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RSS订阅原创 Java面试题：2024面试全攻略+BTA内部密卷 视频教程+springboot
从这2段代码可以看出，在通过valueOf方法创建Integer对象的时候，如果数值在[-128,127]之间，上面的代码中i1和i2的数值为100，因此会直接从cache中取已经存在的对象，所以i1和i2指向的是。调用方法：Integer的。调用方法：Integer的。大型互联网项目分布式，微服务，三高架构，各种源码分析，高并发项目，资料源码都有。2、面向对象（Java最重要的特性，让程序耦合度更低，内聚性更高）下面是整理的一些面试题大纲，需要的来领取。同一个对象，而i3和i4则是分别指向不同的对象。
2024-04-13 19:39:35
284
原创 Spring Boot 整合 Apache Phoenix 进行 HBase 数据操作指南
下面是一个简单的示例，展示了如何在Spring Boot应用中集成Phoenix，并执行基本的表操作和查询。如果你更倾向于使用JPA而不是JdbcTemplate，你可以创建实体类、仓库接口，并使用Spring Data JPA的功能。但是，请注意，Phoenix的JPA支持可能有限，并且可能不支持所有JPA特性。最后，请确保在运行应用程序之前，你的HBase集群和Phoenix都是运行正常的，并且Zookeeper的地址、用户名和密码（如果有的话）都是正确的。方法执行一个简单的SELECT查询，并使用。
2024-04-10 11:34:27
629
原创 大数据分层存储架构：ODS、DWD、DWM与DWS详解
通过这种分层存储结构，大数据系统可以更好地满足不同层次的数据需求，提高数据处理和分析的效率。同时，各层之间的数据流动和交互也变得更加清晰和可控，有助于减少数据冗余和错误，提高数据质量。在大数据领域中，ODS、DWD、DWM和DWS代表了数据仓库的不同层次，它们共同构成了大数据的分层存储结构。这种结构的设计有助于提高数据查询效率，降低成本，并满足不同的业务需求。需要注意的是，具体的分层结构和命名可能因不同的公司或项目而有所差异，但总体的设计思路和原则是一致的。
2024-04-08 21:36:18
685
原创 秒杀活动库存扣减逻辑详解：从批量到单个，再到缓存与日志记录
场景是在进行秒杀活动时处理库存扣减的逻辑。下面我会提供一个简化的处理流程，并解释每一步的操作。
2024-04-04 11:17:58
507
1
原创 Java中使用MQTT客户端库实现TLS/SSL加密通信的示例
在使用MQTT进行通信时，可以通过TLS/SSL加密来确保消息在传输过程中的安全性。首先，你需要添加Eclipse Paho MQTT的依赖到你的项目中。如果你使用Maven，可以在。
2024-03-30 16:39:58
715
原创 国外一些查询药品信息的网址
这些网站提供了关于药品批准、安全信息、药品标签、使用说明等方面的详细信息。请注意，不同国家的药品监管机构和查询系统可能有所不同，所以具体的查询方式和可获取的信息也可能有所差异。如果您需要查询特定国家的药品信息，建议直接访问该国的药品监管机构网站或相关查询系统。
2024-03-22 18:21:31
284
原创 Java实现汉字金额转换功能
在Java中实现汉字金额转换，我们需要遵循一定的规则来将数字转换为对应的汉字。以下是一个简单的实现示例，该示例仅处理了整数部分和小数部分到两位小数的转换。对于更复杂的情况（如大数处理、更多小数位等），可能需要进行额外的优化和错误处理。请注意，这个实现非常简单，并且假设输入的金额不会超过“兆”这个单位。如果需要处理更大的金额或更复杂的场景，例如处理连续的零、四舍五入、处理。
2024-03-19 15:59:39
226
原创 生成baidu.com域名的私有证书：Linux系统命令示例
，你可以将它们用于你的应用程序或服务器，具体取决于你的需求。例如，如果你正在运行一个HTTPS服务器，你可能需要将它们配置到服务器软件中。接下来，使用私钥创建一个证书签名请求（CSR）。这将包括你想要在证书中包含的信息，如域名、组织等。你应该替换为与你相关的真实信息。首先，你需要生成一个私钥。这将生成一个有效期为365天的自签名证书。这将显示证书的详细信息，包括主题、发行者、有效期等。域名的私有证书（通常指的是自签名证书），你可以使用。最后，使用私钥和CSR来生成自签名证书。现在你已经有了私钥（
