一、写在开头 上一篇文章中，我们介绍了Java IO流中的4个基类：InputStream、OutputStream、Reader、Writer，那么这一篇中，我们将以四个基类所衍生出来，应对不同场景的数据流进行学习。 二、衍生数据流分类 我们上面说了java.io包中有40多个类，都从InputS
这是一个公式： \[F_n=\dfrac{\left(\frac{1+\sqrt{5}}{2}\right)^n-\left(\frac{1-\sqrt{5}}{2}\right)^n}{\sqrt{5}} \]根据大家的数学经验可以知道这是一个计算斐波那契数列的公式，那么假设我们不知道这是一个斐波
在一些中小型项目开发中，我们通常会使用自增 ID 来作为主键的生成策略，但随着时间的推移，数据库的信息也会越来越多，尤其是使用自增 ID 作为日志表的主键生成策略时，可能很快就会遇到 ID 被用完的情况，那么如果发生了这种情况，MySQL 又会怎样执行呢？ PS：当然，在分库分表的场景中，我们通常会
@目录背景描述流程步骤小结 背景描述 我的服务器是centos7.9，打算先直接通过yum安装，但是yum不能指定node版本，我直接指定显示404找不到，然后我设置了下node下载的源，还是不行。那我走手动下载安装的方式吧 流程步骤 首先根据这篇文章要安装前置扩展 yum install cent
（注：本小节不是对划线算法事无巨细的证明，如果你需要更加系统的学习，请跳转至文末的参考部分） 如果你是一名曾经学习过图形学基础的学生，那么你一定对画线算法稔熟于心，中点划线算法，Bresenham算法。其中，现代光栅化器中使用最多的就是Bresenham算法，它以去除了除法和浮点运算而著称。 但如果
Spring AI 已经发布了好长时间了，目前已经更新到 1.0 版本了，所以身为 Java 程序员的你，如果还对 Spring AI 一点都不了解的话，那就有点太落伍了。 言归正传，那什么是 Spring AI？如何快速进行 Spring AI 开发呢？ 1.什么是Spring AI？ Sprin
大家好，我是码农先森。 古话说的 "三十而立"，正是担重之时，却大部分人在职场中都处于不上不下的尴尬境地。已经没有刚毕业时那股子冲劲，被生活和工作磨平了棱角。 在技术思想方面，似乎已经触及到了天花板，但是对大多数的底层技术又似懂非懂。 在沟通社交方面，又习惯沉浸于自己的代码世界中，戴上耳机好像这个世
继上一篇文章在.NET Core，除了VB的LikeString，还有其它方法吗？(四种LikeString实现分享)分享了四种实现方式，笔者对这四种实现方式，不管是执行性能还是内存分配性能上，都不太满意。 那么是否有好的实现方法呢？答案是有的。 今天我们就搬出ReadOnlySpan这个非常
今天遇到有人提到结构体和byte数组互转的问题，我就顺便拿来水一篇。这是一个冷门的问题，估计使用的人不多。既然有需求，应该就有使用场景，那就顺便整一波。 为了达到效果，结构体、复杂结构体嵌套等都能实现转换，我就顺便做了个包更新来提供使用和下面的说明。 首先引入nuget包 Wesky.Net.Ope
(2017年写的博客，搬过来) 断断续续看了几个月的机器学习，我觉得是时候总结一下了。正如题目讲的那样，我只说我所理解的机器学习，我不能保证我理解的都对，很多东西可能是我的误解，但无论说错了什么，我都认。如果有人发现错误，恳请指正，不胜感激。 我不讲算法也不讲公式推导，因为，我从头到尾都没看懂。 我
模型想要完成自主能力进化和自主能力获得，需要通过Self-Reflection from Past Experience来实现。那如何获得经历，把经历转化成经验，并在推理中使用呢？本章介绍三种方案
面试场景模拟 面试官：小伙子平时开发中用过线程池吗？聊一聊它 我：肯定用过啊，然后把build的线程池十八问一顿巴拉巴拉 面试官：不错不错，挺了解的嘛，那你知道怎么给线程池命名？手写一个工厂类给线程池命名吧 我：啊这，现场手撕吗？面试官默默的递上A4... 如何给线程池命名？这是一个好问题，如果我们
神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\)，那么此神经元的净输入为： \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量，而 \(\omega\) 是列向量。
零拷贝技术（Zero-Copy）是一个大家耳熟能详的技术名词了，它主要用于提升 IO（Input & Output）的传输性能。 那么问题来了，为什么零拷贝技术能提升 IO 性能？ 1.零拷贝技术和性能 在传统的 IO 操作中，当我们需要读取并传输数据时，我们需要在用户态（用户空间）和内核态（内核空
现在，使用视频会议系统远程协同办公、沟通交流，已经非常普遍了。如果我们要开发自己的视频会议系统，那么，GPU解码渲染技术是不可缺少的。这是为什么了？
有一条通往开发者幸福的道路——开发者可以更多地专注于编码，而不是运维；在那里他们可以以创造力的速度进行创新；他们可以快速发展，而不必担心管理他们的应用程序所依赖的基础设施。
我们在学线程的时候了解了几种创建线程的方式，比如继承Thread类，实现Runnable接口、Callable接口等，那对于线程池的使用，也需要去创建它，在这里我们提供2种构造线程池的方法： 方法一： 通过ThreadPoolExecutor构造函数来创建（首选） 这是JDK中最核心的线程池工具类，
Netty 框架是以性能著称的框架，因此在它的框架中使用了大量提升性能的机制，例如 Netty 用于实现延迟队列的时间轮调度算法就是一个典型的例子。使用时间轮调度算法可以实现海量任务新增和取消任务的时间度为 O(1)，那么什么是时间轮调度算法呢？接下来我们一起来看。 1.延迟任务实现 在 Netty
Docker部署深度学习模型 基础概念 Docker Docker是一个打包、分发和运行应用程序的平台，允许将你的应用程序和应用程序所依赖的整个环境打包在一起。比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各
现在有很多去除水印的工具，但基本上都需要你花钱。作为资深白嫖党，想让我花钱，那是不可能的。 于是我做了下research(search, search, research…)，我发现现在的“去水印”基本上都是一个思路：利用图像修复算法。把有水印的地方看作是图像损坏的地方，用相邻像素替换那些损坏的地方
