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qq68d2318712d49 - java 常面試的10道題及答案

以下是 Java 面試高頻 10 道題 + 精煉答案(覆蓋基礎核心、JVM、併發、集合等重點,適合面試快速記憶): 1. 談談 Java 的三大特性(封裝、繼承、多態) 封裝:隱藏對象內部實現細節,通過 private 限制訪問,提供 getter/setter 等公共方法交互,降低耦合、提高安全性(比如實體類的屬性封裝)。 繼承:子類通過 exte

後端開發 , 線程安全 , 多線程 , JAVA , Python

mob64ca1414c613 - 生信必備技巧之R語言基礎教程02--數據結構之向量基礎

R語言數據結構與數據處理基礎內容 5.1向量 5.2矩陣與數組 5.3數據框 5.4因子 5.5列表 5.1向量 # 數據結構與數據處理 # 5.1向量 # seq創建向量 seq(from = 1, to = 10, by = 1) # rep創建向量 x - rep(3

數據挖掘 , 數據 , 開發語言 , 數據分析 , R語言 , Css , 前端開發 , HTML

小飛俠格魯帥 - python 實現二維碼解析

嘿喲,小夥伴們!今天咱要讓Python來大顯身手,實現二維碼解析的功能!就像給Python裝上了一雙“火眼金睛”,能一下子看清二維碼裏的秘密。pyzbar庫就是那個厲害的“幫手”,它能幫Python輕鬆解析二維碼。安裝也簡單,pip install pyzbar就行啦! 下面是用Python實現二維碼解析的代碼示例: import cv2 from pyzb

二維碼 , 圖形用户界面 , 後端開發 , Python

呀哈哈kk - 【詳解】Python獲取系統性能信息

Python獲取系統性能信息 在開發和維護應用程序的過程中,瞭解系統的性能狀態是至關重要的。這不僅可以幫助我們優化程序的運行效率,還可以及時發現並解決潛在的問題。Python 作為一種強大的編程語言,提供了多種方式來獲取系統的性能信息。本文將介紹如何使用 psutil 庫來獲取包括CPU、內存、磁盤和網絡在內的系統性能數據。 安裝 psutil psutil(P

sed , 後端開發 , 磁盤分區 , JAVA , 網絡接口

冷月星 - 前端結合SpeechRecognition實現語音識別文字功能

一、與潛在客户實時聊天的神奇-zopim   Zopim是一款高效的可嵌入網頁中去的即使通訊與網站訪客信息追蹤的的Web軟件。知道誰在訪問您的網站嗎?想和他們實時交流嗎?想更有效的把握商機嗎?使用Zopim這款嵌入即時通訊軟件,能讓你達到如下目的:網站訪客只需點擊網頁中的對話圖標,無需安裝或者下載任何軟件,就能直接和網站客服人員進行即時交流。Zop

數據 , ip , NLP , ViewUI , 人工智能 , 前端 , Web

mob64ca13f937ae - 代碼隨想錄刷題Day44 | 完全揹包 | 518. 零錢兑換 II | 377. 組合總和 Ⅳ

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複雜度 , 後端開發 , 2d , harmonyos , 子樹

wx65950818d835e - 12: 強化學習在超分中的應用

引言 強化學習(Reinforcement Learning,RL)是一種通過與環境交互學習最優策略的機器學習方法。在傳統的超分辨率(SR)任務中,模型通過固定的訓練數據進行學習,而強化學習則通過與環境的不斷交互來進行優化,這使得強化學習在圖像超分中的應用成為可能。通過強化學習,可以使模型根據圖像的實際表現進行自我調整,從而提升超分效果。本文將探討強化學習在圖像超分中的應用

自適應 , 強化學習 , c++ , 後端開發 , c , 圖像質量

mb65950ac695995 - 十三、PC 高刷新顯示與可變刷新率(VRR)下的插幀策略

在支持 120/144/240Hz 的顯示器上,插幀能顯著改善低幀率內容的體驗。與 VRR(G-Sync/FreeSync)配合,渲染與顯示的同步問題更復雜。插幀管線應與顯示時序協調,確保中間幀在合適的掃描時刻輸出。對於低延遲需求的競技遊戲,需謹慎啓用插幀,因為它可能增加端到端延遲。 策略: 當渲染幀率穩定接近刷新率時,減少插幀介入。 當渲染幀率低且

