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常见问题之Java——使用lombok中的@Slf4j时log缺失

常见问题之Java——使用lombok中的@Slf4j时log缺失 背景 日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列...，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。...开发环境 系统：windows10 JDK：openjdk11 开发工具：IDEA 教育版 框架：SpringBoot 包管理：Gradle 内容 本节问题：常见问题之Java——使用lombok中的@...符号: 变量 log 位置: 类 XssConfig 解决方法如图所示 问题1、缺失插件 打开File——settings——Plugins 在其中搜索Lombok并进行安装 问题2、编译时没有编译注解...', name: 'lombok', version: '1.18.20' 文章中的代码将同步更新至API接口管理平台仓库中，有需要的可以进行了解或下载需要的代码。

2.5K10

具有调节器和非理想时钟的时敏网络中的时间同步问题

能否找到一种监控机制，能准确的捕获同步和非同步网络中对时钟的具体要求？本文通过介绍一篇SIGMETRICS2020会议上的一篇文章来回答这些问题。该文有详细版本，如感兴趣可以留言获取。...在时间敏感型网络中（例如在IEEE TSN和IETF Detnet中）使用流重塑，以减少网络内部的突发性并支持计算保证的时延边界。...为了避免此问题，我们提出并分析了两种方法（速率和突发级联以及异步双到达曲线方法）。在同步网络中，我们表明流量调节器没有不稳定，但是令人惊讶的是，交错的调节器会导致不稳定。...当调节器的内部逻辑依赖于完美的时钟时，它具有“免整形”特性，即，调节由先进先出（FIFO）系统引起的突发性增加的调节器不会 增加流量的最坏情况延迟[3]。实际上，调节器使用的时钟与实际时间略有不同。...我们为该问题提供了理论基础，并确定了非同步和同步网络中延迟分析的影响范围。 方法 上限时间模型 我们首先建立一个时间模型，该时间模型依赖于[2]中提供的模型。

87120
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JAVA中序列化和反序列化中的静态成员问题

JAVA中的序列化和反序列化主要用于： （1）将对象或者异常等写入文件，通过文件交互传输信息； （2）将对象或者异常等通过网络进行传输。 那么为什么需要序列化和反序列化呢？...等下通过测试程序看一下； （2）类中重写了toString方法，是为了打印结果。 接下来我们看一下测试该类的对象序列化和反序列化的一个测试程序版本，提前说明，这个版本是有问题的。...在序列化的方法中，将对象的成员变量word设置成了"123"，i设置成了"2"，注意这里的i是静态变量，那么以通常的序列化和反序列化的理解来看，无非就是一个正过程和一个逆过程，最终经过反序列化后，输出对象中的...word和i时，大家一般都觉得应该还是"123"和"2"，那么上面程序的运行结果确实就是： word = "123", i = 2 这样会使得大家觉得理应就是如此，其实这是错误的。...大家注意，上面的程序是直接在一个JVM一个进程中操作完了序列化和反序列化的所有过程，故而JVM中已经保存了i = 2，所以i的值没有变化，所以再次读出来肯定还是2。

69020

Java中的时间和日期(四)：与java8时间API有关的一些总结和补充

在了解完java8中新版本的时间API之后，当然，并不是全部了解，java.time包下面接近上百个类，没办法一一去了解。作为我们日常用来替换java.util.date的功能。也不需要全部了解。...1.关于Immutable对象的线程安全问题 如果在面试过程中，关于Immutable首先需要聊到的内容就是String类。String类内部是一个final修饰的字符数组。...另外java8种阿里规范有规定，拒绝在任何地方使用）java.sql.Date、java.sql.Time和java.sql.Timestamp。 ?...因此很多博客上建议将Instant转换为java.sql.Date的方案实际上并不建议使用。 我们可以看看stackoverflow上关于Instant to mysql的问题。...How to store a Java Instant in a MySQL database 正确的回答解释到，我们无法将Instant的纳秒压缩到mysql数据库中的DateTime和timeStamp

