Android事件分发-基础原理和场景分析

和其他平台类似,Android 中 View 的布局是一个树形结构,各个 ViewGroup 和 View 是按树形结构嵌套布局的,从而会出现用户触摸的位置坐标可能会落在多个 View 的范围内,这样就不知道哪个 View 来响应这个事件,为了解决这一问题,就出现了事件分发机制。

京东APP百亿级商品与车关系数据检索实践

本文主要讲解了京东百亿级商品车型适配数据存储结构设计以及怎样实现适配接口的高性能查询。通过京东百亿级数据缓存架构设计实践案例,简单剖析了jimdb的位图(bitmap)函数和lua脚本应用在高性能场景。希望通过本文,读者可以对缓存的内部结构知识有一定了解,并且能够以最小的内存使用代价将位图(bitmap)灵活应用到各个高性能实际场景。

从Spring源码看Spring如何解决循环引用的问题

# Spring如何解决循环引用的问题 关于循环引用,首先说一个结论: Spring能够解决的情况为:**两个对象都是单实例、且通过set方法进行注入**。 两个对象都是单实例,通过构造方法进行注入,Spring不能进行循环引用问题; 两个对象都是多实例的情况下,不管是set注入,还是构造注入,都不

【后端面经-Java】公平锁和加锁流程

本文主要介绍了公平锁和非公平锁的概念和区别,并且结合Reentranslock锁的源码对加锁机制进行分析。

云仿真技术与云仿真平台特点分析

云计算和仿真技术的不断发展,使云仿真平台成为处理大规模仿真任务的重要工具.通过结合云计算和仿真技术,云仿真平台能够提供可扩展性、虚拟化、网络协作、弹性计算和数据管理等特征,为用户带来更高效、灵活和精确的虚拟仿真体验,本文,将介绍云仿真的基本概念和云仿真平台的特征.

MViTv2:Facebook出品,进一步优化的多尺度ViT | CVPR 2022

论文将Multiscale Vision Transformers (MViTv2) 作为图像和视频分类以及对象检测的统一架构进行研究,结合分解的相对位置编码和残差池化连接提出了MViT的改进版本 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: MViTv2: Improved Multiscale Vi

Java Redis多限流

本文详细介绍了Java Redis多限流的操作方法,并给出了使用Jedis库结合Redis的INCR和EXPIRE命令模拟一个基本的分布式多限流系统、基于Jedis和Lua脚本的限流示例两个代码示例,同时本文还介绍了Redis多限流的一些基本概述,干货满满。

文件系统(九):一文看懂yaffs2文件系统原理

liwen01 2024.07.07 前言 yaffs 是专为nand flash 设计的一款文件系统,与jffs 类似,都是属于日志结构文件系统。与jffs 不同的是,yaffs 文件系统利用了nand flash 一些特有属性,所以在数据读写擦除和回收上都有较大的差异。 关于jffs2文件系统的

面试官:JVM调优,主要针对是哪一个区域?JVM内存结构是怎样的?

作为一个Java程序员,在日常的开发中,不必像C/C++程序员那样,为每一个内存的分配而操心,JVM会替我们进行自动的内存分配和回收,方便我们开发。但是一旦发生内存泄漏或者内存溢出,如果对Java内存结构不清楚,那将会是一件非常麻烦的事情!本文笔者将为大家详解Java内存结构。

统计建模基础

什么是建模? 问题——>数据——>模型——>结论 统计建模的本质 收集、分析、展示、解释数据 统计问题 回归: 横截面数据、纵向数据 分类: 横截面数据、分类数据 我们观测不到真值,观测到的数据一定有误差。 如何确定模型? 1.根据探索性数据分析主观确定一个参数模型或者一个算法。 2.根据已知数据训

