本文已经收录进 JavaGuide（「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。） 少部分内容参考了 MongoDB 官方文档的描述，在此说明一下。 MongoDB 基础 MongoDB 是什么？ MongoDB 是一个基于 分布式文件存储 的开源 NoSQL 数
本文已经收录进 JavaGuide（「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。） 参加过校招面试的同学，应该对这个问题不陌生。一般提问 JVM 知识点的时候，就会顺带问你双亲委派模型（别扭的翻译。。。）。 就算是不准备面试，学习双亲委派模型对于我们也非常有帮助。
摘自 JavaGuide （「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。准备 Java 面试，首选 JavaGuide！） 可能在看这个问题之前很多人和我一样并没有接触和使用过 OpenJDK 。那么 Oracle JDK 和 OpenJDK 之间是否存在重大差异
摘自 JavaGuide （「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。准备 Java 面试，首选 JavaGuide！） 自增自减运算符 在写代码的过程中，常见的一种情况是需要某个整数类型变量增加 1 或减少 1，Java 提供了一种特殊的运算符，用于这种表达式
> 本文已经收录进 [JavaGuide](https://javaguide.cn/)（「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。） Redis 持久化机制属于后端面试超高频的面试知识点，老生常谈了，需要重点花时间掌握。即使不是准备面试，日常开发也是需要经常用
本篇语言通俗易懂，是一篇具有大纲性质的关于多线程的梳理，作者从历史演进的角度讲了多线程相关知识体系，让你知其然知其所以然。
前两天一个小伙伴突然找我求助，说准备换个坑，最近在系统复习多线程知识，但遇到了一个刷新认知的问题……
一次排查某某云上的redis读超时经历 性能排查，服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散，如何较为系统化的分析和解决问题，建立其对性能排查，性能优化的思路，我将在这个系列里给出我的答案。 问题背景 最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警，并且是业务低峰期间，甚是不解，于是开始着手排查。 以下
⭐️ 本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 和 BaguTree Pro 知识星球提问。 学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架，你的思考越抽象，它能覆盖的问题域就越广，理解难度也更复杂。在这个专栏里，小彭与你分享每场 LeetCode
008. 谈谈python中的解包 这是个简单的知识点，但有的学员并不理解 unpacking解包 解，对应的是*或者**，也有自动解包之说 包对应的可迭代对象 自动解包 赋值的demo a,b = [1,2] print(a) # 1 print(b) # 2 将容器里面的元素逐个取出来分别赋值
# 网络流 > 网络流是一个博大精深的一个话题…… ## 箕(基)畚(本)知识 文章链接：[基本知识](https://www.cnblogs.com/jeefy/p/17050220.html) ## 网络最大流 文章链接：[网络最大流](https://www.cnblogs.com/jeefy
OI中常用的四种平衡树细述：Treap，FHQ-Treap，Splay，WBLT。 前置知识：二叉搜索树的基本操作
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摘要：多模态认知智能是AI人工智能当前发展的主流趋势之一，其核心是以多模态知识的获取，表示与推理为主要内容的跨模态知识工程与认知智能，也是为了更好的处理多模态的数据，需要融合多种感知模态和智能处理技术。 本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之三：多模态认知智能》
本文理论结合实践，通过BTree 索引的设计和实现，更好的理解数据库索引相关的知识点以及优化原理。
本文从攻击者角度和防御者角度详细解析前端代码安全与混淆的相关知识，总结了大部分攻击者共同点以及如何应对普通开发者外挂程序和Pyhton 爬虫
leetcode中《图解数据结构》的刷题记录，包含解题思路、java代码的知识点小结和遇到的一些错误类型，与君共勉。
学习资料： 1.B站 - 一只叫小花的猫 2.语雀 - 双愚:kdtree 3.B站视频：学习kdtree的前置知识：KNN算法 KD树简介与背景 k-d树，是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索。关于kd树的背景，它主要是一种解决特征点匹配问题的算法，kd树就是一种高维
随着预训练视觉模型的兴起，目前流行的视觉微调方法是完全微调。由于微调只专注于拟合下游训练集，因此存在知识遗忘的问题。论文提出了基于权值回滚的微调方法OLOR（One step Learning, One step Review），把权值回滚项合并到优化器的权值更新项中。这保证了上下游模型权值范围的一