70720

常见问题之Java——解决有时频繁更换maven中包版本时造成的jar包不完整问题

常见问题之Java——解决有时频繁更换maven中包版本时造成的jar包不完整问题 背景 日常我们开发时，会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列...，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。...同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我，我看看其能否给大家解决。...开发环境 系统：windows10 JDK：openjdk11 开发工具：IDEA 教育版 框架：SpringMVC 包管理：Maven 内容 错误：解决有时频繁更换maven中包版本时造成的jar包不完整问题...3、删除默认在用户目录下的.m2目录中的repository文件夹，然后再使用maven重新进行下载包。

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解决`java.lang.NoClassDefFoundError`在Nacos和Spring Boot集成中的问题

解决java.lang.NoClassDefFoundError在Nacos和Spring Boot集成中的问题 摘要: 在集成Nacos与Spring Boot时，开发者可能会遇到java.lang.NoClassDefFoundError...这篇博客文章深入探讨了该问题的可能原因，如缺少依赖、依赖冲突和类加载问题。...这些建议旨在帮助开发者快速定位并解决集成过程中的问题。...1.2 依赖冲突 如果你的项目中存在多个版本的相同依赖，它们可能会冲突。 1.3 类加载问题 在某些复杂的Java应用中，类加载器的行为可能导致类找不到的错误。 2....结论 集成Nacos与Spring Boot时可能会遇到各种问题，但通过上述方法，你应该能够解决java.lang.NoClassDefFoundError这个特定的问题。

10510

Spring Boot和Feign中使用Java 8时间日期API（LocalDate等）的序列化问题

LocalDate、 LocalTime、 LocalDateTime是Java 8开始提供的时间日期API，主要用来优化Java 8以前对于时间日期的处理操作。...本文我们就来说说这种情况下出现的问题，以及如何解决。 ? 问题现象 先来看看症状。...Boot Web应用，它提供了一个提交用户信息的接口，用户信息中包含了 LocalDate类型的数据。...解决方法 为了解决上面的问题非常简单，因为jackson也为此提供了一整套的序列化方案，我们只需要在 pom.xml中引入 jackson-datatype-jsr310依赖，具体如下： <dependency...的情况下不需要指定具体的版本，也不建议指定某个具体版本 在该模块中封装对Java 8的时间日期API序列化的实现，其具体实现在这个类中： com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310

2.8K90

因在缓存对象中增加字段，而导致Redis中取出缓存转化成Java对象时出现反序列化失败的问题

但是这个DTO对象已经在Redis缓存中存在了，如果我们直接向类中增加字段而不做任何处理的话，那么查询操作查出来的缓存对象就会报反序列化失败的错误，从而影响正常的业务流程，那么来看一下我的解决方案吧。...升级缓存版本号 我们的正式环境和预发布环境是共用Redis和Mysql。如果修改了DTO且没有加@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)这个注解。...那么这个时候取出来的缓存（最新的DTO的缓存）就会有反序列化的错误，发包的延迟和预发布验证的时间都会导致线上反序列化失败，从而阻塞业务。...升级后新的DTO版本为v2那么发起来的自身服务刷新最新的DTO缓存是放到v2的key里面的，即v2->新的DTO，v1->旧的DTO。这样可以保证不会有反序列化的问题。...注意 改版本号一定要在第一次发的时候改上去才好，不然你按v1发的版，发现问题再改成v2已经就晚了，因为已经把新的DTO刷到v1里面了，线上的依赖服务里面的domain包就是v1捞出来肯定异常。

