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字符串JVM哪里

关于字符串JVM哪里 字符串对象JVM中可能有两个存放位置:字符串常量池或堆内存。...使用常量字符串初始化字符串对象,它值存放在字符串常量池中; 使用字符串构造方法创建字符串对象,它值存放在堆内存中; 另外String提供了一个API, java.lang.String.intern...(),这个API可以手动将一个字符串对象值转移到字符串常量池中 JDK1.7之后虽然字符串常量池也转换到了堆中,但是其实字符串常量池是堆中独立开辟空间,我们创建一个普通字符串和一个字符串对象结构类似于下图...代码验证 这里其实我们可以看出一些intern()特性了. intern源码分析 我们来看intern方法实现,intern方法底层是一个native方法,Hotspot JVM里字符串常量池它逻辑注释里写得很清楚...总结 Java应用恰当得使用String.intern()方法有助于节省内存空间,但是使用时候,也需要注意,因为StringTable大小是固定,如果常量池中字符串过多,会影响程序运行效率。

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郑州,你该买哪里房子?

背景 某次和领导吃饭,无意中提到了房子的话题,说了几句自己心得经验(虽然没有再次实操资本),却给领导留下了深深印象(领导,你不是又要在郑州置业了吧)。 ?...前段时间一个老朋友也联系我咨询郑州房子事情(难道就因为我郑州吗?)。那朋友一连串问了我好几个为题,听说郑州现在房子降价了?现在该不该买?买这个XXX楼盘合适吗? ? 可是,我们是老朋友,你懂。...本着负责任态度,今天我们来一块分析下郑州房价,数据爬取自某房中介网站(我只是数据搬运工,不对数据真实性负责哈)。 ?...买房最关心应该就是房屋价格,下面我们来看下每个区域价格分布。 首先对原始数据进行处理,去掉单位,方便后续计算。...单价1万5左右房子最多。曾经有人问我,一个城市房价多高最幸福,我想是工资是房价1.2倍,然后没有贷款…… ?

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Neuron:发音运动轨迹大脑语音感觉运动皮层上编码

Chartier等人研究声道运动感觉运动皮层上编码。该研究发现,单电极神经活动可以编码不同运动轨迹,这些运动轨迹是产生自然语言复杂运动轨迹基础。本文发表Neuro杂志。...虽然AKTs不同句子中功能具有一致特性,同一音位产生过程中,上下文相关动作前后编码反映了协同发音皮层表征。感觉运动皮层发音运动编码产生了连续语音发音复杂运动轨迹基础。...使用了交叉验证嵌套回归模型,将单个发音器官运动轨迹神经编码与AKT模型进行了比较。将一个发音器官对应一个EMA传感器。用80%数据对模型进行训练,并对其余20%数据进行测试。...每一种情况下,下颌/æ/期间打开,但根据即将到来运动兼容性而不同程度地打开。...AKT模型EIS中较高性能表明,研究运动轨迹神经相关关系可能主要集中vSMC。 虽然vSMC中AKTs编码最好,但可能有其他语音表示方式可以更好地解释vSMC活动。

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HiveSql-微信运动好友中排名

朋友关系表包含两个字段,用户id,用户好友id;用户步数表包含两个字段,用户id,用户步数 1.用户好友中排名 user_friend 数据 +----------+------------+...------+-------------------+ 二、题目分析 维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 业务契合度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 解法分析 1.要求解是自己好友中排名...,那么需要有自己和好友步数,可是好友关系表中只有“好友”,需要加入自己数据; 2.求排名,需要分组开窗; 3.需要筛选出自己名次那一行数据; 三、SQL 1.列出好友步数,并将自己步数添加到结果中...user_id union all -- 自己步数 select user_id,user_id as friend_id,steps from user_steps 查询结果如下: 2.按照用户分组,给每个用户“...自己步数 select user_id, user_id as friend_id, steps from user_steps ) tt1 结果如下,我们最终需要是红色框出来