2024-03-16 17:22:36
373
原创 Java 获取笔记本WiFi网络基站信息的方法
在Java中，获取笔记本的WiFi网络基站信息（通常指的是WiFi接入点的信息，如SSID、BSSID、信号强度等）通常涉及使用操作系统提供的API。由于Java本身并不直接提供这样的功能，因此需要使用平台特定的API或第三方库。但请注意，Android和桌面Java环境是不同的，所以你不能直接在桌面Java应用中使用Android的API。最后，请确保你的应用有适当的权限来执行这些操作，并且始终尊重用户的隐私和安全。另外，如果你正在开发一个Android应用，那么你可以使用Android的。
2024-03-14 13:23:17
403
原创 LangChain原理深度解析：构建高效语言模型应用的关键框架
LangChain作为一个专注于LLM应用开发的框架，通过其模块化、可扩展性和灵活性的设计思路，简化了LLM应用的开发过程，提高了开发效率。然而，LLM应用的开发过程复杂且繁琐，需要处理大量的数据和复杂的逻辑。本文将详细介绍LangChain的基本原理，包括其设计思路、核心组件、工作流程以及在语言模型应用开发中的应用。LangChain是一个专注于LLM应用开发的框架，它提供了一套通用的接口和组件，将LLM相关的功能进行模块化处理，使得开发者可以更加便捷地构建复杂的LLM应用。LangChain；
2024-03-10 14:39:58
691
原创 NumPy的np.dot函数：计算点积与矩阵乘积的利器
np.dot是 NumPy 库中的一个函数，用于计算两个数组的点积。它支持多种类型的输入数组，包括向量和矩阵，并返回它们的点积或矩阵乘积。对于两个向量（一维数组），np.dot返回它们的点积，即对应元素的乘积之和。对于矩阵和向量的乘积，或者两个矩阵的乘积，np.dot执行标准的线性代数矩阵乘法。下面是一些np.dot。
2024-03-10 10:21:58
598
原创 DeepSORT算法原理深度解析：融合卡尔曼滤波、外观特征匹配与匈牙利算法的多目标跟踪技术
DeepSORT算法通过结合卡尔曼滤波器的运动信息匹配、外观特征匹配以及匈牙利算法的数据关联，实现了高效且准确的多目标跟踪。请注意，以上仅为DeepSORT算法原理的概要，如果要扩展成6000字的文章，还需要对每个部分进行深入探讨，包括算法的具体实现细节、性能优化、实验验证等方面。卡尔曼滤波器是一种高效的递归滤波器，它只需要目标的当前状态和前一个状态的估计值，就可以预测出下一个状态。在DeepSORT中，IOU匹配通常用于初步筛选可能的匹配对，然后再结合运动信息和外观特征进行更精细的匹配。
2024-03-09 13:39:50
467
原创 解锁人体姿态的秘密：部件亲和场（PAF）的革新应用
为了确定A和B之间的连接关系，我们可以沿着A和B之间的线段采样多个点，并计算这些点的PAF值。传统的姿态估计方法通常依赖于手工特征和复杂的模型，而近年来，深度学习技术的快速发展为姿态估计提供了新的解决方案。通过结合肢体标注和PAF的2D向量场特性，本文解释了如何确定身体部位之间的连接关系，并通过公式推导和通俗易懂的解释，使读者更好地理解PAF的工作原理和实现细节。通过对所有可能的肢体组合进行类似的计算，并选择得分最高的组合作为最终的人体姿态估计结果，我们可以实现对人体姿态的准确估计。
2024-03-03 23:10:53
426
原创 万人在线直播：构建高效稳定的音视频架构
随着网络技术的发展，大型直播已成为人们生活中不可或缺的一部分。万人在线直播音视频架构是实现高清、流畅直播的关键。本文将深入探讨这一架构的核心组成部分及其运作机制。直播客户端作为架构的基石，负责音视频数据的采集、编码、推流、拉流、解码与播放。主播端关注音视频数据采集、编码和推流，而观众端则侧重于拉流、解码与渲染（播放）。这一分工确保了直播的高效与稳定。支撑业务系统则承担了转码录制转推的重要任务，包括RTC实时画面合成、转码、CDN转推以及云端录制保存。