两个表取差集再插入到另一张表中

@目录概要思路梳理实现步骤小结 概要 工作中采集时候遇到一个问题,就是两张结构一样的表数据不同,哪里不同呢,如t1表是基础表,里面数据量大,但是它不全,t2表有少数t1的数据也有一些自己额外的数据,我的需求是把t2里面t1没有的数据插入到t1中 思路梳理 这种也简单就是在t2中取t1和t2的差集,然

[翻译].NET 8 的原生AOT及高性能Web开发中的应用[附性能测试结果]

随着 .NET 8 的发布,微软迈出了重要一步,为 ASP.NET Core 引入了原生的 Ahead-of-Time (AOT) 编译。这一进步不仅提高了应用程序的性能,还简化了开发过程,标志着 .NET 生态系统进入了新的时代。

卷积神经网络-AlexNet

AlexNet 一些前置知识 top-1 和top-5错误率 top-1错误率指的是在最后的n哥预测结果中,只有预测概率最大对应的类别是正确答案才算预测正确。 top-5错误率指的是在最后的n个预测结果中,只要预测概率最大的前五个中含有正确答案就算预测正确。 max-pooling层 最大池化又叫做

Flutter 借助SearchDelegate实现搜索页面,实现搜索建议、搜索结果,解决IOS拼音问题

使用Flutter自带的SearchDelegate组件实现搜索界面,通过魔改实现如下效果:搜素建议、搜索结果,支持刷新和加载更多,解决IOS中文输入拼音问题。

Fastjson基础环境配置与Java基础概念

Preface 此篇系列文章将会从 Java 的基础语法开始,以 Fastjson 的各个反序列化漏洞分析为结尾,详细记录如何从一个具有基础面向对象编程但毫无 Java 基础的小白成长为了解 Fastjson 的各个漏洞并能够熟练利用的网络安全人员。 环境配置 我们使用 IDEA 作为开发的 IDE

Timing!!!

End or Beginning "毕业",一个令人无限憧憬的具象化名词。适逢高考结束,又有一批人将奔赴更远的地方,离开他们生活了十八年的城市,在这之中亦然有着曾经的我们。但大家把目光交距在高中生的未来选择时,同时各校的大四学生也迎来了属于自己的毕业季。这一次他们的再次离开不单是为了求学探索新的生活

Go 语言中的异常处理简单实践 panic、recover【GO 基础】

〇、Go 中的异常处理简介 Golang 没有结构化异常,使用 panic 抛出错误,recover 捕获错误。 panic、recover 参数类型为 interface{},因此可抛出任何类型对象。 func panic(v interface{}) func recover() interfa

kettle从入门到精通 第六十七课 ETL之kettle 再谈kettle阻塞,阻塞多个分支的多个步骤

场景:ETL沟通交流群内有小伙伴反馈,如何多个分支处理完毕之后记录下同步结果呢?或者是调用后续步骤、存储过程、三方接口等。 解决:使用步骤Blocking step进行阻塞处理即可。 1、 如下流程图中利用Blocking step步骤同时阻塞【模拟表输出1】和【模拟表输出2】两个步骤,只有当两个步

kettle从入门到精通 第六十六课 ETL之kettle kettle阻塞教程,轻松获取最后一行数据,so easy

场景:ETL沟通交流群内有小伙伴反馈,如何在同步一批数据完成之后记录下同步结果呢?或者是调用后续步骤、存储过程、三方接口等。 解决:使用步骤Blocking step进行阻塞处理即可。 1、下面的demo演示从表t1同步数据至表t2(t1表中有三条数据,t2为空表,两个表表结构相同),然后数据同步完

OOP课第二阶段总结

OOP课第二阶段总结 前言 作为第二次3+1的总结,明显感受到了此次题目集越来越复杂,结合了实际的物理知识来解决现实中的电路问题。因为电路可以一直扩展下去,情况千变万化,难以像上次题目集一样找到一个呆板的做法。这次题目集,让很多人连题目都无法理解,代码也是无从下手,因为这些人根本不知道如何去设计,如