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cloudskyme

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吐血推荐,想进BAT必看
验证的目的是为了确保 Class 文件的字节流中的信息不回危害到虚拟机.在该阶段主要完成以下四钟验证:
cloudskyme
2020-07-01
4030
总结一下Class 文件结构
每个 Class 文件的头四个字节称为魔数(Magic Number),它的唯一作用是确定这个文件是否为一个能被虚拟机接收的 Class 文件。
cloudskyme
2020-06-16
3670
并发,又是并发
java 中的线程分为两种:守护线程(Daemon)和用户线程(User)。任何线程都可以设置为守护线程和用户线程,通过方法 Thread.setDaemon(boolon);true 则把该线程设置为守护线程,反之则为用户线程。Thread.setDaemon()必须在 Thread.start()之前调用,否则运行时会抛出异常。 两者的区别:唯一的区别是判断虚拟机(JVM)何时离开,Daemon 是为其他线程提供服务,如果全部的 User Thread 已经撤离,Daemon 没有可服务的线程,JVM 撤离。也可以理解为守护线程是 JVM 自动创建的线程(但不一定),用户线程是程序创建的线程;比如 JVM 的垃圾回收线程是一个守护线程,当所有线程已经撤离,不再产生垃圾,守护线程自然就没事可干了,当垃圾回收线程是 Java 虚拟机上仅剩的线程时,Java 虚拟机会自动离开。扩展:Thread Dump 打印出来的线程信息,含有 daemon 字样的线程即为守护进程,可能会有:服务守护进程、编译守护进程、windows 下的监听 Ctrl+break的守护进程、Finalizer 守护进程、引用处理守护进程、GC 守护进程。
cloudskyme
2020-06-15
1.1K0
虚拟化平台cloudstack(8)——从UI开始
UI ucloudstack采用的是前后端分离的架构,就是说前端可以选择使用web、swing甚至其它的界面,都可以。 我们来看cloudstack的UI信息吧,所有的cloudstack的UI都在{
cloudskyme
2018-03-20
9650
算法——贝叶斯
简介 学过概率理论的人都知道条件概率的公式:P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B);即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出贝叶斯公式:P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A);即,已知P(A|B),P(A)和P(B)可以计算出P(B|A)。 假设B是由相互独立的事件组成的概率空间{B1,b2,...bn}。则P(A)可以用全概率公式展开:P(A)=P (A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P(Bn)。
cloudskyme
2018-03-20
9480
算法——递推算法
递推算法 给定一个数的序列H0,H1,…,Hn,…若存在整数n0,使当n>n0时,可以用等号(或大于号、小于号)将Hn与其前面的某些项Hi(0<i<n)联系起来,这样的式子就叫做递推关系。 递推算法是一种简单的算法,即通过已知条件,利用特定关系得出中间推论,直至得到结果的算法。 递推算法分为顺推和逆推两种。 相对于递归算法,递推算法免除了数据进出栈的过程,也就是说,不需要函数不断的向边界值靠拢,而直接从边界出发,直到求出函数值. 比如阶乘函数:f(n)=n*f(n-1) 在f(3)的
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2018-03-20
1.6K0
批处理框架
什么是批处理? 在现代企业应用当中,面对复杂的业务以及海量的数据,除了通过庞杂的人机交互界面进行各种处理外,还有一类工作,不需要人工干预,只需要定期读入大批量数据,然后完成相应业务处理并进行归档。这类工作即为“批处理” 为什么使用Spring Batch Spring Batch 作为 Spring 的子项目,是一款基于 Spring 的企业批处理框架。通过它可以构建出健壮的企业批处理应用。Spring Batch 不仅提供了统一的读写接口、丰富的任务处理方式、灵活的事务管理及并发处理,同时还支持日志、监控
cloudskyme
2018-03-20
1.7K0
智能分单算法
算法描述 目前在物流,企业用工等领域,都有着大量的通过算法对接到的订单进行智能分配的需求。本文模拟的是用户下订单,然后商家接到订单,由配送人员进行派送的场景。在实际的应用中类似于百度外卖等有着非常多的
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2018-03-20
1.2K0
众推项目的文档分享流程
文档分享流程 今天在群里与大家讨论,想一个比较合理的分享流程。 我想看到流程应该是挺清楚了,就不再多加文字方面的解释了! 有想参与的可以一起进来讨论 群号 194338168 想深度参与的加,不想参
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2018-03-20
7660
跟我一起数据挖掘(23)——C4.5
C4.5简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 由于ID3算法在实际应用中存在一些问题,于是Quinlan提出了C4.5算法,严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。 C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增
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2018-03-20
5580
跟我一起数据挖掘(18)——什么是数据挖掘(1)
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问,什么是数据挖掘,现在就数据挖掘的概念做一下分析,并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西,为啥大数据来了数据挖掘也火了(其实原来就挺火)。 先看一上概念: 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检
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2018-03-20
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一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型)
什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度。熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则;反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量。 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大。 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中,热量会传到
cloudskyme
2018-03-20
1.2K0
设计模式(2)-策略模式之多用组合少用继承
首先看一下策略模式的意图 定义一系列的算法,把它们一个个封装起来, 并且使它们可相互替换。本模式使得算法可独立于使用它的客户而变化。 结构 适用性 许多相关的类仅仅是行为有异。“策略”提供了一种用多个
cloudskyme
2018-03-20
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