83530

Java中堆的内存泄漏和内存溢出 及问题解决 参数设置

这个例子里的这个玩偶就相当于一个没有引用的对象，这个对象（玩偶）程序都不用了，但是由于它和其中某一个有引用的对象有联系，所以垃圾回收时也不会去回收它。...真实的举例： （1）单例模式 单例的生命周期和应用程序是一样长的，所以单例程序中，如果持有对外部对象的引用的话，那么这个外部对象是不能被回收的，则会导致内存泄漏的产生。...的简称，它是一款功能强大的Java堆内存分析器。...二、内存溢出问题导致 1、 如果不是内存泄漏，换句话说就是内存中的对象确实都是还必须存活着，栈中都还有引用。...2、内存溢出是没有空闲内存的情况:说明Java虛拟机的堆内存不够。原因有二: (1) Java虛拟机的堆内存设置不够。

2.3K30

0554-6.1.0-同一java进程中同时访问认证和非认证集群的问题（续）

作者：李继武 1 文档编写目的 Fayson在前面的文章《0553-6.1.0-如何使用Java代码同时访问安全和非安全CDH集群》，本篇文章介绍在同一Java进程中，通过多线程同时访问Kerberos...认证集群和非认证集群时出现的一些异常及解决方法。...6 总结 1.因为java进程的kerberos身份认证信息存放在UserGroupInformation的静态字段中，因此该进程的内存中仅能存取一份身份信息，这也导致一个线程修改该身份信息之后会直接影响另一个线程...2.如果要在不同的线程中访问认证集群和非认证集群，只能通过加锁和重置身份信息的方式，但这会显著影响程序执行效率。...温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。

2.1K31

【Android 高性能音频】AAudio 缓冲区控制 ( XRun | 欠载 UnderRun | 超限 OverRun | 获取缓冲区大小 | 设置缓冲区大小 )

, 向 AAudio 音频流读写多少字节的采样 , 是用户自己控制的 ; 2 个缓冲区 : 播放器缓冲区 和 采样缓冲区 ; ① 播放器缓冲区 : 本文讲解的是 播放器缓冲区 设置与调整...// playStreamUnderrunCount_ 是打开音频流时的 欠载值 , 一般是 0 // 如果当前的欠载值 大于 上一次的 欠载值 // 将本次的欠载值 更新 //...* 增加的 Burst Size 会防止未来出现 欠载 情形 , 同时该操作会以增加延迟为代价 ; * * 欠载 ( UnderRun ) 即 现有数据播放完毕 ,...欠载 ( UnderRun ) 或 超限 ( OverRun ) 导致的问题 : 会导致出现电流问题 ; 6....函数作用 : 在音频流播放时 , 有可能会产生阻塞 , 即 采样播放完毕 , 新采样还没到达 , 该函数可以 通过 改变 缓冲区大小阈值 , 调整 缓冲区的延迟 , 即 如果出现 阻塞 , 可以增大该缓冲区大小

1.2K20

【Android 高性能音频】OboeTest 音频性能测试应用 ( 应用简介 | 测试内容 | 输出测试 | Oboe 缓冲区 与 工作负载修改 | 测试案例 )

应用 , 导入到 Android Studio 中编译运行即可 ; 二、Oboe 测试内容 ---- OboeTester 测试内容 : 输出测试 输入测试 触摸发音延迟 录音播放性能测试 回波输入输出测试...实时显示 : 音频流 播放时 , 会实时显示 帧计数 和 音频流状态 ; ⑤ 延迟信息 : 延迟信息是 根据 时间戳信息 , 估算的 ; 四、Oboe 缓冲区 与 工作负载修改 ---- Oboe 缓冲区..., 工作负载越大 , 采样速度越慢 ; 工作量大 , 采样慢 , 没有按时间交付音频采样 , 就会出现 欠载 ( UnderRun ) 的情况 ; ③ 修改工作负载目的 : 查看 帧计数器 和 XRun...或 超限 ( OverRun ) ; 欠载 ( UnderRun ) : 播放音频流时 , 如果当前现有数据已经播放完毕 , 新数据还没有来得及写入 , 此时会发生欠载情况 ; 超限 ( OverRun...: 可以看到输出延迟是 4.3 毫秒 ; Google 手机的音频延迟还是不错的 ;

