为挖掘行业内技术融合的最佳实践，GMTC 全球大前端技术大会（北京站）策划了「IoT 动态应用开发」「大前端技术融合与跨界」两个专题，我们希望在元宇宙（比如渲染能力）、智能汽车（语音、IM、地图、音乐、...部分精彩议题现已确认： 本次大会中，还有低代码、大前端 DevOps、前端框架新体验、大前端监控、移动端性能与效率优化等专题。...同时，我们也关注大前端破圈的有效姿势，首次聚焦 B 端研发效能、TypeScript、云研发实践等，并邀请 winter 等大咖前来参与“师兄帮帮忙”晚场交流活动，与你讨论“前端如何有效增值”的话题。...“让读者在娱乐中学习”，这是作者的初衷。为了帮助读者理解和记忆，本书为每一个思维模型都配备了生动有趣的故事桥段和漫画插图。...HaaS是阿里云IoT部门针对物联网开发痛点推出的特色解决方案，目前已经在多个行业中有比较广泛的应用，是物联网行业的开发创新模式。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 一直在《深入理解JVM》对常量池只有一个浅薄的了解，之前也遇到过这种题目，今天还是要挑出来进行一次全方位的了解。...常量池分类 常量池大体可以分为：静态常量池，运行时常量池。 静态常量池 存在于class文件中，比如经常使用的javap -verbose中，常量池总是在最前面把？...运行时常量池呢，就是在class文件被加载进了内存之后，常量池保存在了方法区中，通常说的常量池 值的是运行时常量池。...a和b的值是未知的，static代码块，在初始化的时候被执行，初始化属于类加载的一部分，属于运行期。...看看反编译的结果,很明显使用的是indy指令，动态调用返回String类型对象。一个在堆中一个在方法区常量池中，自然是不一样的。
关于字符串在JVM的哪里 字符串对象在JVM中可能有两个存放的位置：字符串常量池或堆内存。...()，这个API可以手动将一个字符串对象的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在堆中独立开辟的空间,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()的特性了. intern源码分析 我们来看intern方法的实现，intern方法的底层是一个native方法，在Hotspot JVM里字符串常量池它的逻辑在注释里写得很清楚...如果常量池中有这个字符串常量，就直接返回，否则将该字符串对象的值存入常量池，再返回。...总结 在Java应用恰当得使用String.intern()方法有助于节省内存空间，但是在使用的时候，也需要注意，因为StringTable的大小是固定的，如果常量池中的字符串过多，会影响程序运行效率。
问题的原因一点都不简单，涉及的知识点： Python 是如何保存运行时的数据(各种变量的赋值与获取) 运行帧栈(frame)概念 本文对 frame 不作深入介绍 ---- 全局与本地储存区 先看一段非常简单的代码...都以字典的形式保存数据，而字典的 key 就是一些变量名字 调用堆栈列表中，第一行就是当前执行作用域， 是模块的意思 其实 locals 和 globals 字典都来自于 frame 在执行模块代码之前...还是之前的规则， 先 locals 后 globals 进行查找 ，显然这次从 globals 找到，因此 a 的值是 1 于是 x 变量创建完毕，locals 里面保存了 x 相关数据 接下来执行函数中的最后一句代码...global 关键字可以让我们在函数里面修改全局变量 其实约等价于： 行5：直接修改 globals 字典，同时避免在 locals 里面创建了变量 ---- exec 的问题 回到 exec 的问题上...与 locals 为2个独立的字典 执行里面代码 a=100 ，只在 locals 字典里面保存了变量 a 执行函数里面的代码， 此时函数 globals 就是模块 frame 的 globals，但是上一步没有把
今天看到一个很有意思的提问：(a+b)*10，10是存放在哪里的？是常量池么？如果是常量池，在进行运算的时候，是通过指针来找到的吧？...某回答：10是在常量池，常量池在jdk1.8以后已经移到元空间了。 要验证这个答案是否正确其实很简单，写一个测试方法通过javap查看编译后的字节码指令就能得出结论。...字节码指令由操作码和零个或多个操作数组成，编译后会被写入方法的Code属性中，操作数要么是立即数，要么是指向class文件结构常量池中常量的索引，要么是跳转目标指令的偏移量。...设立即数10为x，可得出以下结论： 当x取值在区间[-1,5]时，x直接被编译进方法的code属性中，作为iconst指令的操作数； 当x取值在区间[-128,127]时，x也直接被编译进方法的code...sipush指令的操作数，取值范围[-32768,32767]是因为sipush指令的操作数有两个字节； 否则才会将x编译进class的常量池，在进行运算时通过ldc指令从常量池（元空间）push进操作数栈中
