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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 ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列二十一——数据刷新
第二个问题，就是数据刷新问题，这不仅仅是上传中会碰到，只要是用数据列表或表格呈现数据，都可能会碰到没有及时刷新，数据不是最新的这个问题。Blazor 绑定（绑定就是刷新）机制有三种，Blazor组件在第一次渲染完成之后，ShouldRender 会返回为 false，然后后面调用都返回 false，... ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列二十——文件上传（完）
我们通过前面的二篇文章的学习，已经实现了文件上传功能之中的上传文件功用，将文件信息保存到数据库的功能，以及删除文件功能。我们已经实现的文件上传功能，还存在着两个问题。
第一个问题，在删除上传文件信息时，没有任何时间，用户在删除时，并不知道自己要不要删除，没有让用户再次确认。 ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列二十二——登录（1）
通过前面的ASP.NET Core Blazor编程系列文章为读者介绍了Blazor及组件的相关基础概念，以及我们已经实现了用Blazor实现对数据的增删改查这四大基本功能，以及文件上传的功能，通过这些功能的实现我们已经能用Blazor处理一些简单的实际问题，特别是企业内部信息管理系统的相关问题。
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大数据分析新玩法之Kusto宝典 - 新书发布，免费发行
我很高兴地跟大家分享，我在元旦期间编写的一本新书今天上线，并且免费发行，大家可以随时通过 https://kusto.book.xizhang.com 这个地址访问，也可以下载 PDF 的版本， 这本书是基于Github的模式编写的 (地址在 https://github.com/chenxizha ......
数据分析师都要具备以终为始的思考逻辑
职场中，需要的是「解决问题」的能力，对于数据分析师同样如此。 数据分析解决业务问题有一套“标准化流程”：从明确需求、清洗数据，到分析原因、提出建议。对于这大同小异的过程，有的分析师驾轻就熟赋能业务，但有的却频频卡壳，或许拿了数据不知从何入手，或许分析一轮后却被否认。 针对这些问题，我们需要「以终为始 ......
通过Canal将云上MySQL数据同步到华为云ES(CSS)中
背景: A部门想将mysql中多张表join成一个sql查询语句,然后将结果同步到es中供搜索使用 环境信息: 源端mysql在阿里云上,有公网ip 目标端es在华为云上,三节点 操作步骤与目的: 配置MySQL供canal访问 1.由于阿里云的rds一般都配置了白名单,因此需要将后续canal所在 ......
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... ......
《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。 ......
机器学习基本原理
深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。
大部分机器学习算法都有超参数（必须在学习算法外手动设定）。机器学习本质上属于应用统计学，其更加强调使用计算机对复杂函数进行统计估计，而较少强调围绕这些函数证明置信区间；因此我们会探讨两种统计学的主要... ......
机器学习经典算法总结
K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别。 ......
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... ......
工作这么多年，我总结的数据传输对象 (DTO) 的最佳实践
前言 数据传输对象 (DTO) 是一种设计模式，常用于软件开发不同层或者不同系统之间传输数据。DTO 的主要目的是封装数据并防止它被其他层或系统直接访问或修改。通过遵循一组最佳实践，开发人员可以确保他们的 DTO 有效且高效。 欢迎关注个人公众号【JAVA旭阳】交流学习 DTO 的重要性 DTO 是 ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构三）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 结合 OP Storming 的实践 结合 OP Storming 的实践 业务模型 设计模型 代码实现 代码实现 HelloOrleans.Host Orleans.Providers ......
[数据结构]KMP算法(含next数组详解）
#字符串匹配问题 给定一个字符串 s 和一个要匹配的模式串 p。模式串 p 有可能在 s 中多次出现，请求出模式串 p 在 s 中所有出现的起始位置。 #暴力匹配算法 BF ##算法思路 在面对字符串匹配问题时，很容易想到暴力求解。字符串匹配的暴力算法思路很简单，即在 s 中枚举起点 i，对于每个起 ......
跳跃表数据结构与算法分析
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃... ......
Java安全之JDBC Attacks学习记录
Java安全之JDBC Attacks 写在前面 很早就看到了Make JDBC Attacks Brilliant Again议题，一直想分析学习下，但是太懒。 MySQL 原理概述 "扩展参数" 就是本次导致安全漏洞的一个重要的部分。 Mysql JDBC 中包含一个危险的扩展参数： ”auto ......
python数据分析与可视化【思维导图】
python数据分析与可视化常用库 numpy+matplotlib+pandas 思维导图 图中难免有错误，后期随着学习与应用的深入，会不断修改更新。 当前版本号：1.0 numpy介绍 NumPy 是什么？ NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。除其他外，它包括： 功能强大的N维 ......
