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面试官:你在开发中是如何消除 if-else 的?

在介绍更更优雅的编程之前,让我们一起回顾一下,不好的 if...else 代码 02 又臭又长的 if...else 废话不多说,先看看下面的代码。...02 消除 if...else 的锦囊妙计 2.1 使用注解 代码中之所以要用 code 判断使用哪个支付类,是因为 code 和支付类没有一个绑定关系,如果绑定关系存在了,就可以不用判断了。...调用的支付类的实例是直接从 ApplicationContext 实例中获取的,默认情况下 bean 是单例的,放在内存的一个 map 中,所以不会有性能问题。...IPay 接口的支付类实例初始化到一个 list 集合中,返回在调用支付接口时循环遍历这个 list 集合,如果 code 跟自己定义的一样,则调用当前的支付类实例的 pay 方法。...2.6.4 spring 中的判断 对于参数的异常,越早被发现越好,在 spring 中提供了 Assert 用来帮助我们检测参数是否有效。

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    【错误记录】Kotlin 代码运行时报错 ( 在 init 初始化块中调用还未初始化的成员属性 )

    文章目录 一、报错信息 二、问题分析 三、解决方案 该问题的本质就是 , 成员属性 在 init 初始化代码块中进行初始化 , 但是在初始化之前调用了该 成员属性 , 编译时没有报错信息 , 但是运行时会报异常...角度分析 上述代码的执行顺序 , Kotlin 类 对象在实例化 时会执行一系列的 初始化操作 , 这些操作按照如下顺序执行 : 主构造函数 中属性赋值 类中的属性赋值 init 初始化块 中的代码执行...次构造函数 中的代码执行 首先 , 上述代码中没有主构造 函数 , 因此该项忽略 ; 然后 , 执行属性的赋值 , 代码中定义了 name 属性 , 但是没有进行赋值 ; var name: String...再后 , 执行 init 初始化块 , 其中先执行 nameFirstLetter 函数 , 在该函数中调用了 fun nameFirstLetter() = name[0] 中的 name 属性 ,..., 成员属性 在 init 初始化代码块中进行初始化 , 但是在初始化之前调用了该 成员属性 , 编译时没有报错信息 , 但是运行时会报异常 ; 三、解决方案 ---- 调换 初始化代码块 中的代码顺序

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    在移动应用开发中,怎样确保应用的性能和稳定性

    要确保移动应用的性能和稳定性,可以采取以下几个措施: 代码优化:在开发过程中,要注重代码的质量和优化。使用高效的算法和数据结构,避免不必要的计算和内存消耗。...图片加载优化:图片是移动应用中常见的资源,要优化图片的加载和显示。压缩图片大小,减少网络传输时间。使用图片缓存,避免重复加载。在加载大量图片时,采用分页加载或懒加载的方式,提高性能和用户体验。...数据库设计和访问优化:移动应用通常需要使用数据库来存储和管理数据。要合理设计数据库结构,避免冗余和重复的数据。针对频繁访问的数据,使用索引和缓存来提高查询性能。...代码测试:在开发过程中,要进行充分的测试。采用单元测试、集成测试和性能测试等不同层次的测试手段,发现和解决潜在的问题。 定期更新和优化:移动应用的需求和环境都会不断变化,需要定期更新和优化应用。...关注用户的反馈和意见,及时修复bug和改进应用。同时,关注新的技术和工具,不断提升开发技能和应用性能。 以上是一些常用的方法,但要根据具体的应用和需求进行调整和优化。

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    对比ClickHouse中的TinyLog表引擎和LogBlock表引擎,在存储和查询效率方面的差异

