对于处理条件分支的问题,除了使用if...else语句之外,还有其他方法可以考虑。
if...else
switch
需要根据具体情况选择合适的方法来处理条件分支问题。以上方法只是其中几种常见的方式,并不是绝对的最佳选择,根据实际需求和开发场景灵活运用才是最重要的。
创建 通过ThreadPoolExecutor来创建一个线程池 new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, milliseconds,runnableTaskQueue, threadFactory,handler); 参数说明: corePoolSize 线程池中任务的基本个数 新提交一个任务时,若线程池中个数未达到基本个数,则新建一个线程 到线程池中的线程数达到基本个数时,再提交任务,则看是否有空闲线程,有
本期将针对机器学习的新朋友,为大家讲解解决机器学习问题的一般思路: 很多博客、教程中都对机器学习、深度学习的具体方法有很详细的讲解,但却很少有人对机器学习问题的流程进行总结,而了解解决机器学习问题的一
2、如果你懂某些算法思想,这道题很简单,如果不懂,那么这道题顿时很难,例如有些需要dp来处理的。
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能, 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
在我们的开发中“池”的概念并不罕见,有数据库连接池、线程池、对象池、常量池等等。下面我们主要针对线程池来一步一步揭开线程池的面纱。
虽然大家应该都已经很清楚了,但还是说一下。其实归根结底最主要的一个原因就是为了提高性能。
今天给大家推荐一个自由拖拽,自由组合的控件,这个控件是我自定义写的。通过它,我们可以自由拖拽,自由组合实现一个界面,满足一个用户自由组合界面的需求。这里不是通过自由拖拽控件,来快速开发一个界面,而且更人性化的让用户去自由组合一个界面。 1 前言 最近有一个项目,有一个主界面,界面上有很多控件或者有多个 fragment 组成,大小不一,而且由于用户需要,需要自由拖动和自由组合,形成用户自己需要的组合成的模样。所以就写了一个 DragerViewLayout ,只要在 DragerViewLayout 下,写
今天给大家推荐一个.NET 开发的用于图像处理和计算机视觉的开源库OpenCvSharp4。它提供了丰富的功能和算法,可以帮助开发人员快速实现各种图像处理任务。
execute()方法适用于任务提交之后没有返回值的这种情况,因为没有返回值,所以提交任务之后我们也无法判断任务是否执行成功。
在 Web 应用中处理来自客户端的请求时,通常只考虑 GET 和 POST 这两种 HTTP 请求方法。实际上,HTTP 还有 HEAD、PUT、DELETE 等请求方法。而在 REST 架构中,用不同的 HTTP 请求方法来处理对资源的 CRUD(创建、读取、更新和删除)操作: 若要在服务器上创建资源,应该使用 POST 方法。 若要检索某个资源,应该使用 GET 方法。 若要更改资源状态或对其进行更新,应该使用 PUT 方法。 若要删除某个资源,应该使用 DELETE 方法。
给定一个字符串数组,将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。
上一篇文章我们讲了怎么用Node.js原生API来写一个web服务器,虽然代码比较丑,但是基本功能还是有的。但是一般我们不会直接用原生API来写,而是借助框架来做,比如本文要讲的Express。通过上一篇文章的铺垫,我们可以猜测,Express其实也没有什么黑魔法,也仅仅是原生API的封装,主要是用来提供更好的扩展性,使用起来更方便,代码更优雅。本文照例会从Express的基本使用入手,然后自己手写一个Express来替代他,也就是源码解析。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
数据如何采集?是服务端主动到监控节点拉取信息?还是客户端主动上报相关的信息,从而划分为两种类型,一种是有专门的客户端,一种是使用主机自带的协议,例如snmp协议。在进行网络设备的监控的时候,好像只能用snmp协议了,因为。。。不能安装客户端,容器中可以使用cadvisor或者使用prometheus的各种exporters。专用的客户端。
