关于字符串在JVM的哪里 字符串对象在JVM中可能有两个存放的位置：字符串常量池或堆内存。...使用常量字符串初始化的字符串对象，它的值存放在字符串常量池中； 使用字符串构造方法创建的字符串对象，它的值存放在堆内存中； 另外String提供了一个API, java.lang.String.intern...()，这个API可以手动将一个字符串对象的值转移到字符串常量池中 JDK1.7之后虽然字符串常量池也转换到了堆中,但是其实字符串常量池是在堆中独立开辟的空间,我们创建一个普通字符串和一个字符串对象结构类似于下图...代码验证 这里其实我们可以看出一些intern()的特性了. intern源码分析 我们来看intern方法的实现，intern方法的底层是一个native方法，在Hotspot JVM里字符串常量池它的逻辑在注释里写得很清楚...总结 在Java应用恰当得使用String.intern()方法有助于节省内存空间，但是在使用的时候，也需要注意，因为StringTable的大小是固定的，如果常量池中的字符串过多，会影响程序运行效率。
nginx对应站点的.conf配置文件添加如下代码 location / { try_files $uri $uri/ /index.php$is_args$query_string; #语法: try_files
背景 某次和领导吃饭，无意中提到了房子的话题，说了几句自己的心得经验（虽然没有再次实操的资本），却给领导留下了深深的印象（领导，你不是又要在郑州置业了吧）。 ?...前段时间一个老朋友也联系我咨询郑州房子的事情（难道就因为我在郑州吗？）。那朋友一连串问了我好几个为题，听说郑州现在房子降价了？现在该不该买？买这个XXX楼盘合适吗？ ? 可是，我们是老朋友，你懂的。...本着负责任的态度，今天我们来一块分析下郑州的房价，数据爬取自某房中介网站（我只是数据的搬运工，不对数据真实性负责哈）。 ?...买房最关心的应该就是房屋的价格，下面我们来看下每个区域的价格分布。 首先对原始数据进行处理，去掉单位，方便后续计算。...单价1万5左右的房子最多。曾经有人问我，一个城市的房价多高最幸福，我想的是工资是房价的1.2倍，然后没有贷款…… ?
Chartier等人研究声道运动在感觉运动皮层上的编码。该研究发现，单电极神经活动可以编码不同的运动轨迹，这些运动轨迹是产生自然语言的复杂运动轨迹基础。本文发表在Neuro杂志。...虽然AKTs在不同句子中的功能具有一致特性，在同一音位产生过程中，上下文相关的动作前后的编码反映了协同发音的皮层表征。感觉运动皮层的发音运动编码产生了连续语音发音的复杂的运动轨迹基础。...使用了交叉验证嵌套回归模型，将单个发音器官运动轨迹的神经编码与AKT模型进行了比较。将一个发音器官对应一个EMA传感器。用80％的数据对模型进行训练，并对其余20％的数据进行测试。...在每一种情况下，下颌在/æ/期间打开，但根据即将到来的运动的兼容性而不同程度地打开。...AKT模型在EIS中的较高性能表明，研究运动轨迹的神经相关关系可能主要集中在vSMC。 虽然在vSMC中AKTs编码最好，但可能有其他的语音表示方式可以更好地解释vSMC的活动。
我的电脑里面有三种cache，可以看到L1最小，L3最快 大小 量相差很大 这是我自己电脑的实测，最慢的反而是内存，算完是58.49G/s,L1居然到了2K G这个速度，L3是内存的大概3倍多。...RAM掉电数据会丢失，RW-data是非0初始化的数据，已初始化的数据需要被存储在掉电不会丢失的FLASH中，上电后会从FLASH搬移到RAM中。...SDRAM 大概是这样的 LPDDR4是新一代面向移动设备的低功耗内存，它属于SDRAM家族的存储器产品。...虽然SRAM速度更快，读写时间也更短，但SRAM的成本较高，所以在存储器容量较小的情况下，通常使用SRAM，而对于大容量存储器，则使用SDRAM。...放入该部分的值在启动时不会被初始化，在软件重启后也会保持值不变。
朋友关系表包含两个字段，用户id，用户好友的id；用户步数表包含两个字段，用户id，用户的步数 1.用户在好友中的排名 user_friend 数据 +----------+------------+...------+-------------------+ 二、题目分析 维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 业务契合度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 解法分析 1.要求解的是自己在好友中的排名...，那么需要有自己和好友的步数，可是好友关系表中只有“好友”，需要加入自己的数据； 2.求排名，需要分组开窗； 3.需要筛选出自己名次的那一行数据； 三、SQL 1.列出好友步数，并将自己步数添加到结果中...user_id union all -- 自己步数 select user_id,user_id as friend_id,steps from user_steps 查询结果如下： 2.按照用户分组，给每个用户的“...自己步数 select user_id, user_id as friend_id, steps from user_steps ) tt1 结果如下，我们最终需要的是红色框出来的行
：Jianing Wei,Genzhi Ye,Tyler Mullen,Matthias Grundmann,Adel Ahmadyan,Tingbo Hou 摘要：增强现实（AR）为用户带来身临其境的体验...随着计算机视觉和移动计算领域的最新进展，AR已经跨平台扩展，并且已经在很多产品中得到了更多的采用。启用AR功能的关键挑战之一是将虚拟内容正确锚定到现实世界，这一过程称为跟踪。...在本文中，我们提出了一种运动跟踪系统，该系统能够稳健地跟踪平面目标并执行相对比例的6DoF跟踪而无需校准。我们的系统在移动电话上实时运行，并已部署在数亿台设备上的多个主要产品中。
func logPanics(handle http.HandlerFunc) http.HandlerFunc{ return func(write...