2024-03-01 22:10:57
1024
原创 多人音视频实时通讯架构
HTTP-FLV 是一种基于 HTTP 协议的流媒体传输方式，其中流媒体数据被封装成 FLV 格式。FLV（Flash Video）是 Adobe 公司推出的一种轻量级视频格式，特别适合网络传输和流媒体应用。由于其简单的结构和较小的媒体头部信息，FLV 文件的加载速度非常快。
2024-03-01 21:58:39
950
原创 使用KeyedCoProcessFunction解决Flink中的数据倾斜问题
这个函数允许我们自定义如何处理具有相同 key 的数据。在这个例子中，我们简单地打印了每个元素，并且当处理时间超过 1000 毫秒时，触发了一个定时器事件和一个侧输出流。Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，它提供了一种高级别的抽象来处理分布式数据流。是 Flink 中一个特殊的函数，用于处理具有相同 key 的数据。在实际应用中，你可能需要根据你的具体需求来定制这个函数的行为。在这个示例中，我们创建了一个简单的数据流，并且使用。下面是一个简单的 Java 示例，演示如何使用。
2024-03-01 17:13:55
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原创 DEEPSORT算法：深度学习驱动下的高效多目标跟踪
DEEPSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）是一种基于深度学习的多目标跟踪算法。其核心原理在于利用深度学习模型进行目标检测，并结合卡尔曼滤波器进行目标状态预测和数据关联，从而实现目标的连续跟踪。DEEPSORT算法在准确性和实时性之间取得了良好的平衡，适用于各种场景下的多目标跟踪任务。二、深度学习在目标检测中的应用。四、DEEPSORT算法框架。三、卡尔曼滤波器基础。
2024-02-28 23:10:40
603
原创 MQTT协议解析：揭秘固定报头、可变报头与有效载荷的奥秘
MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输协议）是一种轻量级的通讯协议，常用于远程传感器和控制设备的通讯。MQTT协议基于发布/订阅模式，为大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络环境中的设备提供可靠的消息传输服务。总的来说，MQTT协议的这三部分共同协作，实现了在不可靠的网络环境中为远程设备提供可靠、高效的消息传输服务。其中，固定报头提供了统一的报文格式和消息类型标识，可变报头提供了与消息类型相关的附加信息，而有效载荷则包含了实际的应用消息内容。
2024-02-27 20:30:44
771
原创 3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析
你把这个小盒子放在积木堆的一个位置，然后把小盒子里的所有积木的数字加起来，得到一个新的数字。最后，你会得到一个新的、更小的积木堆，这个新的积木堆就是3D卷积的输出。在3D卷积中，卷积核（也称为滤波器）的大小、形状和权重都是通过训练得到的。3D卷积，或称为三维卷积，是卷积神经网络（CNN）中的一种技术，用于处理三维数据，如医学图像（如MRI、CT扫描）或视频数据。由于1万字的要求过于庞大，我将先给出3D卷积的原理、图示和公式，并尽量以通俗易懂的方式解释，如果您确实需要更多内容，可以在输出结束后输入“继续”。
2024-02-27 17:43:57
2003
原创 融合快慢路径：SlowFast Networks引领视频行为识别新纪元
SlowFast Networks，由Facebook AI研究院（FAIR）提出的一个通用行为识别框架，凭借其独特的设计理念和出色的性能表现，引起了广泛的关注。其中，低频特征主要反映了视频中的慢速变化信息，如物体的位置、姿态等，而高频特征则主要反映了视频中的快速变化信息，如物体的运动轨迹、局部细节等。而Fast路径以较高的帧率处理视频，负责提取高频特征。通过合理的网络设计和参数优化，SlowFast Networks在保持高性能的同时，也实现了较低的模型复杂度，使得其在实际应用中更加易于部署和扩展。
