对于传统的三层架构而言,Controller层负责接收请求,Service层负责处理与业务逻辑相关的请求，Dao层负责与数据库进行交互，配合Model模型对象承载业务数据,在请求上下文中传递，最终处理填充完毕数据后,交由View视图进行渲染:
Java异常代码中我们使用异常的目的是让异常的异常类型来提示“什么”被抛出了— 即出了什么问题；用异常的栈打印信息来跟踪异常在“哪里”抛出 — 即哪里出了问题；
很多人总是喜欢，或者说错误地将JAVA中的多态理解得很复杂，最常见的错误说法就是所谓“方法的多态”，他们会给出类似下面的例子来佐证“多态是指方法的多态”：
目前大部分的系统架构都是微服务架构，就算没有注册中心、服务管理，也肯定是多个服务，单体服务比较少了。大家平时需要在应用内调用rpc接口也比较多，那么有没有思考过微服务之间的调用和应用内直接调用有什么区别呢？面试时是不是经常被被问到微服务呢，本篇文章针对 微服务间的方法调用和应用内方法调用的有啥区别这个很小的点，谈谈我的经验
类和对象是python面相对象中两个重要的概念，类是客观世界中事物的抽象，而对象是类实例后的变量，比如汽车模型可以造出各种各样的汽车，汽车模型就是类，汽车就是汽车模型抽象出来的实例，这里有必要还有说一下方法，函数在类中叫方法，比如汽车模型有个门的方法，下面定义了门的颜色、样式、大小，这里的颜色或者样式就是类的属性
阿里巴巴基于spring cloud 研发了自己的 spring cloud alibaba 微服务治理框架
最近在看《Head First设计模式》一书的代理模式时，提到了Java RMI，即Java远程方法调用这个概念。于是上网找了一些关于Java RMI的资料加以学习。
java的关键字final的含义根据上下文会有一些细微的区别，通常是指“无法改变”。不想改变的原因一般有两种：设计、效率。一般用final来修饰数据、方法、类。
编译优化的内容还是不少的，当然主要的内容集中在后端的编译上面，为了控制篇幅的长度所以这里选择拆分为上下两部分讲解，我们平时写的代码和实际运行时候的代码效果是完全不一样的，了解编译优化的细节是有必要的。
大家在平常面试java的过程中都会遇到哪些难题呢？还有一些即将去面试java的童鞋们，你们想知道技术面试中会涉及到哪些点吗？达妹为你整理Java面试中会被问到的几个技术难题。
在之前我们是通过收动新建类并实现Servlet接口，最后再在web.xml中配置位置和访问名。
逃逸分析是一种用于确定对象在方法的生命周期内是否逃逸出方法外部范围的技术。在Java开发中，逃逸分析用于确定对象的生命周期和作用域，以便进行相应的优化，提高程序的性能和内存利用效率。
关于 RPC 调用，大家肯定都是比较熟悉的了，就是在微服务架构下解决系统间通信问题的一个玩意。
摘要：之前的研究发现，使用不同随机种子进行微调的预训练语言模型（LMs）可以获得相似的域内性能，但在句法泛化测试中的泛化效果却大相径庭。在这项研究中，我们发现即使在一个模型中，我们也能找到多个子网络，它们在域内in-domain的表现相似，但泛化效果out-of-domain却大相径庭。为了更好地理解这些现象，我们研究了是否可以从 "competing subnetworks "的角度来理解它们：模型最初代表了各种不同的算法，对应于不同的子网络，当最终趋同于一个子网络时，泛化就发生了。这种解释被用来解释简单算法任务中的泛化。我们没有发现相互竞争的子网络，而是发现所有的子网络--无论它们是否泛化--都共享一组注意头，我们称之为启发式核心。进一步的分析表明，这些注意头在训练的早期就出现了，并计算浅层的、非泛化的特征。模型通过加入额外的注意头来学习泛化，这些注意头依赖于 "启发式 "注意头的输出来计算更高层次的特征。总之，我们的研究结果为预训练 LM 的句法泛化机制提供了更详细的描述。
JVM-11. 虚拟机字节码执行引擎 1 运行时栈帧 栈帧（Stack Frame）是用于支持虚拟机进行方法调用和方法执行的数据结构。 位于虚拟机运行时数据区中的虚拟机栈（Virtual Machine Stack）中的栈元素。 存储了方法的局部变量，操作数栈，动态链接和方法返回地址，额外附加信息 一个方法的调用和执行完成，对应着一个栈帧在虚拟机栈里面入栈到出栈的过程 当前栈帧（Current Stack Frame）：栈顶的有效栈帧，与这个栈帧相关联的方法为当前方法（Current Method）。执行引
害，说得像是我有对象一样。 此对象非彼对象，面向对象（Object Oriented）是一种编程的思想，而不是一种编程语言，而Python也是支持面向对象的语言。
Hellow!CSDN! ############ my name is 李寻欢!
