函数function机制 笔记
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（一）——垃圾回收算法
参考书籍《深入理解java虚拟机》周志明著 系列文章目录和关于我 本文主要介绍垃圾回收理论知识 1.jvm哪些区域需要进行垃圾回收 虚拟机栈，本地方法栈，程序计数器都是线程私有的，随线程而生，随线程而灭。其中栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊的执行出栈和入栈操作，每一个栈帧需要分配内存基本上在 ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（三）——经典垃圾回收器
系列文章目录和关于我 一丶概述 上图展示了 经典的垃圾回收器，其中Serial,ParNew,Parallel Scavenge(图中的Parallel) 作用在新生代Serial Old CMS,Parallel Old作用在老年代，这些垃圾回收器颜色相同表示通常搭配使用。G1,ZGC,Shena ......
SpringBoot学习笔记 - 构建、简化原理、快速启动、配置文件与多环境配置、技术整合案例
【前置内容】Spring 学习笔记全系列传送门： Spring学习笔记 - 第一章 - IoC（控制反转）、IoC容器、Bean的实例化与生命周期、DI（依赖注入） Spring学习笔记 - 第二章 - 注解开发、配置管理第三方Bean、注解管理第三方Bean、Spring 整合 MyBatis 和 ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（二）——HotSpot垃圾回收算法实现(OopMap，安全点安全区域，卡表，写屏障，三色标记算法)
系列文章目录和关于我 前面《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（一）——垃圾回收算法我们学习了垃圾回收算法理论知识，下面我们关注下HotSpot垃圾回收算法的实现，分为以下几部分 对象是垃圾的判断依据 GC Roots 是如何高效扫描的 如何解决跨代引用对象的垃圾回收问题 如何降低垃圾回收STW ......
Unreal学习笔记2-绘制简单三角形
之所以写这个绘制简单三角形的实例其实是想知道如何在Unreal中通过代码绘制自定义Mesh，如果你会绘制一个三角形，那么自然就会绘制复杂的Mesh了。所以这是很多图形工作者的第一课。 ......
产研指南针的量化指标实践笔记
背景 在公司和业务发展到一定阶段，高层管理者会逐步期望从直觉化的管理逐步转向量化的关键指标管理；同时从hr层面okr和kpi的考核逐步从直觉化的定性考核，转变为数据化指标考核为主做评估和分析。此时中层管理者要实践关键指标读取和分析，及对团队成员从长期关注，变成短期快速反馈并推进绩效改进。 难点 1. ......
GitLab CI-CD 学习笔记
概述 1. CI/CD CI（持续集成）指开发人员一天内进行多次合并和提交代码操作，并通过自动化测试，完成构建 CD（持续部署）指每次代码更改都会自动部署到对应环境 CI/CD 结合在一起，可以加快开发团队交付成果的效率，减少时间成本 2. Gitlab-CI/CD gitlab-ci 是 gitl ......
JDK8 四大核心函数式接口及扩展接口总结
前言 Java8的四大函数式接口及相关的扩展接口在日常使用中的频率也是非常多的，包括自己定义的函数式接口，在JDK1.8之前，我们定义的方法都是用来接收参数，然后自己根据参数传递实现逻辑。在1.8之后，可以通过参数传递一段行为代码，将公共的行为代码封装成一个函数式接口传递，可以减少很多代码量，在St ......
【C++ 泛型编程01：模板】函数模板与类模板
【模板】 除了OOP外，C++另一种编程思想称为 泛型编程 ，主要利用的技术就是模板 C++提供两种模板机制：函数模板和类模板 函数模板 函数模板作用 建立一个通用函数，其函数返回值类型和形参类型可以不具体制定，用一个虚拟的类型来代表。 语法 template<typename T> 函数声明或定义 ......