2024-02-26 23:39:01
925
原创 《Sora视频生成技术探秘：从压缩到生成，语言理解引领创新》
Sora作为一种先进的视频生成技术，通过引入eVideo Compression Network和基于Transformer的Diffusion模型，实现了对视频的高效处理和准确生成。本文对Sora背后的技术原理进行了深入分析，包括eVideo Compression Network的工作原理、视频数据转化为Patches的方法、基于Transformer的Diffusion模型在视频生成中的应用以及语言理解技术在视频生成中的关键作用。这些小块作为视频的基本处理单元，为后续的视频生成和处理提供了便利。
2024-02-26 23:17:23
723
原创 Sora背后的技术原理：深度探索Video Compression Network与语言理解在视频生成中的应用
此外，为了应对视频生成中的计算挑战，Sora还采用了Transformer的缩放技术，使其在保持高性能的同时，降低了计算资源的消耗。本文详细解析了Sora中的eVideo Compression Network和语言理解在视频生成中的应用，探讨了它们如何协同工作以生成高质量的视频。通过对这些原理的深入研究，本文旨在为读者提供对Sora技术的全面理解，并为其在视频生成领域的应用提供理论支持。通过将这些小块作为神经网络的输入，Sora能够实现对视频内容的精确控制，从而生成高质量的视频。
2024-02-26 21:26:11
1362
原创 Relation-Aware Global Attention：深入解析其原理、计算公式与应用前景
随着研究的深入和应用场景的拓展，相信RA-GA将在未来发挥更大的作用，为人工智能领域的发展做出更大的贡献。Relation-Aware Global Attention（RA-GA）作为一种新型的注意力机制，通过融合空间关系与通道融合，为模型提供了更加全面和精细的信息表示。本文将详细剖析RA-GA的原理、计算公式及其在深度学习模型中的应用，以期为相关领域的研究人员提供深入的理解和参考。在这些任务中，RA-GA能够帮助模型更好地理解和利用图像中的空间关系和通道依赖，从而提升任务的性能。
2024-02-26 20:00:55
972
原创 Relation-Aware Global Attention：深度剖析空间关系与通道融合的协同机制
Relation-Aware Global Attention（RA-GA）作为一种新型的注意力机制，通过融合空间关系与通道融合，显著提升了模型对数据的理解和处理能力。随着研究的深入和应用场景的拓展，相信RA-GA将在未来发挥更大的作用，为人工智能领域的发展做出更大的贡献。通过融合空间关系与通道融合，RA-GA使得模型能够更好地理解和处理复杂的输入数据，提高模型的性能。在实际应用中，RA-GA通过同时考虑空间关系和通道关系，使得模型能够更好地聚焦于关键信息，忽略无关紧要的细节，从而提高模型的性能。
2024-02-26 19:56:43
914
原创 《深度余弦度量学习：行人重识别的判别性与鲁棒性之源》
传统的特征学习方法通常关注于学习特征向量的模长和方向。这种映射方式的好处在于，它消除了特征向量模长对相似性计算的影响，使得相似性的判断只依赖于向量的方向。其中，(\vec{A}) 和 (\vec{B}) 分别表示两个特征向量，(\cdot) 表示向量的点积，(||\vec{A}||) 和 (||\vec{B}||) 分别表示向量 (\vec{A}) 和 (\vec{B}) 的模长。这样，模型就能够学习到一种能够将同一行人的图像特征向量映射到相近位置，而将不同行人的图像特征向量映射到远离位置的映射方式。
2024-02-26 19:29:54
876
原创 JDBC应用中的死锁检测与重试机制实现
