Spring Boot 中的策略模式主要通过接口和多个实现类来实现，这种设计允许在运行时动态选择算法或行为的具体实现。这是一种非常灵活的设计模式，可以帮助解耦组件之间的关系，使得系统更加灵活并易于扩展和维护。
之前在Github上面发现了The Algorithms在Github上面看到一个印度人维护的关于算法的项目The Algorithms，里面有各种主流语言的实现。具体可以参见我之前的一篇博客The Algorithms 今天无意中在Github上面又看到一个有关算法和数据结构的仓库cosmos，正如项目README.md文件中所描述的一样： Cosmos是您一生中将遇到和使用的所有算法和数据结构的个人离线收集。 这提供了多种语言的解决方案，包括C，C ++，Java，JavaScript，Swift，Python，Go等。
JDK/Java 16 已于今年 3 月份正式 GA，这是一个短期维护版本，仅有 6 个月的技术支持。下一个版本 JDK/Java 17 计划于今年 9 月 14 日发布，这是一个长期支持（LTS）版本，预计 Oracle 将提供数年的扩展支持。
原文：https://www.relaxheart.cn/to/master/blog?uuid=87 String对象及特点 String对象时Java语言中重要的数据类型，但它并不是Java的基本
本篇文章介绍的是SpringCloud Alibaba技术栈中针对熔断限流的解决方案——Sentinel，本篇文章的大纲如下所示： 一、概念介绍
通过使用修改的Bellman-Ford算法，避免在初始松弛步骤期间对图中的所有边进行迭代，该算法只处理在上一次迭代中更新的顶点。
如果您细心对比过 JSON Java SDK 和 XML Java SDK 的文档，您会发现并不是一个简单的增量更新。XML Java SDK 在架构、可用性和安全性上有了非常大的提升，而且在易用性、健壮性和性能上也做了非常大的改进。如果您想要升级到 XML Java SDK，请参考下面的指引，完成 Java SDK 的升级工作。
前两天小编刚忙完手头上的事情，闲了下来，然后顺便研究了一下Branch and Price的算法。刚好，国内目前缺少这种类型算法的介绍和代码实现，今天就给大家分享一下咯。
眼看着寒假快结束，小编也赶紧抓住寒假的尾巴，快马加鞭地学习了一下列生成（Column Generation）的方法，并结合往期公众号的代码：
上一节我们学习了 Nacos 注册中心的作用以及单点运行的方法，但是单点运行是分布式应用的大忌，在分布式架构中，任何单点都可能成为系统的瓶颈，因此在生产环境中 Nacos 都需要通过部署集群来为系统带来高可用性。因此本文围绕 Nacos 集群主要讲解以下三方面内容：
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HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。在提供丰富功能的同时，HanLP内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布，使用非常方便。
1月份和2月份GitHub上最热门的Java开源项目排行已经出炉啦，一起来看看上榜详情
http://nacos.com:port/openAPI 域名 + SLB模式(内网SLB，不可暴露到公网，以免带来安全风险)，可读性好，而且换ip方便，推荐模式
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
Spring Cloud Alibaba - 05 Nacos 领域模型_NameSpac/Group/Cluster
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文章最后“Java设计模式笔记示例代码整合”为本系列代码整合，所有代码均为个人手打并运行测试，不定期更新。本节内容位于其Builder包（package）中。
挑战程序竞赛系列（81）：4.3 LCA（1） 传送门：POJ 2763: Housewife Wind 题意： XX村里有n个小屋，小屋之间有双向可达的道路相连，所构成的图是一棵树。通过连接ai