【C++ 数据结构：链表】二刷LeetCode707设计链表
【C++链表】 使用c++重新写一遍LeetCode707设计链表 目的是熟悉c++中链表的操作 知识点 C++链表节点的实现 在c++中，一般通过结构体来定义链表的节点，也需要写构造函数（使用初始化列表） 如： struct ListNode{ int val; ListNode* next; / ......
迁移学习（MixMatch）《MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning》
论文信息 论文标题：MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning论文作者：David Berthelot, Nicholas Carlini, Ian Goodfellow, Nicolas Papernot, Avital Ol ......
迁移学习（DIFEX）《Domain-invariant Feature Exploration for Domain Generalization》【已复现迁移】
论文信息 论文标题：Domain-invariant Feature Exploration for Domain Generalization论文作者：Wang Lu, Jindong Wang, Haoliang Li, Yiqiang Chen, Xing Xie论文来源：TMLR 2022论 ......
迁移学习（JDDA） 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》
论文信息 论文标题：Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation论文作者：Chao Chen , Zhihong Chen , Boyuan Jia ......
迁移学习（ADDA）《Adversarial Discriminative Domain Adaptation》【已复现迁移】
论文信息 论文标题：Adversarial Discriminative Domain Adaptation论文作者：Eric Tzeng, Judy Hoffman, Kate Saenko, Trevor Darrell论文来源：CVPR 2017论文地址：download 论文代码：downl ......
迁移学习（IIMT）——《Improve Unsupervised Domain Adaptation with Mixup Training》
论文信息 论文标题：Improve Unsupervised Domain Adaptation with Mixup Training论文作者：Shen Yan, Huan Song, Nanxiang Li, Lincan Zou, Liu Ren论文来源：arxiv 2020论文地址：down ......
使用SQL4Automation让CodeSYS连接数据库
摘要：本文旨在说明面向CodeSYS的数据库连接方案SQL4Automation的使用方法。 1.SQL4Automation简介 1.1.什么是SQL4Automation SQL4Automation是一套工业用途的软件解决方案，它主要的功能就是为PLC和机器人控制提供数据库连接，它支持很多类型 ......
Curve 文件存储在 Elasticsearch 冷热数据存储中的应用实践
Elasticsearch在生产环境中有广泛的应用，本文介绍一种方法，基于网易数帆开源的Curve文件存储，实现Elasticsearch存储成本、性能、容量和运维方面的显著提升。 ES 使用 CurveFS 的四大收益 1.CurveFS提供的成本优势 为了高可靠，ES如果使用本地盘的话一般会使用 ......
Redis set数据类型命令使用及应用场景使用总结
转载请注明出处： 目录 1.sadd 集合添加元素 2.srem移除元素 3.smembers 获取key的所有元素 4.scard 获取key的个数 5.sismember 判断member元素是否存在集合key中 6.srandmember key count 从集合key中随机选出count个 ......
Redis 中ZSET数据类型命令使用及对应场景总结
转载请注明出处： 目录 1.zadd添加元素 2.zrem 从有序集合key中删除元素 3.zscore 返回有序集合key中元素member的分值 4.zincrby 为有序集合key中元素增加分值 5.zcard获取有序集合key中元素总个数 6.zrange 正序获取分值范围内的元素 7.zr ......
Java开发学习(五十)----MyBatisPlus快速开发之代码生成器解析
1、代码生成器原理分析 造句: 我们可以往空白内容进行填词造句，比如: 在比如: 观察我们之前写的代码，会发现其中也会有很多重复内容，比如: 那我们就想，如果我想做一个Book模块的开发，是不是只需要将红色部分的内容全部更换成Book即可，如： 所以我们会发现，做任何模块的开发，对于这段代码，基本上 ......
Flutter异常监控 - 叁 | 从bugsnag源码学习如何追溯异常产生路径
如果觉得文章对你有帮助，点赞、收藏、关注、评论，一键四连支持，你的支持就是我创作最大的动力。 ❤️ 本文原创听蝉 公众号：编程黑板报 欢迎关注原创技术文章第一时间推送 ❤️ 前言 没错，继Flutter 异常监控 | 框架 Catcher 原理分析 之后，带着那颗骚动的好奇心我又捣鼓着想找其他 Fl ......