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m0_74825172
面试学习路线阿里巴巴jvm学习
概述公司的江南白衣写了一篇关键业务系统的JVM参数推荐(2016热冬版)的文章,大牛的文章总是需要细细品读。这篇文章介绍大量的JVM调优参数,内容也比较多,本文只是列出我自己能理解的一些参数,暂时理解不了的参数就只能等以后自己实力到家了,再慢慢补充上来。性能调优参数-XX:AutoBoxCacheMaxJAVA进程启动的时候,会加载rt.jar这个核心包的,rt.jar包里的Integer自然也是
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步骤:先cmake编译得到可执行的二进制文件,将生成的二进制文件添加到launch.json的"program":处。可用的json文件如下,根据自己程序更改:tasks.json(编译器构建设置)launch.json(调试器设置)c_cpp_properties.json(编译器路径和IntelliSense设置)1.launch.json注:需要将可执行文件填到launch的program处
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1.文章简介在开发和部署Python项目时,环境变量配置对于管理敏感信息如数据库连接字符串、API密钥至关重要。本文将以温格高(2023年环法冠军)的项目为例,详细介绍如何通过.env文件简化环境配置,并分享多环境管理、Docker集成等热门功能。我们还将覆盖一些小技巧和常见错误,帮助你避免开发中的踩坑。2.使用.env文件的好处温格高团队正在开发一个记录自行车赛事的应用,涉及多个开发环境和敏感信
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我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
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主动信息收集1Nmap扫描端口与服务(1)Nmap是什么?定义:网络探测工具,用于扫描开放端口、识别服务及操作系统。典型用途:发现目标存活主机(ping扫描)。识别开放端口和运行的服务(如SSH、HTTP、数据库)。探测操作系统类型(Windows/Linux)。(2)基础扫描命令快速扫描常用端口:nmap-sV-T4192.168.1.100#-sV探测服务版本,-T4加速扫描示例输出:PORT
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一、引言C++是一种功能强大的高级编程语言,它融合了面向过程编程和面向对象编程的特性。由于其效率高、可移植性强等优点,广泛应用于系统开发、游戏编程、嵌入式系统等诸多领域。对于想要深入学习C++的人来说,需要全面掌握其语法、编程范式、数据结构、算法以及相关的开发工具等多方面的知识。二、C++基础语法(一)基本数据类型整型(Integer)在C++中有多种整型类型,如int(通常为32位有符号整数)、
- 第二章:13.1 机器学习的迭代发展
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目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- Visual Studio Code支持WSL,直接修改linux/ubuntu中的文件
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步骤1开始通过WSL使用VSCode|MicrosoftLearn点击远程开发扩展包。步骤2RemoteDevelopment-VisualStudioMarketplace点击install,允许打开VisualStudioCode。步骤3共有4项,一齐安装。步骤4在WSLLinux(Ubuntu)中:sudoapt-getinstallwgetca-certificates打开步骤1准备工作完
- 阅读笔记:x86系统调用入门
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阅读笔记:x86系统调用入门原作者:RussBlaine原文来自:http://blogs.sun.com/roller/page/rab译注者:BadcoffeeEmail:
[email protected]:http://blog.csdn.net/yayong2005年7月按:要开始学习像操作系统这样复杂的东东是一个令人头痛的问题。为了帮助新学者理清头绪,这里我们将讨论Sol
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我们来看一个神经网络的具体实例:使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中,我们要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28像素×28像素)划分到10个类别中(从0到9)。我们将使用MNIST数据集,图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class),数据点叫作样本(sample),与某个样本对应的类叫作标签(label)。你不需要现
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基础篇synchronized和lock的区别1.从本质上:synchronized是Java内的一个关键字,lock是一个接口。2.从代码的形式上:synchronized在发生异常时会主动释放锁,lock需要我们在finally语句中释放,不然会死锁;通过lock可以知道锁有没有获取成功,synchronied不行3.从性能上:在1.6前没提出锁升级过程时,重量级锁在被系统检测到后会阻塞尝试获
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在智能时代,数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力,让我们能够在网络的广袤土地上狩猎,为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
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在本文中,我们将探讨如何使用Wiki.js配置LDAP认证。LDAP(轻量级目录访问协议)是一种常用的用于身份验证和授权的协议,它可以让我们将用户凭据存储在中央目录服务器上,以便在不同的应用程序中进行身份验证。Wiki.js是一款功能强大的开源知识管理和文档协作平台,它提供了许多扩展功能,其中之一就是支持LDAP认证。通过配置LDAP认证,我们可以让用户使用他们在LDAP服务器上的凭据登录Wiki
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为什么要写这篇文章呢?这是一篇关于嵌入式入门的文章,因为我在进入嵌入式这个领域之前,也是遇到过非常多非常多的困难,所以呢,希望写下这篇文章,让大家看看少走弯路。首先,我打算先列举一下大家问得最多的几个问题,然后我们一起由问题切入进行一些讨论。问题1:我是学单片机好还是直接学STM32好???问题2:STM32如何才能快速入门?问题3:为什么是STM32呢?为什么不是ARM9,ARM11呢?下面我将
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一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
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1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
- 海康sip服务器地址_一篇文章涵盖-完整SIP协议操作流程
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完整SIP协议操作流程此部分使用一个简单示例介绍了SIP的基本操作。它实际上是一个学习辅导,没有包含任何正式的说明。第一个示例显示了SIP的基本功能:终端定位,希望通信的意愿,创建会话参数的协商和创建会话后会话拆线。图表1显示了一个典型的介于两个用户之间的SIP消息交互,两个用户分别是Alice和Bob。(每个消息都通过一个带字母F的标签来标注,文本号码说明一个标注号码)。在这个例子中,Alice
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拖拽列表更新排序,接口提供给前端这个功能主要是需要的算法逻辑很多图解:如在前端页面上想把id=5拖拽到id=3上拖拽之后的效果:解析图例:代码示例:DevToCoding|Java面试指南、学习笔记/***拖拽数据更新排序*@paramcurrentId当前数据id*@paramtargetId目标数据id*@return*/@RequestMapping("/sort/{currentId}/{
- 【C++】STL之string类源码剖析
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c++STL数据结构类与对象string
目录概述源码MyString.htest.cpp概述string是字符串类,出现早于STL,不过string完全符合STL标准库的语法规则,故将string类也归于STL中string类实现的功能有字符串元素的随机访问、迭代器遍历、字符串追加/删减/查找、字符串随机插入、字符串扩容与修改长度、重载输入/输出运算符算法设计:利用构造临时对象、自定义swap函数,完成string对象的拷贝、赋值构造,
- 【学习记录】AVL树及相关链表,线程池实现
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学习链表windows
本来打算使用avl树套链表的结构,来避免优先级相等的情况,但是最后发现当绝大多数优先级都相等,avl树还是不可避免的退化成单链表,而需求中也确实是绝大多数都是优先级相等。所以评估之后觉得avl树带来的提升远不及其提升的复杂度,所以放弃该方案,改为链表实现,现将此前实验的代码整理如下,AVL树部分应该没有问题。重要步骤做了注释.c文件如下////CreatedbyAdministratoron202
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。