    写入效率较低,需要定期合并块以优化性能 内存占用 内存占用较低,数据以追加方式写入到日志文件中 内存占用较高,由于使用了块的方式...,需要更多的内存空间 压缩率 压缩率较低,数据以原始形式存储在日志文件中 压缩率较高,每个块中的数据可以进行压缩 数据可用性数据可用性较低,如果日志文件损坏则数据可能丢失...数据可用性较高,由于使用了块的形式存储,数据损坏的概率较低从存储方式来看,TinyLog表引擎将每个数据块以不同的时间戳追加到日志文件中,而LogBlock表引擎将数据写入到稠密的块中,每个块可以包含多个数据值...在写入效率方面,TinyLog表引擎具有较高的写入效率,数据直接追加到日志文件末尾。LogBlock表引擎的写入效率较低,需要定期合并块以优化性能。...在压缩率方面,TinyLog表引擎的压缩率较低,数据以原始形式存储在日志文件中。LogBlock表引擎的压缩率较高,每个块中的数据可以进行压缩。

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    在.net中开发高性能应用程序代码的技术和示例

    ,而无需额外分配内存,从而提高性能,尤其是在高频字符串操作中。...利用高性能数据流System.IO.Pipelines System.IO.Pipelines提供强大的 API,用于以最少的内存分配处理高性能数据处理,在网络流或文件处理等场景中特别有用。...优化 JSON 处理System.Text.Json System.Text.Json提供高效的 JSON 序列化和反序列化选项,包括源生成的序列化,以获得额外的性能优势。...使用 BenchmarkDotNet 测量性能 BenchmarkDotNet 是用于测量 .NET 性能的宝贵工具。下面是用于比较和分配的示例基准。...安全使用:在使用 和 时避免不安全的代码做法。 Span SpanMemory 利用池化:明智地使用 和 对象池来控制内存使用。

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    常量池和堆的区别_字符串常量池在堆中还是方法区

    在JDK6和JDK7之后的区别(重难点) 字符串常量池里存放的是引用还是字面量 1.常量池 常量池,也叫 Class 常量池(常量池==Class常量池)。...在工作中,String类是我们使用频率非常高的一种对象类型。JVM为了提升性能和减少内存开销,避免字符串的重复创建,其维护了一块特殊的内存空间,这就是我们今天要讨论的核心:字符串常量池。...这两种方式在性能和内存占用方面存在着差别。...3.4字符串池的优缺点 字符串池的优点就是避免了相同内容的字符串的创建,节省了内存,省去了创建相同字符串的时间,同时提升了性能;另一方面,字符串池的缺点就是牺牲了JVM在常量池中遍历对象所需要的时间,...另外美团的团队写了一篇关于intern()的博客,我觉得很好可以参考一下 深入解析String#intern 4.3字符串常量池里存放的是引用还是字面量 我在例子3中讲了在JDK7中字符串常量池在堆上

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    【DB笔试面试783】在Oracle中,差异增量备份和累积增量备份的区别是什么?

    ♣ 题目部分 在Oracle中,差异增量备份和累积增量备份的区别是什么? ♣ 答案部分 数据库备份可以分为完全备份和增量备份。完全数据文件备份是包含文件中所有已用数据块的备份。...增量备份是0级备份,其中包含数据文件中除从未使用的块之外的所有块;或者是1级备份,其中仅包含自上次备份以来更改过的那些块。0级增量备份在物理上与完全备份完全一样。...在RMAN中建立的增量备份可以具有不同的级别,每个级别都使用一个不小于0的整数来标识,也就是在BACKUP命令中使用LEVEL关键字指定的,例如LEVEL = 0表示备份级别为0,LEVEL = 1表示备份级别为...RMAN中增量备份有两种:差异增量备份(DIFFERENTIAL)和累计增量备份(CUMULATIVE),它们的区别如下表所示: 方式 关键字 默认 说明 差异增量备份 DIFFERENTIAL 是 将备份上次进行的同级或低级备份以来所有变化的数据块...,有同级备份同级,无同级备份低级 累积增量备份 CUMULATIVE 否 将备份上次进行的低级备份以来所有变化的数据块 差异增量备份和累计增量备份如下图所示: ?

