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《一地霜白》读书笔记
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【从零开始学习RabbitMQ | 第二篇】如何确保MQ的可靠性和消费者可靠性
目录 前言： MQ可靠性： 数据持久化： Lazy Queue： 消费者可靠性： 消费者确认机制： 消费失败处理： MQ保证幂等性： 方法一： 总结： 前言： …...
常用批处理命令及批处理文件编写技巧
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是否能上网的状态 上网url地址的设置： NetworkMonitor.java makeCaptivePortalHttpsUrls config_captive_portal_https_urls DEFAULT_CAPTIVE_PORTAL_HTTPS_URLS http准备监测 isCaptivePortal sendHttpAndHttpsParallelWithFallbackProbes httpsProbe.start();…...
OSPF优化——OSPF减少LSA更新量2
二、特殊区域——优化非骨干区域的LSA数量 不是骨干区域、不能存在虚链路 1、不能存在 ASBR 1）末梢区域 该区域将拒绝 4、5LSA的进人，同时由该区域连接骨干0区域的ABR 向该区域，发布一条3类的缺省路由; 该区域内每台路由器均需配置…...
【AMS】Android 8.0+ 绕开启动后台Service限制
一、背景 应客户要求，需要在开机时，拉起应用A。但因为开机时，同时被拉起的应用过多，导致Launcher在开机那一刻较为卡顿。为解决这一问题，采取了延迟拉起的做法。在开机后，延迟一定时间，由系统服务，拉起应用A。 于是乎，就出现这么个报错： Not allowed to start ser…...
【多态】(超级详细！)
【多态】（超级详细！） 前言一、 多态的概念二、重写1. 方法重写的规则2. 重写和重载的区别 三、多态实现的条件四、 向上转型五、动态绑定 前言 面向对象的三大特征：封装性、继承性、多态性。 extends继承或者implements实现&…...
vue的组件化
vue的组件化 vue的组件化，就是根据功能、业务逻辑、数据流向等因素进行划分把页面拆分成多个组件。组件是资源独立的，组件也可以相互嵌套。目的是提高代码的可读性、可维护性和可复用性。 组件化思想体现 组件封装步骤 1.公共组件 公共组件全局注…...
spark的简单学习一
一 RDD 1.1 RDD的概述 1.RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是Apache Spark中的一个核心概念。它是Spark中用于表示不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RD…...
【第5章】SpringBoot整合Druid
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力扣654. 最大二叉树
Problem: 654. 最大二叉树 文章目录 题目描述思路复杂度Code 题目描述 思路 对于构造二叉树这类问题一般都是利用先、中、后序遍历，再将原始问题分解得出结果 1.定义递归函数build，每次将一个数组中的最大值作为当前子树的根节点构造二叉树；…...
基于Netty实现WebSocket客户端
本文是基于Netty快速上手WebSocket客户端，不涉及WebSocket的TLS/SSL加密传输。 WebSocket原理参考【WebSocket简介-CSDN博客】，测试用的WebSocket服务端也是用Netty实现的，参考【基于Netty实现WebSocket服务端-CSDN博客】 一、基于Netty快速…...
homebrew安装mysql的一些问题
本文目录 一、Homebrew镜像安装二、mac安装mysql2.1、修改mysql密码 本文基于mac环境下进行的安装 一、Homebrew镜像安装 Homebrew国内如何自动安装，运行命令/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" 会…...
产线问题排查
CPU过高 使用top命令查看占用CPU过高的进程。 导出CPU占用高进程的线程栈。 jstack pid >> java.txt Java 内存过高的问题排查 1.分析OOM异常的原因，堆溢出？栈溢出？本地内存溢出？ 2.如果是堆溢出，导出堆dump&…...
华为WLAN实验继续-2，多个AP如何部署
----------------------------------------如果添加新的AP，如何实现多AP的服务----------- 新增加一个AP2启动之后发现无法获得IP地址 在AP2上查看其MAC地址，并与将其加入到AC中去 打开AC，将AP2的MAC加入到AC中 sys Enter system view, re…...
（二）TensorRT-LLM | 模型导出（v0.20.0rc3）
0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述，后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作，其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...
DAY 47
三、通道注意力 3.1 通道注意力的定义 # 新增：通道注意力模块（SE模块） class ChannelAttention(nn.Module):"""通道注意力模块(Squeeze-and-Excitation)"""def __init__(self, in_channels, reduction_rat…...
Spring Boot+Neo4j知识图谱实战：3步搭建智能关系网络！
一、引言 在数据驱动的背景下，知识图谱凭借其高效的信息组织能力，正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合，探讨知识图谱开发的实现细节，帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...
Matlab | matlab常用命令总结
常用命令 一、 基础操作与环境二、 矩阵与数组操作（核心）三、 绘图与可视化四、 编程与控制流五、 符号计算 (Symbolic Math Toolbox)六、 文件与数据 I/O七、 常用函数类别重要提示这是一份 MATLAB 常用命令和功能的总结，涵盖了基础操作、矩阵运算、绘图、编程和文件处理等…...
让回归模型不再被异常值“带跑偏“，MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中，损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差（MSE）作为经典的损失函数，在处理干净数据时表现优异，但在面对包含异常值的噪声数据时，其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...
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MySQL 部分重点知识篇
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