本篇借助JProfiler工具，从线程的观察结果去印证官方资料，做到理论结合实践，让您领先一步，掌握和了解神秘的虚拟线程内幕
2阶段（2PC）提交方案： 实现原理：基于XA规范搞的一套分布式事务的理论，也可以叫做一套规范，或者是协议。 （1）准备阶段（Prepare phase）：事务管理器给每个参与者发送prepare消息，每个数据库参与者在本地执行事务，并写本地的Undo/Redo，此时事务没有提交。 （2）提交阶段（
> 博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ > 参考链接 > > [Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》](http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/di-6-zhang-ji-qi-re
https://blog.mygraphql.com/zh/posts/low-tec/network/tcp-flow-control-part1/ 引 本来想直接写理论、和实践分析的，但为了不 “赶客出門” 和不 TL;DR，还是以故事形式展开吧。语言要生动活泼。 故事的开始 话说，一次性能测试
作者：李玉亮 引言 数据库事务与大多数后端软件开发人员的工作密不可分，本文从事务理论、事务技术、事务实践等方面对常用的相关事务知识进行整理总结，供大家参考。 事务理论介绍 事务定义 在数据库管理系统中，事务是单个逻辑或工作单元，有时由多个操作组成，在数据库中以一致模式完成的逻辑处理称为事务。一个例子
本文结合京东监控埋点场景，对解决样板代码的技术选型方案进行分析，给出最终解决方案后，结合理论和实践进一步展开。通过关注文中的技术分析过程和技术场景，读者可收获一种样板代码思想过程和解决思路，并对Java编译器底层有初步了解。
原因 新板子回来后，测试flash 烧录正常，但是无法BOOT，此时SPI设置为X4模式,使用内部时钟，速度90M。烧录过程不报错，校验也正常。 FLASH理论支持最大速度108M，90M应该还好。另外板卡预留了EMCCLK外部时钟模式，速率100M 也不可行。 此时约束如下： set_proper
问题： 在日常开发中，一些重要的对外接口，需要加上访问频率限制，以免造成资��损失。 如登录接口，当用户使用手机号+验证码登录时，一般我们会生成6位数的随机验证码，并将验证码有效期设置为1-3分钟，如果对登录接口不加以限制，理论上，通过技术手段，快速重试100000次，即可将验证码穷举出来。 解决思
最近笔者在实际项目开发中会频繁涉及到服务之间的远程调用、域名的配置和请求的转发等与计算机网络相关的知识。 这些其实在读本科和考研的时候都有学习过理论，但为了更透彻地掌握便于在工作中使用，我还是决定写一篇文章来分享实际开发中是怎么应用的。
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 线性回归的理论依据是什么？ 多重共线性是什么，它如何影响线性回归模型？ 什么是自相关性，自相关性对线性回归有什么影响？ 什么是异方差性，如何检测和处理异方差性？ 训练数据与测试数据分布不
两三个星期没有发布新文章了，今天再来讲一个新的数据结构：图。 何为图论 见名知意，图论 (Graph Theory) 就是研究 图 (Graph) 的数学理论和方法。图是一种抽象的数据结构，由 节点 (Node) 和 连接这些节点的 边 (Edge) 组成。图论在计算机科学、网络分析、物流、社会网络
Smiling & Weeping 难怪春迟迟不来，原来是我把雪一读再读 一、大型语言模型（LLM）理论简介 1 大型语言模型（LLM）的概念 大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能。 LLM 通常指包含数百亿（或更多
系列文章目录 机器学习算法（一）：1. numpy从零实现线性回归 机器学习算法（一）：2. 线性回归之多项式回归（特征选取） @目录系列文章目录前言一、理论介绍二、代码实现1、导入库2、准备数据集3、定义预测函数（predict）4 代价（损失）函数5 计算参数梯度6 批量梯度下降7 训练8 可视
课程介绍 本专栏主要是 B 站课程《计算机网络微课堂》的文字版，作者是湖南科技大学的老师。 B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1c4411d7jb 该课程好评如潮，包含理论课，实验课，考研真题分析课，在 B 站上播放量第一： 部
神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
> 本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南，读者能够掌握GAN的核心概念，理解其工作原理，学会设计和训练自己的GAN模型，并能够对结果进行有效的分析和评估。 > 作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ gazebo小车模型创建详见另一篇博客 博客地址：gazebo小车模型（附带仿真环境） - zylyehuo - 博客园 参考链接 Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》 ROS源码安装teleop_
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 基于SLAM系统完成建图仿真，详见之前的博客 基于Gazebo搭建移动机器人，并结合SLAM系统完成建图仿真 - zylyehuo - 博客园 参考链接 Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》 Par
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 基于[基于SLAM系统建图仿真，完成定位仿真]，详见之前的博客 基于SLAM系统建图仿真，完成定位仿真 - zylyehuo - 博客园 参考链接 Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》 环境配置 u
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