1.4K00

如何优雅地处理Java多线程编程中的共享资源问题，以确保线程安全和高性能？

欢迎来到Java面试技巧专栏~如何优雅地处理Java多线程编程中的共享资源问题？...❤️ 在Java编程中，多线程是一项强大的技术，但同时也带来了一些挑战，尤其是在处理共享资源时。在多个线程同时访问和修改共享资源时，我们必须小心处理，以避免数据不一致、竞态条件和死锁等问题。...那么，如何在编写多线程程序时优雅地处理这些共享资源问题呢？ 使用同步机制： 同步机制是一种常用的方法，它确保在同一时间只有一个线程可以访问共享资源，从而避免了并发修改问题。...其他线程中 latch.countDown(); // 减少计数 latch.await(); // 等待计数达到零 考虑可见性问题： 在多线程环境下，变量的可见性是一个重要问题。...通过遵循上述方法和原则，我们可以在Java多线程编程中优雅地处理共享资源问题，从而实现高性能和线程安全的应用程序。 结尾

17210

机器学习三要素与拟合问题

由决策函数表示的模型为非概率模型，由条件概率分布表示的模型为概率模型。 模型是指在对实际问题进行分析和高度抽象基础上建立起来的一组数学表达式 3....常用的有L1正则和L2正则，后续课程中会详细介绍 （4）采用dropout方法，即采用随机采样的方法训练模型，常用于神经网络算法中。...注意：模型的过拟合是无法彻底避免的，我们能做的只是缓解，或者说减小其风险，因为机器学习面临的是NP难问题（这列问题不存在有效精确解，必须寻求这类问题的有效近似算法求解），因此过拟合是不可避免的。...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？...当我们讨论一个机器学习模型学习能力和泛化能力的好坏时，我们通常使用过拟合和欠拟合的概念，过拟合和欠拟合也是机器学习算法表现差的两大原因。

8800

机器学习(七)模型选择

2的一次直线，我们可以注意到无论怎么调整该直线都不能很好的拟合样本数据；上述n=0或1时是模型的欠拟合情况。...当我们讨论一个机器学习模型学习能力和泛化能力的好坏时，我们通常使用过拟合和欠拟合的概念，过拟合和欠拟合也是机器学习算法表现差的两大原因。...1.10.3欠拟合 图1和图2都是模型欠拟合的情况：即模型在训练集上表现的效果差，没有充分利用数据，预测准确率很低，拟合结果严重不符合预期。...注意：模型的过拟合是无法彻底避免的，我们能做的只是缓解，或者说减小其风险，因为机器学习面临的是NP难问题（这列问题不存在有效精确解，必须寻求这类问题的有效近似算法求解），但是有效算法必然是在多项式时间内运行完成的...在实际的任务中往往通过多种算法的选择，甚至对同一个算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。那么，我们也就面临究竟选择哪一种算法，使用哪一种参数配置？

15740

java中jar包内的类访问jar包内部的资源文件路径和获得读取资源文件内容的问题

在大数据开发和java web开发中，我们有时会在程序中读取一些资源文件的内容。...当我们在本地运行调试的时候是没有任何问题的，但是当我们将程序打成jar包上传到集群中后运行时，发现报错：“找不到配置文件的路径”。虽然jar中确实存在配置文件，但是还是读取不到。...相关解决方法可以参考以下相关资料：  java中jar包内的类访问jar包内部的资源文件的路径问题： http://blog.csdn.net/mm_bit/article/details/50372229...获取jar包内部的资源文件： http://blog.csdn.net/luo_jia_wen/article/details/50057191 【解惑】深入jar包：从jar包中读取资源文件： http...details/75099029  java加载jar包下的资源文件过程及原理分析： http://blog.csdn.net/puhaiyang/article/details/77409203