Redis缓存何以一枝独秀？(2) —— 聊聊Redis的数据过期、数据淘汰以及数据持久化的实现机制
Redis作为一个非关系型数据库，由于其超高的并发处理性能，及其对缓存场景所提供的系列能力构建，使其成为了集中缓存的绝佳选择。本篇我们聊聊Redis数据管理的能力，如数据过期、数据淘汰、数据持久化等。 ......
【Azure Developer】在Github Action中使用Azure/functions-container-action@v1配置Function App并成功部署Function Image
问题描述 使用Github Action，通过 Azure/functions-container-action@v1 插件来完成 yaml 文件的配置，并成功部署Function Image 的过程记录。 操作步骤 第一步： 准备Function的镜像文件 如在VS Code中，通过Termina ......
只需两步便可生成 51 单片机最精准的延时函数
前言 我们在学习 51 单片机的过程中会用到延时，比如一个简单的流水灯就需要延时来控制依次点亮的时间，或者一些模块在单片机发出读数据指令后，需要延时几十微秒才可以读出数据等等，这些都离不开延时，所以我们需要一个精准的延时函数来满足我们的需求。 本篇介绍一个最简单并且延时最精准的 51 单片机延时函数 ......
色彩学学习笔记
色彩学学习笔记 可见光 可见光只占电磁波谱的一小部分 一个物体反射的光如果在所有可见光波长范围内是平衡的，那么对观察者来说显示为白色。然而，一个物体反射有限的可见光谱, 则物体呈现某种颜色 颜色的属性 颜色有三种属性 色相/色调（Hue） 颜色的主色调，如红色、蓝色 由占主要比例的波长决定 亮度（V ......
【Dubbo3终极特性】「流量治理体系」一文教你如何通过Dubbo-Admin实现动态进行流量隔离机制
背景信息 如果一个应用有多个版本在线上同时运行，部署在不同环境中，如日常环境和特殊环境，则 可以使用标签路由对不同环境中的不同版本进行流量隔离，将秒杀订单流量或不同渠道订单流量路由到特殊环境，将正常的流量路由到日常环境。即使特殊环境异常，本应进入特殊环境的流量也不会进入日常环境，不影响日常环境的使用 ......
【学习笔记】Kruskal 重构树
这篇文章起源于学校里让写的研究性学习，本文严禁转载，请认准出处 https://www.cnblogs.com/linyihdfj/p/17067905.html，也请不要以本文作为研究性学习抄袭的证据，因为都是我写的 1 相关概念 1.1 最小生成树 设存在图 $G = (V,E)$，每条边有边权 ......
【分布式技术专题】「LVS负载均衡」全面透析Web基础架构负载均衡LVS机制的原理分析指南
前提概要 在大规模互联网应用中，负载均衡设备是必不可少的组成部分，源于互联网应用的高并 发和大流量的冲击压力场景下，通常会在服务端部署多个无状态的应用服务器和若干有状态的存储服务器（数据库、缓存等等）实现高可用特点和机制。 LVS的介绍说明 官方站点：http://www.linuxvirtuals ......
浅谈生成函数
生成函数相关 首先对于函数$F(x)$,在$x_0$处泰勒展开,$F(x)=\sum\limits_{n=0}^{+\infin}\dfrac{F^{n}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n$,这个$x$的取值是有一定范围的，当然我们也不关心 若在$x_0=0$处展开,即麦克劳林级数 $$ (1- ......
算法学习笔记(5): 最近公共祖先(LCA)
最近公共祖先(LCA) 最近公共祖先是树上的概念，不了解树的出门左转百度：树（数据结构名词）_百度百科 定义 假设我们需要求 x 和 y 的最近公共祖先，这里有多种等价的定义 路径x到y上深度最小的点 x和y公共祖先中深度最大的点 x和y在这棵树上距离最近的公共祖先结点 如果x就是y的祖先，则x本身 ......
算法学习笔记(2): 欧拉定理与逆元
逆元 定义 逆元素，是指一个可以取消另一给定元素运算的元素 具体来说，对于实际的一些应用，如： 当我们想要求(11 / 3) % 10时 明显可以看出，是没有办法直接算的，这时就需要引入逆元 $a$ 在模$p$意义下的逆元记作 $a^{-1}$，也可以用inv(a)表示 应当满足 $$ a * a^ ......
