实战专题
JAVA中死锁例子分析和上下文切换的实战
本篇是整理《java多线程编程核心技术》和《java并发编程的艺术》中对于死锁和上下文切换的查看命令的总结。 一、死锁 1.死锁的图解 死锁 死锁是两个甚至多个线程被永久阻塞时的一种运行局面。死锁的原因：由于两个甚至多个线程相互等待对方已被锁定的资源。 2.死锁的例子 public class DeadThreadLockTest implements Runnable{priv
vue3 使用WebAssembly 实战
在Vue 3中使用WebAssembly（WASM）的一个基本示例包括以下几个步骤： 1. 准备WebAssembly模块 首先，你需要一个WebAssembly模块。假设你已经有了一个编译好的.wasm文件，比如名为example.wasm。 2. 加载WebAssembly模块 在Vue 3组件中，你可以在setup函数中使用async函数来异步加载并实例化WebAssembly模块。
ChatGPT-4o 实战 如何快速分析混淆加密和webpack打包的源码
ChatGPT-4o 几个特点 一个对话拥有长时间的记忆，可以连续上传文件，让其分析，最大一个代码文件只能3M，超出3M的文件，可以通过split-file可以进行拆分 其次ChatGPT-4o可以生成文件的下载链接，这有利于大文件的下载，如果文件比较长，你还可以让它拆分后打包成zip供你下载，这样就可以在整体上优化代码了 const fs = require('fs');const s
CSS预处理器Sass的奥秘与实战指南
CSS预处理器Sass的奥秘与实战指南 Sass基础：为何选择Sass？基本概念优势概览 Sass实战：从安装到应用安装与配置基础示例高级技巧 性能与安全性考量结语：持续探索与实践 在前端开发的世界里，CSS无疑是构建网页外观与风格的基石。然而，随着项目规模的增长，纯CSS编写变得日益复杂，难以维护。这时，CSS预处理器应运而生，其中最闪耀的明星当属Sass（Syntactica
lazada、shopee新店铺如何快速出单？自养号补单测评实战操作指南
作为一家Lazada、虾皮新店铺，要快速出单，需要采取一些策略和措施。以下是一些可以考虑的方法： 一、优化产品信息 确保您的产品信息完整、准确、清晰，并且可以吸引潜在客户。这包括商品标题、描述、图片、价格等。 二、优化店铺布局 您的店铺页面应该简洁明了，易于导航。同时，确保您的店铺页面对不同类型的设备适配良好。 三、积极参与促销活动 可以在节假日或特别促销期间参加促销活动，提高店铺
【scikit-learn006】随机森林（Random Forest）ML模型实战及经验总结（更新中）
1.一直以来想写下基于scikit-learn训练AI算法的系列文章，作为较火的机器学习框架，也是日常项目开发中常用的一款工具，最近刚好挤时间梳理、总结下这块儿的知识体系。 2.熟悉、梳理、总结下scikit-learn框架随机森林（Random Forest）相关知识体系 3.欢迎批评指正，欢迎互三，跪谢一键三连！ 3.欢迎批评指正，欢迎互三，跪谢一键三连！ 3.欢迎批评指正，欢迎互三，跪谢一
Vue.directive注册(全局与局部)自定义指令使用详解与实战
指令定义函数提供了几个钩子函数（可选）： bind: 只调用一次，指令第一次绑定到元素时调用，可以定义一个在绑定时执行一次的初始化动作。inserted: 被绑定元素插入父节点时调用（父节点存在即可调用，不必存在于 document 中）。update: 被绑定元素所在的模板更新时调用，而不论绑定值是否变化。通过比较更新前后的绑定值。componentUpdated: 被绑定元素所在模板完成一次
编程实战：自己编写HTTP服务器（系列5：执行后台shell命令）
初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客 我的github：codetoys，所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。 这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C++的，可以在任何平台上使用。 系列入口：编程实战：自己编写HTTP服务器（系列1：概述和应答）-CSDN博客 本文介绍执行后台命令的shell.asp的实现。 目录
