HashMap的底层有数组+链表(红黑树)组成，数组的大小可以在构造方法时设置，默认大小为16，数组中每一个元素就是一个链表，jdk7之前链表中的元素采用头插法插入元素，jdk8之后采用尾插法插入元素，由于插入的元素越来越多，查找效率就变低了，所以满足某种条件时，链表会转换成红黑树。随着元素的增加，HashMap的数组会频繁扩容，如果构造时不赋予加载因子默认值，那么负载因子默认值为0.75,数组扩容的情况如下:1:当添加某个元素后，数组的总的添加元素数大于了数组长度*0.75(默认,也可自己设定),数组长度扩容为两倍。(如开始创建HashMap集合后，数组长度为16，临界值为16*0.75=1
app.js的作用和意义App.js写逻辑内容，内置有函数，有三大作用1、判断用户以什么方式进入小程序2、获取用户信息3、定义全局数据每个小程序都需要在app.js中调用App方法注册小程序实例，绑定生命周期回调函数、错误监听和页面不存在监听函数等。//app.jsApp({onLaunch(options){//Dosomethinginitialwhenlaunch.},onShow(options){//Dosomethingwhenshow.},onHide(){//Dosomethingwhenhide.},onError(msg){console.log(msg)},globalD
RabbitMQ的基本使用、ACK确认机制这里就不赘述了，这里主要是想实现一个应用场景：消息消费失败后重试至多三次，仍失败则加入死信队列一、重试机制首先说一下RabbitMQ的消息重试机制，顾名思义，就是消息消费失败后进行重试，重试机制的触发条件是消费者显式的抛出异常，这个很类似@Transactional，如果没有显式地抛出异常或者trycatch起来没有手动回滚，事务是不会回滚的。以下代码可以触发重试机制 还有一种情况就是消息被拒绝后重新加入队列,比如basic.reject和basic.nack，并且requeue=true，但是个人认为这个不算是触发了重试机制，这个是重新进入到了消息队
背景这边有个做saas化应用的需求，要求做到数据源级别隔离，选了RuoyiCRM:基于若依Vue平台搭建的多租户独立数据库CRM系统，项目不断迭代中。欢迎提BUG交流~(gitee.com)这个项目做分析先放一下码云上作者画的图，后面我把整个多租户实现的逻辑也梳理一遍数据库结构分析作者给的案例需要初始化三个数据库master多一张表master_tenant，存放租户库的数据库连接信息简单给大家看下初始化完毕以后，这张表的信息初始化的过程后面会讲到debug注册我们先注册账号@PostMapping("/register")publicAjaxResultregisterTenant(@Req
本文目录RDB（默认）自动触发🆚手动触发优点缺点何时会触发RDB快照AOF启用AOF配置路径AOF文件📃AOF的写回策略AOF的重写机制优点缺点RDB&AOF优先级终极方案：RDB+AOF混合方式补充：纯缓存模式（无持久化需求+提升性能）形容Redis的持久化其实就4个单词：writedatatodisk持久化主要是为了加强数据安全Redis支持两种不同的持久化机制，RDB 和 AOFRDB（默认）RDB（RedisDatabase）持久化机制是将Redis在内存中的数据快照（snapshot）保存到磁盘上。该机制可以在指定的时间间隔内将内存中的数据保存到磁盘上（📃dump.rdb二进制备份文
目录PIMSM基本概念PIM工作步骤DR竞选RP基本概念RP的作用RP的两种类型RP的缺点PIMSM建树过程成员接收者到RP建树过程组播源到RP建树过程SPT切换SSM模型PIMSM基本概念PIMSM采用“拉”（Pull）的方式来转发组播报文并生成组播表，建立SPT（最短路径树）、RPT（共享树）转发组播报文。它假定每条链路都没有需求。PIM工作步骤邻居建立全网开启组播、配置PIM通过Hello报文建立PIM邻居，并选举DR选举RP通过RP建立SPT以及RPT树RPT树建立在RP与组成员端建立RPT树（*,G）树SPT树建立在组播源与RP之间建立（S,G）树通过组播源流量在RP与组成员端之间也
首先上官方说明：https://www.rabbitmq.com/heartbeats.html从官方文档可以看到有个heartbeattimeout，服务端默认60s，这里的描述可能有些迷惑性那么问题来了，如果客户端heartbeattimeout协商的是30s，那么服务端多久会超时断开tcp连接？经测试，是60-90s，即2-3倍timeout。为什么上面说了15s发一次心跳，丢两次心跳认为不可达，最后却需要这么长时间？实际上服务端在和客户端协商好heartbeattimeout后，服务端会启动两个进程：一个负责以heartbeattimeout/2的间隔定期判断有没有数据发送，一个以he
RabbitMQ–了解中间件、常用的中间件、分布式系统使用中间件、Docker安装rabbitmq及遇到的问题、RabbitMQ核心组成、消息模式Springboot整合RabbitMQ(Fanout、Direct、Topic模式)、设置队列信息TTL、死信队列、RabbitMQ磁盘监控，内存控制Springboot+Rabbitmq消费者注解详解、改序列化方式Docker简易部署RabbitMQ集群、分布式事务解决方案+案例(可靠生产、可靠消费)Springboot+RabbitMQ+ACK机制(生产方确认(全局、局部)、消费方确认)、知识盲区消息确认机制前言为了保证消息从队列可靠的达到消费
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目录1.注意力机制由来2.Nadaraya-Watson核回归3.多头注意力与自注意力4.Transformer模型Reference随着Transformer模型在NLP，CV甚至CG领域的流行，注意力机制（AttentionMechanism）被越来越多的学者所注意，将其引入各种深度学习任务中，以提升性能。清华大学胡世民教授团队近期发表在CVM上的Attention综述[1]，详细介绍了该领域相关研究的进展。对于点云应用，引入注意力机制，设计新的深度学习模型，自然是一个研究热点。本文以注意力机制为对象，概述其发展脉络，以及在点云应用领域的成功应用，为期望在该研究方向有所突破的同学，提供一点
