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Java多线程与高并发专题——原子类和 volatile、synchronized 有什么异同？黄雪超技术基础 java 开发语言并发编程
原子类和volatile异同首先，通过我们对原子类和的了解，原子类和volatile都能保证多线程环境下的数据可见性。在多线程程序中，每个线程都有自己的工作内存，当多个线程访问共享变量时，可能会出现一个线程修改了共享变量的值，而其他线程不能及时看到最新值的情况。原子类和volatile关键字都能在一定程度上解决这个问题。例如，当一个变量被volatile修饰后，对该变量的写操作会立即刷新到主内存，
518.零钱兑换II 水代码的程序猿力扣算法
中文题目力扣题目链接(opensnewwindow)给定不同面额的硬币和一个总金额。写出函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。假设每一种面额的硬币有无限个。示例1:输入:amount=5,coins=[1,2,5]输出:4解释:有四种方式可以凑成总金额:5=55=2+2+15=2+1+1+15=1+1+1+1+1示例2:输入:amount=3,coins=[2]输出:0解释:只用面额2的硬币不能凑
远程推送didReceiveRemoteNotification代理方法调用详细说明 Ethan. L iOS开发 UIApplication 远程推送代理
前言最近工作中实现远程推送点击状态栏的提醒，直接进入相应地详细界面的功能。遇到了问题，解决之后整理出来！UIApplication有两个关于接收到远程推送的代理：-application:didReceiveRemoteNotification:fetchCompletionHandler:-application:didReceiveRemoteNotification:这两个是什么关系？点击远
AI与SDN结合：智能网络的未来之路不想加班的码小牛人工智能网络 ai
一、引言“网络正在从‘被动响应’走向‘主动思考’。”随着云计算、5G和物联网的爆发式增长，传统网络架构面临灵活性不足、运维成本高等挑战。SDN（软件定义网络）通过控制与转发分离革新了网络管理方式，而AI的引入让SDN从“自动化”迈向“智能化”。二、AI+SDN的技术背景1.1为什么需要AI赋能SDN？传统SDN痛点AI的解决能力流量策略依赖人工规则动态学习流量模式，实时优化策略故障定位耗时（如网络
JVM性能调优实战：从理论到线上问题排查 SuperMale-zxq 项目实战 java python c++jvm java-ee
JVM性能调优实战：从理论到线上问题排查线上系统突然变慢，CPU飙升，内存告警，业务超时……面对这些危机时刻，你是束手无策还是胸有成竹？本文将带你掌握JVM性能调优的核心方法，从理论到实战，解决真实环境中的性能难题。为什么大多数JVM调优都失败了？某电商平台的"双11"大促活动，系统突然响应缓慢，交易量锐减。运维团队紧急扩容，开发团队调整GC参数，架构师建议重启服务……一系列"标准操作"后，系统性
TCP网络协议 Ccc030. tcp/ip 网络服务器
TCP粘包1.TCP在接收数据时，多包数据粘在了一起2.原因：1.TCP发送数据时，没有及时发走，会根据缓冲区数据的情况进行重新组包；2.TCP接收方，没有及时读走缓冲区数据，导致缓冲区大量数据缓存。3.如何解决TCP粘包：1.发指定大小字节(结构体）structdata{intid;floattmp;xxx；}；指定在相同平台上使用，注意结构体对其齐问题。2.发送具有指定分隔符的数据"hello
孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动 bug菌¹ 全栈Bug调优(实战版)pytorch 机器学习
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都
2025年国内UWB的企业排行榜人员安全定位物联网
截至2024年，中国UWB（超宽带）领域的企业在技术研发、市场应用和行业影响力方面表现突出。以下是一个基于技术实力、市场份额和行业影响力的国内UWB企业排行榜，供参考：1.品铂科技（Pinpoint）核心优势：专注于UWB高精度定位技术，定位精度可达厘米级。在工业、电厂、司法、监狱管理等领域有丰富的应用经验。应用领域：智慧工业、矿山、物流、司法监狱管理、智慧化工等。提供完整的UWB解决方案，涵盖硬
机器人基础知识传说故事机器人
在机器人学中，“inversedynamics”（逆动力学）和“forwarddynamics”（正向动力学）是两个核心概念，它们帮助我们理解和计算机器人如何移动以及需要应用什么样的力来实现这些移动。InverseDynamics（逆动力学）：想象一下你正在试图了解为了让你的机器人的手臂达到某个特定位置或执行某种动作，你需要施加多大的力量。逆动力学就是解决这个问题的方法。它涉及到根据已知的机器人运
思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集资讯分享周科技
2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12个行业领域对应设置12个赛道,旨在遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案,带动相关技术产业发展。首届“数据要素×”大赛吸引了来自政产研学用等领域的近2万支队伍、10
Go语言对于MySQL的基本操作 yz1. Go golang mysql 开发语言
一.下载依赖终端中输入：goget-ugithub.com/go-sql-driver/mysql导入包import("database/sql"_"github.com/go-sql-driver/mysql")二.案例packagemain//goget-ugithub.com/go-sql-driver/mysql获取驱动import("database/sql""fmt"_"github.
