我们的日常使用中，Javanew是用的最多的，但是有些框架往往会使用Java反射来实现灵活性，那么它们之间的效率有什么区别呢？你有没有想过，什么时候应该该用new来创建对象，什么时候该使用反射呢？两者之间创建对象的效率如何？ReflectDemoreflectDemo=newReflectDemo();ClassReflectDemo>reflectDemoClass=ReflectDemo.class;Class?>aClass=Class.forName("com.jason.sample.ReflectDemo");Class?extendsClass>aClass=reflectDem
我们的日常使用中，Javanew是用的最多的，但是有些框架往往会使用Java反射来实现灵活性，那么它们之间的效率有什么区别呢？你有没有想过，什么时候应该该用new来创建对象，什么时候该使用反射呢？两者之间创建对象的效率如何？ReflectDemoreflectDemo=newReflectDemo();ClassReflectDemo>reflectDemoClass=ReflectDemo.class;Class?>aClass=Class.forName("com.jason.sample.ReflectDemo");Class?extendsClass>aClass=reflectDem
在各大厂商中，戴尔一直是离开中国的急先锋。现在，有媒体曝光了戴尔所谓“去中化”的全套剧本和时间表，从上游IC采购到中下游周边再到整机组装，都有明确的安排。根据计划，戴尔预计从2025年开始，首先在中下游供应链中排除中国内地制造，并优先在美国内需市场上进行转变。比如笔记本，戴尔计划到2025年，在美国市场上销售的产品，60％必须在中国内地之外的地区生产，2027年则达到100％。台式机电脑也是类似的安排。换言之，到了2027年，戴尔出货产品的35-40％，都会在中国内地之外的地区生产。IC零组件采购方面，戴尔计划从2026年开始，分阶段离开中国。第一阶段是排除中国内地IC厂商在中国内地晶圆厂生产
在各大厂商中，戴尔一直是离开中国的急先锋。现在，有媒体曝光了戴尔所谓“去中化”的全套剧本和时间表，从上游IC采购到中下游周边再到整机组装，都有明确的安排。根据计划，戴尔预计从2025年开始，首先在中下游供应链中排除中国内地制造，并优先在美国内需市场上进行转变。比如笔记本，戴尔计划到2025年，在美国市场上销售的产品，60％必须在中国内地之外的地区生产，2027年则达到100％。台式机电脑也是类似的安排。换言之，到了2027年，戴尔出货产品的35-40％，都会在中国内地之外的地区生产。IC零组件采购方面，戴尔计划从2026年开始，分阶段离开中国。第一阶段是排除中国内地IC厂商在中国内地晶圆厂生产
RTX40系列发布之后，黄仁勋曾经亲口确认，SLI技术已经被彻底放弃。不过现在，NVIDIA又以另一种方式复活了它，这就是最新发布的数据中心加速计算卡H100NVL。NVIDIA一年前就发布了Hopper架构的新一代计算卡H100，具备三个NVLink总线，可以组建多卡互连。H100NVL则不太一样，单卡集成两颗H100GPU，彼此通过NVLink互连，一致对外。这显然是给那些不支持SXM的服务器准备的，适合大规模AI推理训练。它的规格基本就是H100SXM版本翻一番甚至还多：33792个CUDA核心、1056个Tensor核心、188GBHBM3高带宽内存、7.8TB/s带宽、700-800
RTX40系列发布之后，黄仁勋曾经亲口确认，SLI技术已经被彻底放弃。不过现在，NVIDIA又以另一种方式复活了它，这就是最新发布的数据中心加速计算卡H100NVL。NVIDIA一年前就发布了Hopper架构的新一代计算卡H100，具备三个NVLink总线，可以组建多卡互连。H100NVL则不太一样，单卡集成两颗H100GPU，彼此通过NVLink互连，一致对外。这显然是给那些不支持SXM的服务器准备的，适合大规模AI推理训练。它的规格基本就是H100SXM版本翻一番甚至还多：33792个CUDA核心、1056个Tensor核心、188GBHBM3高带宽内存、7.8TB/s带宽、700-800
前言仅限交流学习：需求：抓取某用户里的fans信息注意：为了平台审核，以下代码里的网址用xxxxx.com代替，请自行替换。一、抓包分析通过抓包分析，可以看到有个friends的数据包就有我们想要的信息：image.png每个包只有20条数据，再来翻页抓下一个包：image.pngimage.png对比两个包，很明显page数就是下一页，uid是用户id，用户id也就是用户主页链接的后面一段，type直接固定fans就行二、测试请求上Pycharm，构建传参和headers，这里注意要登录后的cookie：headers={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT
前言仅限交流学习：需求：抓取某用户里的fans信息注意：为了平台审核，以下代码里的网址用xxxxx.com代替，请自行替换。一、抓包分析通过抓包分析，可以看到有个friends的数据包就有我们想要的信息：image.png每个包只有20条数据，再来翻页抓下一个包：image.pngimage.png对比两个包，很明显page数就是下一页，uid是用户id，用户id也就是用户主页链接的后面一段，type直接固定fans就行二、测试请求上Pycharm，构建传参和headers，这里注意要登录后的cookie：headers={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT
一、数据源之前，我分享过一期爬虫，用python爬取Top100排行榜：最终数据结果，是这样的：TOP100数据在此数据基础上，做python可视化分析。二、数据读取首先，读取数据源：#读取csv数据df=pd.read_csv(csv)三、数据概览用shape查看数据形状：#查看数据形状df.shape用head查看前n行：#查看前5行df.head(5)用info查看列信息：#查看列信息df.info()用describe查看统计性分析：#描述性统计分析df.describe()描述性统计四、数据清洗查看是否存在空值：#查看空值df.isna().any()查看空值每列都是False，没有
一、数据源之前，我分享过一期爬虫，用python爬取Top100排行榜：最终数据结果，是这样的：TOP100数据在此数据基础上，做python可视化分析。二、数据读取首先，读取数据源：#读取csv数据df=pd.read_csv(csv)三、数据概览用shape查看数据形状：#查看数据形状df.shape用head查看前n行：#查看前5行df.head(5)用info查看列信息：#查看列信息df.info()用describe查看统计性分析：#描述性统计分析df.describe()描述性统计四、数据清洗查看是否存在空值：#查看空值df.isna().any()查看空值每列都是False，没有