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    jvm性能调优 - 05对象在JVM内存中的分配和流转

    包括在“loadReplicasFromDisk()”方法中创建的“ReplicaManager”实例对象,也都是一样分配在新生代里的 同样,我们以一张图,来展示一下: ?...其实话说回来,大家自己仔细回忆一下,我们在代码中创建的大部分对象,其实都是这种使用之后立马就可以回收掉的生存周期极短的对象,是不是?...因为他一直被“Kafka”类的静态变量给引用了,所以他不会被回收。那么此时JVM就有一条规定了 如果一个实例对象在新生代中,成功的在15次垃圾回收之后,还是没被回收掉,就说明他已经15岁了。...所以如果上图中的那个“ReplicaFetcher”对象在新生代中成功躲过10多次垃圾回收,成为一个“老年人”,那么就会被认为是会长期存活在内存里的对象。...没错,这是肯定的,但是暂时我们先不用过多的去考虑这里的细节,后面我们会进行深入剖析。 ---- 关于新生代和老年代的对象分配,这就完了吗? 还有人会说,关于新生代和老年代的对象分配,这就结束了吗?

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    在 .NET 中优化 API 性能:使用分页、筛选和投影实现高效的数据检索

    获取不必要的数据会增加内存使用量并降低性能。为避免这种情况,我们可以创建处理筛选、分页、排序和将数据投影到特定格式的方法。这种方法可确保我们的应用程序使用更少的内存并更快地执行。...在本文中,我将向您展示如何在 .NET 中实现高效的查询系统。...介绍 在本文中,我将展示如何使用以下关键工具和技术在 .NET 中优化 API 性能: LINQ Dynamic Core,用于根据用户输入进行动态排序和筛选。...相反,我们应该只返回必要的数据并将其构建为 DTO(数据传输对象)。这确保我们只加载我们需要的内容并提高性能。...通过有效管理 API 请求参数,我们确保我们的应用程序保持高性能和用户友好性

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    MATLAB 在大规模数据分析和处理中的性能优化策略有哪些?

    MATLAB在大规模数据分析和处理中具有一些性能优化策略,其中包括以下几个方面: 1.矢量化向量化操作:使用矢量化向量化操作能够同时处理多个数据点,减少循环的数量,提高程序的效率。...2.使用函数和内置函数:MATLAB提供了许多内置函数,这些函数经过优化,可以在处理大规模数据时提供更快的计算速度。...4.使用适当的数据结构:选择适当的数据结构可以提高内存使用效率,并减少计算时间。 5.预分配内存:在处理大规模数据时,提前分配足够的内存空间,避免因为动态扩展而导致的性能下降。...8.使用稀疏矩阵:在处理大规模矩阵时,可以使用稀疏矩阵来存储数据,以减少内存使用和计算时间。...总的来说,常用的性能优化策略包括矢量化操作、函数使用、并行计算、适当的数据结构、预分配内存、避免数据拷贝、编译器优化、使用稀疏矩阵、GPU加速计算和缓存等。

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    掌握 C# 变量:在代码中声明、初始化和使用不同类型的综合指南

    在 C# 中,有不同类型的变量(用不同的关键字定义),例如: int - 存储整数(没有小数点的整数),如 123 或 -123 double - 存储浮点数,有小数点,如 19.99 或 -19.99...int myNum; myNum = 15; Console.WriteLine(myNum); 请注意,如果为现有变量赋一个新值,它将覆盖先前的值: int myNum = 15; myNum = 20...5.99D; char myLetter = 'D'; bool myBool = true; string myText = "Hello"; C# 常量 如果您不希望其他人(或自己)覆盖现有值,可以在变量类型前添加...= 50; Console.WriteLine(x + y + z); 在第一个示例中,我们声明了三个 int 类型的变量(x、y 和 z),并为它们赋了不同的值。...在第二个示例中,我们声明了三个 int 类型的变量,然后将它们都赋予了相同的值 50。 C# 标识符 所有的 C# 变量都必须使用唯一的名称来标识。 这些唯一的名称被称为标识符。