国产系统替代是大趋势就市场格局而言，国内桌面操作系统方面，Windows、macOS处于绝对主导地位，虽然近5年在国内市占率逐步下滑，不过仍占据超过90％市场份额。...国产操作系统在Linux分类，占比不足5％，市占率有待提升。从当前国产化率来看，国内操作系统市场空间巨大。...如果让小程序来弥补应用生态缺陷其实小程序在PC端运行并非空穴来风，微信小程序2019年已经支持在Windows、macOS系统打开小程序。...目前微信小程序在PC电脑端运行的场景非常多，特别是涉及一些协同工作的用户，在电脑上操作小程序的频次也非常高。...在大力发展数字经济，各行各业数字化转型如火如荼的背景下，新基建、东数西算、超算智算等政策的先后推出，使国产操作系统迎来了难得的发展机遇，我们有理由相信，国产操作系统的前景亦是一片光明。
pip 在Windows 10下的配置文件在哪里 简单命令就可以获取的 pip -v config list 注意命令行里面的<span style="color:orangered;font-weight
如此一来，相比于第 1 天，在第 30 天使用音乐推荐时，小度推荐的音乐会更加符合用户的音乐品味。 当然，小度智能音箱的「贴心」不仅局限在听音乐场景，也体现在日常交互的方方面面。...也就是说，同样在早晨唤醒小度，它可能会为喜欢听音乐和喜欢听新闻的用户提供不同的问候与内容。 ?...值得一提的是，在不同时间段与小度进行交互时，还可能会收获附加小惊喜。 例如，在对小度说「晚上好」时，会出现蔡康永的声音帮助转达小度对你的关心。在中午对小度问候「早上好」时，小度则会回以「什么？...另外，在测试的过程中，我们向小度提问了许多关于世界杯的问题，也恰逢世界杯开幕在即，在一次唤醒小度时，它的回应是：「午安，世界杯来啦，高不高兴，激不激动？」这着实让人惊喜。...以下为近场交互情境下的测试结果： ? 不难看出，在近场交互情境下，小度智能音箱可以准确识别出问题，并能够在大多数情况下给出正确答案。尽管也出现过「超纲」情况，但小度仍努力给出机动性的回应。
但是因为在该方法中已经被try Catch吃掉了，所以在这里就不需要处理了。...* * 总结：现实开发中，我们经常会遇到，别人说我不需要你抛来的异常，而是错误码和错误信息，方便他们判断调用我们的工程时的入参哪里不符合我们的规范。...* 当然谁处理异常就要麻烦一点，要罗列可能存在的错误，处理过程常常是在catch中将错误封装到一个对象的字段中，而不是使用throw，处理过程比较复杂。...，那么调用此方法的函数就要处理此方法抛出来的异常。...(e.getMessage());//最后一行 // System.out.println("------上面一步跑出异常后就不在往下走，也就是不会打印这一句话----"); 报错了 } }
为了检测未知恶意程序，相关研究人员[3]提出MatchGNet，通过数据驱动的方法进行检测，利用图神经网络来学习表示以及相似性度量，捕获不同实体之间的关系，利用相似性学习模型在未知程序与现有良性程序之间进行相似性评分...随着异常程序检测技术的发展，攻击者躲避检测的方式也越来越多。本文将分析属性图在检测异常程序的应用。...将日志导出后基于上述方案进行构图，通过训练好的异常检测算法进行检测。在高威胁度的top10节点中，存在由加壳缘故等导致相关规则检测不到软件引起的异常程序，如下图所示。...图2 异常检测结果 三.结束语 传统静态特征规则等驱动的异常程序检测方法，难以应对日益更新的相关攻击带来的潜在重大风险。...如何在后续工作中提高算法在不同真实场景下的检测性能，需要进一步的探索。
在微服务领域，各个服务需要在网络上执行大量的调用。而网络是很脆弱的，如果某个服务繁忙或者无法响应请求，将有可能引发集群的大规模级联故障，从而造成整个系统不可用，通常把这种现象称为 服务雪崩效应。...在互联网系统中，当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败，上游服务为了保护系统整体的可用性，可以暂时切断对下游服务的调用。这种牺牲局部，保全整体的措施就叫做熔断。...为了专门应对这种情况，Envoy 中引入了异常检测的功能，通过周期性的异常检测来动态确定上游集群中的某些主机是否异常，如果发现异常，就将该主机从连接池中隔离出去。...异常检测的隔离算法 根据异常检测的类型，对主机的隔离可以连续执行（例如连续返回 5xx 状态码），也可以周期性执行（例如配置了周期性成功率检测）。隔离算法的工作流程如下： 检测到了某个主机异常。...在分布式系统中，必须了解到的一点是，有时候“理论上”的东西可能不是正常情况，最好能降低一点要求来防止扩大故障影响。
