JUC并发编程与源码分析第2页

并发编程（三）——线程间的共享和协作

并发编程（三）——线程间的共享和协作一线程间的共享线程开始运行，拥有自己的栈空间，就如同一个脚本一样，按照既定的代码一步一步地执行，直到终止。

霸图&·2025-03-11 12:01

12.1go语言sync.Map和atomic包

与内置的map类型不同，sync.Map无需在外部加锁即可安全地在多个goroutine中进行读写操作。这使得sync.Map在某些特定场景下，如高并发读写、键值对频繁变动等，具有更好的性能表现。

chxii·2025-03-11 12:00

异地收款被拦截？一文读懂聚合二维码风控解决方案

1.地理位置异常：支付系统发现收款设备与常用地址存在跨省变动（如北京商家突然在上海收款）2.交易行为突变：短期内出现远超日常交易量的资金流动3.信息不匹配：营业执照注册地与收

畅联支付·2025-03-11 12:30

Spring Boot 与 Spring MVC 有何不同

SpringBoot和SpringMVC都是Spring框架的一部分，但它们有不同的目标和功能。以下是它们之间的主要区别：1.核心目标SpringBoot：SpringBoot的目标是简化Spring应用的配置和部署。它通过提供默认配置和嵌入式服务器(如Tomcat、Jetty或Undertow)，使开发者能够快速构建和启动Spring应用，而无需配置繁琐的XML或类配置。SpringMVC：Sp

大G哥·2025-03-11 12:28

AbMole| 纳米药物递送系统IL@H-PP在乳腺癌和脑转移光热疗法

来自四川大学华西药学院药物靶向与药物递送系统重点实验室的范童,胡海丽,徐燕燕等多名研究人员发表了题为《HollowcoppersulfidenanoparticlescarryingISRIBforthesensitizedphotothermaltherapyofbreastcancerandbrainmet

AbMole·2025-03-11 12:58

C++11之列表初始化

C++03与C++11期间花了8年时间，故⽽这是迄今为⽌最⻓的版本间隔。从那时起，C++有规律地每3年更新⼀次。列表初始化（注意区分列表初始

Octopus2077·2025-03-11 12:27

【C语言】八进制、十六进制

前言在我们日常生活中使用的数往往是十进制的，而当我们学习C语言后我们会接触到许多不同的进制并且时常需要去思考与使用这些不同的进制（尤其是2的幂相关的进制，因为这种计数系统比十进制更接近于计算机的二进制系统

Octopus2077·2025-03-11 12:27

C# &Unity 唐老狮 No.8 模拟面试题

本文章不作任何商业用途仅作学习与交流安利唐老狮与其他老师合作的网站,内有大量免费资源和优质付费资源,我入门就是看唐老师的课程打好坚实的基础非常非常重要:全部-游习堂-唐老狮创立的游戏开发在线学习平台-PoweredByEduSoho

咩咩-哈基米版·2025-03-11 12:57

【推荐项目】 043-停车管理系统

智能停车管理系统描述后端框架：采用SpringBoot与MySQL的强强联合，为系统提供稳健、高效的服务支撑。前端框架：前端选用Vue.js，打造流畅、美观的用户交互界面。

蜗牛 | ICU·2025-03-11 12:57

学习笔记12——并发编程之线程之间协作方式

线程之间协作有哪些方式当多个线程可以一起工作去解决某个问题时，如果某些部分必须在其他部分之前完成，那么就需要对线程进行协调。共享变量和轮询方式实现：定义一个共享变量（如volatile修饰的布尔标志）。线程通过检查共享变量的状态来决定是否继续执行。publicclassTest{ privatestaticvolatilebooleanflag=false; publicstaticvoi

码代码的小仙女·2025-03-11 12:57

zookeeper与kafka集群配置

基本配置修改ipvi/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33BOOTPROTO=staticONBOOT=yesIPADDR=192.168.139.133NETMASK=255.255.255.0GATEWAY=192.168.139.2DNS1=192.168.1.1修改主机名hostnamectlset-hostnameSSH免密登录vi/etc/

zhangpeng455547940·2025-03-11 12:26

Spring IOC 容器核心功能解析与优化架构

一、IOC容器创建Bean的四种方式1.1普通创建方式使用场景：直接通过类默认构造器创建对象实现步骤：代码说明：id：Bean的唯一标识符class：指定类的全限定名Spring会调用默认无参构造器实例化对象1.2工厂模式创建使用场景：需要工厂类处理复杂初始化逻辑时实现步骤：//工厂类publicclassBookFactory{publicBookcreateBook(){returnnewBo

我不是少爷.·2025-03-11 12:56

Docker高级应用-限制容器的cpu和内存

一、为什么要用docker限制容器的cpu和内存1.资源隔离与公平分配防止资源争用：在多容器环境中，限制CPU和内存可以避免某个容器占用过多资源，影响其他容器的运行。

