使用c#实现23种常见的设计模式

# 使用c#实现23种常见的设计模式 设计模式通常分为三个主要类别: - 创建型模式 - 结构型模式 - 行为型模式。 这些模式是用于解决常见的对象导向设计问题的最佳实践。 以下是23种常见的设计模式并且提供`c#代码案例`: ## 创建型模式: ### 1. 单例模式(Singleton) ```

Llama2-Chinese项目:2.1-Atom-7B预训练

虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍,但是中文预训练数据的比例依然非常少,仅占0.13%,这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力,可以采用微调和预训练两种路径,其中: 微调需要的算力资源少,能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见,

如何在现实场景中随心放置AR虚拟对象?

随着AR的发展和电子设备的普及,人们在生活中使用AR技术的门槛降低,比如对于不方便测量的物体使用AR测量,方便又准确;遇到陌生的路段使用AR导航,清楚又便捷;网购时拿不准的物品使用AR购物,体验更逼真。 想要让虚拟物体和现实世界相融合,重要的一步就是将虚拟对象准确放置在现实场景中,当用户触摸电子屏幕

minio 支持object搜索方案

minio支持上传时对object打标签,查询时可以根据标签做筛选。但是有ftp上传文件的需求,导致无法给object打标签。并且也不清楚minio对于根据标签的筛选性能如何,因此我们打算将object的对象的数据放到数据库。在数据库中对object进行筛选。 ## docker部署 ``` mkd

vivo版本发布平台:带宽智能调控优化实践-平台产品系列03

随着分发规模地逐步增长,各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且,各类业务使用CDN的场景各式各样,导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑,国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费,就算不用峰值点的带宽,也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此,控制CDN带宽的峰谷具有重要意义,降低峰值就意味着成本节省。

异常:no transaction is in progress

转载请注明出处: 在使用 @Scheduled 注解创建了一个定时任务,并通过定时任务不断向mysql写入数据,写入数据的方式是通过 jpa 的方式,在代码运行的过程中出现错误:no transaction is in progress。 以下是异常堆栈: 原因分析: 该异常表明没有事务正在进行,导

驱动开发:内核物理内存寻址读写

在某些时候我们需要读写的进程可能存在虚拟内存保护机制,在该机制下用户的`CR3`以及`MDL`读写将直接失效,从而导致无法读取到正确的数据,本章我们将继续研究如何实现物理级别的寻址读写。首先,驱动中的物理页读写是指在驱动中直接读写物理内存页(而不是虚拟内存页)。这种方式的优点是它能够更快地访问内存,因为它避免了虚拟内存管理的开销,通过直接读写物理内存,驱动程序可以绕过虚拟内存的保护机制,获得对系统

1.15 自实现GetProcAddress

在正常情况下,要想使用`GetProcAddress`函数,需要首先调用`LoadLibraryA`函数获取到`kernel32.dll`动态链接库的内存地址,接着在调用`GetProcAddress`函数时传入模块基址以及模块中函数名即可动态获取到特定函数的内存地址,但在有时这个函数会被保护起来,导致我们无法直接调用该函数获取到特定函数的内存地址,此时就需要自己编写实现`LoadLibrary`

微前端中实现沙箱环境的方案调研

前言 在微前端实践过程中有一个必然会遇到的问题:全局作用域变量的污染问题,具体来说就是window对象挂载数据会被主子应用获取和修改导致数据相互污染问题,这时候如果能在应用之间做个数据隔离,最好能实现一个沙箱环境,对解决问题很有帮助。 iframe方案 说到沙箱隔离,首先想到的是iframe,自带数

盘活数据资产,驱动不动产数字化创新

摘要:解决数据问题的本质,还要从数据层面入手,数据库的价值就十分关键。 过去很长一段时间,不动产行业的数字化程度都是比较低的,特别在业务层面,存在大量碎片化和多主体的问题,导致在数据层面的标准化和数据结构统一化不足;而且在不动产行业全生命周期中,每个阶段都频繁涉及到数据流转问题,对数据一致性和安全性

Java -jar 运行 报 MalformedInputException: Input length = 1

Intellij IDEA 中运行正常,linux 运行正常, cmd 下运行 报:MalformedInputException: Input length = 1 微服务项目,在Nacos中做了配置,在引用 Nacos中配置时,编码问题,导致的错误 org.yaml.snakeyaml.erro

PPT 求职应聘:如何利用PPT去制作简历

PPT 求职应聘:如何利用PPT去制作简历 知识的载体 传播、美学、价值 价值:是通过思考 价值:将PPT导成了长图放到了微薄, 如何制作简历 09:00

Axure 自定义元件库

点击文件 -> 新建元件库 可以添加多个元件,并将期重命名 保存元件库 新建页面 添加元件,选择自建的元件库 导入后就会发现我的原件库 这样就可以使用我们自定义的元件库了

Axure 多人协作

创建团队项目 团队 => 从当前文件创建团队项目 签出的文件才能被修改 签出 签入 发布评论 邀请 编辑的5种状态 和SVN差不多的概念 已有项目导入 https://www.bilibili.com/video/BV1HW411H7Mj

MQ 消息队列 比较

为什么需要消息队列 削峰 业务系统在超高并发场景中,由于后端服务来不及同步处理过多、过快的请求,可能导致请求堵塞,严重时可能由于高负荷拖垮Web服务器。 为了能支持最高峰流量,我们通常采取短平快的方式——直接扩容服务器,增加服务端的吞吐量。 优点是显而易见的,短时间内吞吐量增加了好几倍,甚至数十倍。

Quartz 简单使用

Scheduler 每次执行,都会根据JobDetail创建一个新的Job实例,这样就可以规避并发访问的问题(jobDetail的实例也是新的) Quzrtz 定时任务默认都是并发执行,不会等待上一次任务执行完毕,只要间隔时间到就会执行,如果定时任务执行太长,会长时间占用资源,导致其它任务堵塞 @D

MongoDB 客户端工具,Studio3T 无法启动

[阿里云 MongoDB 创建库添加用户并授权](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17503761.html) MongoDB 客户端工具,Studio3T 无法启动,原因可能是因为本地的 java 版本导致 ```bash C:\Users\cj218>java

Pandas 使用教程 Series、DataFrame

[TOC] Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集,基础是 Numpy(提供高性能的矩阵运算) Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工

京东云开发者|mysql基于binlake同步ES积压解决方案

1 背景与目标 1.1 背景 国际财务泰国每月月初账单任务生成,或者重算账单数据,数据同步方案为mysql通过binlake同步ES数据,在同步过程中发现计费事件表,计费结果表均有延迟,ES数据与Mysql数据不一致,导致业务页面查询数据不准确,部分核心计算通过ES校验失败 1.2目标 解决binl

浅谈HTTP缓存与CDN缓存的那点事

HTTP缓存与CDN缓存一直是提升web性能的两大利器,合理的缓存配置可以降低带宽成本、减轻服务器压力、提升用户的体验。而不合理的缓存配置会导致资源界面无法及时更新,从而引发一系列的衍生问题。本文将分别将从HTTP缓存与cdn缓存的规则、流程、配置入手,能让大家了解基础概念的同时,可对自己的项目配置