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IntelliJIDEA for Scala 中的 Java 字节码反编译器

我使用的是IntellijIDEA终极版。浏览从java源代码编译的.class文件很容易:我只需双击.class文件,IDEA就会反编译它。但是,对于从scala源代码编译的.class文件,它不起作用。似乎IDEA只是引用了scala源文件。我注意到只有在安装了scala插件的情况下,IDEA才会表现得像那样。没有它它工作正常。有没有办法在不关闭scala插件的情况下使用IDEA进行反编译? 最佳答案 最终在Intellij中发布了此功能。来自officialwebsite:YoucandecompileyourScalacod

技术报告:Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA AND Alpaca

技术报告:EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAANDAlpacaIntroductionChineseLLaMAChineseAlpacaLora-Fine-tuning实验7Bpre-trainingInstruction-Tuning13BPre-TrainingInstruct-TuningIntroduction首先作者说了最近ChatGPT等模型在AGI领域表现出了很好的性能,但是收到算力、闭源的限制,阻碍了研究。然后Meta与MIT分别开源了LLaMA、Alpaca,这让研究有了希望。然后作者说这两个模型是基于英文预料训练

java - 为什么 Object.wait() 是最终的?

在Java中,Object的wait()方法被实现为final方法的原因是什么?不需要覆盖wait()吗? 最佳答案 Java语言规范描述了同步的工作原理。在众多概念中,如对象监视器,还有WaitSets的概念。.Everyobject,inadditiontohavinganassociatedmonitor,hasanassociatedwaitset.Awaitsetisasetofthreads.Whenanobjectisfirstcreated,itswaitsetisempty.Elementaryactionstha

java - OAuth Google API for Java 无法模拟用户

我想模拟一个用户并代表他们从服务器进程将文件添加到用户Google云端硬盘。我已经设置了一个服务帐户,并且可以使用以下代码成功访问驱动器作为服务帐户添加和列出文件等:/**GlobalinstanceoftheHTTPtransport.*/privatestaticfinalHttpTransportHTTP_TRANSPORT=newNetHttpTransport();/**GlobalinstanceoftheJSONfactory.*/privatestaticfinalJsonFactoryJSON_FACTORY=newJacksonFactory();publicsta

java - Spring MVC : Appropriate extension point for wrapping API Responses

我有一个简单的RESTAPI,使用SpringMVC@Controller和@RequestMapping构建。我想开始包装响应以提供额外的元数据。例如,给定一个会返回的调用HTTPGET:/users/1{"userName":"JackJackerson"}我想把它包装起来,如下:{"metadata":{"callLimit":"50","callsRemaining":"49"},"result":{"userName":"JackJackerson"}}..etc..此外,我想支持用于管理列表的标准参数集(limit和offset)。因为这涉及到所有的api方法,我想将它实现

java - 我可以使用 wait 而不是 sleep 吗?

这个问题在这里已经有了答案:Differencebetween"wait()"vs"sleep()"inJava(33个答案)关闭6年前。我遇到了一个发帖者试图让线程等待一秒钟的问题。他们正在使用wait,但在synchronizedblock之外,因此它崩溃了。给定一个正在运行的线程,要暂停给定时间的执行,可以这样做:Thread.sleep(1000);这应该也有效,并且结果非常相似:synchronized(this){this.wait(1000);}使用wait超时,线程将在1秒后取消暂停。问题是这样的:如果我没有任何监控和通知问题,是否有实际理由使用一个而不是另一个?

java - 进程间文件交换 : efficiency and race conditions

故事:前几天在想基于文件交换的进程间通信。假设进程A在其工作期间创建了多个文件,然后进程B读取这些文件。为了确保所有文件都被正确写入,创建一个特殊文件会很方便,该文件的存在将表示所有操作已完成。简单的工作流程:进程A创建文件"file1.txt"进程A创建文件"file2.txt"进程A创建文件“processA.ready”进程B正在等待文件“processA.ready”出现,然后读取文件1和文件2。疑惑:文件操作由操作系统执行,特别是文件子系统。由于在Unix、Windows或MacOS中的实现可能不同,我不确定文件交换进程间通信的可靠性。即使OS会保证这种一致性,也有像Java

java - @Nullable 和 SonarQube 'Conditionally executed blocks should be reachable' 警告

包有以下package-info.java:@ParametersAreNonnullByDefaultpackagefoo;importjavax.annotation.ParametersAreNonnullByDefault;类有以下方法:privatestaticStringtoIsoString(@NullableInstantdateTime){returndateTime==null?null:dateTime.toString();}SonarQube(版本6.2,SonarJava4.14.0.11784)发出以下警告(鱿鱼:S2583):我怎样才能让SonarQub

关于 Python 在 for 循环里处理大数据的一些推荐方法

在处理大规模数据时,对于循环遍历,尤其是在Python中,需要考虑一些优化策略以提高效率。以下是一些在处理大量数据时优化Pythonfor循环的方法:1.使用迭代器:Python中的迭代器(iterator)是一个可以逐个访问元素的对象。使用迭代器可以避免一次性加载所有数据到内存中,从而减少内存占用。常见的迭代器包括range()、enumerate()等。foriinrange(0,len(data),chunk_size):process_chunk(data[i:i+chunk_size])这样,数据被分成小块,每次只加载一小部分到内存中,提高了内存利用率。2.并行处理:利用Python

论文阅读:EGO-Planner: An ESDF-free Gradient-based Local Planner for Quadrotors

1.框架梳理2.某些疑惑的个人后期理解一个控制点Qi为什么有多个{p,v}对呢?理解:结合原论文算法1(控制点pv对生成算法)和算法2(egoplanner整体流程),可知算法1循环执行。即控制点首次位于障碍物内部时,生成对应的第1号pv对;在优化过程中,如果该控制点被推至另一个障碍物,则算法1还会被调用,此时会生成属于该控制点的第2号pv对…以此类推红色行的j到底是什么含义:表示pv对?还是障碍物(大概率为有效的pv对)?理解:一个控制点可以对应多个pv对,故j表示某个控制点对应的所有pv对新发现障碍物时,pv对如何增加变化?理解:新增加一个障碍物会新增加一个属于该障碍物的pv对,原来的pv