免费体验AI绘画:https://www.topgpt.one;文章涉及了几个常见的并发编程相关的主题。首先，线程的创建和生命周期是面试中常被问及的话题，面试官可能会询问如何创建线程、线程的状态转换以及如何控制线程的执行顺序等。其次，synchronized关键字是用于实现线程同步的重要工具，面试中可能会涉及到它的使用场景以及与其他同步机制的比较。此外，抽象队列同步器（AQS）是Java并发编程中
低代码开发平台（LCDP），是低代码或无代码通过快速搭建配置的方式完成一个应用程序的开发与上线，可视化低代码就是可视化的DSL，它的优点更多的是来源可视化，相对的，它的局限性也还是来源于可视化，复杂的业务逻辑用低代码可能会更加复杂。低代码应该是特定领域问题的简化和抽象，如果只是单纯将原有的编码工作转换为 GUI 的模式，并没有多大意义。
在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码（注意代码安全）后生成测试用例，还可以辅助生成代码，接口测试用例，自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象...
本文是博主在工作中对常用设计模式的使用经验总结归纳而来分享给大家。 设计模式一共有23种，本文讲解涉及如下： 责任链模式 模板方法模式 发布订阅模式 策略模式 三大分类 业界一般将设计模式分为三大类： 创建型模式：对类的实例化过程进行了抽象，能够将软件模块中对象的创建和对象的使用分离。有五种创建型模
设计模式的七大原则 1、开闭原则（Open Close Principle） 开闭原则的意思是：对扩展开放，对修改关闭。在程序需要进行拓展的时候，不能去修改原有的代码，实现一个热插拔的效果。简言之，是为了使程序的扩展性好，易于维护和升级。想要达到这样的效果，我们需要使用接口和抽象类，后面的具体设计中
STL（Standard Template Library）标准模板库提供了模板适配器和迭代器等重要概念，为开发者提供了高效、灵活和方便的编程工具。模板适配器是指一组模板类或函数，它们提供一种适配机制，使得现有的模板能够适应新的需求。而迭代器则是STL中的令一种重要的概念，它是一个抽象化的数据访问机制，通过迭代器可以遍历STL容器中的元素。适配器与迭代器两者的紧密配合，使得开发者能够高效地处理容器
事情的起因是这样的，在一个已上线的项目中，其中一个包含登录和获取菜单的接口因响应时间较长，后端让我尝试未经服务转发的另一域名下的新接口，旧接口允许跨域请求，但新接口不允许本地访问（只允许发布测试/生产的域名访问）。 问题 那么问题来了，本地环境该如何成功访问到新的接口并验证业务功能是否生效呢？ 尝试
最近接手的项目中要新增一个抽奖功能，场景类似年会上的抽奖，触发抽奖的只有一个动作，不存在多线程操作导致所抽奖品已经被抽完的情况。简单来说，就是不存在需要锁的场景，也不存在数据同步的情况。 这种场景的抽奖是最容易实现的，我这里的实现思路就是首先获取参与抽奖的总数，然后根据奖品数量生成几个随机数来确定中
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！ 大家好，我是技术UP主小傅哥。 经过5.1假期的一顿框框输出，终于完成了《大营销项目》第二阶段的开发和上线，体验地址：https://gaga.plus 有了这个项目的落地，
开源项目位置(为大佬开源精神点赞) https://github.com/luoyesiqiu/dpt-shell 抽取壳分为两个步骤 加壳逻辑: 一 对apk进行解析,将codeItem抽出到一个文件中,并进行nop填充 二 对抽取后的apk进行加密 三 注入壳程序相关文件即配置信息 执行逻辑:
https://www.ithome.com/0/653/261.htm IT之家 11 月 11 日消息，据三峡集团官方消息，11 月 10 日，三峡集团所属三峡建工湖北远安抽水蓄能电站开工。 三峡集团表示，湖北远安抽水蓄能电站位于湖北省宜昌市远安县花林寺镇境内，是国家《抽水蓄能中长期发展规划（2
https://www.cnblogs.com/johnnyzen/p/12781942.html 目录 1 CDC 概念 1.1 定义 1.2 需求背景 1.3 考察指标 2 CDC 常见解决方案 2.1 基于时间戳的CDC 【侵入式CDC + 异步CDC】 2.2 基于触发器的CDC 【侵入式C
步骤一:拖拉摆放好相关控件 1、摆好相关相关背景，即一个心形和一行文字“一路同行，感谢同行” 2、一个中继器，中继器里面放有一个300X60的白底黑框矩形、一个“name’文本框和一个“phone”文本框，两个文本框的边框都设为隐藏，文字都设为居中; (中继器每页项目数为1，数据库有name、pho
[TOC] 图像识别 + 信息抽取(UIE-X)，部署接口供别的应用调用 最终在自己部署的环境中识别时报错，不知道是不是和GPU有关，还在尝试中 ## 流程 - 在百度 BML CodeLab 中跑好模型（免费算力，玩玩够了） - 下载模型 （比较大，我这个有10G了，可以适当做裁剪） - Linu
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
详细描述了 语料库、材料、训练、评估、预测，完整流程。对于细分场景推荐使用轻定制功能（标注少量数据进行模型微调）以进一步提升效果
单元测试 前言 时隔多个月，终于抽空学习了点新知识，那么这次来记录一下C#怎么进行单元测试，单元测试是做什么的。 我相信大部分刚毕业的都很疑惑单元测试是干什么的？在小厂实习了6个月后，我发现每天除了写CRUD就是写CRUD，几乎用不到单元测试。写完一个功能直接上手去测，当然这只是我个人感受，仅供参考
目录安装数据准备创建项目创建抽取式任务上传定义标签构建抽取式任务标签任务标注命名实体识别导出数据查看数据 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中，抽取的类别没有限制，用户可以自己定义。 安装 详见：数据标注工
基础 [自然语言处理（NLP）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理（N