记录的存储位置=f(关键字) 这里的对应关系f称为哈希函数（散列函数），采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表（Hash table）。...所以哈希表的关键就是哈希函数。...哈希函数的特征 1.不能通过哈希值反推到原始数据 2.对关键字敏感，即使关键字只有微小的不同，哈希值也会很不一样 3.冲突小，即针对不同的关键字，生成的哈希值相同的概率小 4.执行效率高，对于大量的访问哈希表的数据...解决冲突的常用方法： 1.开放定址法：使用某种探查(亦称探测)技术在散列表中寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到。...，向后查找即可 image.png 哈希在OC中的应用 NSDictionary 1.使用 hash表来实现key和value之间的映射和存储 2.字典的key需要遵循NSCopying协议，重写hash
背景 某次和领导吃饭，无意中提到了房子的话题，说了几句自己的心得经验（虽然没有再次实操的资本），却给领导留下了深深的印象（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的事情（难道就因为我在郑州吗？）。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，你懂的。...本着负责任的态度，今天我们来一块分析下郑州的房价，数据爬取自某房中介网站（我只是数据的搬运工，不对数据真实性负责哈）。 ?...买房最关心的应该就是房屋的价格，下面我们来看下每个区域的价格分布。 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左右的房子最多。曾经有人问我，一个城市的房价多高最幸福，我想的是工资是房价的1.2倍，然后没有贷款…… ?
Facebook的兴趣图谱：月活跃用户超过12亿，这些人平均每月花7个小时在Facebook上。以往，人们总把Facebook上的数据宝库看成一个‘社交图谱’，或者说一个关系管理体系。...从电影制片厂，到唱片公司，再到有线电视台，娱乐产业中的重头参与者们都在目不转睛地盯着这个指南针。每个月，超过10亿个独立用户会造访Youtube，使它成为名符其实的世界第二大社交媒体。...LinkedIn是社交网络中为数不多的常青树和盈利明星；它针对的不是人们的‘一时兴起’，而是逃不掉的‘生计’问题（个人的求职、公司的招聘）。...目前，大约有22%的LinkedIn用户在该平台上拥有500-999个一度人脉，拥有301-499个一度人脉的占了19%。...Twitter的新闻图谱：握有2.32亿月活跃用户，Twitter的用户数在社交媒体中算不得最大的，但它却是最最繁华的‘话题枢纽’。
简介 在使用Typora编写markdown格式的时候，我有个痛点问题。就是在windows下，我保存的图片和文档不方便拷贝到其他电脑。 其实，一切的原因在于我不熟悉。 不过，没关系。...设置图片保存在本地的指定文件夹，并且以相对路径保存 用这种方式目前来看是最好的。或者说是最适合我的。 因为我没有兴趣去弄一个网络图床什么的，就是喜欢文档保存在电脑本地。...创建一个专门保存图片的文件夹 ? 配置保存路径 编辑 > 图片工具 > 全局图像设置 ? ? 注意：设置之后，重启一下Typora工具 复制图片，测试看看 ?...查看图片是否保存到文件夹 ? 好啦，经过测试。其实不一定要创建 assets 文件夹，图片保存的时候会自动创建。...迁移Typora的文件 因为是基于相对路径，那么只要拷贝markdown文件以及图片文件夹即可迁移。 ? ----
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...我将表达式Index.values()[getIndex()]封装到类似于valueOf(int index)的枚举方法中,类似于默认的valueOf(String s).然后,您还可以在那里处理有效的数组索引检查...(例如,如果索引超出范围,则返回特殊的枚举值).同样,您也可以转换具有特殊含义的离散值： public enum Index { ZERO, ONE, TWO, THREE, REG, INVALID...().length) { return INVALID; } return values()[index]; } } 这仅是一个示例 – 在任何情况下,它通常取决于您从getIndex()方法获得的值的范围...,因为每次调用时都需要返回数组的副本).