【SRC实战】退款导致零元购支付漏洞
挖个洞先 https://mp.weixin.qq.com/s/3k3OCC5mwI5t9ILNt6Q8bw “ 以下漏洞均为实验靶场，如有雷同，纯属巧合 ” 01 — 漏洞证明 1、购买年卡会员 2、订单处查看已支付 3、申请退款 4、会员仍然有效 5、使用另一个账号重复支付退款操作，会员仍然有效 02 — 漏洞危害 1、财务损失：如果用户在申请退款之
java并发实战第六章（2）非阻塞式线程安全列表与一般List集合多线程情况下的比较
这里我把ConcurrentLinkedDeque与List进行对比测试了一下，发现在多线程情况下一般的集合会出现很大的并发性问题，下面就一起探索一下 1.使用ConcurrentLinkedDeque实现的多线程读写数据 任务：添加大量的数据到一个列表集合中 从同一个列表中移除大量的数据 /*** * @author fcs* @date 2015-6-21* 描述：向集合中添加元素，添
java并发编程实战第六章（1）并发集合介绍
1.java中提供了两类适用于并发应用的集合。 1.阻塞式集合（Blocking Collection）：这类集合包括添加移除数据的方法。当集合已经满或者为空的时候，被调用的添加或者移除方法就不能立即 被执行，那么调用这个方法的线程将被阻塞，直到该方法可以被成功执行。 2.非阻塞式集合（Non-Blocking Collection）:这类集合也包括添加和移除数据的方法，如果方法不能被立即
java并发编程实战第五章（4）在任务中抛出异常
4、在任务中抛出异常 1.非运行时异常：必须在方法上通过throws子句抛出，或者在方法体内通过try,catch方式进行捕捉处理，比如IOException或者 ClassNotFounException异常。 2.运行时异常：z这些异常不需要在方法上通过throws处理，也不需要try,catch处理。 说明：不能再ForkJoin类中的compute()方法中抛出任务非运行时异常，
java并发编程实战第五章（3）异步运行任务
3、异步执行任务 在ForkJoinPool中执行ForkJoinTask时，可以采用同步或者异步方式，当采用同步方式执行时，发送任务给Fork/Join线程池的方法直到 任务执行完成后才会返回结果。而采用异步的方式执行任务时，发送任务给执行器的方法将立即返回结果，但是任务仍能继续执行。 当采用同步的方式，ForkJoinPool类采用工作者窃取算法，采用异步的时候不能使用该算法。在本实例
人工智能-深度学习-PyTorch数据读取实战【含详细源代码+数据集+图示分析】
（以RMB人民币二分类为例） 介绍 在深度学习任务中，数据读取是至关重要的一环。它影响着模型的训练速度和训练效果。本文将以PyTorch框架为例，介绍如何读取RMB人民币二分类数据集，并进行详细的代码解析和图示分析。 原理详解 PyTorch提供了多种数据读取方法，包括： 手动读取: 使用Python的内置文件操作函数读取数据。第三方库: 使用第三方库，例如torchvision，读取数
flutter开发实战-实现多渠道打包及友盟统计（亲测有效）
flutter开发实战-实现多渠道打包及友盟统计（亲测有效） 最近开发过程中，需要引入友盟进行统计服务。友盟统计还需要区分不同渠道的打开应用的情况，所以需要处理多渠道打包的问题。 一、引入友盟统计 在工程的pubspec.yaml中引入插件 // 在工程 pubspec.yaml 中加入 dependencies:umeng_common_sdk: ^1.2.3 导入及调用初始化友盟
自养号测评实战指南：Shopee、Lazada销量翻倍不再是难题
对于速卖通、亚马逊、eBay、敦煌网、SHEIN、Lazada、虾皮等平台的卖家而言，提高店铺流量并转化为实际销量是共同追求的目标。在这个过程中，自养号进行产品测评显得尤为重要。通过精心策划和执行的测评活动，卖家不仅能够显著增加产品的销量，还能有效提高产品的曝光度，进而增强店铺在平台上的竞争力。因此，掌握自养号测评的技巧和方法，对于卖家来说，是实现流量转化、提升销售业绩的关键步骤。 流量无疑
Swoole入门到实战（三）：图文直播和聊天室模块、系统监控和性能优化模块、负载均衡 - 完结篇
