Android面试超级攻略，全面攻破技术疑难及面试痛点（完结）获课♥》789it.top/1285/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 在Android面试中，理解和掌握**AMS（Activity Manager Service）**以及其他关键组件是非常重要的，因为它们在系统架构中扮演着至关重要的角色。以下是对AMS和其他关键组件的详细解析。1. AMS（Activity Manager Service）AMS是Android系统中的一个核心服务，负责管理应用程序的Activity。它通过调度、启动和停止Activity以及处理与其他组件的交互来管理应用的生命周期和状态。AMS不仅处理UI线程，还负责管理Android设备上所有应用程序的Activity栈。关键职责：启动Activity：AM...阅读全文
在 MySQL 的可重复读（Repeatable Read, RR）隔离级别下，使用 **statement 格式的 binlog** 是安全的，但需要结合其锁机制和事务执行顺序来理解。 --- ### **1. Statement 格式的 Binlog 安全性依赖事务顺序** • **Statement 格式的特性**： statement 格式的 binlog 直接记录 SQL 语句原文，而非具体的数据变更（如 row 格式）。这要求 **事务在主库和从库上的执行顺序必须完全一致**，否则可能导致数据不一致。 • **RR 隔离级别的锁机制**： 在 RR 隔离级别下，InnoDB 通过 **间隙锁（Gap Locks）** 和 **临键锁（Next-Key Locks）** 锁定索引范...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/14247/ 一、课程定位与设计理念 1. C++特性与算法融合创新 本课程突破传统数据结构教学的通用语言模式，聚焦C++语言在算法实现中的性能优势与工程实践价值，通过以下维度构建独特课程体系： 内存管理深度控制：结合RAII机制、智能指针（unique_ptr/shared_ptr）实现动态结构的自动资源回收，避免内存泄漏风险； 模板元编程进阶：利用C++模板特化、可变参数模板（Variadic Templates）构建泛型容器（如自定义Vector/Map），超越STL基础功能； 现代标准特性应用：引入C++11/14/17的移动语义（Move Semantics）、constexpr编译期计算优化算法时间复杂度； 多范式编程实践：融合面向对象（封装...阅读全文
开发服务器端程序时，一种常见的需求是，通过向另一个http服务器发送请求，获得数据。最常规的作法是使用同步http请求的方式，过程如下 这种方式简单好用，但是在高并发场景下有缺陷。在单线程环境下，程序发送http请求是串行的，也就是第一个请求未完成的情况下，第二个请求发不出去，就像一条单行车道，车子只能一辆一辆的过。 为此我们会引入多线程提高并发性，然而多线程对并发发送http请求的提升也是有限的，比如8个线程同时只能发送8个请求，假如每个请求从发送到得到结果的时间是1秒，那么8个线程每秒钟也只能发送8个请求，而线程不能无线多开，因此多线程并不能很好的解决客户端高并发发送请求的问题。 这听起来很扯淡，我们使用的服务器配置动不动就8核16G，为什么发送http请求的能力如此弱鸡，实际上这并不是...阅读全文
https://97it.top/13577/ 摘要 自动映射规则作为一种在数据处理、系统集成及人工智能领域中具有广泛应用的技术，正逐渐成为现代信息处理系统的重要组成部分。自动映射规则通过算法和模型自动化地进行信息映射，简化了人工干预的需求，提高了系统的处理效率。本文将探讨自动映射规则的概念、应用领域、优势以及发展前景，分析其在现代数据处理及系统集成中的关键作用，并展望未来技术的发展方向。 1. 引言 自动映射规则（Automatic Mapping Rules）指的是一种通过自动化方式将不同数据模型、结构或信息形式之间进行映射的规则和技术。随着信息技术的进步，尤其是在大数据、云计算及人工智能等领域，数据和信息的多样性和复杂性急剧增加。为了更高效地处理这些信息，自动映射规则应运而生，成为了促...阅读全文