云原生的爱好者·2025-03-11 12:25

新导则下的防洪评价报告编制方法及洪水建模实践技术

目录1、《防洪评价报告编制导则解读河道管理范围内建设项目编制导则》（SL/T808-2021）解读2、防洪评价相关制度与解析3、防洪评价地形获取及常用计算4、HEC-RAS软件原理及特点5、HEC-RAS

吹翻书页的风·2025-03-11 12:55

java面试题框架篇

文章目录1.Spring框架1.1Spring两大核心：IOC与AOPIOCDIAOP切面=切入点表达式+通知方法关于JDK代理和CGlib代理总结(高程/架构)!!!

老汤姆.·2025-03-11 12:55

使用LangChain访问个人数据第一章-简介

要开发一个具备较强服务能力、能够充分展现个性化智能的应用程序，大模型与个人数据的对齐是一个重要步骤。作为针对大模型开发应运而生的框

明志刘明·2025-03-11 12:24

ollama教程——使用Ollama与LangChain实现Function Calling(函数调用)的详细教程（二）【附完整源码】

walkskyer·2025-03-11 11:23

《Natural Actor-Critic》译读笔记

本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力，因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关，并且比常规策

songyuc·2025-03-11 11:21

目标检测项目

·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses

sho_re·2025-03-11 11:51

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战

金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

PDF处理控件Aspose.PDF，如何实现企业级PDF处理

Aspose.PDF凭借AI增强解析、全栈API控制与企业级自动化能力，正在重新定义PDF处理效率的天花板。Aspose.pdf最新下载一、Aspose.PDF六大技术亮点1.高精度PDF解析与生

CodeCraft Studio·2025-03-11 11:49

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

通过分布式机器学习，开发者可以充分利用多设备的计算资源，实现复杂模型的训练与推理。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。

·2025-03-11 11:52

Vue3 基础教程：从入门到实践 (保姆级教学)

一、Vue3简介Vue.js是一款用于构建用户界面的JavaScript框架，而Vue3作为其最新的主要版本，带来了诸多令人瞩目的改进与新特性，使其在前端开发领域备受青睐。

前段技术人·2025-03-11 11:18

主存储器、SRAM 与 DRAM 的工作原理及相关技术

主存储器、SRAM与DRAM的工作原理及相关技术本文介绍了三种内容：SRAM与DRAM的工作方式DRAM的刷新机制与地址引脚复用技术DRAM行列（Row/Column）优化原则及行缓冲器容量的计算1.主存储器中

海大超级无敌暴龙战士·2025-03-11 11:48

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

1.环境准备与项目初

·2025-03-11 11:50

使用 Python 合并微信与支付宝账单，生成财务报告

最近用思源笔记记东西上瘾，突然想每个月存一份收支记录进去。但手动整理账单太麻烦了，支付宝导出一份CSV，微信又导出一份，格式还不一样，每次复制粘贴头都大。干脆写了个Python脚本一键处理，核心就干两件事：把俩平台的CSV账单合并到一起自动生成带分类表格的Markdown（直接拖进思源就能渲染）代码主要折腾了这些：支付宝账单前24行都是废话，直接skiprows=24跳过去，GBK编码差点让我栽跟

·2025-03-11 11:49

警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南

本文从认知鸿沟、数据困境、伦理雷区、技术瓶颈四大维度剖析大模型局限性，揭示医疗诊断、法律决策等8类禁用场景，提出可信AI建设框架与用户防护策略。

领码科技·2025-03-11 11:16

用JavaScript学数据结构与算法

‍JavaScript算法与数据结构-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学！一、树是什么？

·2025-03-11 11:18

改变仿真游戏规则，Altair的AI与HPC技术创新仿真之路

原文转自：技术邻CAE学习作者：技术邻CEO虞伦有幸在今年的Altair技术大会作为行业媒体记者，采访了Altair的首席产品和战略官RaviKunju先生以下简称（Ravi），和Ravi的对话让我更全面地了解了Altair的产品策略，以及Altair最新的技术进展，特别是这两年异军突起的应用于设计仿真的Altair的AI相关解决方案，对我来说收获颇丰。现将采访稿做简要整理分享给制造业从事CAE、

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:15

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析；采用了模块化的结构，可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应；WOFOST可用于长期模拟，能够模拟整个作物生长周期，包括播种、生长、收获等各个阶段；WOF

WangYan2022·2025-03-11 11:45

HSPF模型的原理与组成；前处理、后处理与参数率定；水质与泥沙模块等

HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件，在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。

