这个世界上其实大部分人还没有到那种需要拼天赋的程度，大家都是普通人，只要你想，别人能做的你也能做。这是我一直相信的。
1. Reactor 对比 1.1 Reactor 线程模型 Reactor 线程模型就是通过 单个线程 使用 Java NIO 包中的 Selector 的 select()方法，进行监听。当获取到事件（如 accept、read 等）后，就会分配（dispatch)事件进行相应的事件处理（han
题目 监听服务器端口，得到题目如下： 源码解析 主函数 主函数中是题目界面的逻辑，对应于用户的选择做出相应的操作，其中需要注意的是选项2，解压操作需要获得root权限(uid==0). 选项1，2：文件压缩和解压缩，是常规的文件压缩代码，不做解释。 选项3：buy操作，buy()函数调用了加密函数e
1.概述 执行引擎属于JVM的下层，里面包括：解释器、即时编译器、垃圾回收器。 执行引擎是Java虚拟机核心的组成部分之一。“虚拟机”是一个相对于“物理机”的概念，这两种机器都有代码执行能力，其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器、缓存、指令集和操作系统层面上的，而虚拟机的执行引擎则是由软件自行
背景 用markdown用于文章写作，有几年时间了，不是很喜欢折腾，主要就是在电脑上写，用的笔记软件就是typora。由于里面有很多工作相关的，以及个人资料相关的（包含了各种账号、密码啥的），所以不敢往各种云服务上放，还是想着数据由自己来管着。 自己管数据的话，就是数据存储到哪里的问题，有很多朋友是
一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 作为一名从业已达六年的老码农，我的工作主要是开发后端Java业务系统，包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中，我设计过单/多租户体系系统，
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
由于要搭建一个ctf平台，用docker一键搭建是出现超时情况 用了很多办法，换源，等之类的一样没办法，似乎它就是只能用官方那个一样很怪。 只能用一种笨办法来处理了，一个个pull。 打个比如： 打开相对应docker-compose.yml文件 可以看到image就是需要去下载的。那么此时你就可以
高斯消元例题 题目要求的是球心的 n 维坐标，给了n+1个点的坐标，用二维的圆来思考,n+1个点到圆心的距离相等，可以列出n+1个等式 √∑(ai,j-bj)2=r(r为半径) 两边同时平方得到∑(ai,j-bj)2=r2 因为ai,j已知，所以有n+1个二次方程来解n维坐标和r。 考虑学过的算法并
LED虚拟拍摄-跟踪算法 图引用拍摄黑科技，LED虚拟影棚揭秘 标定流程 上面是一台Track设备,现精度比较高的主要是Redspy,Mosys,一般影视用这二种,其底层技术参考SMAL单目+惯性传感器(IMU),因为需要稳定精准的结果,实现上会贴红外反光片,使用红外相机得到这些贴片对应的稳定特征点
最新版的 Visual Studio Code 对 Markdown 的支持已显著提升，其在预览方面的体验甚至可以与 Markdown Preview Enhanced 插件相比。本文将介绍一些优化方法，帮助用户提升在 VSCode 中编写 Markdown 文档的体验。 官方使用说明：https:
一、写在开头 在这篇文章中记录一下之前自己面试时学到的东西，是关于transient关键字的，当时面试官问我IO的相关问题，基本上全答出来了，关于如何不序列化对象中某个字段时，我果断的选择了static和transient，但面试官紧接着问了我：“transient关键字修饰的变量当真不可序列化吗？
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
综上所述，LFU算法通过跟踪数据项的访问频次来决定淘汰对象，适用于数据访问频率差异较大的场景。与LRU相比，LFU更能抵御偶发性的大量访问请求对缓存的冲击。然而，LFU的实现较为复杂，需要综合考虑效率和公平性。在实际应用中，应当根据具体的数据访问模式和系统需求，灵活选择和调整缓存算法，以达到最优的性...
感觉是道好题，但我用了比较久的时间才贺出来 观察 \(m\) 和 \(k\) 很小，而题目只要求相邻 \(m\) 个满足要求 ，显然直接对 \(m\) 个 0 或 1 状压（后文的数字 1 指的是填 C）。设 \(dp[i][j]\) 表示考虑到第 \(i\) 位，当前 \(i\) 到 \(i-m+
摘要：本文是关于Nuxt3的系列文章之一，主要探讨Nuxt3的生命周期和钩子函数，引导读者深入了解其在前端开发中的应用。文章提供了往期相关文章链接，涉及Nuxt中间件、Composables、状态管理、路由系统、组件开发等多个方面，帮助读者全面掌握Nuxt3框架的特性和实践技巧。
BusinessLayerValidation介绍 BusinessLayerValidation，即业务层验证，是指在软件应用程序的业务逻辑层（Business Layer）中执行的验证过程。业务逻辑层是应用程序架构中的一个关键部分，负责处理与业务规则和逻辑相关的操作。业务层验证的主要目的是确保数
Redis作为企业级应用中广泛使用的高性能键值存储数据库，其性能优化是一个复杂且多面的话题。以下是V 哥整理的一些关键的优化点和相应的解决方案，提供给兄弟们参考。 Redis的性能优化涉及到硬件选择、配置调整、客户端优化、持久化策略等多个层面。 1. 硬件优化 解决方案：选择更快的CPU、更多的内存
经过上传客户要求主副表迁出，又提出可以将某张表的数据导出excel，听着很简单，实际看数据表发现上万条数据，并且需要关联表查询相关字段，导出的表格才可以被客户看明白。 要是使用office包目前后台内存耗尽，被迫停止运行，所以想要突破百万条数据导出需要另辟它路。所以就是使用了导出CSV并非excel
1、概述 容器生命周期钩子（Container Lifecycle Hooks）监听容器生命周期的特定事件，并在事件发生时执行已注册的回调函数。 钩子函数能够感知自身生命周期中的事件，并在相应的时刻到来时运行用户指定的程序代码。 kubernetes在主容器的启动之后和停止之前提供了两个钩子函数：
