一、前言程序猿为什么如此执着于造轮子？MyBatis-Plus如此强大的工具流行这么多年了，我为啥还在重复造这样的轮子？1、公司的技术规范不允许使用MyBatis-Plus，咱也不知道什么原因；3、以前使用SpringDataJpa惯了，今年第一次用MyBatis，必须把它打造成我想要的样子；6、MyBatis-Plus好像不支持联
线程池无论是工作还是面试都是必备的技能，但是很多人对于线程池的实现原理却一知半解，并不了解线程池内部的工作原理，今天一灯就带大家一块剖析线程池底层实现原理。1. 为什么要使用线程池使用线程池通常由以下两个原因： 频繁创建销毁线程需要消耗系统资源，使用线程池可以复用线程。
上次学到动手模拟Spring底层实现，简单学习了一下Spring，对spring有所了解，接着就来分析spring中bean的生命周期的步步流程。1|2流程接下来会根据Bean生命周期一步一步去学习，spring在创建bean对象的过程中，还是做了许多的操作，从依赖注入，通过初始化以及前后操作，最后创建了bean对象放入Map
定义和实现它的定义是在System.Runtime.dll里面public string Substring(int startIndex, int length){ throw null;}它的实现在System.Private.CoreLib.dll里面 public string Substring(int startIndex, int length) { //此处省略一万字 return InternalSubString(sta
今天的文章和大家一起来学习大数据领域一个经常用到的算法——布隆过滤器。如果看过《数学之美》的同学对它应该并不陌生，它经常用在集合的判断上，在海量数据的场景当中用来快速地判断某个元素在不在一个庞大的集合当中。它的原理不难，但是设计非常巧妙，老实讲在看《数学之美
电路知识 与非门 或非门 传输门 三态门 组合逻辑延时
数据科学中的第一原理思维。 Image source Wikipedia 第一原理思维被定义为“将问题归结为最基本的真理”。 那么当谈到数据科学时，首要原则是什么？ 在我看来，它们是： 集中趋势的度量 — 平均值、中位数、众数。 分散测量 — 方差、标准偏差、四分位距。 数据科学中的大多数主题都
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AdaBoost：通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并线性组合成强分类器的Boosting算法。 Boosting方法要解答的两个关键问题：一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者概率分布，二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器。 AdaBoost的做法：一是提高前一轮被弱分类器分类错误
什么是因特网？ 网络边缘、网络核心、接入网 分组交换网中的时延、丢包和吞吐量 协议层及服务模型 习题 一、什么是因特网？ 什么是因特网？ 回答这个问题有两种方式：其一是能够描述因特网的具体够成，即构成因特网的基本硬件和软件组件；其二是能够为分布式应用提供服务的联网基础设施来
目录数据库恢复事务故障的种类恢复技术数据转储日志文件检查点数据库镜像并发控制不一致问题封锁活锁和死锁两段锁数据库安全性安全标准安全性控制参考资料 数据库恢复 事务 事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。在关系数据库
图数据的特征性质 图像数据是一种特殊的图数据，图像数据是标准的2D网格结构图数据。图像数据的CNN卷积神经网络算法不能直接用在图数据上，原因是图数据具有以下特殊性。 节点分布不均匀：图像数据及网格数据诶个节点只有4个邻接点，因此可以定义均匀的卷积操作，但是图数据节点的度
一、数据链路层的功能 （1）数据链路的建立、维护与拆除物理地址、网络拓扑。（2 )帧包装、帧传输、帧同步组帧:把数据封装在帧中，按顺序传送。定界与同步:产生/识别帧边界。（3)帧的差错恢复差错恢复:采用重传的方法进行。（4)流量控制流量控制及自适应:确保中间传输设备的稳定及收发双方传
