续上篇...目录续上篇...三、计算资源1、第一阶段：数据大集中2、第二阶段：资源云化①“云”的分类②虚拟化技术③边缘计算的普及四、软件代码共享总结 往期精彩：三、计算资源AlphaGo算法论文虽然已经发表，但从商业角度复制第二个它绝对是亏钱买卖，因为它需要大量服务器和数据中心来支持算法实现。对于大多数AI应用，只要它可以联网，理论上就能使用接近无限的计算资源——把实体资源（如服务器设备、计算节点、存储节点、网络节点等）变成虚拟的资源集合，这些资源可按需使用。此过程经历了两个阶段：数据大集中和资源云化。1、第一阶段：数据大集中数据大集中：建设大量的数据中心基础设施，把数据集中起来使用。数据中
文章目录一、什么是CAS锁概述原理硬件级别保证示例代码源码分析compareAndSet(intexpect,intupdate)二、CAS底层原理UnsafevalueOffsetvolatile源码分析底层汇编总结三、原子引用AtomicReference示例四、自旋锁，借鉴CAS思想什么是自旋锁？示例五、CAS的缺点循环时间长开销很大引出来ABA问题一、什么是CAS锁概述CAS的全称为Compare-And-Swap，直译就是对比交换。是一条CPU的原子指令，其作用是让CPU先进行比较两个值是否相等，然后原子地更新某个位置的值。经过调查发现，其实现方式是基于硬件平台的汇编指令，就是说CA
笔试：画出Synchronized线程状态流转实现原理图synchronized关键字解决的是多个线程之间访问资源的同步性，synchronized翻译为中文的意思是同步，也称之为”同步锁“。synchronized的作用是保证在同一时刻，被修饰的代码块或方法只会有一个线程执行，以达到保证并发安全的效果。synchronized关键字可以实现什么类型的锁？ 悲观锁：synchronized关键字实现的是悲观锁，每次访问共享资源时都会上锁。 非公平锁：synchronized关键字实现的是非公平锁，即线程获取锁的顺序并不一定是按照线程阻塞的顺序。 可重入锁：synchronized关键字实
首先，让我声明一下，我不使用DefaultTreeModel。我实现了我自己的TreeModel，所以我不能使用DefaultXXX东西。问题是这样的:通过我的模型定义的一些addStuff()方法，我将节点添加到底层数据结构。然后我通过在addStuff()函数中调用treeNodesChanged()来通知听众(我知道有treeNodesInserted方法，但它是一回事。它只是用不同的方法通知听众)。现在，其中一个监听器是我的主窗体中的一个静态类，这个监听器可以告诉JTree(它也包含在我的主窗体中)自行刷新。我如何告诉JTree从模型中“重新加载”它的部分或全部节点？更新:找到
文章目录stack的使用queue的使用适配器queue的模拟实现stack的模拟实现dequestack的使用stack是一种容器适配器，具有后进先出，只能从容器的一端进行元素的插入与提取操作#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){ stackint,vectorint>>st; st.push(1); st.push(2); st.push(3); st.push(4); coutst.size()endl;//4 while(!st.empty()) { coutst.top()""; st.pop(); } coute
这是一篇能让你迅速了解Git工作原理的文章，实战案例解析，相信我，3分钟，绝对能够有收获！Git目录结构Git的本质是一个文件系统（很重要，记住这句话，理解这句话），工作目录中的所有文件的历史版本以及提交记录（commit）都是以文件对象的方式保存在 .git 目录中的。我们先来创建一个名为git-demo空目录，并采用 gitinit 命令初始化Git仓库。该命令会在工作目录下生成一个 .git 目录，该目录将用于保存工作区中所有的文件历史的历史版本，commit，branch，tag等所有信息。$mkdirgit-demo$cdgit-demo$gitinit其目录结构如下：图片待会我们重
文章目录一、STL1.1什么是STL?1.2STL的版本1.3STL的六大组件二、vector的介绍及使用2.1vector的介绍2.2vector的使用2.2.1vector的定义2.2.2vectoriterator2.2.3vector空间增长问题2.2.4vector增删查改2.3vector\可以替代string嘛？三、vector模拟实现3.1成员变量3.2成员函数3.2.1构造函数3.2.2拷贝构造3.2.3operator=3.2.4size3.2.5capacity3.3.6迭代器相关3.2.7reserve（深拷贝问题）3.2.8resize3.2.9operator[]3
简介kafka是一个分布式消息队列。具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。kafka对外使用topic的概念，生产者往topic里写消息，消费者从读消息。为了做到水平扩展，一个topic实际是由多个partition组成的，遇到瓶颈时，可以通过增加partition的数量来进行横向扩容。单个parition内是保证消息有序。每新写一条消息，kafka就是在对应的文件append写，所以性能非常高。kafka的总体数据流是这样的：kafkadataflow大概用法就是，Producer
前言在大数据领域，Hive是一种常用的数据仓库工具，用于管理和处理大规模数据集。Hive底层支持多种数据存储格式，这些格式对于数据存储、查询性能和压缩效率等方面有不同的优缺点。本文将介绍Hive底层的三种主要数据存储格式：文本文件格式、Parquet格式和ORC格式。一、三种存储格式文本文件格式：文本文件格式是最基本的数据存储格式之一，它以纯文本方式存储数据，每一行表示一条记录。这种格式简单易用，适用于各种类型的数据，但由于没有压缩和优化，它的存储效率相对较低。同时，在查询性能方面，由于数据没有被结构化，可能会出现较慢的查询速度。Parquet格式：Parquet是一种列式存储格式，它将数据按
文章目录一、成员变量二、成员函数2.1默认构造函数2.2拷贝构造函数2.3operator=2.4c_str()2.5size()2.6operator[]2.7iterator2.8reserve2.9resize2.10push_back2.11append2.12operator+=2.13insert2.14erase2.15find2.16substr2.17operator2.18operator>>2.19operator2.20operator==2.21、>=、!=三、结语一、成员变量private: char*_str;//用来存储字符串 size_t_size;//用
