定义 抽象工厂模式是一种创建型设计模式，它提供一个接口，用于创建一系列相关或依赖的对象，而无需指定它们的具体类。抽象工厂模式将对象的创建过程抽象化，允许子类通过实现具体工厂类来定制对象的创建。 为什么使用抽象工厂模式 产品族的一致性 抽象工厂模式确保同一产品族中的对象之间的一致性。 部分遵循开闭原则
定义 工厂方法模式是一种创建型设计模式，它定义了一个用于创建对象的接口，但由子类来决定实例化哪一个类。工厂方法使得类的实例化延迟到子类，这样可以让客户端在不需要知道具体类的情况下创建对象。工厂方法模式通过使用继承和多态性，允许子类来控制对象的创建方式，能够更好地应对对象创建的复杂性和变化性。 为什么
定义 简单工厂模式（Simple Factory Pattern）是一种创建型设计模式，它定义一个用于创建对象的接口，但由一个单独的类来实现实际创建的工作。简单工厂模式通过在一个类中集中管理对象的创建过程，可以减少客户端与具体类之间的耦合，使得代码结构更加清晰和易于维护。通过专门定义一个类来负责创建
定义 装饰模式（Decorator Pattern），又称为包装模式，是一种结构型设计模式。它允许在不改变现有对象结构的情况下，动态地添加新的功能。通过将每个功能封装在单独的装饰器类中，并且这些装饰器类通过引用原始对象来实现功能的组合，从而提供了灵活性和可扩展性的优势。装饰模式避免了通过继承方式增加
作者：来自 vivo 互联网大数据团队-Ye Jidong 本文主要介绍了由FileSystem类引起的一次线上内存泄漏导致内存溢出的问题分析解决全过程。 内存泄漏定义（memory leak）：一个不再被程序使用的对象或变量还在内存中占有存储空间，JVM不能正常回收改对象或者变量。一次内存泄漏似乎
| 目录 | 作用 | | | | | app | 产生各层数据的 flink 任务 | | bean | 数据对象 | | common | 公共常量 | | utils | 工具类 | app.ods.FlinkCDC.java package com.atguigu.app.ods; impo
我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 Kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中，作为日
声明 本文中题解部分内容大部分转载自 @sonnety 的这篇博客中，本文为为方便复习而写的结论类文章，读者可自行跳转至原文处阅读。 PART 1 set 什么是 set ——来源cppreference 简言之，它就是一种存进去就可以自动按升序排列的特殊容器，通常的 set 还具有自动去重的功能。
原来的水文标题是“用 VS Code 搞 Qt6”，想想还是直接改为“Qt6”，反正这个用不用 VS Code 也能搞。虽然我知道大伙伴们都很讨厌 CMake，但毕竟这厮几乎成了 C++ 的玩家规范了。Qt 也算识大体，支持用 CMake 来构建程序。所以，只要你用的是能写 C++ 的工具，理论上都
由于AM的marapi的大部分类实现了IDisposable接口，所有避免内存过大，用了一般需要dispose下 微软官方的解释： https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.idisposable?view=net-7.0 以下是MarD
通过编码实战了解quarkus拦截器的另一个高级特性：禁用类级别拦截器，这样可以避免类级别和方法级别拦截器的叠加冲突
Java 语言按照错误严重性，从 throwale 根类衍生出 Error 和 Exception 两大派系。本文从异常的定义、处理异常的方式、如何优雅的抛出异常以及处理异常等方面来聊聊如何异常这件事
006. Python中类方法、类实例方法、静态方法有何区别？ 全部放一个里面篇幅过大了，就拆分成1个个发布 示例代码 class Human: def __init__(self, name): self.name = name def say(self): print(f'我的名字是{self.
## 前言 上一篇文章介绍了几个开源LLM的环境搭建和本地部署，在使用ChatGPT接口或者自己本地部署的LLM大模型的时候，经常会遇到这几个参数，本文简单介绍一下~ - temperature - top_p - top_k ### 关于LLM 上一篇也有介绍过，这次看到一个不错的图 >A rec
Semantic Kernel 与 LangChain 类似，但 Semantic Kernel 是为应用开发开发人员创建的SDK项目，它支持.NET, Python 以及 Java，但是对.NET支持最成熟（微软自家孩子嘛），可以让你的应用很轻易的集成AI大语言模型。今天我们快速地使用Semant...
多年来，大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力，能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型，如 GPT-3，GPT-4 和 Med-PaLM 2，在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力，使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的
字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索 引效率。 1、因为mysql 是行存储模式，所以会把整行读取出来。text 储存了大量的数据。读取时，占了大量的io。所以会十分的慢。 2、每行的数据过大 行溢出 InnoDB 会将一些大对象数据存放在数据页之外的 BLOB 页
https://www.eet-china.com/mp/a219195.html 大 GPU 优势在于通过并行计算实现大量重复性计算。GPGPU即通用GPU，能够帮助 CPU 进行非图形相关程序的运算。在类似的价格和功率范围内，GPU 能提供比CPU 高得多的指令吞吐量和内存带宽。GPGPU 架构
在Elasticsearch这样的分布式系统中执行类似SQL的join连接是代价是比较大的，然而，Elasticsearch却给我们提供了基于水平扩展的两种连接形式
引言 当想要压缩一张彩色图像时，彩色图像通常由数百万个颜色值组成，每个颜色值都由红、绿、蓝三个分量组成。因此，如果我们直接对图像的每个像素进行编码，会导致非常大的数据量。为了减少数据量，我们可以尝试减少颜色的数量，从而降低存储需求。 1.主要原理 （一）颜色聚类（Color Clustering）：