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计算机国产灵魂到底差哪里

国产系统替代是大趋势就市场格局而言,国内桌面操作系统方面,Windows、macOS处于绝对主导地位,虽然近5年国内市占率逐步下滑,不过仍占据超过90%市场份额。...国产操作系统Linux分类,占比不足5%,市占率有待提升。从当前国产化率来看,国内操作系统市场空间巨大。...如果让小程序来弥补应用生态缺陷其实小程序PC端运行并非空穴来风,微信小程序2019年已经支持Windows、macOS系统打开小程序。...目前微信小程序PC电脑端运行场景非常多,特别是涉及一些协同工作用户,电脑上操作小程序频次也非常高。...大力发展数字经济,各行各业数字化转型如火如荼背景下,新基建、东数西算、超算智算等政策先后推出,使国产操作系统迎来了难得发展机遇,我们有理由相信,国产操作系统前景亦是一片光明。

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java try catch 吃掉异常与跑出异常区别,以及项目中是否改抛出异常理解

但是因为该方法中已经被try Catch吃掉了,所以在这里就不需要处理了。...* * 总结:现实开发中,我们经常会遇到,别人说我不需要你抛来异常,而是错误码和错误信息,方便他们判断调用我们工程时入参哪里不符合我们规范。...* 当然谁处理异常就要麻烦一点,要罗列可能存在错误,处理过程常常是catch中将错误封装到一个对象字段中,而不是使用throw,处理过程比较复杂。...,那么调用此方法函数就要处理此方法抛出来异常。...(e.getMessage());//最后一行 // System.out.println("------上面一步跑出异常后就不在往下走,也就是不会打印这一句话----"); 报错了 } }

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测评 | 小度智能音箱性价比究竟「高」哪里

如此一来,相比于第 1 天,第 30 天使用音乐推荐时,小度推荐音乐会更加符合用户音乐品味。 当然,小度智能音箱「贴心」不仅局限听音乐场景,也体现在日常交互方方面面。...也就是说,同样早晨唤醒小度,它可能会为喜欢听音乐和喜欢听新闻用户提供不同问候与内容。 ?...值得一提是,不同时间段与小度进行交互时,还可能会收获附加小惊喜。 例如,在对小度说「晚上好」时,会出现蔡康永声音帮助转达小度对你关心。中午对小度问候「早上好」时,小度则会回以「什么?...另外,测试过程中,我们向小度提问了许多关于世界杯问题,也恰逢世界杯开幕在即,一次唤醒小度时,它回应是:「午安,世界杯来啦,高不高兴,激不激动?」这着实让人惊喜。...以下为近场交互情境下测试结果: ? 不难看出,近场交互情境下,小度智能音箱可以准确识别出问题,并能够大多数情况下给出正确答案。尽管也出现过「超纲」情况,但小度仍努力给出机动性回应。

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浅析属性图异常程序检测应用

为了检测未知恶意程序,相关研究人员[3]提出MatchGNet,通过数据驱动方法进行检测,利用图神经网络来学习表示以及相似性度量,捕获不同实体之间关系,利用相似性学习模型未知程序与现有良性程序之间进行相似性评分...随着异常程序检测技术发展,攻击者躲避检测方式也越来越多。本文将分析属性图检测异常程序应用。...将日志导出后基于上述方案进行构图,通过训练好异常检测算法进行检测。高威胁度top10节点中,存在由加壳缘故等导致相关规则检测不到软件引起异常程序,如下图所示。...图2 异常检测结果 三.结束语 传统静态特征规则等驱动异常程序检测方法,难以应对日益更新相关攻击带来潜在重大风险。...如何在后续工作中提高算法不同真实场景下检测性能,需要进一步探索。

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熔断与异常检测 Istio 中应用

微服务领域,各个服务需要在网络上执行大量调用。而网络是很脆弱,如果某个服务繁忙或者无法响应请求,将有可能引发集群大规模级联故障,从而造成整个系统不可用,通常把这种现象称为 服务雪崩效应。...互联网系统中,当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败,上游服务为了保护系统整体可用性,可以暂时切断对下游服务调用。这种牺牲局部,保全整体措施就叫做熔断。...为了专门应对这种情况,Envoy 中引入了异常检测功能,通过周期性异常检测来动态确定上游集群中某些主机是否异常,如果发现异常,就将该主机从连接池中隔离出去。...异常检测隔离算法 根据异常检测类型,对主机隔离可以连续执行(例如连续返回 5xx 状态码),也可以周期性执行(例如配置了周期性成功率检测)。隔离算法工作流程如下: 检测到了某个主机异常。...分布式系统中,必须了解到一点是,有时候“理论上”东西可能不是正常情况,最好能降低一点要求来防止扩大故障影响。

