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Java Date类详解

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【Spring Boot 源码学习】OnWebApplicationCondition 详解

SpringBoot源码学习系列OnWebApplicationCondition详解引言往期内容主要内容1.getOutcomes方法2.getMatchOutcome方法3.isWebApplication方法3.1isServletWebApplication方法3.2isReactiveWebApplication方法3.3isAnyWebApplication方法总结引言上篇博文带大家从SpringBoot源码深入详解了OnBeanCondition,那本篇也同样从源码入手,带大家深入了解OnWebApplicationCondition的过滤匹配实现。往期内容在开始本篇的内容介绍之

【c语言】编译链接--详解

文章目录一.程序的翻译环境和运行环境二.翻译环境:预编译+编译+汇编+链接(一)预编译(二)编译1)词法分析2)语法分析3)语义分析(三)汇编(四)链接1.编译过程中进行符号汇总2.汇编过程中生成符号表3.链接符号表汇总运行环境一.程序的翻译环境和运行环境在ANSIC的任何⼀种实现中,存在两个不同的环境。第1种是翻译环境,在这个环境中源代码被转换为可执⾏的机器指令。第2种是执行环境,它⽤于实际执⾏代码二.翻译环境:预编译+编译+汇编+链接翻译环境一个程序可能不止一个.c文件•多个.c⽂件单独经过编译出编译处理⽣产对应的目标文件•多个⽬标⽂件和链接库⼀起经过链接器处理⽣成最终的可执⾏程序。•链接

08-linux网络管理-iftop命令详解

文章目录1.安装2.基本使用2.1命令2.2输出2.3说明3.选项3.1选项说明3.2几个示例-n(不查找主机名)-i(查看指定网卡流量)-P(显示主机端口)-t(不使用ncurses界面)4.ncurses界面按钮1.安装yuminstalliftop2.基本使用2.1命令iftop2.2输出19.1Mb38.1Mb57.2Mb76.3Mb95.4Mb└────────────────────────────────────────┴────────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────

二叉树的前 中 后序的非递归实现(图文详解)

🎈个人主页:🎈:✨✨✨初阶牛✨✨✨🐻强烈推荐优质专栏:🍔🍟🌯C++的世界(持续更新中)🐻推荐专栏1:🍔🍟🌯C语言初阶🐻推荐专栏2:🍔🍟🌯C语言进阶🔑个人信条:🌵知行合一🍉本篇简介:>:非递归实现二叉树的前中后序遍历.金句分享:✨不要慌,不要慌,太阳下了,有月光!✨前言为什么要掌握非递归呢?递归实现前中后序遍历十分轻松,二非递归就复杂许多了.主要是递归有以下几个缺陷:内存消耗:递归算法由于会在堆栈中不停地压入和弹出函数调用记录,因此会占用大量的内存,如果递归的次数过多,可能会导致栈溢出。效率低下:递归算法的效率低下,因为每次递归都需要重新压入调用记录和恢复上一次的状态,这些操作都会增加额外的开销

激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、ReLU激活函数、Leaky ReLU激活函数、Parametric ReLU激活函数详细介绍及其原理详解

相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、ReLU激活函数、LeakyReLU激活函数、ParametricReLU激活函数详细介绍及其原理详解Xavier参数初始化方法和Kaiming参数初始化方法详细介绍及其原理详解文章目录相关文章前言一、激活函数1.1什么是激活函数1.2使用激活函数后如何更新参数1.3成为激活函数的条件二、SigmoidSigmoidSigmoid激活函数2.1SigmoidSigmoid

Kafka系列——详解消费者和消费者群组和分区的关系

要想知道如何从Kafka读取消息,需要先了解消费者和消费者群组的概念。消费者和消费者群组消费者组是为了提升从Kafka消费数据的能力假设有一个应用程序需要从一个KafkaTopic读取消息并验证这些消息,然后再把它们保存起来。应用程序需要创建一个消费者对象,订阅主题并开始接收消息,然后验证消息并保存结果。当生产者往主题写入消息的速度超过了应用程序验证数据的速度,这个时候该怎么办?如果只使用单个消费者处理消息,应用程序会远跟不上消息生成的速度。显然,此时很有必要对消费者进行横向伸缩。就像多个生产者可以向相同的主题写入消息一样,我们也可以使用多个消费者从同一个主题读取消息,对消息进行分流。Kafk

ElasticSearch第四讲:ES详解:ElasticSearch和Kibana安装

ElasticSearch第四讲:ES详解:ElasticSearch和Kibana安装本文是ElasticSearch第四讲:ElasticSearch和Kibana安装,主要介绍ElasticSearch和Kibana的安装。了解完ElasticSearch基础和ElasticStack生态后,我们便可以开始学习使用ElastiSearch了。文章目录ElasticSearch第四讲:ES详解:ElasticSearch和Kibana安装1、官网相关教程2、安装ElasticSearch3、安装Kibana4、配置密码访问1、官网相关教程安装ElasticSearch还是先要看下官方网站。

C/C++实现聊天室(详解版)

文章目录一、程序演示二、项目介绍三、代码详解服务器客户端一、程序演示虽然最开始是打算写个局域网就好了的,但其实如果你有云服务器,可以向微信、QQ一样与相隔甚远的朋友聊天,只需要将客户端IP修改为云服务器的IP,并将服务器程序运行到云服务器上,端口可自行确定。因为我原本就租了一个云服务器,所以项目里也有我已经改好了的Linux服务器代码,在Ubuntu上可正常运行。注意:本文只详解介绍各个功能模块代码,如果你想要一步一步从头写出该软件,可以看我的这篇文章:MFG开发多人聊天室进阶项目:C++实现聊天室(单聊、群聊、文件传输)该项目使用WTL界面库以及boostasio网络库进行开发,是本文的升级

红黑树详解

1.概述1.1红黑树的引入有了二叉搜索树,为什么还需要平衡二叉树?在学习二叉搜索树、平衡二叉树时,我们不止一次提到,二叉搜索树容易退化成一条链这时,查找的时间复杂度从O(log2N)O(log_2N)O(log2​N)也将退化成O(N)O(N)O(N)引入对左右子树高度差有限制的平衡二叉树,保证查找操作的最坏时间复杂度也为O(log2N)O(log_2N)O(log2​N)有了平衡二叉树,为什么还需要红黑树?AVL的左右子树高度差不能超过1,每次进行插入/删除操作时,几乎都需要通过旋转操作保持平衡在频繁进行插入/删除的场景中,频繁的旋转操作使得AVL的性能大打折扣红黑树通过牺牲严格的平衡,换取

Arthas 使用详解

前言Arthas是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等,大大提升线上问题排查效率。Arthas能做什么?当你遇到以下类似问题而束手无策时,Arthas可以帮助你解决:这个类从哪个jar包加载的?为什么会报各种类相关的Exception?我改的代码为什么没有执行到?难道是我没commit?分支搞错了?遇到问题无法在线上debug,难道只能通过加日志再重新发布吗?线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法debug,线下无法重现!是否