工作面试中经常遇到ThreadLocal，但是很多同学并不了解ThreadLocal实现原理，到底为什么会发生内存泄漏也是一知半解？今天一灯带你深入剖析ThreadLocal源码，总结ThreadLocal使用规范，解析ThreadLocal高频面试题。1.ThreadLocal是什么ThreadLocal是线程本地变量，就是线程的私有变量，不同线程之间相互隔离，无法共享，相当于每个线程拷贝了一份变量的副本。目的就是在多线程环境中，无需加锁，也能保证数据的安全性。2.ThreadLocal的使用/***@author一灯架构*@apiNoteThreadLocal示例**/publicclas
作者：清茶淡粥酱链接：https://juejin.cn/post/7026734817853210661SpringSecurity简介SpringSecurity是一种高度自定义的安全框架，利用（基于）SpringIOC/DI和AOP功能，为系统提供了声明式安全访问控制功能，减少了为系统安全而编写大量重复代码的工作。核心功能：认证和授权SpringSecurity认证流程SpringSecurity项目搭建导入依赖SpringSecurity已经被Springboot进行集成，使用时直接引入启动器即可org.springframework.bootspring-boot-starter-s
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昨天，有读者私信发我一篇文章，说里面提到的IntellijIDEA插件真心不错，基本上可以一站式开发了，希望能分享给更多的小伙伴，我在本地装了体验了一下，觉得确实值得推荐，希望小伙伴们有时间也可以尝试一下。VuesionTheme颜值是生产力的第一要素，IDE整好看了，每天对着它也是神清气爽，有木有？就IntellijIDEA提供的暗黑和亮白主色，虽然说已经非常清爽了，但时间久了总觉得需要再来点新鲜感？VuesionTheme这个主题装上后，你会感觉整个IntellijIDEA更高级了。安装完插件就立马生效了，瞧这该死的漂亮，整个代码着色，以及文件的图标，都更炫酷了：当然了，主题这事，萝卜白菜
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1. 数据库的三范式是什么？？？？范式=规范，原则上是必须遵循的（但是需求不同可以不遵循），特殊情况可以不遵循第一范式（1NF）：符合数据表的原子性【就是每一个属性不可再分】表中的同一列数据相同一个列名只能对应一列并且每一列都不可再分行的上下关系互不影响（看不懂这里没关系，例子懂了就行）举例：第一个是不满足第一范式的【是可以再分的】（将签到的两行改成一行就满足一范式了） 这个例子就是满足一范式的。第二范式（2NF）：消除了非主属性对于码【主属性的集合】的部分函数依赖（简单来说：表中的非主属性【姓名】必须完全依赖于主属性【学号】，也就是说通过主属性能够获取到一个唯一的姓名。）名词解释;码（候选码
1. 数据库的三范式是什么？？？？范式=规范，原则上是必须遵循的（但是需求不同可以不遵循），特殊情况可以不遵循第一范式（1NF）：符合数据表的原子性【就是每一个属性不可再分】表中的同一列数据相同一个列名只能对应一列并且每一列都不可再分行的上下关系互不影响（看不懂这里没关系，例子懂了就行）举例：第一个是不满足第一范式的【是可以再分的】（将签到的两行改成一行就满足一范式了） 这个例子就是满足一范式的。第二范式（2NF）：消除了非主属性对于码【主属性的集合】的部分函数依赖（简单来说：表中的非主属性【姓名】必须完全依赖于主属性【学号】，也就是说通过主属性能够获取到一个唯一的姓名。）名词解释;码（候选码
这篇博文只适合想快速发期刊且基础不是太好的同学看看找找灵感🌟，如果想发的是Sci或者顶会看我这篇博文意义不大,以下也仅仅代表我个人看法👍。大家好，我是迪菲赫尔曼😁，我最近将本人硕士阶段所有学习的计算机视觉基础知识进行了一个系统性的整理，编写了《目标检测蓝皮书🍀》，共计101010篇内容，涵盖从基础知识到论文改进的整个时间线，包含第111篇机器学习基础、第222篇深度学习基础、第333篇卷积神经网络、第444篇经典热门网络结构、第555篇目标检测基础、第666篇网络搭建及训练、第777篇模型优化方法及思路、第888篇模型超参数调整策略、第999篇模型改进技巧、第101010篇模型部署基础等，详细
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关于图像分割方面的论文改进目前深度学习图像处理主流方向的模型基本都做到了很高的精度，你能想到的方法，基本上前人都做过了，并且还做得很好，因此越往后论文越来越难发，创新点越来越难找。尤其是DeepLabv3+和Unet系列模型🔥🔥🔥，热度很高，也是改进频率很高的一个模型。文章目录一、创新思路🌟1.无事生非法2.后浪推前浪法3.推陈出新法4.出奇制胜法说明二、部分期刊论文创新点总结🌟共性以及特点三、部分中/英文期刊论文创新点🌟一种基于注意力机制的轻量级航空电力线分割算法基于CBAM注意力机制的U-Net桥梁裂缝识别与特征计算方法研究通过多光谱卫星图像和改进的UNet++检测虫害森林破坏基于全局信息