在JDK6和JDK7之后的区别(重难点) 字符串常量池里存放的是引用还是字面量 1.常量池 常量池,也叫 Class 常量池(常量池==Class常量池)。...字符串常量池由String类私有的维护。 我们理清几个概念： 在JDK7之前字符串常量池是在永久代里边的，但是在JDK7之后，把字符串常量池分进了堆里边。...看下面两张图： 在堆中的字符串常量池： **堆里边的字符串常量池存放的是字符串的引用或者字符串(两者都有)**下面例子会有具体的讲解 符号引用表会在下面讲 我们知道，在Java中有两种创建字符串对象的方式...博主一定会在第一时间参与讨论 4.1常量池和字符串常量池的版本变化 在JDK1.7之前运行时常量池逻辑包含字符串常量池存放在方法区, 此时hotspot虚拟机对方法区的实现为永久代 在JDK1.7...另外美团的团队写了一篇关于intern()的博客，我觉得很好可以参考一下 深入解析String#intern 4.3字符串常量池里存放的是引用还是字面量 我在例子3中讲了在JDK7中字符串常量池在堆上
在MySQL中，只有Memory存储引擎支持显式的哈希索引，但是可以按照InnoDB使用的方式模拟自己的哈希索引。这会让你得到某些哈希索引的特性，例如很大的键也只有很小的索引。...想法非常简单：在标准B-Tree索引上创建一个伪哈希索引。它和真正的哈希索引不是一回事，因为它还是使用B-Tree索引进行查找。然而，它将会使用键的哈希值进行查找，而不是键自身。...你所要做的事情就是在where子句中手动地定义哈希函数。 一个不错的例子就是URL查找。URL通常会导至B-Tree索引变大，因为它们非常长。...你可以手工进行维护，在MySQL 5.0及以上版本中，可以使用触发器来进行维护。下面的例子显示了触发器如何在插入和更新值的时候维护url_crc列。...当通过哈希值搜索值的时候，必须在where子句中包含一个常量值（literal value）： select id from url where url_crc=crc32('http://www.mysql.com
曹大最近开 Go 课程了，小X 正在和曹大学 Go。 这个系列会讲一些从课程中学到的让人醍醐灌顶的东西，拨云见日，带你重新认识 Go。...另一方面，goexit 函数的地址是在创建 goroutine 的过程中，塞到栈上的。让 CPU “误以为”：func() 是由 goexit 函数调用的。...而 sched 结构体其实保存的是 goroutine 的执行现场，每当 goroutine 被调离 CPU，它的执行进度就是保存到这里。...回到上面的几行代码，pc 被赋值成了 funcPC(goexit)，最后在 gostartcall 里： // adjust Gobuf as if it executed a call to fn with...好了，这就是今天全部的内容了~ 我是小X，我们下期再见~ ---- 欢迎关注曹大的 TechPaper 以及码农桃花源~
国内的操作系统性能越来越好，本来是好事。视频一出，支持的人有不少，但是对于国产系统的骂声也是一大片。...不过和Windows相比，虽统信UOS表现尚可，但差距还非常大，根据统信UOS公布的数据，2019年至2021年期间总计兼容的软硬件高达227794款。...目前看来软件应用生态仍然是阻挡统信UOS等国产系统发展的一大难点，但如果我们换个角度思考，目前小程序已经是我国技术创新十分成功的产物，微信、支付宝、百度等头部企业的支持下，其中仅微信小程序的数量就超过700...如果让小程序来弥补应用生态缺陷其实小程序在PC端运行并非空穴来风，微信小程序2019年已经支持在Windows、macOS系统打开小程序。...目前微信小程序在PC电脑端运行的场景非常多，特别是涉及一些协同工作的用户，在电脑上操作小程序的频次也非常高。
pip 在Windows 10下的配置文件在哪里 简单命令就可以获取的 pip -v config list 注意命令行里面的<span style="color:orangered;font-weight