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）和Transformer架构的结合代表了当前最先进的目标检测技术之一。这种组合能够利用YOLO的速度优势以及Transformer的强大特征表达能力，适用于多种场景下的目标检测任务。以下是一个关于如何将这两种技术结合起来进行多场景目标检测的实战指南。获课：keyouit.xyz/14004/获取ZY↑↑方打开链接↑↑选择适合你应用场景的数据集，比如COCO、Pascal VOC或自定义数据集。确保数据集包含足够的标注信息来训练模型。安装必要的依赖库：深色版本目前直接结合YOLO和Transformer的方式可能需要自行定制模型结构，因为官方实现通常不直接支持这种混合模式。但是，可以考虑如下几种方法：假设你已经决定采用哪种方式结...阅读全文
https://97it.top/2859/ 摘要 MongoDB是一种流行的面向文档的NoSQL数据库，它以其灵活的数据模型、高性能和可扩展性而被广泛应用于现代软件开发中。本文从MongoDB的定义、技术特点、架构设计、应用场景以及与其他数据库的比较等方面进行深入探讨，旨在为读者提供一个全面而系统的理解框架。通过分析MongoDB的核心概念和优势，本文揭示了其在大数据时代的重要地位和广泛应用前景。 关键词 MongoDB；NoSQL；面向文档数据库；大数据；数据库架构 一、引言 随着互联网技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的关系型数据库（RDBMS）在处理大规模、高并发数据时逐渐暴露出性能瓶颈和扩展性不足的问题。为了满足现代应用对数据存储和处理的需求，NoSQL数据库应运而生。Mon...阅读全文
获课：weiranit.fun/2586/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从0到1训练私有大模型是企业抢占AI市场先机的关键战略，但需系统性解决技术、资源和商业化问题。以下为实战指南：一、需求验证阶段（1-2周）商业价值审计对标行业案例：金融领域JP Morgan的LLM应用降低40%合规成本ROI测算：200亿参数模型训练成本约$2.5M（AWS p4d实例）数据资产盘点最小可行数据量：领域专用模型需至少50GB高质量文本合规快检：建立数据血缘图谱，识别GDPR/CCPA敏感字段二、敏捷启动方案（4-6周）硬件选型策略性价比方案：8台A100 80GB（约$15万）支持70亿参数全参数训练混合架构：核心层自建计算节点+预处理用公有云spot实例模型选型矩阵| 规模 | 架构选择 | 训练时长 |...阅读全文
获课：weiranit.fun/14039/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 项目概述本项目将结合 YOLO 系列目标检测算法和 Transformer 模型的优势，构建一个适用于多场景的目标检测系统。该系统能够高效准确地检测图像或视频中的目标物体，并应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域。二、 技术栈YOLO 系列: YOLOv5、YOLOv7 等，用于目标检测的 backbone 和 neck 部分。Transformer: Vision Transformer (ViT)、Swin Transformer 等，用于目标检测的 head 部分，提升模型对全局信息的捕捉能力。深度学习框架: PyTorch、TensorFlow 等。数据集: COCO、Pascal VOC 等公开数据...阅读全文
获课♥》789it.top/2586/获取ZY↑↑方打开链接↑↑通过PEFT技术微调大模型，企业可在20GB显存设备实现512序列金融文本分类，医学问答准确率跃升9%，硬件成本直降87%。方案支持10亿级文档秒级响应，已助制造业年度运维成本缩减650万，客服人力成本砍半，智能文档生成提速研发周期15%，构建安全合规的垂直领域知识壁垒。内容由DeepSeek-R1模型生成以下是关于如何通过 PEFT 技术微调大模型构建企业级知识库问答系统的完整方案：一、PEFT 技术选型与实施方法选择：对于文本分类 / 情感分析场景，推荐使用 Adapter（仅需新增 2-4 层网络参数）对话生成场景优先选择 LoRA（冻结预训练模型，仅训练低秩矩阵）多模态任务可采用 Prefix Tuning（生成连续提...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《云备份技术解析：云备份 CT-CBR 关键技术介绍》，作者：沈****军1、增量备份备份策略可以分为全量备份、差异备份、增量备份。（1）全量备份(Full Backup)，备份所有指定的文件夹和文件，不做文件筛选，对某个时间点上的所有数据进行完全拷贝。好处是每次备份数据相对独立，不依赖历史备份数据，恢复时无需查找和计算历史数据的引用关系；缺点是每次备份的数据量较大，历史备份数据之间可能有一定的重复数据量。（2）差异备份(Differential Backup)，在一次全量备份后到进行差异备份的这段时间内，备份增加或修改的数据。数据恢复只需对第一次全量备份和最后一次差异备份进行恢复，兼顾另两种备份策略的特点。（3）增量备份 (Incremental Backup ...阅读全文
