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简介mmap是一个系统调用，用于在内存中创建映射区域，将文件或者设备映射到进程的地址空间，从而允许对这些映射区域进行读写操作。通过mmap函数，程序可以直接将文件内容映射到内存中，从而避免了频繁的文件I/O操作，提高了访问文件数据的效率。此外，mmap还可以用于创建匿名内存映射，用于进程间通信或者共享内存。mmap函数addr：指定被映射到进程空间内的起始地址，通常设为NULL，代表让系统自动选定

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原理是：将gif图拆分成多个单个图片，用Texture2D存放，然后逐个替换Texture2D达到动态效果。

一、基础知识爬虫的基本概念和工作原理。HTTP协议和网页结构。Python爬虫开发的基础库，如requests、BeautifulSoup等。常见的反爬虫机制和应对方法。

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简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制？请解释其中的主要概念，并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么，以及为什么shuffle操作开销较大？

它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。

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简单总结一些，等到底层原理都理解的时候，一切都会恍然大悟+(void)loadload这个类方法，在程序运行时，Runtime会将所有的Class和Category加载到内存中，如果实现了load方法，

写在前面：本系列笔记主要以《计算机组成原理（唐朔飞）》为参考，大部分内容出于此书，笔者的工作主要是挑其重点展示，另外配合下方视频链接的教程展开思路，在笔记中一些比较难懂的地方加以自己的一点点理解（重点基本都会有标注

前言我们将/etc/passwd/文件拷贝到/data/下做实验，以免影响系统一、应用场景过滤、统计、计算、过滤统计日志二、awk执行2.1工作原理1.逐行读取文本，默认以空格或tab键为分隔符进行分割

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1react-router是什么react-router等前端路由的原理大致相同，可以实现无刷新的条件下切换显示不同的页面路由的本质就是页面的URL发生改变时，页面的显示结果可以根据URL的变化而变化，

newhandler().post(newRunnable(){publicvoidrun(){view.setTextColor(Color.Green);}});handler使用在线程间通信，它的工作原理是

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提高效率这事儿并没有大家想的那么难，简单到高中生就应该很擅长的地步，因为我们在高中物理课本上就学过（之前还学过“万能钥匙”这个原理），两个重要的概念：串联和并联两个任务是串联的，有的时候调整一下先后顺序就可以提高工作效率

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实现原理：装饰器模式通过创建一个包装对象来包裹原始对象，并在包装对象上添加额外的功能。这种模式允许将一个或多个装饰器叠加在原始对象上，从而实现功能的组合。

好恶几个月前是非好恶心还是很重的，经过学习现在也明白了，没有什么是非对错，只有匹配，只有动态平衡好恶评判我认为任何事都有阴阳两个面，没有绝对只有相对，孤阳不生，孤阴不长必须循着事物的原理去把握那个动态平衡

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常见的锁策略一些常见的锁策略可以帮助我们在实际开发中更合理的使用锁：乐观锁vs悲观锁：乐观锁：不加锁进行读取，适用于读操作频繁、写操作较少的情况，性能较高。悲观锁：读写都加锁，适用于写操作频繁的情况，保证了数据的一致性，但性能较低。轻量级锁vs重量级锁：轻量级锁：采用CAS操作尝试获取锁，适用于多线程竞争不激烈的情况，性能较高。重量级锁：多线程竞争激烈时，会将后续线程阻塞挂起，性能较低。自旋锁vs

通过算法备案制度为算法风险监测和事后问责提供依据，借助“互联网信息服务算法备案系统”等途径公示算法推荐服务的基本原理、目的意图、主要运行机制等，提升透明度。二是重视安全评估制度。

求各位牛✌帮忙看看简历菲尼克斯-自动化面经求各位牛✌帮忙看看简历八股整理：说说volatile底层实现原理？蚂蚁急招大专已废，二本还会远吗猿辅导居然开了春招！

一、面试感悟：理论问的我一愣一愣的，好多东西会用但是不会底层原理，很尴尬。。。还有的甚至没听过的东西，就哑巴吃黄连了，很绝望。二、C#面试问题部分总结（我还记得的）：1、int类型占多少字节？

目录BeamSearch原理1.基本概念2.工作流程3.特点BeamSearch与直接Sample的区别1.确定性与随机性2.结果多样性3.性能与效率4.应用场景常见的BeamSearch实现1.TensorFlow

文章目录一、创建Vue3.0工程1.使用vue-cli创建2.使用vite创建二、常用CompositionAPI1.拉开序幕的setup2.ref函数3.reactive函数4.Vue3.0中的响应式原理

原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。

「插入排序insertionsort」是一种简单的排序算法，它的工作原理与手动整理一副牌的过程非常相似。

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