在文档管理软件这个领域，哈希算法扮演着极其重要的角色！它的应用可是多得让人数不胜数的，主要就涉及到了数据完整性的确认、数字签名的保障、数据去重的高效处理，还有就是强化了整个系统的安全性等等方方面面。...接下来咱们现在就来探索一下，哈希算法在文档管理软件中是怎么发挥着重要的应用：数据完整性验证：文档管理软件通常需要确保用户上传或下载的文件在传输过程中没有被篡改。...哈希算法可以用来生成文件的哈希值，也称为摘要或校验和。接收方可以计算接收到的文件的哈希值，并与发送方提供的哈希值进行比较，从而验证文件在传输过程中是否完整和未被修改。...接收方可以使用公钥解密数字签名，并与自己重新计算的哈希值进行比较，从而验证文档的来源和完整性。这在确保文档的身份验证和防止篡改方面非常重要。数据去重：哈希算法在文档管理软件中也用于数据去重。...安全性：在文档管理软件中，用户的隐私和敏感信息非常重要。哈希算法可以用于加密用户密码，将密码哈希后存储在数据库中，从而保护用户密码不被泄露。此外，哈希算法也用于生成密码散列，以增加密码破解的难度。
相对于传统的线性(取模)哈希算法，一致性哈希可以保证在分布式哈希表中的桶数量发生变化时，受到影响需要重新映射的key尽量少。...为了与此后出现的其他一致性哈希算法相区别，一般将这个经典方法称为“割环法”。该算法能够满足论文中提出的两大目标，即平衡性(balance)和单调性(monotonicity)。...将节点N的编号或IP等按哈希函数hash(N)映射在环上，再将数据的key按同样的哈希函数hash(k)映射在环上，数据就会存储在环上以顺时针方向遍历找到的第一个节点。...那么，j最多可以直接跳到哪里才不至于漏掉原有的循环过程呢？容易得知，要满足rand < (b + 1) / j，需要j < (b + 1) / rand，将其向下取整即可。改进后的ch()函数如下。...另外，它不需要额外的数据结构，内存占用极小(即论文标题中所说的minimal memory)。 但是，它相对于割环法而言有个非常大的缺点，即只能在哈希桶序列的尾部添加和删除桶，而不能在中间增删。
为什么在分析哈希表的时候我们会用到均摊时间复杂度呢？这主要是因为在处理哈希碰撞的时候，需要花费额外的时间去寻找下一个可用空间，这样造成的时间复杂度并不是 O(1)。...当然了，在现实中，其实哈希算法都已经设计得非常好了，造成哈希碰撞的情况是少数的，大部分时间，它的时间复杂度还是 O(1)。...Memcache 维护了一个超级大的哈希表数据结构，并没有任何内容保存在硬盘中。...哈希表在 Facebook 中的应用 Facebook 会把每个用户发布过的文字和视频、去过的地方、点过的赞、喜欢的东西等内容都保存下来，想要在一台机器上存储如此海量数据是完全不可能的，所以 Facebook...，那数据库肯定扛不住这么大的流量。
在屏幕监控软件里，哈希算法经常被用来快速比较和侦测屏幕内容的变化，这样就能立即抓取屏幕截图或者视频帧的变动。就在这种情境下，哈希算法的性能优化变得特别重要，因为它直接影响到监控软件的实时反应和效率。...根据具体情况选择合适的解决冲突策略，以及解决冲突后的数据访问方法。散列化存储数据：在屏幕监控软件中，可能需要存储大量的屏幕截图、日志数据等。...将这些数据进行散列化存储，可以减少数据查找的时间复杂度，提高读写性能。批量处理：在插入或查找大量数据时，考虑使用批量处理的方法，减少频繁的哈希操作。...在一些情况下，简单的线性查找可能比哈希操作更高效。根据数据量和操作频率，权衡使用哈希的成本和收益。...所以，在屏幕监控软件中对哈希算法的性能进行分析和优化，需要综合考虑数据特性、操作类型和硬件环境等各种因素。
以听音乐场景为例，用户在使用智能音箱的过程中有超过 30% 的音乐需求是所谓的「泛需求」，换句话说，可能发出的指令并不会具体到某一位歌手的某一首歌，而往往是带有标签的一大类歌曲，例如「嗨曲」、「Rap」...如此一来，相比于第 1 天，在第 30 天使用音乐推荐时，小度推荐的音乐会更加符合用户的音乐品味。 当然，小度智能音箱的「贴心」不仅局限在听音乐场景，也体现在日常交互的方方面面。...值得一提的是，在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，会出现蔡康永的声音帮助转达小度对你的关心。在中午对小度问候「早上好」时，小度则会回以「什么？...另外，在测试的过程中，我们向小度提问了许多关于世界杯的问题，也恰逢世界杯开幕在即，在一次唤醒小度时，它的回应是：「午安，世界杯来啦，高不高兴，激不激动？」这着实让人惊喜。...为了更好地适应不同场景及人群的需求以便最大程度展现「智能力」，小度智能音箱还开启了两大特别的能力——「儿童模式」和「极客模式」。 据统计，智能音箱的用户有 20% 以上均为儿童。
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