一、OSPF五种报文 (使用IP承载，可靠）1.1hello： 发现和维护邻居关系，以太网10s一次1.2 DBD：发送链路状态数据库摘要1.3 LSR：请求发送特定的链路状态信息（请求包）1.4 LSU：发送详细的链路状态信息（更新包，包含LSA详细信息）1.5 LSA：发送确LSA认报文（确认包）OSPF报文头部信息(主要）：1）Version（版本）：IPV4ospfv2 IPV6ospfv32）Type:1-hello 2-DBD 3-LSR 4-LSU 5-ACK二、OSPF五种常见LSA2.1 Router-LSA（路由器链路状态通告）---1类LSA1）作用：描述每台路由器自身
1、RUNNING状态说明：线程池处于RUNNING状态时，能够接收新任务以及对已添加的任务进行处理。状态切换：线程池的初始状态为RUNNING。换句话说线程池一旦被创建，就处于RUNNING状态，且线程池中的任务数为0privatefinalAtomicIntegerctl=newAtomicInteger(ctlOf(RUNNING,0));2、SHUTDOWN状态说明：线程池处于SHUTDOWN状态时，不接收新任务，但能处理已添加的任务状态切换：调用线程池的shutdown()接口时，线程池由RUNNING->SHUTDOWN3、STOP状态说明：线程池处于STOP状态时，不接收新任务，
1、RUNNING状态说明：线程池处于RUNNING状态时，能够接收新任务以及对已添加的任务进行处理。状态切换：线程池的初始状态为RUNNING。换句话说线程池一旦被创建，就处于RUNNING状态，且线程池中的任务数为0privatefinalAtomicIntegerctl=newAtomicInteger(ctlOf(RUNNING,0));2、SHUTDOWN状态说明：线程池处于SHUTDOWN状态时，不接收新任务，但能处理已添加的任务状态切换：调用线程池的shutdown()接口时，线程池由RUNNING->SHUTDOWN3、STOP状态说明：线程池处于STOP状态时，不接收新任务，
目录一、关于聚类的基础描述1.1 聚类与分类的区别1.2 聚类的概念1.3 聚类的步骤二、几种常见的聚类算法2.1K-means聚类算法1)K-means算法的流程：2）K-means算法的优缺点及算法复杂度3）K-means算法的调优与改进4）K-means算法的python代码实现2.2GMM高斯混合模型聚类算法2.3Meanshift聚类算法1）单点meanshift算法基本流程2）整个数据集的meanshift聚类流程3）meanshift聚类算法的优缺点及算法复杂度4）meanshift在图像分割和目标跟踪领域的应用5）单点meanshift的python代码实现2.4基于密度的DB
目录一、关于聚类的基础描述1.1 聚类与分类的区别1.2 聚类的概念1.3 聚类的步骤二、几种常见的聚类算法2.1K-means聚类算法1)K-means算法的流程：2）K-means算法的优缺点及算法复杂度3）K-means算法的调优与改进4）K-means算法的python代码实现2.2GMM高斯混合模型聚类算法2.3Meanshift聚类算法1）单点meanshift算法基本流程2）整个数据集的meanshift聚类流程3）meanshift聚类算法的优缺点及算法复杂度4）meanshift在图像分割和目标跟踪领域的应用5）单点meanshift的python代码实现2.4基于密度的DB
Java中创建的几种方式。记录一下new关键字创建通过Class类的newInstance()通过构造器的newInstance()通过clone()创建通过序列化创建new关键字创建Studentstudent=newStudent();通过Class类的newInstance()classStudent{publicIntegerage=1;}ClassStudent>clazz=Student.class;try{Studentstudent=clazz.newInstance();System.out.println(student.age);}catch(InstantiationE
Java中创建的几种方式。记录一下new关键字创建通过Class类的newInstance()通过构造器的newInstance()通过clone()创建通过序列化创建new关键字创建Studentstudent=newStudent();通过Class类的newInstance()classStudent{publicIntegerage=1;}ClassStudent>clazz=Student.class;try{Studentstudent=clazz.newInstance();System.out.println(student.age);}catch(InstantiationE
测试环境说明mysql数据库：jdbc:mysql://localhost:3306/testIDE：IDEA2022JDK：JDK8mysql：mysql5.7JDBC：5.1.37第一种方式使用静态加载驱动方式，连接mysql这种方式灵活性差，依赖性强publicvoidconnection01()throwsSQLException{//注册驱动Driverdriver=newDriver();//创建Properties对象，用于保存mysql账号和密码键值对Propertiesproperties=newProperties();properties.setProperty("use
测试环境说明mysql数据库：jdbc:mysql://localhost:3306/testIDE：IDEA2022JDK：JDK8mysql：mysql5.7JDBC：5.1.37第一种方式使用静态加载驱动方式，连接mysql这种方式灵活性差，依赖性强publicvoidconnection01()throwsSQLException{//注册驱动Driverdriver=newDriver();//创建Properties对象，用于保存mysql账号和密码键值对Propertiesproperties=newProperties();properties.setProperty("use
本地加锁的方式在分布式的场景下不适用，所以本文我们来探讨下如何引入分布式锁解决本地锁的问题。本篇所有代码和业务基于我的开源项目PassJava。本篇主要内容如下：一、本地锁的问题首先我们来回顾下本地锁的问题：目前题目微服务被拆分成了四个微服务。前端请求进来时，会被转发到不同的微服务。假如前端接收了10W个请求，每个微服务接收2.5W个请求，假如缓存失效了，每个微服务在访问数据库时加锁，通过锁（synchronzied 或 lock）来锁住自己的线程资源，从而防止缓存击穿。这是一种本地加锁的方式，在分布式情况下会带来数据不一致的问题：比如服务A获取数据后，更新缓存key=100，服务B不
