《深入理解java虚拟机》+宋红康老师+阳哥大厂面试题2总结整理 一、堆的结构组成 堆位于运行时数据区中是线程共享的。一个进程对应一个jvm实例。一个jvm实例对应一个运行时数据区。一个运行时数据区有一个堆空间。 java堆区在jvm启动的时候就被创建了，其空间大小也就被确定了（堆是jvm管理的最大
https://www.jianshu.com/p/09198f6e0a3c 前言 在跨平台开发或移植中，经常会听说Cygwin、MingW、MSYS，他们之间是什么关系？对于将要完成的任务，应该选择哪一个环境? 异同对比 相同点： 都可以使用一些gnu相关的工具，使得原来在linux下的工具可以被
一、MySQL记录存储： MySQL InnoDB的数据由B+树来组织，数据记录存储在B+树数据页（page）中，每个数据页16kb，数据页 包括页头、虚记录、记录堆、自由空间链表、未分配空间、slot区、页尾七部分组成。 所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大(或最小)
1. 为什么使用索引 假如给数据使用 二叉树 这样的数据结构进行存储，如下图所示 2、索引及其优缺点 2.1 索引概述 2.2 优点 类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低 数据库的 IO 成本 这也是创建索引的主要的原因。通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行 数据的唯一性 (唯一
需求描述 需要调用第三方图片上传接口上传图片，对方图片格式只能接收Base64字符串。所以我们需要将系统服务器的图片通过Url下载下来，然后转换成Base64字符串。接下来我们将使用HttpClient类库下载图片并将其转换为Base64格式的字符串。 代码示例 /// ///
https://zhuanlan.zhihu.com/p/147161770 公众号-坚持原创，码字不易。加微信 ： touzinv 关注分享，手有余香~ 本篇咱们也来聊聊mysql物理和逻辑架构，还有其组件。MySQL的架构具备灵活性，因为它把不同的存储引擎作为插件。 因此，MySQL的架构和行为
问题描述 在Azure Data Factory （数据工厂）中，调用同在Azure中的Function App函数，却出现403 - Forbidden错误。 截图如下： 问题解答 访问Azure Function App遇见403 - Forbidden错误，这是因为Function App启用
## 一：背景 ### 1. 讲故事 前段时间训练营里有朋友问 `内存映射文件` 是怎么玩的？说实话这东西理论我相信很多朋友都知道，就是将文件映射到进程的虚拟地址，说起来很容易，那如何让大家眼见为实呢？可能会难倒很多人，所以这篇我以自己的认知尝试让大家眼见为实。 ## 二：如何眼见为实 ### 1.
[Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质](https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/15886787.html "Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质") [Redis系列2：数据持久化提高可用性](https://www.cnblogs.com/w
摘要：本文剖析MetaStudio中数字人制作管线背后的一些关键技术，让开发者快速了解当前平台提供的核心能力。 本文分享自华为云社区《三维人脸建模和驱动技术，让数字人快速“活”起来》，作者： 华为云社区精选 。 虚拟数字人一直是业界的热点研究问题，广泛应用在营销、直播、AR、VR等场景中。而传统的数
摘要：昇腾Ascend C编程语言，让基于昇腾AI的算法创新更加简单。 本文分享自华为云社区《CANN黑科技解密|昇腾Ascend C编程语言 — 极简易用的算子开发体验》，作者：昇腾CANN 。 AI应用的大脑是神经网络，而构成神经网络的基石是一个个算子。为了让开发者的网络在昇腾硬件上高效运行，昇
# AGC033 听讲着感觉没有做的那套 AGC055 难。主要是套路比较多。 ## A.Darker and Darker 简单的 BFS 即可。 ## B.LRUD Game 有两种做法： - 逆着考虑，还原可赢的初始区间。 - 对于先手，当前如果有一个向上走的，那么纵向上界便会被抬高。其他方向
# AGC043 ## A.Range Flip Find Route 简单DP ## B.123 Triangle 推性质。 利用模运算将减法变成加法（在绝对值0/1的情况下）。 ## Giant Graph 类似于博弈论的东西。 首先考虑 $n^2$ 建图的做法，在考虑不建图，利用*虚*建边的形
单元测试是每个程序员必备的技能，而Runner是每个单元测试类必有属性。本文通过解读Junit源码，介绍junit中每个执行器的使用方法，让读者在单元测试时，可以灵活的使用Runner执行器。
# 第九章 旋轮曲线（ROULETTE CURVES） > 原作：Keith Peters https://www.bit-101.com/blog/2022/11/coding-curves/ > 译者：池中物王二狗(sheldon) > 源码：github: https://github.com
摘要：并发的事务在运行过程中会出现一些可能引发一致性问题的现象，本篇将详细分析一下。 本文分享自华为云社区《MySQL读取的记录和我想象的不一致——事物隔离级别和MVCC》，作者：砖业洋__。 事务的特性简介 1.1 原子性（Atomicity） 要么全做，要么全不做，一系列操作都是不可分割的，如果
### Checkpoint与Barrier Flink是一个有状态的流处理框架，因此需要对状态做持久化，Flink定期保存状态数据到存储空间上，故障发生后从之前的备份中恢复，这个过程被称为Checkpoint机制。而Checkpoint为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。 流处理
随着业务的发展及版本迭代，客户端工程中不断增加新的业务逻辑、引入新的资源，随之而来的问题就是安装包体积变大，前期各个业务模块通过无用资源删减、大图压缩或转上云、AB实验业务逻辑下线或其他手段在降低包体积上取得了一定的成果。
**本篇文章将深入探讨python的一项强大工具：正则表达式。正则表达式是一个强大的文本处理工具，可以用来匹配，搜索，替换和解析文本。我们将逐步展示如何在Python中使用正则表达式，包括其基本语法，常见用法和一些高级技巧。而在最后的“one more thing”部分，我们将探索一个不为人知但又非
随着京东购物车应用场景的丰富化和加车渠道的多元化，京东购物车的商品容量从2015年至今一直在逐步增加。
