1Fastjson2简介Fastjson2是Fastjson的升级版，特征：协议支持：支持JSON/JSONB两种协议部分解析：可以使用JSONPath进行部分解析获取需要的值语言支持：Java/Kotlin场景支持：Android8+/服务端其他特性支持：GraalNative-Image、JSONSchema2基础使用2.1测试环境环境：JDK版本：1.8.0_341Fastjson2版本：2.0.19测试类：@Builder@Data@ToStringpublicclassEntity{privateStringfield1;privateIntegerfield2;}2.2JSON序列
整理| 小欧出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）11月29日，滴滴出行通过官方微博再一次致歉。滴滴出行表示，11月27日夜间发生的系统故障，给广大用户造成了诸多困扰和不便，在大家需要的时候，让大家失望了，再次向大家真诚致歉。同时，滴滴出行表示，各项服务恢复的同时，在28日启动了内部复盘调查。初步确定，这起事故的起因是底层系统软件发生故障，并非网传的“遭受攻击”。滴滴出行称，后续将深入开展技术风险隐患排查和升级工作，全面保障服务稳定性，尽最大努力避免类似事故再发生。目前，滴滴App的所有服务已经全部恢复。因这起事故给大家造成的困扰和问题，正在加快妥善解决。图片1、从道歉到被要求补
单片机、ARM、嵌入式开发、Android底层开发有什么关系？从我目前的见识来看：单片机是个系统（比如：51、AVR、PLC...），其中包含了去除了输入输出之外的运算器、控制器、存储器，我们用程序可以非常直观的控制引脚电平的高低。最近很多小伙伴找我，说想要一些ARM的资料，然后我根据自己从业十年经验，熬夜搞了几个通宵，精心整理了一份「ARM资料从专业入门到高级教程+工具包」，点个关注，全部无偿共享给大家！！！评论区回复“888”，关注我之后私信回复“666”，即可拿走。ARM就像@白峰所说的，就是个高级点的单片机，但是它和单片机有个本质的区别，单片机是个系统，而ARM是个微处理器（仅包含了运
阿里这段时间忙着制定下半年的OKR，其实在制定OKR的时候就能看出团队里谁是领导的嫡系，谁是团队的边角料。嫡系的OKR都是从领导的核心项目分出来的，而其他人的OKR不会体现在领导的OKR里面，只配给嫡系做打下手的工作。“员工的绩效，在制定OKR的时候，已经确定了”。职场失意，摸鱼得意。我还是安心的更新《解读Java源码专栏》，在这个系列中，我将手把手带着大家剖析Java核心组件的源码，内容包含集合、线程、线程池、并发、队列等，深入了解其背后的设计思想和实现细节，轻松应对工作面试。这是解读Java源码系列的第六篇，将跟大家一起学习Java中比较特殊的数据结构- TreeMap。引言上篇文章讲到L
切片的底层数据结构有上篇string为基础了，能猜到slice肯定也有一个对应的struct。在runtime的slice.go中typeslicestruct{ arrayunsafe.Pointer lenint capint}切片的本质是对数组的引用len表示当前已经存储的个数，cap表示容量。切片的创建根据数组创建s:=arr[0:31]字面量：编译时插入创建数组的代码s:=[]int{1,2,3}make:运行时创建数组slice:=make([lint,10)切片的追加扩容时，编译时转为调用runtime.growslice()有兴趣的可以看下源码，方法介绍也能看出一些逻辑。直接小
1简介SpringDataRedis是SpringData系列的一部分，它提供了Spring应用程序对Redis的轻松配置和使用。它不仅提供了对Redis操作的高级抽象，还支持Jedis和Lettuce两种连接方式。可通过简单的配置就能连接Redis，并且可以切换Jedis和Lettuce两个连接方式。下面先来看看我们该如何使用它。2使用2.1引入Redis依赖使用SpringBoot提供的spring-boot-starter-data-redis依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redis3.1.02.2自定义配置类自定义
7.2.undo日志7.2.1.事务回滚的需求我们说过事务需要保证原子性，也就是事务中的操作要么全部完成，要么什么也不做。但是偏偏有时候事务执行到一半会出现一些情况，比如：情况一：事务执行过程中可能遇到各种错误，比如服务器本身的错误，操作系统错误，甚至是突然断电导致的错误。情况二：程序员可以在事务执行过程中手动输入ROLLBACK语句结束当前的事务的执行。这两种情况都会导致事务执行到一半就结束，但是事务执行过程中可能已经修改了很多东西，为了保证事务的原子性，我们需要把东西改回原先的样子，这个过程就称之为回滚（英文名：rollback），这样就可以造成这个事务看起来什么都没做，所以符合原子性要求
目录一.unordered系列关联式容器二.unordered_map的文档介绍接口使用三.底层实现（1）哈希概念例：（2）哈希冲突（3）冲突解决1.闭散列闭散列框架插入 查找删除2.开散列（使用较多）开散列框架插入查找删除（4）哈希函数1.直接定址法--(常用)2.除留余数法--(常用)四，优化下期预告：封装哈希结语一.unordered系列关联式容器在C++98中，STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器，在查询时效率可达到$log_2N$，即最差情况下需要比较红黑树的高度次，当树中的节点非常多时，查询效率也不理想。最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将
本篇博客仅仅实现存储字符(串)的string同时由于C++string库设计的不合理，我仅实现一些最常见的增删查改接口接下来给出的接口都是基于以下框架：private: char*_str;//思考如何不用const size_t_size; size_t_capacity; //这样写可以 conststaticsize_tstring::npos=-1; //下面这种写法也可以->和上述写法产生矛盾 conststaticsize_tstring::npos; }; //静态变量只能在类外面定义上述两种定义容易产生矛盾📚1.string默认构造|析构函数|拷贝构造|赋值重载/
写在前面Open3D中的隐藏点去除算法（HiddenPointRemoval）的作用是从给定视点渲染点云时，去除背景中未被其他点遮挡的点，从而提高点云的可视化效果。Open3D库中实现了[Katz2007]提出的一种基于点云可见性近似计算的隐藏点去除方法。该方法不需要进行曲面重构或法向量估计，直接利用点云数据计算点的可见性。在使用Open3D库时我们只需要一行_,pt_map=pcd.hidden_point_removal(camera,radius)就可以从原始点云得到隐藏点去除掉后的点云但是这种算法是如何在几乎不存在点遮挡的点云中实现遮挡点去除的呢？我找到了这篇文献DirectVisib