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    在高并发场景中,优化和调整Spring事务的配置,以提高系统的性能和吞吐量

    在高并发场景中,为了提高系统的性能和吞吐量,可以通过以下几点来优化和调整Spring事务的配置:设置事务隔离级别为READ_COMMITTED:事务隔离级别越低,对系统性能的影响越小。...在高并发场景中,如果没有特殊需求,推荐将事务隔离级别设置为READ_COMMITTED。调整事务传播行为:事务的传播行为决定了在方法调用链中事务的边界,不同的传播行为对性能有影响。...可以通过使用批量操作的方式,将多个操作合并在一个事务中,减少与数据库的交互次数,提高性能和吞吐量。调整数据库连接池的配置:数据库连接池的大小和配置对系统性能也有重要影响。...这样可以避免频繁地查询数据库,提高系统的性能和吞吐量。使用异步事务处理:在高并发场景中,可以将一些耗时较长的事务处理改为异步方式。通过将耗时操作异步执行,可以释放系统资源,提高并发处理能力。...以上是在高并发场景中优化和调整Spring事务配置的一些方法,具体的优化策略需要根据具体场景和需求进行调整。

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    一文速览-合成数据在大模型训练和性能优化中的运用

    通过生成合成影像数据(例如正常肺部和异常肺部的对比),研究人员可以在不侵犯患者隐私的前提下开发出高性能的诊断AI。...定义合成数据,简单来说,就是通过算法和技术生成的数据,目的是模仿真实世界中的数据特征。...模板替换:在固定的文本模板中替换特定关键词,如“姓名在地点完成了一项任务”,可快速生成多样化的文本数据。简单、高效,适合生成较为结构化的虚拟数据,但是据的多样性和复杂性受限,难以覆盖真实场景中的细节。...合成数据可以有针对性地生成平衡的样本数据,帮助模型修复这种分布问题,从而提升性能和公平性。...在大模型预训练阶段,合成数据将在多模态和领域知识生成中发挥重要作用。可行的应用方案是按照一定比例将合成数据与真实数据进行混合,用于模型性能优化,提升泛化能力。

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    【面试长文】HashMap的数据结构和底层原理以及在JDK1.6、1.7和JDK8中的演变差异

    HashMap的数据结构和底层原理以及在JDK1.6、1.7和JDK8中的演变差异 这里是一篇关于HashMap的数据结构、底层原理和代码演变的技术博客: HashMap的数据结构和原理 HashMap...也可以初始化HashMap的时候指定一个合理的容量,避免在容量过小的情况下就产生过多hash冲突。 空间占用可能很高:如果HashMap中的键值对数量远小于初始容量,就会造成空间的浪费。...键为null的问题:如果KeyValue中键为null,那么它会被存储在table[0]的bucket中,这会影响get和put的性能。...JDK1.8的HashMap中,链表转红黑树和红黑树转链表都采取了较为高效的方式,而不是全部重新构建,这也提高了性能。...它既解决了之前版本在大容量和高冲突率下性能下降的问题,也不失在一般场景下的高性能,这也是它成为如今最主流的Map实现的原因。

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    MIT 提出 Bend-VLM ,超越传统去偏,在检索、分类和图像描述中的性能突出 !