关于这个知识点，我想了很久该不该在这里阐述。因为这个知识点稍微有点晦涩，并且就算不了解也不影响用Java编写代码。不过笔者刚开始工作的时候，就是因为这块内容没有过多的关注，以至于相当于长一段时间对这块内容都模糊不清甚至误解。我相信你们都比我悟性高，因此决定还是先拿出来讨论。
BigDogMother作为客户端调用BigDog的回家吃饭方法，完成了“大狗子回家吃饭”这个请求
接口，主要用来描述类具有什么功能，而并不给出每个功能的具体实现。一个类可以实现一个或多个接口，并在需要接口的地方，随时使用实现了相应接口的对象。接口不是类，是对类的一组需求描述，这些类要遵从接口描述的统一格式进行定义。
Apache Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC 框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。Dubbo一开始把自己定位为一个RPC框架，专注于服务之间的调用。随着微服务的概念越来越火爆，Dubbo开始重新思考自己的定位，除了服务调用，开始逐渐向服务治理、服务监控、服务网关等方向扩展，随着Dubbo生态圈的逐渐完善，Dubbo慢慢的演变为一个成熟的微服务框架。
ThredLocal,即线程变量，是一个以ThreadLocal对象为键、任意对象为值得存储结构。 package cn.com.test; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Profiler { //第一次get()方法调用时会进行初始化（如果set方法没有调用），每个线程会调用一次 private static final ThreadLocal<Long> TIME_THREADLOCAL = new ThreadLocal
并发：假的多任务，一个 cpu轮询运行多个程序，表面上看着像同时运行，其实是依次运行。
【代码膨胀】是代码、方法和类，它们的规模已经增加到了难以处理的地步。通常，这些异味不会立即出现，而是随着程序的演化而积累（尤其是当没有人努力根除它们的时候）。
Java基础部分学习的顺序：基本语法，类相关的语法，内部类的语法，继承相关的语法，异常的语法，线程的语法，集合的语法，io的语法，虚拟机方面的语法，这些都是最基本而且最易问到的，我们只要每天学一点点，
Generator 函数的语法.png Generator 函数的语法 简介 Generator 函数是 ES6 提供的一种异步编程解决方案，语法行为与传统函数完全不同 语法上，首先可以把它理解成，Generator 函数是一个状态机，封装了多个内部状态 执行 Generator 函数会返回一个遍历器对象，也就是说，Generator 函数除了状态机，还是一个遍历器对象生成函数 一是，function关键字与函数名之间有一个星号 二是，函数体内部使用yield表达式，定义不同的内部状态 总结一下，调用 G
对于性能和效率的追求一直是程序开发中永恒不变的宗旨，除了我们自己在编码过程中要充分考虑代码的性能和效率，虚拟机在编译阶段也会对代码进行优化。本文就从虚拟机层面来看看虚拟机对我们所编写的代码采用了哪些优化手段。
这得从一个小故事说起。我在一个Java核心库的邮件列表中提交了一个修改 ——重写了一些本是 final 的方法。一石激起千层浪，这一改动引发了几番讨论。而其中一个讨论的话题是：调用一个去除 final 标记的方法，将导致哪种程度的性能下降（performance regression）。
关于类的知识我们可以类比Java的语法去记忆， 类对象通过new关键字进行实例化， 实例化的对象通过-> 调用类成员；
假期已经接近尾声了，新的一年废话不多说，直接开干，话说大家今年有没有领”对象“回家，祝有对象的情人节快乐，没有对象的没关系看完这篇文章就知道如何找个”对象“了，相约下一年和下一个情人节，今天主要讲几个指令类型：
影响Java调用性能有哪些因素 当时发生了什么？ 这得从一个小故事说起。我在一个Java核心库的邮件列表中提交了一个修改 ——重写了一些本是 final 的方法。一石激起千层浪，这一改动引发了几番讨论。而其中一个讨论的话题是：调用一个去除 final 标记的方法，将导致哪种程度的性能下降（performance regression）。 我不能确定这一改变是否会导致性能下降，但当我决定将此暂时搁置一边，试着寻找在这个讨论里是否有人公布过任何相关的完整基准测试（sane benchmarks）时，结果空手而归
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/52064665
对小码哥底层班视频学习的总结与记录。面试题部分，通过对面试题的分析探索问题的本质内容。 问题 iOS用什么方式实现对一个对象的KVO？（KVO的本质是什么？） 如何手动触发KVO 首先需要了解KVO基本使用，KVO的全称 Key-Value Observing，俗称“键值监听”，可以用于监听某个对象属性值的改变。 - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; Person *p1 = [[Person alloc] init]; Pers