幀率 , c++ , 後端開發 , c

清醒的人最荒唐 - SpringBoot實現自定義路由覆蓋

背景 公司最近有一個項目二期需要對一些功能進行改造,涉及部分框架內置業務接口個性化定製,兼容老接口功能並且增加一部分新的數據返回,由於前端調用這些接口分佈較多且較為零碎,修改測試成本較大,所以打算在框架層面提供路由覆蓋功能,加快項目進度減少無技術含量的修改帶來的系統風險 設計 提供自定義註解指定需要覆蓋的路由及新路由地址 系統啓動時掃描所有註解

系統啓動 , List , 自定義 , 後端開發 , JAVA

我是你諾言哥 - 桌牌製作系統:自定義設計 + 打印,高效搞定桌牌

之前領導讓做會議桌牌,一開始想徒手排版,折騰半天沒頭緒,最後還是找別人要了模板才勉強完成。現在發現這款工具,才知道做桌牌能這麼省心。 下載地址:https://pan.quark.cn/s/df655f7acccc 備用地址:https://pan.baidu.com/s/12HupZfMGhFDV6zJez6ufRA?pwd=ui4e 今天分享

後端開發 , 上傳圖片 , 下載地址 , Python

煙雨江南的秋 - 爬蟲前篇 /https協議原理剖析

在現代互聯網中,幾乎所有網站都已經遷移到 HTTPS。對於開發者而言,HTTPS 不再只是“多加一個 s”,而是一個涉及 證書驗證、TLS 握手、SNI、HTTP/2、多層加密與反爬機制 的複雜體系。要寫出一個穩定、可維護、能合法採集數據的爬蟲,必須理解 HTTPS 協議的細節、如何排查連接失敗,以及在調試時如何分析加密流量。本文以實戰為導向,給出 No

小程序 , HTTPS , 後端開發 , 爬蟲 , ios , 網絡協議 , Python

G佳偉123 - ThinkPHP5 徹底關閉runtime下log日誌

在ThinkPHP5中徹底關閉runtime目錄下的log日誌記錄,可以通過修改配置文件來實現。 配置修改方法 方法一:修改日誌類型為test模式 在application/config.php配置文件中找到日誌配置項,將type改為test: 'log' = [ 'type' = 'test', // 測試模式,不記錄任何

數組 , php , 後端開發 , 配置項 , 日誌記錄

Turbo_K - 如何實現數據庫的不停服遷移?

數據庫不停服遷移 是指在不影響現有系統正常運行的情況下,進行數據庫的遷移操作。這對於保障系統的高可用性、減少停機時間以及提高業務連續性至關重要。以下是幾種常見的實現數據庫不停服遷移的方式和步驟。 1. 數據庫遷移的需求與挑戰 在進行數據庫遷移時,常見的挑戰包括: 業務不中斷:遷移過程中必須確保業務正常進行,避免影響客户或用户。 數據一致性:源數

數據同步 , 數據 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA

自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker:技術選型避坑指南》(十)

一、為什麼必須用 Docker Compose?手動啓動多容器的 “四宗罪” 1. 手動操作的痛點(開發 / 測試環境高頻踩坑) 命令繁瑣:啓動 5 個服務需執行docker run5 次,每次需配置端口映射、環境變量、數據卷,複製粘貼易出錯; 依賴混亂:若先啓用户服務再啓 Nacos,用户服務會因連接 Nacos 失敗反覆重啓; 數據丟失:

yyds乾貨盤點 , jar , 數據 , 後端開發 , JAVA , Docker

xiongood - Vue 中 provide 與 inject 的使用方法

Vue 中 provide 與 inject 的使用方法 在 Vue 組件樹中,當需要跨多層級傳遞數據時,一層層用 props 傳遞會變得繁瑣,就像接力賽要經過多個人傳遞一樣低效。這時候 provide 與 inject 就像一對 “數據快遞通道”,能讓父組件直接把數據 “發送” 給任意層級的子組件,跳過中間層,讓深層級通信更簡潔。 最基礎的用法是父組件通過 provide 提供

數據 , 默認值 , 後端開發 , JAVA , ide

Python與SEO - 鹹魚流出265元飛牛雲聖體迷你主機,自帶64G硬盤,支持M2固態和Wifi網卡,功耗僅3w,引4萬人次瀏覽圍觀!

