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java中==、equals的不同AND在js中==、===的不同

一:java中==、equals的不同        1....因为在Integer类中,会将值在-128中,所以这两个对象的引用值是相同的。...但是超过这个区间的话,会直接创建各自的对象(在进行自动装箱的时候,调用valueOf()方法,源代码中是判断其大小,在区间内就缓存下来,不在的话直接new一个对象),即使值相同,也是不同的对象,所以返回...,前者会创建对象,存储在堆中,而后者因为在-128到127的范围内,不会创建新的对象,而是从IntegerCache中获取的。...比如,char类型的变量和int类型的变量进行比较时,==会将char转化为int在进行比较。类型不同,如果可以转化并且值相同,那么会返回true。        3.

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【Linux 父子进程、进程中的线程、不同的进程、不同的线程】之间的区别

一个很有趣的话题:【父子进程、进程中的线程、不同的进程、不同的线程】之间的区别是什么? 突然间想到的,发现真的很有趣,所以做一个分类了解!!!...父子进程、进程中的线程、不同的进程以及不同的线程之间存在显著的区别,这些区别主要体现在它们的创建方式、资源共享、独立性以及系统调度等方面。...进程中的线程 定义与创建: 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位。 一个线程被包含在进程中,一个进程可以有一个或多个线程。...独立性: 无论是否属于同一个进程,不同的线程在执行时都是相对独立的,但它们的执行可能会受到操作系统调度策略的影响。...综上所述,父子进程、进程中的线程、不同的进程以及不同的线程之间在创建方式、资源共享、独立性以及系统调度等方面都存在显著的区别。这些区别使得它们在不同的应用场景下具有各自的优势和局限性。

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    为啥同样的逻辑在不同前端框架中效果不同

    前端框架中经常有「将多个自变量变化触发的更新合并为一次执行」的批处理场景,框架的类型不同,批处理的时机也不同。 比如如下Svelte代码,点击H1后执行onClick回调函数,触发三次更新。...如何调度任务 先放上完整流程图,方便有个整体印象: 事件循环流程图 默认情况下,浏览器(以Chrome为例)中每个Tab页对应一个渲染进程,渲染进程包含主线程、合成线程、IO线程等多个线程。...主线程在工作过程中,新任务如何参与调度? 第一个问题的答案是:「消息队列」 所有参与调度的任务会加入任务队列中。根据队列「先进先出」的特性,最早入队的任务会被最先处理。...为了解决时效性问题,任务队列中的任务被称为宏任务,在宏任务执行过程中可以产生微任务,保存在该任务执行上下文中的微任务队列中。...只不过不同框架由于更新粒度不同,比如Vue3、Svelte更新粒度很细,所以使用微任务实现批处理。 React更新粒度很粗,但内部实现复杂,即有宏任务场景也有微任务的场景。

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    如何让Task在非线程池线程中执行?

    Task承载的操作需要被调度才能被执行,由于.NET默认采用基于线程池的调度器,所以Task默认在线程池线程中执行。...但是有的操作并不适合使用线程池,比如我们在一个ASP.NET Core应用中承载了一些需要长时间执行的后台操作,由于线程池被用来处理HTTP请求,如果这些后台操作也使用线程池来调度,就会造成相互影响。...DateTimeOffset.Now}]Is thread pool thread: {isThreadPoolThread}"); } 再次执行我们的程序,就会通过如下的输出结果看到Do方法将不会在线程池线程中执行了...在调用的StartNew方法中,我们调用这个DoAsync方法创建了6个Task,这些Task交给创建的DedicatedThreadTaskScheduler进行调度。...我们为这个DedicatedThreadTaskScheduler指定的线程数量为2。从如下所示的输出结果可以看出,6个操作确实在两个线程中执行的。