Java 多态是指同一种类型的对象，在不同的情况下有着不同的状态和行为。它是基于继承、重写和向上转型等特性实现的，多态是面向对象编程的三大特征之一，其他两个分别是封装和继承。
网上标准解释： 泛化关系为 is-a 的关系；两个对象之间如果可以用 is-a 来表示，就是泛化关系 。
在 Groovy 脚本中 ， 创建该管理类 ， 并可以通过该管理类调用不同成员变量的方法 ; 使用该方式调用 , 需要经过两个调用节点 ;
在学习面向对象设计时，类关系涉及依赖、关联、聚合、组合和泛化这五种关系，耦合度依次递增。关于耦合度，可以简单地理解为当一个类发生变更时，对其他类造成的影响程度，影响越小则耦合度越弱，影响越大耦合度越强。
课程地址：https://www.imooc.com/learn/763 1、初识 2、优势 3、compiler 线上编译器： 本地编译器 npm install -g typescript
命令模式也是一种比较常见的行为型模式，可以想象我们的手机智能遥控器，通过按动按钮的形式开启各种家具，说白了，就是将一系列的请求命令封装起来，不直接调用真正执行者的方法，这样比较好扩展。需要注意的是命令模式和策略模式相似，所以有时候可能容易弄混，这篇文章将会详细介绍命令模式
方法调用 在程序运行时,进行方法调用是最普遍,最频繁的操作 方法调用不等于方法执行: 方法调用阶段唯一的任务就是确定被调用的方法版本,即调用哪一个方法 不涉及方法内部的具体运行过程 Class文件的编译过程不包括传统编译中的连接步骤 Class文件中的一切方法调用在Class文件里面存储的都是符号引用,而不是方法在在实际运行时内存布局中的入口地址,即之前的直接引用: 这样使得Java具有更强大的动态扩展能力 同时也使得Java方法调用过程变得相对复杂 需要在类加载期间,甚至会到运行期间才能确定目标方法的
因为AopDemo实现了AopDemoInter接口，但做实验的send方法又不在此接口里定义，所以只能用cglib的方式代理。
UML分为模型和图形两大类。区分UML模型和UML图是非常重要的，UML图（包括用例图、协作图、活动图、序列图、部署图、构件图、类图、状态图）是模型中信息的图表表达形式，但是UML模型独立于UML图存在。
通常来说Spring AOP有两种代理方式，一种默认的JDK代理，只能代理接口，一种是CGLIB代理，可以代理具体的类对象。
在编写代码时，我们通常需要进行方法调用，以实现不同的功能。但在编写方法调用时，有多种不同的风格和模式可供选择。本文将深入探讨三种常见的方法调用风格：聚合式、链式和嵌套式，以及它们的使用场景和示例。
一、前言: 本来想看完书再整理下自己的笔记的，可是书才看了一半发现笔记有点多，有点乱，就先整理一份吧，顺便复习下前面的知识，之后的再补上。 真的感觉，看书是个好习惯啊，难怪人家说“书籍是人类进步的阶梯”。之前学知识,喜欢网上找份教程，看点视频，照着做呗，秉着”我做过的东西反正别人肯定玩过“的观念，一通乱学，学的又多又杂，现在细细想来，很多东西我只是学到了它的形，却没有学到它的神，只是在抄别人的代码。为什么这么做？这么写是出于什么考虑？我都一脸懵懂！而现在我喜欢看书，花时间来沉淀自己的知识，与
先问大家一个问题： 银行欺诈识别、市场实时交易、网络入侵检测等领域的数据集，有哪些共通点？ 答案是：“关键”事件在数据中的占比经常少于1%（例如：信用卡行骗者、点击广告的用户或被攻破的服务器的网络扫描
很多时候, JS 中的 this 对于咱们的初学者很容易产生困惑不解。 this 的功能很强大，但需要一定付出才能慢慢理解它。
软件工程是指应用计算机科学、数学及管理科学等原理，以工程化的原则和方法来解决软件问题的工程，其目的是提高软件生成率、提高软件质量、降低软件成本。
在机器学习问题中，要求模型执行两个相互矛盾的任务：1. 最小化训练数据集上的预测误差 2. 最大化其对看不见的数据进行泛化的能力。根据模型，损失函数和评估方法的测试方式不同，模型可能最终会记住训练数据集（不良结果），而不是学数据的充分表示（预期结果）。这称为过拟合，通常会导致模型的泛化性能下降。过拟合可能会在各种模型上发生，尽管通常会在较复杂的模型上，例如随机森林，支持向量机和神经网络。 在模型训练期间，请在训练和验证集上观察训练指标，例如您的损失输出和r得分。比如，在训练神经网络时，您可以使用学习曲线在训练过程中跟踪每个周期的验证错误。理想情况下，随着模型的训练，验证和训练误差将会减少，您的训练误差将接近零，但这并不是我们关心的指标！您应该更密切注意验证集的错误。当您的验证错误再次增加而训练错误继续减少时，您可能会记住训练数据，从而过度拟合了数据。 过拟合可能会对模型的泛化能力产生不利的影响。也就是说，为新的和看不见的数据返回不合理的输出预测，从而使测试数据集的效果较差。如果您发现模型非常容易拟合训练数据，请考虑降低模型的复杂度或者使用正则化。
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