偏度(skewness)是用来衡量概率分布或数据集中不对称程度的统计量。它描述了数据分布的尾部(tail)在平均值的哪一侧更重或更长。偏度可以帮助我们了解数据的偏斜性质,即数据相对于平均值的分布情况。
我们在上篇博文 Java-多线程框架Executor解读 可以看到 Executors 工厂方法中的几个静态工厂方法中的内部实现都是 ThreadPoolExecutor。
线程池是并发编程中一个重要的概念和技术。大多数异步或并发执行任务都会用到线程池。 线程池,正如其名,它是有一定数量的线程的池子,它会执行被提交过来的任务,执行完一个任务后不会马上结束,它们会继续等待或执行新的任务。线程池有两个重要的概念一个是任务队列,另一个是工作者线程 。任务队列是存放任务的容器,工作者线程会依次不断地到队列中获取任务并执行。
Java 8 Streams 是一个非常强大的功能,它提供了一种简洁、优雅的方式来处理数据集合。通过使用 Streams,我们可以轻松地过滤、映射、排序、聚合等操作数据。本教程将介绍 Streams 的基本概念,以及如何在 Java 8 中使用 Streams。本教程还包括许多代码示例,以帮助您更好地理解 Streams 的工作方式。
init 方法被设计成只调用一次。它在第一次创建 Servlet 时被调用,在后续每次用户请求时不再调用。
2019年总结:Java中高级面试题228道系列(6)
在前端开发中,数据通信是一个非常重要的方面。在过去,通过使用 XMLHttpRequest 对象进行异步数据请求是一种常见的方法。AngularJS 提供了一套用于管理和处理数据通信的功能,并且使用它可以简化代码,提高开发效率。本文将详细介绍 AngularJS 中使用 XMLHttpRequest 进行数据通信的方法和技巧。
合理利用线程池能够带来三个好处。第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达 时,任务可以不需要的等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定 性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。但是要做到合理的利用线程池,必须对其原理了如指掌。
在java 中我们会一般要求创建线程必须使用线程池,因为这样可以避免资源消耗,通过重复利用已经创建的线程来降低线程创建和销毁所造成的消耗, 其次当任务到达时任务可以不用等到线程创建就立即执行,最后可以提高线程的管理性,管控线程,不让线程无限制创建.
第二届北京智源大会上,南京大学人工智能学院俞扬教授做了《更好的环境模型,更好的强化学习》的报告。
75、Java 中,ByteBuffer 与 StringBuffer 有什么区别?(答案)
如何正确的处理API的返回信息,让返回的错误信息提供更多的含义是一个非常值得做的功能。 默认一般返回的都是难以理解的堆栈信息,然而这些信息也许对于API的客户端来说有可能并没有多大用途,并没有多大意
处理concurrent programming,除了threading/multi-processing外,各家语言都有自己的绝活:erlang/elixir是actor model,golang/clojure(core.async)是CSP,haskell/clojure是STM,而javascript是event loop/callback。 callback可能是这几种并发模型里面最好懂的一种方式,就像好莱坞经纪人惯常的做法:don’t call me, I’ll call you back。比如
在使用RabbitMQ的时候,我们可以通过消息持久化操作来解决因为服务器的异常奔溃导致的消息丢失,除此之外我们还会遇到一个问题,当消息的发布者在将消息发送出去之后,消息到底有没有正确到达broker代理服务器呢?如果不进行特殊配置的话,默认情况下发布操作是不会返回任何信息给生产者的,也就是默认情况下我们的生产者是不知道消息有没有正确到达broker的,如果在消息到达broker之前已经丢失的话,持久化操作也解决不了这个问题,因为消息根本就没到达代理服务器,你怎么进行持久化,那么这个问题该怎么解决呢?