目录数据库设计流程需求分析需求调查数据流图数据字典概念结构设计信息模型实体一联系方法概念结构设计步骤逻辑结构设计E-R 图转换成关系模型数据模型的优化设计用户子模式物理结构设计数据库的实施和维护参考资料 数据库设计流程 数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优
1.执行prehandle1方法 如果返回为true 就继续执行 prehandle2方法 prehandle2方法如果返回为true 就继续执行prehandle3方法 如果 prehandle3方法返回true 就倒叙执行 posthandle3 然后posthandle2 然后posthandle1 2.如果prehandle1返回了 false 就执行执行aftercompl
一、性能测试范围 测试内容 业务模式 测试类型 注册 单点性能测试 基准、压力测试 登陆 单点性能测试 基准、压力、负载测试 查询 单点性能测试 基准、负载、压力、容量测试 下订单 单点性能测试 基准、负载、压力、容量测试 登陆+查询+下订单 业务性能测
HBase 读写数据流程 Hbase 读数据流程 首先从 zk 找到 meta 表的 region 位置，然后读取 meta 表中的数据，meta 表中存储了用户表的 region 信息 根据要查询的 namespace、表名和 rowkey 信息，找到写入数据对应的 region 信息 找到这个 region 对应的 regionServer，然后发送请求
在doInvoke方法中 执行了 return KotlinDetector.isSuspendingFunction(method) ? CoroutinesUtils.invokeSuspendingFunction(method, this.getBean(), args) : method.invoke(this.getBean(), args); 然后会进入controller方法 拿到return 的值 通过返回值解析器
SpringBoot启动会加载大量的自动配置类 我们需要看我们需要的功能有没有在Spri ngBoot默认写好的自动配置类 我们再来看这个自动配置类中到底配置了哪些组件（只要我们需要用的组件存在在其中，我们就不需要再手动配置了） 给容器中自动配置类添加组件的时候，会从properties类中
目录规范化理论不好的模式设计范式第一范式 1NF第二范式 2NF第三范式 3NFBCNF 范式第四范式 4NF多值依赖4NF 的定义参考资料 规范化理论 规范化理论是用来改造关系模式，通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖，以解决插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余问题。 不好的模式
可以修改IP，或同时修改CS和IP的指令统称为转移指令 8086转移行为分为： 只修改IP，称为段内转移，如：jmp ax 同时修改CS和IP，称为段间转移，如jmp 1000：0 根据转移指令对IP的不同修改范围，段内转移分为： 短转移：IP修改范围为-128~127 近转移：IP修改范围为-32768~32767 8086的转移
已知n+ 1个正整数，它们全都小于或等于2n，证明当中一定有两个数是互质的 取n个盒子，在第一个盒子我们放1和2，在第二个盒子我们放3和4，第三个盒子是放5和6，依此类推直到第n个盒子放2n-1和2n这两个数。 如果我们在n个盒子里随意抽出n+1个数。我们马上看到一定有一个盒子是被抽空的。 因此在
按照冯·诺伊曼计算机的概念，计算机的基本原理是“存储程序”和“自动地执行程序”。 指令和指令系统 1.指令及格式 指令是能够被计算机识别并执行地二进制编码，又称为机器指令。 在计算机中，每条指令表示一个简单的功能，许多条指令的功能实现了计算机复杂的功能。 一条指令由两部分组
目录 一、摄像头成像的光学原理 二、摄像头模组构成以及功能原理 三、摄像头名词释义 四、摄像头参数解析 五、摄像头选型 一、摄像头成像的光学原理 1.1 光学的基本定律 （1）光线直线传播定律：在统一均匀介质中，光沿直线传播 （2）光线的独立传播定律：几何光学中，不同光源发出的光在空
学习方法：类比单链表 和单链表的查找、插入做类似比较 核心思路：空间换时间 跳表的核心原理就是 用空间换时间，使得可以以二分的方式来进行节点的搜索 我的github： https://github.com/atomxing/skiplist 单链表查找很慢 必须遍历所有
