FutureTask一个可取消的异步计算，FutureTask 实现了Future的基本方法，提空 start cancel 操作，可以查询计算是否已经完成，
② 所以只要我们获取到当前ArrayList类中该字段的值就可以知道该集合当前底层数组的长度。
以Tomcat为例，当使用浏览器访问一个jsp时，Tomcat会先根据jsp生成java文件，再编译成class，最后运行，输出内容到浏览器，浏览器解析呈现给用户。
删除元素 unlink(x); return true; } } } return false; } 源码解析
本文将深入解析 CompletableFuture，希望对各位读者能有所帮助。 CompletableFuture 适用于以下场景 并发执行多个异步任务，等待它们全部完成或获取其中任意一个的结果。...源码解析 CompletableFuture 的源码非常庞大和复杂，涉及到并发、线程池、同步机制等多方面的知识。在这里，我们只重点介绍 CompletableFuture 的核心实现原理。
V> next) { // 返回Node链表 return new Node(hash, key, value, next); } 由于篇幅已经很长了，所以“HashMap扩容机制解析
本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。...Kafka解析 Terminology Broker Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic...本例中如果key可以被解析为整数则将对应的整数与partition总数取余，该消息会被发送到该数对应的partition。...（一）- Kafka背景及架构介绍 Kafka设计解析（二）- Kafka High Availability （上） Kafka设计解析（三）- Kafka High Availability （下）...Kafka设计解析（四）- Kafka Consumer设计解析 Kafka设计解析（五）- Kafka性能测试方法及Benchmark报告 参考 使用消息队列的 10 个理由 Apache Kafka
这是工程化的第一步，我们继续加油，下一步解析Git和Jenkins.
LeNet解析 网络结构如下图所示： C1层是一个卷积层 6个特征图，每个特征图中的每个神经元与输入中55的邻域相连，特征图大小为2828 每个卷积神经元的参数数目：5*5=25个weight参数和一个...卷积核，是一个4维格式的数据，shape: [height, weight, in_channels, out_channels] => [窗口的高度，窗口的宽度，输入的channel通道数(上一层图片的深度...每一维上的移动步长，当格式为NHWC的时候，strides的格式为: [batch, in_height, in_weight, in_channels] => [样本上的移动大小，高度的移动大小，宽度的移动大小，深度的移动大小...],要求在样本上和在深度通道上的移动必须是1；当格式为NCHW的时候，strides的格式为: [batch,in_channels, in_height, in_weight] # padding
ThreadLocal不是用来解决共享对象的多线程访问问题的，一般情况下，通过ThreadLocal.set() 到线程中的对象是该线程自己使用的对象，其他线程...
RotaleRL(parent); } break; } else { assert(false); } } return true; } 我们依次来解析需要特殊处理的情况
之前的文章，有小伙伴留言说希望出一篇反射的教程，那今天我们就来说一说反射。对，就是这么好，所有小伙伴在留言，私信中提的问题，我都会逐一解答，提的一些要求，我也会...
如果 URL 中包含这些特殊字符或者其他一些非 ASCII 字符，可能会导致 URL 解析错误。URL 编码通常将特殊字符和非 ASCII 字符转换为 “%” + 两位十六进制数字的形式。...get 传递数据通常是通过 query string 把自定义数据交给服务器，post 传递数据是通过 body 把自定义数据交给服务器，给 get 也能加 body，但是有些库不支持解析 在 http
深度解析ChatGPT原理 ChatGPT是基于OpenAI的生成式预训练变换器（GPT）模型的自然语言处理技术。它通过大规模预训练和微调来生成高质量的自然语言文本。...2.2 深度学习与神经网络 深度学习是机器学习的一个子领域，利用多层神经网络进行数据表示学习。神经网络通过层层传递和变换输入数据，最终生成输出结果。...总结 本文详细解析了ChatGPT的技术原理，包括其架构、训练过程、生成机制和应用场景。通过图文并茂的解释，帮助读者深入理解ChatGPT的工作原理及其在自然语言处理领域的应用。
二、框架解析 2.1、组织结构 eventbus的组织结构如下： ? eventbus主要有以下几部分组成： 1、eventbus、asyncEventBus：事件发送器。
因为document是window的一个属性,因为属性都是对象拥有的,所以他是一个object;
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