图片本文介绍如何使用 Pandas Profiling 的比较报告功能,分析两个数据集的分布差异,完成数据探索分析 (EDA) 的完整流程,为后续分析做准备。---💡 作者:韩信子@ShowMeAI📘 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40📘 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/411📢 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容💡 引言图片可视化是ED
从最开始的面向过程编程,到后面的面向对象编程,程序的编写方式发生了重大的变化,面向对象编程将业务逻辑封装成一个一个的对象,所有的操作都转换为对对象的操作。
我曾一直是点符号的坚定反对者。我认为它掩盖了消息传递,并鼓励程序员通过链式点语法来违反 "得墨忒耳定律(Law of Demeter) "。我甚至将点符号描述为 Objective-C 代码的一种气味。
4个触摸事件处理方法中,都有NSSet *touches和UIEvent *event两个参数。
比如设置android:layout_gravity="right"的button会显示在父view的最右边。所以layout_gravity是设置当前view在父view的位置。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中,由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上,Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归(也称最大熵)的R包maxtent。 然而,RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计
当向线程池提交一个任务之后,线程池是如何处理这个任务的呢? 本文来看一下线程池的主要处理流程,处理流程图下图所示。
在Spring Boot应用程序中,全局异常处理可以通过@ControllerAdvice注解和@ExceptionHandler注解来实现。这种方法可以帮助我们捕获和处理所有控制器中抛出的异常,从而避免代码重复,并且可以给用户一个统一的错误响应格式。
本文主要讲了一种基于深度学习的股票投资组合构建和收益率预测方法。具体来说,本文提出了一种新方法来提取股票收益率与市场因素之间的残差部分(Residual Factors),并利用这些信息来构建投资组合和预测股票收益率的分布信息。同时,本文还提出了一种新的神经网络结构,可以将金融市场中常见的不变性特征(如幅度不变性和时间尺度不变性)纳入模型中进行预测。通过实验验证,我们发现所提出的方法在投资组合构建和收益率预测方面表现更好,并且每个技术要素都对提高交易策略性能有贡献。因此,我们认为这些技术可能在各种金融问题中具有广泛应用价值。
Vue.js是一个流行的JavaScript框架,它使得构建复杂的交互式应用程序变得更容易。Vue.js基于MVVM模式设计,采用了响应式数据绑定和组件化的架构。在Vue.js中,数据绑定是非常重要的概念,它通过使用观察者模式来追踪数据变化并自动更新DOM。
1. 前言 今天学习一下Spring Cloud Gateway,就先再其他博客上逛了逛。遇到有java开发者在某博客问一个问题:Spring Cloud Gateway 如何添加统一的前缀? 当时没
关于数据库优化,网上有不少资料和方法,但是不少质量参差不齐,有些总结的不够到位,内容冗杂偶尔发现了这篇文章,总结得很经典,文章流量也很大,所以拿到自己的总结文集中,积累优质文章,提升个人能力,希望对大家今后开发中也有帮助。
Java是一门流行的编程语言,常用于开发各种类型的应用程序,包括控制台应用、桌面应用、Web应用等。在这些应用中,与用户进行交互是一项重要的任务。本文将重点介绍Java标准输入流,它是Java程序中用于从用户获取输入的关键组成部分。
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能, 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍了一篇基于大规模预训练语言模型(PLM)来做 NLP 的综述论文。读者将从这篇论文中找到适合不同 NLP 任务的方法。 近年来,基于大规模语言模型的方法在很多 NLP 任务上都取得了比传统方法更好的性能。近日来自 Raytheon BBN、哈佛大学、宾夕法尼亚大学等学校和研究机构的知名 NLP 学者联合编写了一篇综述论文,介绍了基于大规模预训练语言模型的自然语言处理领域进展。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2111.01243 这篇论文归纳总
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
数据集质量:确保你的训练数据集质量良好,包含足够多的代表性样本,并且标注准确无误。低质量的训练数据集可能导致模型学习到错误的特征,从而产生误报。
system:假设你是一个经验非常丰富的数据分析师的助理,正在帮助他撰写一些自媒体平台的文章
代码不会全部按照我们的预期运行,可能会有意料之外的情况,为了保证程序的健壮性,要进行异常处理。
1+1=2的问题,我们都知道。但是市场上面依然能看到一句缪论“前端不需要算法”,这个不可否认,是不需要太多的算法,因为一个合理的产品,对于展示层的表现,应该注重的是视觉的还原和细节,但是!算法在某些情况下,对于性能的优化,有着很显著的提升。
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