写在开头 随手一翻，发现对于Java中并发多线程的学习已经发布了十几篇博客了，多线程 是Java基础中的重中之重！因此，可能还需要十几篇博客才能大致的讲完这部分的知识点，初学者对于这部分内容一定要多花心思，不可马虎！今天我们继续来学习一个重要知识点：ReentrantLock ReentrantLo
问题描述 看见一个有趣的页面，可以把输入的文字信息，直接输出SVG图片，还可以实现动图模式。 示例URL: https://readme-typing-svg.demolab.com/?font=Fira+Code&pause=1000&color=F7F7F7&background=233911F
这是一个讲解DDD落地的文章系列，作者是《实现领域驱动设计》的译者滕云。本文章系列以一个真实的并已成功上线的软件项目——码如云（https://www.mryqr.com）为例，系统性地讲解DDD在落地实施过程中的各种典型实践，以及在面临实际业务场景时的诸多取舍。 本系列包含以下文章： DDD入门
Renode 是一个开发框架，通过让你模拟物理硬件系统来加速物联网和嵌入式系统开发。 Renode 可以模拟 Cortex-M、RISC-V 等微控制器，不仅可以模拟 CPU指令，还可以模拟外设，甚至可以模拟板载的外设。 更强的是，它可以让你在你的 PC 上运行、调试和测试未经修改的嵌入式软件-从裸
在首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）的支持下，微软似乎正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司。最近微软的众多产品线都采用GPT-4加持，从Microsoft 365等商业产品到“新必应”搜索引擎，再到低代码/无代码Power Platform等面向开发的产品，包括软件开发组件P
自动驾驶Autopilot 是一个知识密集且科技含量很高的技术，不基于点什么很难把它讲的相对清楚。副驾驶 Copilot 是一种由 AI 提供支持的数字助理，旨在为用户提供针对一系列任务和活动的个性化协助。自微软发布 Microsoft 365 Copilot 以来，Copilot 这个词便被各界人
Semantic Kernel是一个开源SDK，可让您轻松地将OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI服务与C#和Python等传统编程语言相结合。通过这样做，您可以创建结合两全其美的 AI 应用程序。 Semantic Kernel 团队在博客上发布了2篇文章：Sem
Semantic Kernel 是一个开源的 SDK，它允许开发人员将大型语言模型（LLM）与传统的编程语言进行混合使用。 微软Semantic Kernel团队 在博客上正式公布了Semantic Kernel 项目秋季发展路线图[1]。这家公司的设计和AI副总裁John Maeda在官方博客中写
微软在2023年8月9日 发布了.NET 8 Preview 7[1]，这是它在11月14日 RTM 之前进入发布候选阶段之前的最后预览版。 该预览版也于也与 VS 2022 v17.7 版本一起发布。对于预览版7，System.Text.Json 和 codegen 在此版本中具有最大的变化。所有
Semantic Kernel[1] 是一个开源的将大型语言模型（LLM）与流行的编程语言相结合的SDK，Microsoft将Semantic Kernel（简称SK）称为轻量级SDK，结合了OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员能够通过编
打开靶机url，看到一个页面可以上传文件 上传一个图片试一下，发现上传的路径是 http://a7661b03-4852-41de-9ea4-d48c47cb50f0.node4.buuoj.cn:81/upload_file.php 试一下获取文件列表路径 http://a7661b03-4852
下载附件，是一个可执行的ELF文件666，拖进IDA中查看 main 函数反汇编得到 int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp) { char s[240]; // [rsp+0h] [rbp-1E0h] BYRE
Youpk 是一个针对整体加固和Dex抽取加固壳的脱壳机 主要是基于虚拟机的,也就是基于VA的脱壳机, 相对FART出来的更晚一些, 厂商针对少一些, 脱壳位置相对更底层一些,还提供了Dex修复的工具,简直棒棒 1. 先分析整体脱壳的原理 在ActivityThread 的 handleBindAp
FART是一个基于Android 源码修改的脱壳机 可以脱整体壳和抽取壳 FART脱壳的步骤主要分为三步： 1.内存中DexFile结构体完整dex的dump 2.主动调用类中的每一个方法，并实现对应CodeItem的dump 3.通过主动调用dump下来的方法的CodeItem进行dex中被抽取的
给你一个二叉树的根节点 root ， 检查它是否轴对称。 示例 1： 输入：root = [1,2,2,3,4,4,3] 输出：true 示例 2： 输入：root = [1,2,2,null,3,null,3] 输出：false 解法思路 也是递归的思想 检查当前两个节点是否为null，是，则说明
给你一个整数数组 nums ，其中元素已经按 升序 排列，请你将其转换为一棵 高度平衡 二叉搜索树。 高度平衡 二叉树是一棵满足「每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1 」的二叉树。 示例 1： 输入：nums = [-10,-3,0,5,9] 输出：[0,-3,9,-10,null,5]
说明 Prometheus 是一个开放性的监控解决方案，通过 Node Exporter 采集当前主机的系统资源使用情况，并通过 Grafana 创建一个简单的可视化仪表盘。 docker 安装 prometheus(未持久化数据) docker run -d \ -p 9090:9090 \ -v
最近在维护一个小后台项目，有段JS需要压缩上传到CDN存储服务器。由于之前压缩的JS文件都比较少，都是手动压缩的。这次需要压缩的文件比较多，所以用了批量压缩。特此记录一下，方便大家和自己以后再用到的时候备忘。 v准备工作 安装nodejs 首先在本地安装node.js和npm，一般npm集成于nod
迷宫问题 有一个迷宫： S**. .... ***T （其中字符S表示起点，字符T表示终点，字符*表示墙壁，字符.表示平地。你需要从S出发走到T，每次只能向上下左右相邻的位置移动，不能走出地图，也不能穿过墙壁，每个点只能通过一次。） 现在需要你求出是否可以走出这个迷宫 我们将这个走迷宫过程称为dfs
首先我们要了解一个问题：为什么要用分块 我们拿一道题目举例： ### 例题 给定一个长度为 $N$ 的数列 $A$，以及 $M$ 条指令，每条指令可能是以下两种之一： 1. `C l r d`，表示把 $A[l],A[l+1],…,A[r]$ 都加上 $d$。 2. `Q l r`，表示询问数列中第
