【后端面经-Java】Java创建线程的方法简介

本文简要介绍了java中创建线程的四种方式,并介绍了线程概念,适合新手阅读。

.NET周刊【6月第5期 2024-06-30】

国内文章 呼吁改正《上海市卫生健康信息技术应用创新白皮书》 C# 被认定为A 组件 的 错误认知 https://www.cnblogs.com/shanyou/p/18264292 近日,《上海市卫生健康“信息技术应用创新”白皮书》发布,提到医疗信创核心应用适配方法及公立医院信息系统。文章中对C#

dense并行训练1-流水线并行

并行训练-流水线 简述 并行训练主要有三种策略: 数据并行训练加速比最高,但要求每个设备上都备份一份模型,显存占用比较高,但缺点是通信量大。 张量并行,通信量比较高,适合在机器内做模型并行。 流水线并行,训练设备容易出现空闲状态,加速效率没有DP高;但能减少通信边界支持更多的层数,适合在机器间使用。

《代码整洁之道》精华速览,助你提升代码质量

最近重读了一遍《代码整洁之道》,这本书既是整洁代码的定义,也是写出整洁代码的指南。我认为既适合新手阅读,快速提升代码质量;也适合老鸟阅读,持续精进。本篇将汇总《代码整洁之道》的必读要点,把书读薄,方便各位快速阅读。

【ASeeker】Android 源码捞针,服务接口扫描神器

ASeeker 是一个 Android 源码应用系统服务接口扫描工具。是我们在做虚拟化分身产品『 空壳 』过程中的内部开发工具,目的是为了提升 Android 系统各版本适配效率。

数据平台:企业数字化转型的加速器

企业数字化转型的基本路径 数字化转型是一个逐步发展的进程,它遵循着从计算机化到连接、透明化、预测和自适应的路径。在这一进程中,企业从传统工厂向透明工厂、智能工厂转变,实现工业4.0的目标。这一转变涉及人机环境料法的各个方面,包括现场管理、制造管理、运营管理等,旨在通过数据透明可视化和管理精益化,实现

【Nginx】负载均衡

Nginx作为负载均衡器,通过将请求分发到多个后端服务器,以提高性能、可靠性和扩展性。支持多种负载均衡算法,如轮询、最小连接数、IP哈希等,可以根据需求选择适合的算法。

golang sync.Map 与使用普通的 map 的区别

使用sync.Map与普通的Go map主要有以下几点区别: 1. 并发安全性 普通map: 在没有外部同步的情况下,不是并发安全的。在多goroutine访问时,如果没有适当的锁或其他同步机制保护,可能会导致数据竞争和未定义行为。 sync.Map: 是并发安全的。它内部实现了必要的同步机制,允许

star 最多的 Go 语言本地化库|GitHub 2.8K

今天讲讲 i18n,无论是 ToB 还是 ToC 的业务,常常存在多语言的需求,由于用户有时来自不同国家,因此需要对页面展示内容,包括响应结果做多语言的适配。

一款WPF的精简版MVVM框架——stylet框架的初体验(包括MVVM绑定、依赖注入等操作)

今天偶然知道一款叫做stylet的MVVM框架,挺小巧的,特别是它的命令触发方式,简单粗暴,让人感觉很巴适,现在我做一个简单的demo来顺便来分享给大家。 本地创建一个WPF项目,此处我使用.NET 8来创建。然后引用stylet最新的nuget包。 然后删掉App.xaml里面自带的启动项 删掉以

Vue3简单项目流程分享——工作室主页

Vue3简单项目流程分享——工作室主页 零、写在最前 以下是项目相关的一些链接: 源代码GitHub仓库(需要魔法上网):仓库 网页示例(需要魔法上网):网页示例 UI图(来源@设计师杨贺):MasterGo主页 补充:由于时间关系,该网页没有适配手机端,最佳展示效果为网页端1440p宽度。 如果你

遗传算法的改进——跳出局部最优机制的研究(选择算子、交叉算子、变异算子的改进)

0. 写在前面 参考博文:遗传算法的几种改进 - GXTon - 博客园 (cnblogs.com) 参考文献:新型灾变自适应遗传算法及其应用 (c-s-a.org.cn) 没想到被最基础的遗传算法打败了˚‧º·(˚ ˃̣̣̥᷄⌓˂̣̣̥᷅ )‧º·˚ 在编写遗传算法时我发现了一些问题: 优良基因很

基于深度学习的入侵检测系统综述文献概述——AI科研之路

1、研究方向的背景是什么? (1)互联网发展迅速,网络安全态势严重 (2)现在的入侵检测准确率不够高,不能适应现在的需求 2、前人做了哪方面的工作获得了什么成果? 近代: 将网络作为入侵来源之后发展(基于异常网络的检测技术): (1)基于数据挖掘与机器学习的入侵检测算法 (2)基于深度学习的入侵检测

Java面试题:SpringBoot异常捕获,让程序“免疫”一切错误!

在Spring Boot应用程序中,捕获全局异常是一个重要的方面,它可以帮助我们处理在应用程序运行时可能发生的各种错误情况。通过适当地捕获和处理这些异常,我们可以改善用户体验并及时采取必要的措施。

项目管理之八大绩效域------笔记(五)

18.7 度量绩效域 度量绩效域涉及评估项目绩效和采取应对措施相关的活动和职能度量是评估项目绩效,并采取适当的应对措施,以保持最佳项目绩效的过程。 一、 预期目标: ①对项目状况充分理解;(随时对项目有充分了解) ②数据充分,可支持决策; ③及时采取行动,确保项目最佳绩效; ④能够基于预测和评估作出

efcore如何优雅的实现按年分库按月分表

efcore如何优雅的实现按年分库按月分表 介绍 本文ShardinfCore版本 本期主角: ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案,具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵适配 距离上次发文.net相关的已经有很久了,期间一直在从事java相关的

项目管理之八大绩效域------笔记(四)

18.5 项目工作绩效域 在整个项目期间 一、预期目标: ①高效且有效的项目绩效; ②适合项目和环境的项目过程; ③干系人适当的沟通和参与; ④对实物资源进行了有效管理; ⑤对采购进行了有效管理; ⑥有效处理了变更; ⑦通过持续学习和过程改进提高了团队能力. 二、绩效要点: 1.项目过程 1.1 需

零知识证明: Tornado Cash 项目学习

前言 最近在了解零知识证明方面的内容,这方面的内容确实不好入门也不好掌握,在了解了一些基础的概念以后,决定选择一个应用了零知识证明的项目来进行进一步的学习。最终选择了 Tornado Cash 这个项目,因为它著名且精致,适合入门的同学进行学习。 学习 Tornado Cash 项目,涉及以下方面:

GitLab 管理 NuGet 包

GitLab 项目提供了上传 NuGet 包的途径,能够在组织内部轻松管理程序包依赖和产出,支持持续集成和发布。同时适合承载无法访问或不在 nuget.org 上的程序包。

大模型高效微调详解-从Adpter、PrefixTuning到LoRA

一、背景 目前NLP主流范式是在大量通用数据上进行预训练语言模型训练,然后再针对特定下游任务进行微调,达到领域适应(迁移学习)的目的。 指令微调是预训练语言模型微调的主流范式 其目的是尽量让下游任务的形式尽量接近预训练任务,从而减少下游任务和预训练任务之间的Gap, 实现预训练语言模型适应下游任务,