数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性 trust Tomorrow 机器学习 python 机器学习人工智能深度学习
数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
如何应对Maven中的依赖导入挑战？程序员总部 java maven 数据库 sql
在软件开发的世界里，Maven作为一个流行的项目管理工具，为开发者提供了便利，特别是在管理依赖方面。不过，在使用Maven的过程中，依赖导包问题常常困扰着很多开发者。这些问题可能会导致项目构建失败、运行时错误，甚至是难以追踪的bug！那么，如何巧妙地解决这些依赖导入问题呢？理解依赖的作用依赖在Maven中的作用非常关键。它们是项目中所需要的库或框架，比如Spring、JUnit等。每个Maven项
开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来 ai开发
开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力，成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者，Websoft9通过企业应用平台（EPP）、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案，助力企业快速构建新一代生产力工具，实
深入理解 GPU 渲染加速与合成层（Composite Layers）
一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中，GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。传统浏览器渲染依赖CPU处理DOM解析、样式计算和布局，但CPU的串行处理模式在处理大规模图形数据（如复杂动画、3D变换、高清图像）时易成为性能瓶颈。GPU的介入解决了这一核心矛盾：流处理器核心并行计算：GPU拥有数千个小型核心，可同时处理大量像素数据，例如同时对元素的所有像
conda install与pip install区别霸气十足+拼命+追梦少年 conda pip
文章目录前言一、conda是什么？二、pip是什么三、condainstall与pipinstall的区别四、如何解决pip已经下载了包，但无法使用问题总结前言有时候使用pip进行安装文件包之后，但是使用condalist命令不显示下载的文件包，因此为了了解pip与conda安装库的区别，总结了以下内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、conda是什么？conda是一个通用的包管
开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来！深度学习
开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力，成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者，Websoft9通过企业应用平台（EPP）、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案，助力企业快速构建新一代生产力工具，实
模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍 lmtealily 人工智能
引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。然而，这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，计算和存储成本极高，难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题，模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术，旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
虚拟机中Hadoop集群NameNode进程缺失问题解析与解决申朝先生 hadoop 大数据分布式 linux
目录问题概述问题分析解决办法总结问题概述在虚拟机中运行Hadoop集群时，通过执行jps命令检查进程时，发现NameNode进程缺失。这通常会导致Hadoop集群无法正常运行，影响数据的存储和访问。问题分析导致NameNode进程缺失的原因可能有以下几点：集群未正确停止：在关闭虚拟机或重启Hadoop集群之前，未执行stop-all.sh命令正确停止集群，导致Hadoop服务异常退出，留下残留数据
Java技术架构初步介绍拾光编程架构 JAVA java 架构
Java技术架构是指在Java环境下，为实现某种业务需求而设计的系统结构。它涵盖了从应用层到基础设施层的多个层面，包括应用层、服务层、数据层和基础设施层。Java框架是Java开发中不可或缺的一部分，它们为开发者提供了预定义好的软件架构、类和接口，以及编程规范，从而简化了Java应用程序的开发过程。下面将详细介绍Java技术架构的各个方面。一、Java框架的定义和分类Java框架是一种为了解决特定
springBoot 项目GET请求包含[]报400错误解决方法。 lynn-66 tomcat GETY请求包特殊字符 java https http tomcat spring
网上好多方法试了都不行，最后解决了。tomcat下配置文件server.xml添加relaxedQueryChars="[,]"
设计模式系列开篇：解锁软件设计的智慧密码 Ti笔记设计模式 java 开发语言
在软件开发的世界里，我们常常会遇到这样一些问题：如何让代码更加优雅、可维护？如何在需求不断变化的情况下快速响应？如何让团队协作更加高效？这些问题看似复杂，但其实早已有人为我们提供了答案，那就是——设计模式。一、设计模式是什么？设计模式（DesignPattern）是软件设计中的一种通用解决方案，它是一种经过验证、可复用的代码设计模板，用于解决特定场景下的常见问题。设计模式并不是一段具体的代码，而是
NAT 和 IP 直接通信的区别曹天骄 tcp/ip 服务器网络协议
1.NAT的工作原理NAT（NetworkAddressTranslation，网络地址转换）是一种网络技术，用于将私有网络中的IP地址映射到公共网络中的IP地址，或者在不同的网络之间转换IP地址。NAT的主要目的是解决IPv4地址不足的问题，同时提供一定程度的安全性和灵活性。NAT设备（如路由器或防火墙）会在数据包经过时修改其源IP地址或目标IP地址。常见的NAT类型包括：静态NAT：将私有IP
基于AI编程，产品全流程变革的具体案例 xinxiyinhe AI编程人工智能
一、制造业智能化生产案例1.长安汽车南京工厂通过部署AI驱动的柔性制造系统，工厂可在5分钟内切换生产不同型号的电动汽车底盘，并利用数字孪生技术实时模拟生产变量，将设备停机时间大幅缩短。AI算法结合历史订单数据、供应链状态等参数，自主生成最优生产计划，实现生产效率与灵活性的双重提升。2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问
AI人工智能对前端的冲击？理想不理想v 人工智能前端
‌AI人工智能对前端开发的冲击主要体现在以下几个方面‌：‌代码生成与自动化‌：AI工具如GPT-4和GitHubCopilot能够自动生成高质量的前端代码，从简单的组件到复杂的应用程序，这不仅提高了开发效率，还降低了人为错误的可能性。自动化代码生成工具可以显著减少开发者编写重复性代码的时间，使他们能够专注于创新和解决复杂问题‌。‌跨平台开发支持‌：AI可以帮助生成适用于不同平台的代码，简化跨平台开
从人工智能窥见网络安全的重要性 He_Donglin 人工智能 web安全网络
“人工智能”一词在上世纪五十年代被提出，在当时，计算机正处于萌芽阶段，同时期的人类第一台电子计算机“ENIAC”诞生了，但是埃尼亚克有很多缺点：庞大的占地面积、庞大的质量、单一的功能、较小的内存等，这主要受制于其他领域的发展，但当时的人们对计算机寄予厚望，希望在未来某一天它能够拥有足够强大的“power”，帮助人们解决诸多问题。于是乎，经过无数科学家数十年来的努力，计算机“长大了”，它的功能不再单
JavaScript性能优化实战：从8s到0.8s的极致提升小诸葛IT课堂前端