一直有读者问我 javac 源码怎么调试，自己也在写 JVM 掘金小册的过程中阅读了大量的 javac 的源码，网上这方面的文章比较少，那就来写一篇 javac 源码调试的文章吧，作为 javac 系列文章的开篇。
2022-04-28：有 n 个城市通过一些航班连接。给你一个数组 flights ，其中 flights[i] = [fromi, toi, pricei] ，表示该航班都从城市 fromi 开始，以价格 pricei 抵达 toi。
一个程序员一生中可能会邂逅各种各样的算法，但总有那么几种，是作为一个程序员一定会遇见且大概率需要掌握的算法。今天就来聊聊这些十分重要的“必抓！”算法吧~
建造者模式（Builder Pattern）使用多个简单的对象一步一步构建成一个复杂的对象
获取一下完整的项目代码 git clone https://github.com/alibaba/nacos.git，导入到 Eclipse 就可以开始本次的源码学习之旅。如图：
我们在运筹学教学|Benders decomposition（一）技术介绍篇中已经介绍了Benders Decomposition的基本原理，下面为大家提供具体的应用实例和相应的代码。 实例 带固定花费的运输问题： 已知某种物资有m个供应点（源点）， ，i = 1, 2，…, m，供应量分别为 ；有n个需求点（终点）， ，j = 1, 2, …, n，需求量分别为 。从 到 运输单位物资的运价为cij，固定费用为 。若用xij表示从 到 的运量， 表示是否有物资从
Nacos尽可能的减少用户部署以及运维成本，做到用户只需要⼀个程序包，就可以快速以单机模式启动 Nacos 或者以集群模式启动 Nacos。
Scrypt不仅计算所需时间长，而且占用的内存也多，使得并行计算多个摘要异常困难，因此利用rainbow table进行暴力攻击更加困难。Scrypt 没有在生产环境中大规模应用，并且缺乏仔细的审察和广泛的函数库支持。但是，Scrypt 在算法层面只要没有破绽，它的安全性应该高于PBKDF2和bcrypt。
思路： 还是用prim算法，很简单，思路可以参考http://blog.csdn.net/u014688145/article/details/78926763
非常有名的笛卡尔曲线数学公式： （ x 2 + y 2 − 2 a x ） 2 = 4 a 2 ( x 2 + y 2 ) （x^{2}+y^{2}-2ax）^{2}=4a^{2}(x^{2}+y^{2}) （x2+y2−2ax）2=4a2(x2+y2) 即心形曲线，本例通过Applet绘制出笛卡尔曲线。
目前可选择的主要有：Eureka、Zookeeper、Consule、以及Nacos
本文通过分析基于直方图的双边滤波算法，提出了一种改进型的双边滤波算法。该算法针对标准双边滤波中耗时较大的情况，采用了一种基于直方图的快速算法。通过在标准双边滤波中引入直方图，将双边滤波转换为了直方图的双边滤波，并采用基于直方图的快速算法进行滤波处理，从而在滤波的速度和效果之间取得了平衡。实验结果表明，该算法在滤波的速度和效果上均优于标准双边滤波算法，具有较好的应用前景。
在连通网中查找最小生成树的常用方法有两个，分别称为普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。本节，我们给您讲解克鲁斯卡尔算法。
今天分享一下Nacos配置的相关知识点，现在使用Java生态如果使用微服务，如果部署在K8s上，那么可能会使用ConfigMap来存储配置文件，如果没有使用K8s，那么基本上都使用Nacos来做配置中心，所以有必要了解一下Nacos的配置的知识点。
Nacos尽可能减少用户部署以及运维成本，做到用户只需要⼀个程序包，就快速单机模式启动 Nacos 或集群模式启动 Nacos。而 Nacos 是⼀个需要存储数据的组件，为实现目标，就要在 Nacos 内部实现数据存储。单机问题不大，内嵌关系型数据库即可；但集群模式就要考虑保障各节点间的数据⼀致性及数据同步，就得引入共识算法，通过算法保障各节点间的数据⼀致性。