要説迷你主機,還是英特爾NUC產品線最為經典,而且型號繁多,低中高端都有適配機型,高端型號甚至還是無數人的遊戲小鋼炮,不少廠商都有跟進這一產品類型,便攜性無疑是最大的亮點。如今鹹魚二手市場上還有大量的NUC小主機流出,奈何接盤價位不夠理想,不怎麼適合撿漏使用。這不,有刷到一款NUC迷你主機,妥妥的飛牛雲NAS聖體迷你主機。

內存插槽 , 教程推薦 , 單文檔 , 後端開發 , 網絡 , Python

oioihoii - C++中的多態:動態多態與靜態多態詳解

多態是面向對象編程的三大特性之一,C++提供了兩種主要的多態形式:動態多態和靜態多態。本文將詳細解釋它們的區別,並通過代碼示例進行説明。 什麼是多態? 多態(Polymorphism)指同一個接口可以表現出不同的行為。在C++中,這允許我們使用統一的接口來處理不同類型的對象。 動態多態(運行時多態) 動態多態在程序運行時確定調用哪個函數,主要通過虛函數和繼承機制實現。

虛函數 , 後端開發 , 多態 , harmonyos , 代碼示例

蒙奇D索隆 - 【計算機網絡】408考研必備:計算機網絡物理層知識點精講​​

(基本概念) 導讀 大家好,很高興又和大家見面啦!!! 計算機網絡是一個極其複雜的系統,為了將這種複雜性化繁為簡,工程師們採用了 “分層” 的設計思想。這就像建造大樓,穩定的地基和清晰的結構是確保其功能的基礎。計算機網絡的體系結構,正是這樣一份至關重要的 “建築設計圖”,它定義了網絡應該如何分層,以及每一層需要完成什麼功能。 在前面的內容中,我們學習了主流的網絡模型

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最多選5個技能 - 信息系統監理師軟考備考指南:質量控制與測試管理專題精講

信息系統監理師軟考備考指南:質量控制與測試管理專題精講 一、質量標準與度量指標 1. 質量標準體系 題目1:在信息系統項目中,最基礎的質量標準是( ) A. 符合用户需求 B. 採用先進技術 C. 文檔規範完整 D. 過程符合規範 解析:正確答案A。符合用户需求和規格説明是質量的最基本標準,其他都是派生標準。 題目2:ISO

驗收測試 , 質量保證 , 後端開發 , 用户需求 , Python

Plume岣七 - [C++]異常處理機制

C語言本身沒有處理異常的機制,通常需要通過錯誤碼(error)、assert、全局變量、函數返回值等方法處理錯誤;這種處理方法雖然邏輯直觀,但是多層調用時需逐層傳遞且無法自動清理資源,功能有限。 所以,Bjarne Stroustrup在設計C++時,為了更好地處理程序中的錯誤,將異常處理機制引入了C++,其基本思想是讓函數在發現自己無法處理的錯誤時拋出一個異常,然後由其調

異常規範 , 拋出異常 , c++ , 後端開發 , c , 異常類型

軟件求生 - 震撼!SpringAI 扛起多模態大旗:Google Vertex AI 嵌入模型太強了!

大家好,我是小米。 今天我一定要和你們分享一個我最近“玩到停不下來”的東西: Google Vertex AI 的多模態向量模型(Multimodal Embedding)整合進 SpringAI。 你有沒有這種感覺: 明明我們已經用文本向量模型玩得飛起,做語義搜索、做相似度匹配、做推薦算法……結果這時候突然有人告訴你:

機器學習 , yyds乾貨盤點 , google , 相似度 , 人工智能 , 模態

資深程序設計 - 基於python的高校後勤報修系統

1、研究背景 隨着高校規模的不斷擴大,後勤管理工作變得日益繁雜。傳統的後勤報修方式主要依賴人工操作,例如學生髮現設施設備故障後,需通過口頭報告或填寫紙質報修單的形式提交申請,維修人員則根據人工分配的任務進行維修。這種模式存在諸多弊端,如信息傳遞效率低下,容易出現信息丟失、延誤等情況,且難以對維修流程進行有效跟蹤和管理。在當今數字化時代,高校急需藉助信息技術提升後勤管理效率,

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lenglingx - Guava之Stopwatch

Stopwatch主要用於時間統計吧 其實不光Guava,Apache Commons, 以及Spring Utils工具集都有StopWatch這個工具。 Guava的Stopwatch的例子代碼TestStopWatch.java package com.cqsym.lmdw1.testguava; import com.google.common.base.Stopwatch; im

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