    2.1K20

    在多线程处理任务中,防止线程过度竞争

    对于后台的多线程处理任务,通常采取以下几种优化措施来防止线程过度竞争导致的性能下降:合理划分任务:将大任务划分为多个小任务,并将这些小任务平均分配给不同的线程处理,避免某些线程任务过重而导致其他线程空闲...使用线程池:通过使用线程池管理线程的创建、销毁和复用,可以减少线程的频繁创建和销毁所带来的开销,并能够控制线程的数量和资源的分配。...使用合适的同步机制:在多线程环境下,正确选择和使用同步机制可以有效避免线程的竞争问题。可以根据需求选择适当的锁机制,比如synchronized关键字、ReentrantLock等。...优化数据访问模式:对于频繁访问的数据,可以采用预读、缓存等方式来减少数据访问的开销,避免线程之间频繁竞争同一数据。合理设置线程优先级:合理设置线程优先级,可以确保重要任务优先执行,避免线程过度竞争。...以上是在后台多线程处理任务中优化线程使用以预防线程过度竞争导致性能下降的一些常见措施。根据具体情况,还可以结合使用其他技术手段来进一步提升性能。

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    在同一word文档中设置不同页码

    以写论文来举例,我们在封面那里不要页码,在目录那里需要插入罗马数字页码,在正文那里需要插入阿拉伯数字页码,那么如何在同一文档中插入不同页码呢?以下拿一个作业作为演示。...(opens new window) 1、把文档结构确定好,比如封面、目录和正文,然后在每一部分与每一部分之间插入分隔符,具体操作为:点击“页面布局”-“分隔符”-“下一节”。...在编号格式里选择罗马数字,在页码编号里选择起始页码,填I,点确定。 6、正文部分按照相同的方法设置成阿拉伯数字页码。这样整篇文章的页码就弄好了哦。...添加分隔符的一个最大的好处就是你在一节内做的编辑不会影响到其他节。潘鑫博客

    3.2K10

    协同过滤技术在推荐系统中的应用

    以下是协同过滤技术在推荐系统中的详细应用介绍。协同过滤技术概述协同过滤技术的基本思想是通过分析用户的历史行为数据(如评分、购买记录、浏览记录等),找到相似用户或相似项目,从而进行推荐。...协同过滤在实际应用中的优化为了克服协同过滤的缺点,在实际应用中可以采取以下优化措施:结合多种算法:混合推荐系统:协同过滤与基于内容的推荐可以结合使用,形成混合推荐系统。...分层推荐:用户分层:根据用户的活跃度、兴趣广度等,将用户分为不同的群体。例如,可以将用户分为高活跃用户和低活跃用户,或将用户分为兴趣广泛的用户和兴趣集中的用户。针对不同群体的用户,采用不同的推荐策略。...协同过滤技术作为推荐系统中的核心算法之一,具有广泛的应用和重要的价值。通过分析用户的历史行为数据,协同过滤技术能够有效地捕捉用户的兴趣偏好,提供个性化的推荐服务。...在实际应用中,结合多种算法和优化措施,可以进一步提升推荐系统的性能和用户体验。随着数据和技术的不断发展,协同过滤技术将继续在推荐系统中发挥重要作用,推动个性化推荐服务的不断创新和进步。

    1.2K20

    布隆过滤器在PostgreSQL中的应用

    作为学院派的数据库,postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。...Bloom索引来源于1970年由布隆提出的布隆过滤器算法,布隆过滤器用于检索一个元素是否在一个集合中,它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。...布隆过滤器相比其他数据结构,在空间和时间复杂度上都有巨大优势,在插入和查询的时候都只需要进行k次哈希匹配,因此时间复杂度是常数O(K),但是算法这东西有利有弊,鱼和熊掌不可兼得,劣势就是无法做到精确。...从上面的原理可以看到布隆过滤器一般比较适用于快速剔除未匹配到的数据,这样的话其实很适合用在数据库索引的场景上。pg在9.6版本支持了bloom索引,通过bloom索引可以快速排除不匹配的元组。...在pg中,对每个索引行建立了单独的过滤器,也可以叫做签名,索引中的每个字段构成了每行的元素集。较长的签名长度对应了较低的误判率和较大的空间占用,选择合适的签名长度来在误判率和空间占用之间进行平衡。