一、直播、聊天 1.1 图文直播（Redis） 在线用户处理： 方案（一）：https://wiki.swoole.com/wiki/...（推荐） 方案（二）redis方案，无序集合Set 方案（三）swoole-table /*** 监听ws连接事件* @param $ws* @param $request*/public function onOpen
Swoole入门到实战（二）：进程，内存和协程、Swoole完美支持ThinkPHP5、分发Task异步任务机制实现
一、进程，内存和协程 1.1 进程 1.1.1 进程 进程就是 正在运行的程序的 一个实例 $process = new swoole_process(function(swoole_process $pro) {// todo// php redis.php$pro->exec("/usr/local/php/bin/php", [__DIR__.'/../server/h
轻松玩转2.5GHz 12nm双核CPU实战—Black Box
在2.5GHz 12nm A72双核CPU项目物理设计中，BlackBox 类似于一个 Hard Macro，它内部的东西完全看不见，只是一个黑盒子，但是它又类似于一个 Module Boundary。它可以被改变形状，而且它可以被分配 pin 和被分割出去（partition）。如下图所示，灰色的形状就是Black Box。 那BlackBox有什么作用呢？其实BlackBox是一种较
机器学习实战——条件随机场（CRF）
声明：本文是在《最优化方法》课程中阅读的Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data这篇文章后的总结。 CRF由来 条件随机场（CRF）这种用来解决序列标注问题的机器学习方法是由John Lafferty于2001年发表在国际机器学习大会ICML上的一篇经典文章
机器学习实战——SVM（3/3）
前面两篇总结了线性支持向量机模型，总体来说，就是在样本输入空间下对每个维度进行线性组合之后使用符号函数判别最终的类别。第一个是理想情况下的线性可分SVM，这是第二个的近似线性可分SVM的基础。而且也是一种递进关系，是为了从数学抽象化的理想模型到现实情形的一种推广，但它们终究是一种线性模型，对于更复杂的现实情形有时候依然会难以描述，需要使用非线性模型去描述。 非线性SVM 由于现实问题的复杂性，
机器学习实战——SVM（2/3）
上一篇总结了对于训练数据集线性可分的理想情况下，使用硬间隔最大化训练得到分类超平面的SVM方法，这种方法在实际应用中并不实用，因为实际的训练数据总是会存在人为或不可控的因素干扰产生各种噪声，因此是无法在特征空间下找到线性可分的超平面的，但是噪声总是有限的，可以对硬间隔这个限制进行放松，引入一个松弛变量来控制分类超平面的训练，从而可以对近似可以线性可分的实际应用数据进行学习和预测。从这里也可以很明显
机器学习实战——SVM（1/3）
SVM（支持向量机）是典型的二分类的判别式模型，这种方法以Rosenblatt于1957年提出的感知机模型的基础上，都是通过训练一个分类超平面之后，作为分类的决策函数，然后对未知的样本进行预测。通过对输入特征使用法向量和截距 w=(w1,w2,...wn)、b w=(w_1,w_2,...w_n)、b进行线性组合，得到超平面，最终的决策函数也和感知机一样，为符号函数 f(x)=sign(w⃗ ⋅x
机器学习实战——最大熵模型
信息熵 香农与1948年提出的信息论以其中的信息熵这一基本概念为基础，用来表征人们对客观事件的不确定性的度量，与物理学中的熵表征物质的混乱程度有相似之处。 当处理不确定事件时，最常用的方式就是用概率方式描述，一般假定不确定的事件A每种可能的状态都有一个概率与之对应： P(Ai)s.t.∑i=1nP(Ai)=1P(Ai)≥0 P(A_i)\\ s.t.\sum_{i=1}^nP(A_
机器学习实战——感知机
感知机学习策略具体实现 数据集最大最小规范化训练过程测试最终结果 感知机是二分类的线性分类模型，由Rosenblatt于1957年提出，是支持向量机和神经网络的基础。感知机将学习到一个线性划分的分离超平面，属于判别模型。 感知机 输入空间为 Rn R^n空间， n n是特征数目，输出空间y={+1,−1}y=\{+1,-1\}。感知机学习一个如下的符号函数： f