我们在运筹学教学|Benders Decomposition（一）技术介绍篇中已经介绍了Benders Decomposition的基本原理，下面为大家提供具体的应用实例和相应的代码。
上次我们主要说了，我们的注册中心nacos的使用，如我们的命名空间、分组、集群、版本等是如何使用的，如果是这样呢？我们现在有三个用户服务和三个订单服务，我们应该如何分发这些请求呢？都请求到一个服务？轮询？权重？这次我们就来看一下我们的如何解决这些问题的。
正好最近在学启发式算法和java，为了造福人类小编打算提供模拟退火法和迭代局部搜索求解TSP的java版本，方便一些不喜欢C++的同鞋~~
游戏服务器和客户端的通信有很多种形式，有的用http，有的用websocket，不过最常见的还是socket服务器，socket 服务器在游戏中是最常见的，至于为什么和怎么创建，等以后再说，今天先来聊聊服务器和客户端交谈的协议。协议的定义是服务端和客户端沟通的结果，形成一致的数据格式，这样大家才好解析，知道对方在说什么，在做什么。
此前向大家介绍了列生成算法的详细过程，以及下料问题的代码。相信各位小伙伴对Column Generation已经有了一个透彻的了解了。如果不熟悉的请再回去复习一下：带你彻底了解Column Generation（列生成）算法的原理附java代码
贪心法，又称贪心算法，贪婪算法，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择，期望通过每个阶段的局部最优选择达到全局最优，但结果不一定最优
随着新一波的区块链热潮，许多同学怀着巨大的热情进入了这个领域，同时也会遇到不少疑惑。
在微服务架构中，负载均衡是实现高可用性、高性能和可伸缩性的关键组件，正确地选择和配置负载均衡规则对于整个系统的性能和稳定性都至关重要。Ribbon 是一个常见的负载均衡框架，在 Netflix 的微服务架构中发挥了重要作用。然而，在某些场景下，Ribbon 默认的负载均衡规则并不能满足我们的需求。
Jungle Roads Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Tot
n个人分配n项任务，一个人只能分配一项任务，一项任务只能分配给一个人，将一项任务分配给一个人是需要支付报酬，如何分配任务，保证支付的报酬总数最小。
上一次介绍图像搜索的基本原理，现在记录下使用的数据包的问题。 查询图片先进行特征提取，使用一个向量来表示，之后使用该向量与数据库中所有的商品向量进行计算相似度指标，比如cos距离，欧式距离，汉明距离。 具体的取决于向量的形式，有的先用cnn提取特征向量，可以计算其cos距离，有的提取之后对其进行哈希编码，先用汉明距离进行粗排，之后按照欧式距离进行重排。 这里就面临这样的一个问题：
PgRouting是基于开源空间数据库PostGIS用于网络分析的扩展模块，最初它被称作pgDijkstra，因为它只是利用Dijkstra算法实现最短路径搜索，之后慢慢添加了其他的路径分析算法，如A算法，双向A算法，Dijkstra算法，双向Dijkstra算法，tsp货郎担算法等，然后被更名为pgRouting[1]。该扩展库依托PostGIS自身的gist索引，丰富的坐标系与图形类型，强大的几何处理能力，如空间查询，空间处理，线性参考等优势，能保障在较大数据级别下的网络分析效果更快更好。 PostGIS早已奠定了最优秀的开源空间数据库地位，在新时代GIS中的应用将会越来越普遍。其实，网络分析算法很多服务端语言如java，C#等虽能实现，但基于真实城市道路数据量较大且查询分析操作步骤复杂与数据库交互频繁，以这类服务端频繁访问数据库导致数据库开销压力较大，分析较慢，故选择PgRouting在数据库内部实现算法，提升分析效率。最后，路径分析不仅仅是最短路径，在实际应用中还有最短耗时，最近距离，道路对车辆类型限制，道路对速度限制等因素，交通事故、市政事故导致的交通障碍点等问题，所有的问题本质其实是对路径分析权重（Weight）的设置问题。
不建议直接使用@Autowired注入，建议使用构造器注入或者getter/setter方法注入。
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