    3.3K30

    localtime在多线程中的问题

    碰到一个奇怪的问题,通过localtime生成本地日期时间打日志,结果日志会出现非北京时间,好奇去查了一个,结果发现此函数是非线程安全函数,原来代码如下: int32_t utc2datetime(uint32...= (uint16_t)p->tm_sec; out_pTime->unWeek = (uint16_t)p->tm_wday; return 0; } localtime,用来获取系统时间,原型在time.h...头文件中,定义如下: struct tm *localtime(const time_t *timep); 在实际应用中,用了2个线程一个统计,一个日志使用此函数,结果就会出现读出的SVC_TIME有的是北京时间...,有的是-8小时的时间,需要使用线程安全函数,localtime_r和localtime_s,localtime_r是linux下线程安全函数,localtime_s是windows下线程安全函数,定义分别如下

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    在hbase shell中过滤器的简单使用 转

    在hbase shell中查询数据,可以在hbase shell中直接使用过滤器: # hbase shell > scan 'testByCrq', FILTER=>"ValueFilter(=,'...因在hbase shell中一些操作比较麻烦(比如删除字符需先按住ctrl在点击退格键),且退出后,查询的历史纪录不可考,故如下方式是比较方便的一种: # echo "scan 'testByCrq',...以下介绍在hbase shell中常用的过滤器: > scan 'testByCrq', FILTER=>"RowFilter(=,'substring:111')" 1 如上命令所示,查询的是表名为testByCrq...,过滤方式是通过rowkey过滤,匹配出rowkey含111的数据。...> scan 'testByCrq', FILTER=>"PrefixFilter('00000')" 1 如上命令所示,查询的是表名为testByCrq,过滤方式是通过前缀过滤过滤的是行键,匹配出前缀为

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    协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用

    概述协同过滤算法是推荐系统中的最基本的算法,该算法不仅在学术界得到了深入的研究,而且在工业界也得到了广泛的应用。...本文介绍最基本的基于物品的和基于用户的协同过滤算法,并结合新闻推荐的CTR预估,介绍基于物品的协同过滤算法在CTR预估的抽取数据特征中的应用。...给定用户u,给出推荐物品列表的步骤如下:for 与u相似的每一个用户v: for v喜欢的每一个物品i: 对p排序,推荐Top N给用户 协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用特别说明 新闻推荐一般的步骤为...而如果将新闻标题的分词作为物品,就可以采用ItemCF的方法,维护一个分词间的相似度表(不需要很频繁更新),根据用户的历史反馈建立用户对分词的兴趣模型,这样,就可以在4.1中所述步骤的第2步中,增加用户对新闻标题分词的个性化特征...在实验中,增加该类特征之后,AUC提升1%以上。

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    百篇(5):FeignClient 在不同场景中的应用

    . */ boolean primary() default true; } 在源码中可以看到比较有用的四个注解 name , url, fallback , path name 指定微服务的实例名称.../user/xxx 注意: FeignClient 请求路径和 包名 无关, /user/xxx1 /user/xxx2 /user/xxx3 如果想放着以上地址,api 有三种实现方式 在所有的方法中...写明全路径 例如 @RequestMapping("/user/xxx1") 在类上写 @RequestMapping("user") 在对应方法写 @RequestMapping("xxx1") 使用...spring-context-4.3.11.RELEASE.jar:4.3.11.RELEASE] at org.springf Spring boot 使用 这里的spring boot项目值的是不需要注册到微服务中,...其中后面的地址为网关访问地址 user-server-api.url=192.168.0.101:8089/api/user-server/ 在启动类中添加注解 @EnableFeignClients

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    矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用

    在协同过滤推荐算法总结中,我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法,这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇!祝大家新年快乐!...矩阵分解用于推荐算法要解决的问题     在推荐系统中,我们常常遇到的问题是这样的,我们有很多用户和物品,也有少部分用户对少部分物品的评分,我们希望预测目标用户对其他未评分物品的评分,进而将评分高的物品推荐给目标用户...在奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用中,我们对SVD原理做了总结。如果大家对SVD不熟悉的话,可以翻看该文。     ...FunkSVD算法虽然思想很简单,但是在实际应用中效果非常好,这真是验证了大道至简。 4. BiasSVD算法用于推荐     在FunkSVD算法火爆之后,出现了很多FunkSVD的改进版算法。...和FunkSVD不同的是,此时我们多了两个偏执项$b_i,b_j$,,$p_i, q_j$的迭代公式和FunkSVD类似,只是每一步的梯度导数稍有不同而已,这里就不给出了。

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