‌摘要‌：页面卡顿、内存泄漏、CPU爆满？本文通过‌6个真实场景‌+‌可运行代码示例‌，手把手教你掌握JS性能优化核心技术！涵盖‌防抖节流、虚拟滚动、WebWorkers、内存泄漏排查‌等高频痛点解决方案，最后提供Chrome性能分析工具实战指南，助你打造丝滑的Web应用！一、性能优化核心指标（先量化再优化）1.1关键性能指标‌FPS‌：帧率≥60为合格（开发者工具Performance面板）‌内
TDengine 使用教程：从入门到实践遇见伯灵说 tdengine 大数据时序数据库
TDengine是一款专为物联网（IoT）和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。在本文中，我们将带领大家从TDengine的安装、基本操作到一些高级功能，帮助你快速上手。1.TDengine简介TDengine是一个高效的时序数据存储解决方案，支持高并发写入和快速的实时分析。它适用于各种物联网应用场景，如传感器数据监控、日志数据处理等。
大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析） MMMMMMMay Love Code 学习 bert 人工智能深度学习自然语言处理全量微调
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宝塔面板建立新的网站无法访问解决办法易天法地 linux apache
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Spring中@Value注解，需要注意的地方无量 spring bean @Value xml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
mongoDB 分片开窍的石头 mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
OVER(PARTITION BY)函数用法 0624chenhong oracle
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Android开发中，ADB server didn't ACK 解决方法一炮送你回车库 Android开发
首先通知：凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载，然后再尝试。一直没搞明白这个问题咋出现的，但今天看到一个方法，搞定了！原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。参见原文章：一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题简单来讲，首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉，如果还是不行，再继续按下列步骤排查。 &nb
canvas中的像素绘制问题换个号韩国红果果 JavaScript canvas
pixl的绘制，1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线，绘制x像素的线宽，则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素，如果x/2是整数，则刚好填满x个像素，如果是小数，则先把整数格填满，再去绘制剩下的小数部分，绘制时，是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度，颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话（即绘制点正处于相邻像素交叉线时），线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。 2.如果绘制点为一个像素的
编码乱码问题灵静志远 java jvm jsp 编码
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数据库设计的三大范式（通俗易懂） aijuans 数据库复习
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想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1 首先要
Context和SQLiteOpenHelper创建数据库百合不是茶 android Context创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper 一:SQLiteOpenHelper创建数据库: 1,SQLi
浅谈group by和distinct bijian1013 oracle 数据库 group by distinct
group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
vi opertion 征客丶 mac opration vi
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【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？ val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect reduceByKey在这里的操作，是把
java类加载机制 BlueSkator java 虚拟机
java类加载机制 1.java类加载器的树状结构引导类加载器 ^ | 扩展类加载器 ^ | 系统类加载器 java使用代理模式来完成类加载，java的类加载器也有类似于继承的关系，引导类是最顶层的加载器，它是所有类的根加载器，它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时，通常会代理给父类加载器，若已经是根加载器了，就自己完成加载。虚拟机区分一个Cla
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读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
iOS应用打包发布常见问题 chenhbc ios iOS发布 iOS上传 iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。 1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用 OO
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oracle 11g新特性Flashback data archive daizj oracle
1. 什么是flashback data archive Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象，用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象，概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
多叉树:2-3-4树 dieslrae 树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征: 1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点) 2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
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the HTTP rewrite module requires the PCRE library 流浪鱼 rewrite
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第12章 Ajax（中） onestopweb Ajax
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Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle java sql
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