RAG（Retrieval Augmented Generation）全栈技术是一种结合了信息检索与生成模型的技术，旨在通过整合外部知识源，提高大语言模型（LLM）生成的答案的准确性和可信度。以下是对RAG全栈技术从基础到精通的详细介绍，以及打造高精准AI应用的相关内容。一、RAG技术基础获课：keyouit.xyz/14241/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1. 技术概述定义：RAG技术通过将大量外部数据与基础模型相结合，显著增强了语言模型的能力，使AI的回应更加真实、个性化和可靠。核心：RAG技术的核心在于结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两大核心技术。2. 工作原理检索模块：负责从外部知识库中检索与输入查询最相关的文档。这一过程主要涉及向量搜索技术，即将文档和查...阅读全文
获课♥》789it.top/2543/在C语言中，结构体（struct）、联合体（union）、枚举（enum）和位域（bit-field）是四种重要的数据类型，它们提供了丰富的数据组织和表示能力。以下是对这四种数据类型的详细介绍：1. 结构体（struct）结构体是一种用户自定义的数据类型，它允许将不同类型的数据项组合成一个单一的类型。结构体中的每个数据项称为成员，可以是基本数据类型（如int、float等），也可以是其他结构体类型。Cstruct Person { char name[50]; int age; float height;};在上面的例子中，struct Person定义了一个包含三个成员的结构体类型：一个字符数组name用于存储人的名字，一个整型age用于存储年龄，一...阅读全文
--- ### **一、MySQL 的 LATERAL 派生表（横向关联）** 1. **功能支持** • **版本要求**：从 **MySQL 8.0.14** 开始支持 `LATERAL` 关键字。 • **核心作用**：在 `FROM` 子句中的派生表（子查询）中，允许直接引用外层表的字段，实现类似“逐行关联”的效果。例如： ```sql SELECT t1.id, t2.* FROM t1, LATERAL (SELECT * FROM t2 WHERE t2.col = t1.col) AS t2; ``` 此查询会为 `t1` 的每一行执行一次子查询 `t2`，并将结果关联。 2. **与 Hive LATERAL VIEW 的区别** • **应用场景差异**： ◦ **Hiv...阅读全文
【完结14章】RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）全栈技术是一种结合检索和生成的技术，主要用于让AI在回答问题或生成内容时，能够更好地利用外部知识库，而不是完全依赖于自身预训练的知识。RAG通过在生成内容之前先从知识库中检索相关信息，从而提升生成内容的准确性和相关性。 一、RAG的工作原理 RAG的工作可以分为三个阶段： 1、检索（Retrieval）：用户提出问题后，RAG会将问题转换成一个“向量”，然后在知识库中查找最相关的向量。知识库中的内容会被提前处理成向量，并存储在向量数据库中。数据库可以根据语义理解来检索数据，而不是单纯靠关键词匹配。 2、增强（Augmented）：找到相关资料后，R...阅读全文
获课♥》789it.top/14465/ 对于新手来说，选择并使用适合的嵌入式操作系统是一个复杂但至关重要的过程。以下是一个详细的指南，帮助新手理解如何做出这一选择： 一、选择嵌入式操作系统 明确应用需求： 网络设备：如果开发的嵌入式设备与网络应用密切相关或本身就是网络设备，如路由器、交换机等，那么嵌入式Linux（如uCLinux）或Windows Embedded可能是更好的选择，因为它们在网络支持方面表现出色。 资源受限设备：对于资源有限的嵌入式设备，如微控制器（MCU）系统，FreeRTOS或uC/OS-II等小巧、高效的实时操作系统可能更合适。 高可靠性设备：如果设备需要高可靠性，如医疗设备、航空航天设备等，那么商业实时操作系统（如VxWorks）或经过充分验证的开源系统（如某些版...阅读全文