    在线开放集VLM去偏化是一个具有挑战性的任务。首先,作者必须克服灾难性遗忘——一种可以降低嵌入的偏斜度,但降低性能的解决方案。其次,受保护属性和 Query 类之间的互动可能是非线性和实例相关的。...作者评估去偏方法在改进CLIP-ViT-Base-Patch16(CLIP-ViT-B-P16)和CLIP-ViT-Large-Patch14(CLIP-ViT-L-P14)VLMs性能方面的能力。...作者的Bend-VLM方法接近这个理想区域。作者在 Baseline 上的Worst Group AUC提高,大致上匹配了Orth-Proj和Orth-Cal的AUC性能,但它们的偏差明显更低。...作者在附录A.1节中提供了这个实验的额外结果;请参阅表6,其中包含了相同设置的结果,以及KL散度度量。...Mitigating Stereotype Bias 作者在消除成见词汇与种族和性别之间的关联方面评估了作者的方法。UTKFace、FairFace和CelebA的结果分别列在表1、2和3中。

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    go的sync.pool在实际应用中的讲解和性能分析比较-日常实战总结no.4

    关于sync.pool的使用,我这里先给大家说一下结论: 在高并发或者大量的数据请求的场景中,我们会遇到很多问题。...为了描述方便,我们也会把sync.Pool类型的值称为临时对象池,而把存于其中的值称为对象值。 这个类设计的目的是用来保存和复用临时对象,以减少内存分配,降低CG压力。...以上的条件都是在一个gc周期内。 sync.pool其实主要的功能是在一个gc的周期内复用保存在池子里面的变量。 下面我们看一下它们的使用,使用其实也非常简单,一个put,一个get。...package main import (   "sync"   "fmt" ) func main() {   //下面这个是一个很简单的例子,这就是最直接最有效的使用例子,只有put和get方式...sync.pool在高并发的情况下,优化代码的情况下是一种很好的思路。

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    Hadoop 的写入路径和读取路径是如何设计的?它们在系统性能中起到什么作用?

    在 Hadoop 中,写入路径和读取路径的设计是 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)的核心部分,它们对系统的性能和可靠性起着至关重要的作用。...以下是 Hadoop 的写入路径和读取路径的详细设计及其在系统性能中的作用:写入路径客户端请求:客户端通过 hdfs 命令或 HDFS API 发起写入请求,指定要写入的文件路径。...每个 DataNode 在接收到数据块后,会将其写入本地磁盘,并将确认信息返回给客户端。客户端在收到所有 DataNode 的确认信息后,继续发送下一个数据块。...系统性能的作用高可用性和容错性:写入路径:通过多副本机制,确保数据在多个 DataNode 上备份,提高数据的可靠性和容错性。...通过以上设计,Hadoop 的写入路径和读取路径不仅保证了数据的高可用性和容错性,还优化了系统的负载均衡和数据传输效率,从而提升了整个 Hadoop 集群的性能和可靠性。

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    在复杂的数据库架构中,如何优化 SQL 查询以提高性能和减少资源消耗?

    在优化 SQL 查询以提高性能和减少资源消耗时,可以考虑以下几个方面: 使用索引:为经常被查询的列创建索引,可以大大加快查询速度。同时,避免过多的索引,因为过多的索引会增加写入操作的开销。...使用适当的数据类型,减少存储空间的占用。 避免使用模糊查询和通配符查询:模糊查询和通配符查询会导致全表扫描,对性能有较大影响。...如果必须使用模糊查询,可以考虑使用全文索引或者增加缓存来提高性能。 合理使用缓存和分页:使用缓存可以减少对数据库的访问次数,提高性能。...而在分页查询中,可以使用游标或者limit关键字来限制返回的结果集,减少资源的消耗。...定期优化和维护数据库:定期进行数据库的优化和维护工作,如重新构建索引、清理无用数据、修复损坏的表等,可以有效提高数据库的性能。

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    【传感器融合】开源 | EagerMOT在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中,性能SOTA!

    论文名称:EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者:Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的...3D空间和时间内定位周围物体,来进行运动规划和导航。...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标,但由于信号的稀疏性,只能在有限的传感范围内进行。另一方面,相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号,帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中,我们提出了EagerMOT,这是一个简单的跟踪公式,从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测,以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像,我们可以识别遥远的目标,而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内,允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT,我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。

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