最近在实现公司内部一个通用svn数据工具类,其中有段代码是拿到当前更新后的数据进行下一步操作,用的是java8的Consumer实现的,代码如下: public void save(final DTO...中的异常抛出 * @author:Erwin.Zhang * @date: 2021-03-01 10:59:19 */ @FunctionalInterface public interface...Throwing.sneakyThrow(ex); } } void accept0(T e) throws Throwable; } 新建一个处理异常的...Throwing.class import javax.validation.constraints.NotNull; * @ClassName: Throwing * @Description: 在Java8...的Consumer中抛出异常 * @author:Erwin.Zhang * @date: 2021-03-01 10:58:31 */ public class Throwing { private
在强制性刺激之后和反应时间周围的时间窗期间，大脑皮质的去同步化程度更高(对应于反应手对侧更大的运动准备)。此外，α/u节律通常在运动反应期间，在反应时间内去同步性更强。...3.4 时频(α运动相关幅度不对称) 头皮地形图显示，在运动开始(437-840ms)的时间窗内，中央电极上的α功率活动衰减，在右手运动时是对侧的，在左手运动时是双侧的。...这些发现表明，当城市暴力的受害者受到威胁时，PTSS的作用是运动皮质异常激活。...5、结论 综上所述，本研究为以下观点提供了证据：对威胁线索做出反应的异常运动皮质活动与经历城市暴力有关，从而导致PTSS。研究人员发现，仅在高PTSS组，皮层突起的激活和行为反应之间的时间联系中断。...对于围绕运动任务的运动α振荡活动，在PTSS高的受试者中，威胁线索引起的运动皮质活动比中性线索少。由于这些发现是生物标志物结果的特征，在个人和公共政策层面也有实际意义。
同步异常!...具体原因 1、看了上边的事务传播机制，继续细化问题，内外层共用一个事务，内层抛出异常，会导致整个事务失败。...2、继续分析，外层逻辑进行了 try catch，就导致内层的异常无法继续向上抛出，外层事务会继续提交。...as rollback-only 的异常。...异常直接向上抛，事务就不会继续提交，调用方拿到的就是一手的异常； 2、如果内层不是核心逻辑，记录个日志啥的，可以把内层事务配置为 @Transactional(rollbackFor = Throwable.class
遇到的问题 今天遇到一个线上的BUG，在执行表单提交时失败，但是从程序日志中看不到任何异常信息。...原因分析 先来看一下Java中的异常类图： ? Throwable是Java中所有异常信息的顶级父类，其中的成员变量detailMessage就是在调用e.getMessage()返回的值。...所以，在程序日志中不要单纯使用getMessage()方法获取异常信息（返回值为空时，不利于问题排查）。...正确的做法 在Java开发中，常用的日志框架及组件通常是：slf4j，log4j和logback，他们的关系可以描述为：slf4j提供了统一的日志API，将具体的日志实现交给log4j与logback。...，而不要单纯通过异常对象的getMessage()方法获取输出异常信息。
在传统的机器学习比赛中， XGBoost模型是常客， 甚至常常是获奖模型。 xgboost 在时间序列异常检测的两种形态： 监督学习（分类）。...如果对xgboost算法模型感兴趣， 可以参考： https://www.cnblogs.com/mantch/p/11164221.html流程说明在实际应用中，xgboost 的时间序列异常检测通常涉及以下步骤...异常检测：将训练好的模型应用于新的时间序列数据，识别异常数据点。输入数据时序的特性时间序列往往呈现有序性、趋势性、季节性、周期性， 以及随机性。...数据集要训练一个效果达到预期的异常检测xgboost模型，所需要的样本数量大概在1万以上。...当时我是采取的这种方案上线的。 总结xgboost有监督模型， 在时序异常检测的效果还不错， 在特征工程设计充分， 数据集达到万规模的情况下， 整体准确率可以达到：85%以上。
然而，Web爬虫在执行过程中可能会遇到各种输入/输出（IO）异常，如网络错误、文件读写问题等。因此，有效地处理这些异常对于确保爬虫的稳定性和可靠性至关重要。...try-catch-finally：在try-catch的基础上增加了finally块，无论是否发生异常，finally块中的代码都会被执行，常用于资源清理。...文件读写异常 爬虫在保存抓取的数据时，可能会遇到文件读写异常。使用try-with-resources可以简化资源管理。...资源清理 在爬虫程序中，及时释放资源是非常重要的，尤其是在使用数据库连接、网络连接等资源时。...异常的传播 在某些情况下，我们可能需要将异常传播给上层调用者处理，这时可以使用throw关键字。
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