算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP
网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接：网络流 最大流，值得是在不超过管道~~（边）~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点：使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流，此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......
SpringCloud源码学习笔记1—— Zuul网关源码分析
系列文章目录和关于我 源码基于 spring-cloud-netflix-zuul-2.2.6.RELEASE.jar 需要具备SpringMVC源码功底 推荐学习https://www.cnblogs.com/cuzzz/p/16538064.html 零丶概述 Zuul是netflix旗下开源网 ......
SpringMVC学习笔记 - 第一章 - 工作流程、Bean加载控制、请求与响应（参数接收与内容返回）、RESTful
【前置内容】Spring 学习笔记全系列传送门： Spring学习笔记 - 第一章 - IoC（控制反转）、IoC容器、Bean的实例化与生命周期、DI（依赖注入） Spring学习笔记 - 第二章 - 注解开发、配置管理第三方Bean、注解管理第三方Bean、Spring 整合 MyBatis 和 ......
JUC源码学习笔记5——1.5w字和你一起刨析线程池ThreadPoolExecutor源码，全网最细doge
源码基于JDK8 文章1.5w字，非常硬核 系列文章目录和关于我 一丶从多鱼外卖开始 话说，王多鱼给好友胖子钱让其投资，希望亏得血本无归。胖子开了一个外卖店卖国宴，主打高端，外卖小哥都是自己雇佣，并且开迈巴赫送外卖。最开始胖子觉得这么贵的外卖，就雇佣100个外卖员（核心线程）够了，并购买了100台迈 ......
Apache RocketMQ 5.0 笔记
RocketMQ 5.0：云原生“消息、事件、流”实时数据处理平台，覆盖云边端一体化数据处理场景。 核心特性 云原生：生与云，长与云，无限弹性扩缩，K8s友好 高吞吐：万亿级吞吐保证，同时满足微服务与大数据场景 流处理：提供轻量、高扩展、高性能和丰富功能的流计算引擎 金融级：金融级的稳定性，广泛用于 ......
深度学习基础-损失函数详解
大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化，所谓优化指的是改变 x 以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务，我们通常以最小化 f(x) 指代大多数最优化问题。损失函数大致可分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）。常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”（Gradien... ......
神经网络基础部件-激活函数详解
本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看，神经网络其实就是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要... ......
TensorRT 基础笔记
TensorRT 是 NVIDIA 官方推出的基于 CUDA 和 cudnn 的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在 GPU 上进行低延迟、高吞吐量的部署。采用 C++ 开发，并提供了 C++ 和 Python 的 API 接口，支持 TensorFlow、Pytorch、Caffe、M... ......
《数字图像处理》学习笔记
本文是对《数字图像处理》书的学习笔记，不涉及具体代码，主要是原理概述和公式描述，及概念理解。学习数字图像处理能让我们更深入理解计算机视觉领域的内容。 ......
Redis持久化机制
全量同步与增量同步的区别 全量同步：就是每天定时（避开高峰期）或者采用一个周期实现将数据拷贝到一个地方也就是Rdb存储。 增量同步：比如采用对行为的操作实现对数据的同步，也就是AOF。 全量与增量的比较：增量同步比全量同步更加消耗服务器的内存，但是能够更加的保证数据的同步。 RDB与AOF实现持久化 ......
重载的奥义之函数重载
一、基本定义 重载，顾名思义从字面上理解就是重复装载，打一个不恰当的比方，你可以用一个篮子装蔬菜，也可以装水果或者其它，使用的是同一个篮子，但是可以用篮子重复装载的东西不一样。 函数重载是C++多态（静态多态）的特征体现，它可以允许重复使用同一个函数名（篮子）的函数，但是函数的参数列表（篮子装的东西 ......