WangYan2022·2025-03-11 11:15

scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理

复杂的数据源，和奇怪的数据格式是生产中经常遇到的难题，本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据，和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时（如,、|、\t混合使用），可采用以下方法：1.1动态检测分隔符//示例：自动检测前100行的常用分隔符valsampleLines=spark.read.text("data.csv").limit(100).collect()val

Tometor·2025-03-11 11:45

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

Raspberry Pi图形组件深入解析与应用示例

二、目录结构与核心作用1.图形库优化cairo文件：cairo_%.bbappend作用：针对树莓派平台特定优化的2D图形矢

嵌入式Jerry·2025-03-11 11:14

【＜一＞炼丹初探：JavaWeb 的起源与基础】之 JavaWeb 项目的部署：从开发环境到生产环境

点击此处查看合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12907601&sharerefer=PC&sharesource=FoyoDesigner&sharefrom=from_link一、开发环境：写代码的“温床”在

Foyo Designer·2025-03-11 11:44

HarmonyOS Next 实现 2048 小游戏

一、核心数据结构与状态管理1.游戏网格与得分游戏的核心是一个4x4的二维数组，用于存储每个格子的数字。

·2025-03-11 11:46

内容中台的核心架构是什么？

模块化架构设计解析内容中台的模块化架构通过分层解耦实现灵活扩展，其核心由基础资源层、能力服务层与业务应用层构成。

清风徐徐de来·2025-03-11 10:44

用共线性分析的方法进行古基因组重构（前置知识与准备）

一、什么是全基因组加倍事件许多生物目前是多倍体，或者具有多倍体祖先并且现在具有次生的“二倍体化”基因组。这一发现令人惊讶，因为保留整个基因组重复（WGD）非常罕见，这表明多倍体往往是进化的死胡同。我们认为，古代基因组倍增可能只在非常特定的条件下能够存活，但是，无论何时建立，它们可能对物种多样化产生显著影响，并导致生物复杂性增加和进化新奇性的起源。全基因组复制（WGD）或多倍体，随后伴随基因丢失和二

ALPH_·2025-03-11 10:44

清华大学出品《DeepSeek从入门到精通》超详细使用手册pdf

链接：https://pan.quark.cn/s/70da09749050清华大学新闻与传播学院团队发布了长达104页的DeepSeek详细使用手册，该手册成为国产AI工具DeepSeek深度使用的标杆指南

2501_90570130·2025-03-11 10:43

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

c语言：操作符

操作符一.算术操作符：+-*%/1.除了%操作符之外，其他的几个操作符可以作用与整数和浮点数，如：5%2.0//error.2.对于操作符，如果两个操作数都为整数，执行整数除法而只要有浮点数执行的就是浮点数除法

LG.YDX·2025-03-11 10:43

探索R语言：经典案例解析与源代码

探索R语言：经典案例解析与源代码引言：R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，具有丰富的功能和广泛的应用领域。在本文中，我们将通过经典案例来探索R语言的一些重要功能和技术。

翠绿探寻·2025-03-11 10:12

Redis 主从复制机制深度解析与实践指南

Redis的主从复制（Replication）是构建高可用、高性能分布式缓存和数据库系统的核心机制。通过主从复制，数据可以从一个主节点（Master）自动同步到多个从节点（Slave），实现读写分离、负载均衡和故障恢复。本文将深入探讨主从复制的原理、配置方法、常见问题及优化策略。一、主从复制的核心概念1.1什么是主从复制？主从复制是一种数据同步机制，允许从节点实时复制主节点的数据。主节点负责处理写

月落星还在·2025-03-11 10:12

数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来

AIFabric架构是模块化、可扩展且面向未来的，是现代商业环境中企业实现卓越的关键。在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。这是每个行业进行创新和获得竞争优势的冲刺阶段，但正如大多数企业时常感受到的那样，大规模实施下一代数据和AI工具说起来容易做起来难。

Altair澳汰尔·2025-03-11 10:42

基于Python+Vue开发的电影订票管理系统源码+运行步骤

该系统旨在帮助大学生学习并掌握Python编程技能，同时锻炼他们的项目设计与开发能力。

冷琴1996·2025-03-11 10:11

MySQL进阶—— 视图（详解）

本文目录一、视图的定义与作用定义作用二、视图的创建与管理创建视图修改视图方式1：覆盖原有视图方式2：ALTERVIEW删除视图三、视图两种算法MERGE（默认）TEMPTABLE四、视图的可更新性可更

1加1等于·2025-03-11 10:11

基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约系统源码+课程设计+代码说明

该系统旨在帮助大学生学习并掌握Java编程技能，同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Java的口腔预约管理系统项目，大学生可以在实践中学习和提升自己的能力，为以后的职业发展打下坚实基础。

西门吹雪1998·2025-03-11 09:07

【Python代码练习（简单应用）】

一、Python列表添加与删除元素：append()。

9...·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。

AI Echoes·2025-03-11 09:06

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