每次发生死锁并触发重试逻辑时，都应该记录相关信息，包括事务的内容、重试次数、死锁发生的上下文等。请注意，这个例子只是一个基本的框架，实际使用时可能需要根据具体的业务逻辑和数据库特性进行调整。此外，处理死锁时还需要考虑其他因素，如事务的隔离级别、锁的粒度、应用程序的并发负载等。这个逻辑可以是一个简单的循环，它会在捕获到死锁异常后等待一段时间（例如，使用。在应用程序中实现重试逻辑以处理死锁，首先需要能够检测到死锁的发生。随着重试次数的增加，可能需要逐渐增加每次重试之间的间隔，以避免对数据库造成过多的压力。
2024-02-26 08:38:16
336
原创 Redis Pipeline：提升与Redis服务器交互效率的关键技术
通过使用 pipeline，客户端可以将多个 Redis 命令打包到一起，然后一次性发送给服务器，而不是每个命令都单独发送和接收。通过使用 pipeline，我们可以将多个 Redis 命令组合在一起发送，而不需要为每个命令单独等待响应，从而大大提高了与 Redis 服务器的交互效率。：pipeline 允许客户端一次性发送多个命令，而不必等待每个命令的响应，这提高了客户端处理命令的吞吐量。：将多个命令打包成一次传输，而不是每个命令都单独发送，可以显著减少网络传输的数据量，降低了网络带宽的消耗。
2024-02-26 08:16:03
494
原创 CGLib FastClass机制：动态代理的性能优化之选
确实，CGLib在运行时生成子类并编译这些子类会涉及到一些性能开销。但是，这个开销通常被认为是在可接受的范围内的，因为它是在代理对象创建时发生的，而不是在每次方法调用时。总的来说，CGLib的FastClass机制确实涉及到编译开销，但这个开销通常被其带来的性能优势所抵消。在选择使用哪种代理技术时，应该根据具体的使用场景和需求来权衡。
2024-02-25 19:17:17
473
原创 亿级用户在线状态查询：Redis高效解决方案
在拥有10亿用户的场景中，使用UUID作为用户标识符来统计在线状态是一个很好的选择，因为它可以确保每个用户的唯一性。
2024-02-25 18:04:29
415
原创 腾讯十亿用户在线状态管理：Redis分布式位操作实践
我们假设用户ID是一个整数，并且我们知道用户ID的最大值（例如，我们有10亿用户，用户ID从1到1,000,000,000）。那么，我们可以使用一个足够长的字符串来存储这些状态，字符串的长度应该等于用户ID的最大值。首先，我们需要一个足够长的数组来存储所有用户的在线状态。在Redis中，我们可以使用字符串（string）数据类型来模拟这个数组，因为Redis的字符串可以是非常大的，并且支持位级别的操作。在实际应用中，你需要根据你的具体需求和Redis服务器的配置进行适当的调整和优化。命令是一个高效的方法。
2024-02-25 17:37:55
372
原创 Redis助力社交网络：实现共同好友与下拉刷新功能
实现“共同好友”和“下拉刷新”这两个功能在社交网络中，利用Redis的数据结构，如集合(Set)和有序集合(Sorted Set)等，可以较为高效地处理。下面分别介绍这两个功能的实现方法，并提供Java示例代码。
2024-02-25 17:19:12
389
原创 Redis特殊数据结构详解：Geospatial、Hyperloglog与Bitmap
Redis 作为一个内存数据结构存储系统，提供了丰富的数据结构来满足不同的使用场景。除了基本的键值对之外，Redis 还支持三种特殊的数据结构类型：Geospatial（地理空间）、Hyperloglog（基数统计）和 Bitmap（位图）。这些数据结构在 Redis 中都有相应的底层实现和原理。
2024-02-25 13:36:11
492
原创 利用锁定机制在InnoDB中模拟LBCC以避免幻读
LBCC是一个概念性的模型，用于描述一种理想化的读取行为，即读操作能够看到事务提交前的最新数据版本，即使这些数据版本尚未被提交。来锁定查询结果中的行。如果在第二次查询中发现了不同的数据版本（即发生了幻读），我们可以在应用程序中处理这种情况，比如回滚事务并重新尝试。此外，这种方法可能会增加应用程序的复杂性，并可能导致性能下降，因为需要在事务提交前多次查询相同的数据。来锁定选定的行，并在事务中保持这些锁，直到事务提交或回滚。但是在当前读的情况下，是直接读取内存的数据，跳过了快照度，所以还是会出现幻读问题。
2024-02-25 13:23:25
318