获课♥》jzit.top/3564/从基础到进阶：使用Selenium 3.0构建稳定可靠的平台级自动化测试环境引言随着软件开发的日益复杂，自动化测试成为保障软件质量不可或缺的一环。Selenium，作为一款开源的自动化测试工具，凭借其强大的功能和广泛的兼容性，在自动化测试领域占据了一席之地。本文将带领读者从基础到进阶，逐步掌握如何使用Selenium 3.0构建稳定可靠的平台级自动化测试环境。一、Selenium 3.0基础入门Selenium简介：了解Selenium的历史、架构及核心组件（WebDriver、IDE、Grid）。环境搭建：安装Java、Selenium WebDriver及浏览器驱动，配置测试环境。编写第一个测试脚本：使用Selenium WebDriver编写简单的网...阅读全文
获课♥》789it.top/14147/C++与数据结构：构建高性能应用程序的基础C++作为高性能编程语言的优势C++因其独特的特性成为构建高性能应用程序的首选语言：零成本抽象：高级特性如类、模板几乎不带来运行时开销内存控制：直接内存访问和精细的内存管理能力多范式支持：支持面向对象、泛型和过程式编程硬件访问：内联汇编和与C的兼容性允许底层硬件操作标准库丰富：提供STL等高效的数据结构和算法实现基础数据结构及其C++实现数组与向量cpp复制下载// 原始数组 int arr[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; // std::array (C++11) std::array
Prometheus监控系统作为一款开源的监控和告警工具，在现代企业IT基础设施中扮演着至关重要的角色。一、Prometheus监控系统简介Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库，提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。其核心组件Prometheus Server会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自动配置的目标中进行数据拉取，当新拉取到的数据大于配置的内存缓存区时，数据就会持久化到存储设备当中。获课：keyouit.xyz/14253/获取ZY↑↑方打开链接↑↑二、Prometheus企业级实战要点1. 架构设计核心组件：Prometheus Server负责数据采集、存储和查询；Exporters用于从各种系统和服务中暴露监控数据；Pushgatewa...阅读全文
机器视觉企业级实战源码-朝夕教育下栽课♥》789it.top/4267/在机器视觉企业级实战中，多车票识别特别是第二张车牌的识别过程，涉及一系列复杂的逻辑分析与技术实现。以下是对该过程逻辑的详细分析与总结：一、识别过程逻辑分析图像预处理灰度化：首先，将彩色图像转换为灰度图像，这有助于减少计算量并突出图像中的边缘信息。去噪：通过滤波器等方法去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续处理提供清晰的图像基础。车牌定位边缘检测：利用边缘检测算法（如Canny边缘检测）提取图像中的边缘信息，这些边缘信息往往与车牌的轮廓相关。形态学处理：通过膨胀、腐蚀等形态学操作进一步突出车牌区域，去除小噪声点。车牌区域提取：根据边缘信息和形态学处理结果，提取出潜在的车牌区域。第二张车牌识别模板匹配：利用预定义的车牌模板与...阅读全文
获课♥》jzit.top/14511/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在云原生开发中，Golang的高效并发与Operator模式的声明式管理结合，可自动化处理Kubernetes复杂应用的生命周期，从数据库、存储到中间件，通过自定义控制器和协调循环实现运维闭环，成为开发者扩展集群能力的核心工具。运用Golang进行云原生开发：深入理解Operator模式及其应用在云原生时代，Kubernetes已成为容器编排和管理的标准平台。随着云原生应用的复杂性和多样性不断增加，传统的手动管理方式已难以满足需求。Operator模式应运而生，它提供了一种声明式的方式来管理Kubernetes集群中的复杂应用和资源。本文将深入探讨Operator模式的原理、架构以及在Golang环境下的应用，帮助开发者更好地...阅读全文
慕ke技术大牛成长课，从0到1带你手写一个数据库系统拼课》》》❤ jzit.top/5271/数据库系统是一个复杂的软件系统，由多个协同工作的模块组成，共同实现数据的高效存储、管理和访问。以下是数据库系统核心模块的详细解析，涵盖其功能、交互关系及关键技术：一、数据库系统架构概览mermaid复制graph TD A[用户/应用] -->|SQL| B[查询处理器] B --> C[存储引擎] C --> D[磁盘存储] D --> C C --> B B --> A E[事务管理器] --> C F[缓冲区管理器] --> C G[索引管理器] --> C二、核心模块功能详解1. 查询处理器（Query Processor）功能：将用户请求转换为高效执行计划子模块：解析器（Parser）语法...阅读全文
