嵌入式硬件工程师！你可能正坐在电脑前，敲着C语言代码，刷着力扣算法题，心里
dnSpy 使用教程
一、dnSpy简介dnSpy是一款功能强大的免费开源.NET反编译工具，支持对.NETFramework、.NETCore和Mono程序进行反编译、调试与修改，能将程序集反编译为C#或IL（中间语言）代码，帮助开发者或安全研究人员深入分析和理解.NET程序的内部逻辑。它为逆向工程工作提供了极大便利，使相关操作更易于理解和执行。与之类似的ILspy也是一款知名的开源.NET反编译软件，下面将对二者进
向量运算、矩阵运算、线性变换相关运算超龄超能程序猿机器学习矩阵线性代数机器学习
一、向量核心运算1.向量加法与数乘（线性组合基础）定义：加法：若a=(a1,a2,…,an)，b=(b1,b2,…,bn)，则a+b=(a1+b1,a2+b2,…,an+bn)。数乘：若k为标量，则ka=(ka1,ka2,…,kan)。性质：满足交换律、结合律，构成向量空间的基本运算。应用：向量线性组合（如基向量表示任意向量）、物理中力的合成与分解。2.点积（内积，DotProduct）定义：a⋅
QtitanRibbon打造现代办公软件新体验：提升效率的专业界面解决方案界面开发小八哥 QtitanRibbon qt ribbon 界面控件 UI开发 c++
在现代办公环境中，无论是日常公文处理、文档编辑、任务协同还是数据分析，桌面办公软件仍扮演着不可替代的角色。然而，许多传统系统依旧使用菜单繁杂、图标混乱、交互老旧的界面，用户操作效率低、上手慢、满意度差。QtitanRibbon是一款基于Qt构建、全面实现MicrosoftOffice风格的Ribbon控件组件，旨在帮助开发者为办公类桌面应用打造现代化、高可用、可拓展的用户界面，提升软件体验的同时，
深度学习相关指标工作笔记 Victor Zhong AI 框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Ｇou/Ｄiou/ＣiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Ｇou/Ｄiou/ＣiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
用idea进行数据同步想躺平的咸鱼干 Elasticsearch intellij-idea java ide elasticsearch 中间件后端
声明对列和交换机你需要先在yaml文件当中进行rabbitmq的相关配置rabbitmq:host:192.168.150.101//消息件的地址port:5672//端口数据username:itcast//用户名password:123321//密码virtual-host:///虚拟机主机名声明队列交换机，创建新的工具类，定义不同功能的交换机publicclassMqConstants{
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