原创 SQL加锁机制深度解析：不同隔离级别与索引类型的影响
总结：不同的组合和隔离级别对加锁的影响主要体现在加锁的粒度和严格程度上。更严格的隔离级别（如RR和Serializable）通常会有更严格的加锁策略，以确保数据的一致性和完整性。而没有索引的情况下，可能需要进行全表扫描，导致加锁的范围更广，从而影响并发性能。: 主键是数据库表中的特殊列，用于唯一标识表中的每一行。它不能有重复值，也不能有NULL值。: 唯一索引类似于主键，但它允许NULL值。一个表可以有多个唯一索引。: 非唯一索引允许在索引列中有重复值。
2024-02-25 12:53:08
638
原创 金融贷款风险预测：使用图神经网络模型进行违约概率评估
要使用PyTorch和GNN（图神经网络）来预测金融贷款风险，并加入注意力机制，我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后，我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。以下是一个简化的代码示例，演示了如何使用PyTorch和PyTorch Geometric（一个流行的图神经网络库）来实现这一点。请注意，这只是一个起点，并且您可能需要根据您的具体需求进行调整。
2024-02-24 20:12:49
1460
原创 在 PyCharm 中使用 CuPy 进行 CUDA 加速的向量运算
目前，最流行的库之一是 CuPy，它提供了一个类似于 NumPy 的接口，但可以在 GPU 上运行。如果你的项目需要更复杂的 GPU 计算，你可能需要查看其他库，如 TensorFlow 或 PyTorch，这些库为深度学习和其他复杂计算任务提供了高级的 GPU 支持。此外，CuPy 还提供了许多其他功能，包括高级数组操作、线性代数、信号处理等，这些都可以直接在 GPU 上执行。由于 CuPy 的数组对象驻留在 GPU 上，因此所有操作都是在 GPU 上进行的，无需显式编写 CUDA C/C++ 代码。
2024-02-24 15:15:44
745
原创 深度学习模型在TensorRT中的部署与推理：从ONNX到生产环境的无缝集成
环境配置：确保目标设备上安装了正确版本的TensorRT和CUDA。模型文件准备：将TensorRT优化后的模型文件（通常是.engine文件）准备好。模型传输：将模型文件传输到目标设备。集成到应用程序：编写代码以在目标设备上加载模型文件并执行推理。
2024-02-24 14:59:14
840
原创 使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理
首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。：训练完成后，将模型从PyTorch导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放格式，它使得模型可以在不同的深度学习框架之间互操作。：使用TensorRT优化ONNX模型。TensorRT会对模型进行一系列优化，包括层融合、精度校准、内核自动调优等，以提高推理性能。：将优化后的模型部署到目标硬件上，通常是NVIDIA GPU。：使用TensorRT API在目标硬件上执行推理。
2024-02-24 14:43:31
1200
原创 Sora Text to Video 转换过程和技术要素的技术原理详细描述
这个过程是概率性的，每一步的生成都基于前一步的输出和模型的参数，最终生成一个与训练数据相似的视频。总的来说，Sora 的技术原理是利用深度学习和统计学习的方法，从大量的视频数据中学习并提取出视频内容的分布和内在规律，然后通过神经网络和扩散模型的方法，逐步生成具有一致性和合理性的新视频内容。：在神经网络的处理过程中，模型会逐步去除噪声图像中的随机噪声，并逐步添加与目标视频相似的细节和特征。这个神经网络是基于扩散模型的，经过大量的视频数据训练，已经学会了如何从噪声中逐步提取并生成与目标视频相似的特征。
2024-02-23 18:14:57
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