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NeuroImage:暴力隐式创伤—异常运动振荡脑活动与创伤后应激症状有关

强制性刺激之后和反应时间周围时间窗期间,大脑皮质去同步化程度更高(对应于反应手对侧更大运动准备)。此外,α/u节律通常在运动反应期间,反应时间内去同步性更强。...3.4 时频(α运动相关幅度不对称) 头皮地形图显示,在运动开始(437-840ms)时间窗内,中央电极上α功率活动衰减,右手运动时是对侧左手运动时是双侧。...这些发现表明,当城市暴力受害者受到威胁时,PTSS作用是运动皮质异常激活。...5、结论 综上所述,本研究为以下观点提供了证据:对威胁线索做出反应异常运动皮质活动与经历城市暴力有关,从而导致PTSS。研究人员发现,仅在高PTSS组,皮层突起激活和行为反应之间时间联系中断。...对于围绕运动任务运动α振荡活动,PTSS高受试者中,威胁线索引起运动皮质活动比中性线索少。由于这些发现是生物标志物结果特征,个人和公共政策层面也有实际意义。

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日志中记录Java异常信息正确姿势

遇到问题 今天遇到一个线上BUG,执行表单提交时失败,但是从程序日志中看不到任何异常信息。...原因分析 先来看一下Java中异常类图: ? Throwable是Java中所有异常信息顶级父类,其中成员变量detailMessage就是调用e.getMessage()返回值。...所以,程序日志中不要单纯使用getMessage()方法获取异常信息(返回值为空时,不利于问题排查)。...正确做法 Java开发中,常用日志框架及组件通常是:slf4j,log4j和logback,他们关系可以描述为:slf4j提供了统一日志API,将具体日志实现交给log4j与logback。...,而不要单纯通过异常对象getMessage()方法获取输出异常信息。

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P2P市场中代替“看不见手”算法在哪里?

去中介P2P市场,对于借款人,信息中介机构提供信息基础上,如风险等级评定等,独立决定该利率是否与承担贷款人行为不确定性风险相一致。...正如哈耶克所说“每个人对他直接生活方式和前途负责,这是市场加给我们负担,也是市场经济能够成功原因”。没有金融中介借贷市场更是如此。...我们继续假设,P2P市场有足够参与者,并且合理保护好参与者安全与隐私前提下得到偏好信息。 接下来,假设我们有的数据集包括: 1) 市场数据,包括宏观以及行业数据。...P2P市场用风险等级或风险评分标记风险,特别是对于非系统风险,即将很高维相关数据映射到一维,很多有价值信息丢失了。...大数据时代,允许我们更高效处理海量数据,通过算法以更合理方式匹配、分配、对冲风险。这将值得长期探索。

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P2P市场中代替“看不见手”算法在哪里

去中介P2P市场,对于借款人,信息中介机构提供信息基础上,如风险等级评定等,独立决定该利率是否与承担贷款人行为不确定性风险相一致。...正如哈耶克所说“每个人对他直接生活方式和前途负责,这是市场加给我们负担,也是市场经济能够成功原因”。没有金融中介借贷市场更是如此。...我们继续假设,P2P市场有足够参与者,并且合理保护好参与者安全与隐私前提下得到偏好信息。 接下来,假设我们有的数据集包括: 1) 市场数据,包括宏观以及行业数据。...P2P市场用风险等级或风险评分标记风险,特别是对于非系统风险,即将很高维相关数据映射到一维,很多有价值信息丢失了。...大数据时代,允许我们更高效处理海量数据,通过算法以更合理方式匹配、分配、对冲风险。这将值得长期探索。

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