获课♥》789it.top/1869/业界大数据分布式计算框架主要包括以下几种：一、Apache Hadoop简介：Hadoop是Apache软件基金会下的一个开源分布式计算框架，以其强大的分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型而著名。核心组件：HDFS：提供高容错性、高吞吐量的数据存储服务。MapReduce：一个编程模型和运行时环境，用于处理大规模数据集。优势：适用于大规模数据处理和批处理作业，生态系统丰富，有众多相关工具和库。二、Apache Spark简介：Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理任务。核心组件：Spark Core：提供基本的分布式计算功能。Spark SQL：支持结构化数据的处理。Spark...阅读全文
获课♥》jzit.top/14529/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Prometheus与Grafana强强联合，为Golang云原生应用打造无代码监控体系。通过高效数据采集、灵活可视化配置，5分钟部署即可实现性能指标全掌控，让系统稳定性与运维效率成为开发者的核心竞争力。内容由DeepSeek-R1模型生成Golang云原生开发指南：利用Prometheus和Grafana监控应用性能在云原生开发环境中，监控应用性能是确保系统稳定运行和高效运维的关键环节。Prometheus和Grafana作为开源监控解决方案的佼佼者，提供了强大的数据采集、处理和可视化能力，特别适用于Golang云原生应用的性能监控。以下是从概念到实践的全面指南，帮助你在不编写代码的情况下，有效利用Prometheus和Gr...阅读全文
高可用MySQL 实战，从数据库原理到高性能实战一次性掌握（完结）拼课》》》❤ 789it.top/892/数据库软件的典型架构可以归纳为以下几个核心组成部分，它们共同协作以实现高效的数据存储、管理和查询：1. 数据存储层功能：数据的物理存储，包括表、索引、日志文件等。数据以结构化或非结构化形式存储在磁盘上。关键组件：数据文件：存储实际数据（如表记录）。索引文件：加速数据检索（如B-Tree索引）。日志文件：记录事务操作，用于崩溃恢复（如Redo Log）。类比：数据文件相当于“仓库”，存储所有商品；索引文件是“导航图”，快速定位商品位置。2. 查询处理层功能：解析用户查询（如SQL语句），生成执行计划，并返回结果。包括查询优化器、执行引擎等模块。关键组件：查询解析器：将SQL...阅读全文
获课♥》jzit.top/4327/获取ZY↑↑方打开链接↑↑数据库标准库与ORM简化数据持久化操作，进程线程模型是并发编程核心，理解其特性和适用场景，对设计高效可靠系统至关重要。从连接管理到对象映射，从进程隔离到线程共享，掌握这些基石技术能大幅提升开发效率与系统稳定性。内容由DeepSeek-R1模型生成数据库标准库、ORM模型与进程线程概念解析一、数据库标准库1. 基本概念数据库标准库是编程语言提供的与数据库交互的官方接口集合，它定义了：统一的数据库连接方式标准化的SQL执行方法结果集处理机制事务管理接口2. 主要功能连接管理：建立/关闭数据库连接，支持连接池SQL执行：执行查询(select)和更新(insert/update/delete)语句结果处理：获取查询结果并以数据结构形式...阅读全文
在linux中查看或监控磁盘的读写性能，可以用到iostat命令，本节介绍下其具体用法。 1，硬盘读写性能， #查看TPS和吞吐量信息 iostat -d -k 1 10 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 14.54 417.21 368.06 15719357562 13867444535 dm-0 104.60 415.64 366.87 15660312829 13822621684 dm-1 0.69 1.57 1.19 59041280 44822840 Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda 0.00 0.00 0.00 0 0 dm-0 0.00...阅读全文
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