9.1K20

理解过拟合

我们使用历史数据集去训练模型，使得损失函数最小化，然后用训练得到的模型去预测未知数据。如果一味追求让损失函数达到最小，模型就会面临过拟合问题，导致预测未知数据的效果变差。...上式中 ? 称为残差，整个式子就是样本的残差平方和，我们的目的是最小化此损失函数。在一些应用中通常会使用均方差（MSE）作为一项衡量标准。...过拟合是在模型参数拟合过程中由于训练数据包含抽样误差，在训练时复杂的模型将抽样误差也进行了拟合导致的。所谓抽样误差，是指抽样得到的样本集和整体数据集之间的偏差。...图2 过拟合 在上图中训练样本存在噪声，为了照顾它们，分类曲线的形状非常复杂，导致在真实测试时会产生错分类。 过拟合是有监督的机器学习算法长期以来需要面临的一个问题。...Dropout Dropout是神经网络中防止过拟合的方法。dropout的做法是在训练时随机的选择一部分神经元进行正向传播和反向传播，另外一些神经元的参数值保持不变，以减轻过拟合。

54210

从重采样到数据合成：如何处理机器学习中的不平衡分类问题？

不平衡数据集面临的挑战 当今公用事业行业面临的主要挑战之一就是电力盗窃。电力盗窃是全球第三大盗窃形式。越来越多的公用事业公司倾向于使用高级的数据分析技术和机器学习算法来识别代表盗窃的消耗模式。...这里的问题是提高识别罕见的少数类别的准确率，而不是实现更高的总体准确率。 当面临不平衡的数据集的时候，机器学习算法倾向于产生不太令人满意的分类器。...例子：在一个公用事业欺诈检测数据集中，你有以下数据： 总观测 = 1000 欺诈观测 = 20 非欺诈观测 = 980 罕见事件比例 = 2% 这个案例的数据分析中面临的主要问题是：对于这些先天就是小概率的异常事件...使用标准机器学习技术时面临的挑战 面临不平衡数据集的时候，传统的机器学习模型的评价方法不能精确地衡量模型的性能。 诸如决策树和 Logistic 回归这些标准的分类算法会偏向于数量多的类别。...；并且当训练数据集很大时，可以通过减少样本数量来解决存储问题。

1.8K110

理解过拟合

我们使用历史数据集去训练模型，使得损失函数最小化，然后用训练得到的模型去预测未知数据。如果一味追求让损失函数达到最小，模型就会面临过拟合问题，导致预测未知数据的效果变差。...衡量这种能力的指标就是泛化能力，这时候不得不提过拟合和欠拟合的概念。...过拟合和欠拟合 欠拟合（under-fitting）也称为欠学习，它的直观表现是算法训练得到的模型在训练集上表现差，没有学到数据的规律。...过拟合是在模型参数拟合过程中由于训练数据包含抽样误差，在训练时复杂的模型将抽样误差也进行了拟合导致的。所谓抽样误差，是指抽样得到的样本集和整体数据集之间的偏差。...下图是过拟合的示意图： 在上图中训练样本存在噪声，为了照顾它们，分类曲线的形状非常复杂，导致在真实测试时会产生错分类。 过拟合是有监督的机器学习算法长期以来需要面临的一个问题。

75971

使用ML 和 DNN 建模的技巧总结

调试（Debugging） 简化问题（Simplifying Problem） 有时，分类问题包括100万个数据和1000个类别。当模型性能低于理想值时，很难调试模型。...考虑使用nlpaug（用于自然语言处理和声学任务）和imgaug（用于计算机视觉任务）。 欠拟合问题（Addressing Underfitting） 欠拟合是指训练误差大于期望误差。...过拟合问题（Addressing Overfitting） 除了欠拟合，你还可能面临着过拟合的问题。过度拟合意味着你的模型太适合你的训练集，而对其他数据没有足够的适用性。...转换为推理模型（Switch to Inference Mode） 使用Pytorch时，在将模型部署到生产环境中时，需要注意几个设置。...如果希望低延迟的计算推理时间，可以考虑使用TorchScript。一般的方案是，你仍然可以在Python中训练你的模型，但是通过使用它生成C++兼容的模型。

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