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AQS详解 文章目录 AQS详解 AQS简单介绍 AQS原理 AQS原理概览 AQS对资源的共享方式 AQS定义两种资源共享方式 Exclusive 独占 Share 共享 AQS底层使用了模板方法模式 Semaphore 信号量 Coun
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一 可重入锁 递归锁 1 概念 同一个线程在外层方法获取锁的时候 再进入该线程的内层方法会自动获取锁 前提是 锁对象是同一个对象 不是因为之前已经获取过还没有释放而阻塞 2 java中的ReentrantLock和synchronied都是
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GDI 实际上是一组类的定义 封装了gdi 的几乎所有API 当然使用方法就要从这些 例子 里边寻找了 本文正是尝试用GDI 写一个纯SDK的程序 语言自然是我最喜欢的语言WIN32ASM 这个程序很简单 就是用GDI 画了一条直线 算是抛
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一 云计算 按需付费 集中资源对外提供服务 1 云本身没有资源 云是资源整合者 整合底层的所有计算机资源 cpu 内存 磁盘等 云计算是一种模型 它可以实现随时随地 随需应变地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源 例如 网络 服务器 存储
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BigDecimal 加法 add 函数 乘法multiply 函数 除法divide 函数 绝对值abs 函数 减法subtract 函数 ROUND CEILING 向正无穷方向舍入 ROUND DOWN 向零方向舍入 ROUND FL
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BitMap位图 Redis提供了Bitmaps这个 数据类型 可以实现对位的操作 1 Bitmaps本身不是一种数据类型 实际上它就是字符串 key value 但是它可以对字符串的位进行操作 2 Bitmaps单独提供了一套命令 所以在
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SpringBoot整合RabbitMQ SpringBoot与RabbitMQ集成非常筒単 不需要做任何的额外设置只需要两步即可 step1 引入相关依赖 spring boot starter amqp step2 対applicati
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PyTorch 02梯度下降Gradient Descent 回归案例 手写数字识别案例 了解梯度下降 梯度下降是深度学习的精髓 整个deep learning是靠梯度下降所支撑的 可以求解一个非常难的函数 使用的方法就是梯度下降算法 求一
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烟花算法是由北京大学谭营教授提出了烟花算法 这是一种既简单又具有较强优化能力的算法 根据烟花爆炸的原理 每个烟花爆炸之后会选择最好的烟花作为下一次爆炸的烟花 而且在多个烟花爆炸的同时 每个烟花都是相互独立的 寻找最优爆炸烟花只在自身本身爆炸
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编译器的编译有三步 1 源代码生成汇编码 2 汇编语言生成中间代码 obj类型 一个源文件一个 obj 每个源文件通常编译成一个对应的目标文件 obj或 o 但在某些情况下 多个源文件可以编译成一个目标文件 3 连接 在汇编里称Link 在
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在linux 没有实现epoll事件驱动机制之前 我们一般选择用select或者poll等IO多路复用的方法来实现并发服务程序 在大数据 高并发 集群等一些名词唱得火热之年代 select和poll的用武之地越来越有限 风头已经被epoll
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JavaScriptDOM编程艺术 学习笔记 一 静态标记 DOM DOM脚本程序设计 涵盖了使用任何一种支持DOM API的程序设计语言去处理任何一种标记文档的情况 DOM是程序设计语言和标记文档之间的接口 它将文档表示成一棵节点树 每个
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本人收集了iOS系统和XCode各版本发布日期 供大家参考 发布或推送日期 版本编号 更新 2023年9月7日 iOS16 6 1 推出iOS16 6 1正式版 2023年7月24日 iOS16 6 推出iOS16 6正式版 2023年6月
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目录 安装步骤 使用root创建用户 用户组 安装目录 安装数据库 1 切换sybase用户登录 将ase157 linuxx86 64 tgz上传到 home sybase目录下 2 解压 3 执行安装启动文件 4 创建数据库server
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参考博客 https blog csdn net shenmifangke article details 50395116 例如原先是2013版本的 现在换成2015版本的话 方法 在项目 解决方案资源管理器或者属性管理器里都行 右键属性
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1 SYSDATE 获取当前系统时间 select SYSDATE from dual 格式化日期 TO CHAR SYSDATE YY MM DD HH24 MI SS 或 TO DATE SYSDATE YY MM DD HH24 MI
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访问样例 授权服务器源码剖析 TokenEndPoint java gt postAccessToken principal parameters String clientId getclientId principal 得到Author
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Project Trillium 主要面向机器学习和神经网络市场 平台主要有 Arm ML 处理器 OD 处理器 以及 NN 软件这三板斧 顾名思义 ML 处理器主打机器学习 特别是激动计算应用 最高性能可达 4 6 万亿次每秒 能效超过
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数据规范中的归一化与标准化 A 归一化 vs 标准化 归一化 要把你需要处理的数据经过处理后 通过某种算法 限制在你需要的一定范围内 首先归一化是为了后面数据处理的方便 其次是保正程序运行时收敛加快 一般指将数据限制在 0 1 之间 把数变
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