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    字符串JVM的哪里

    关于字符串JVM的哪里 字符串对象JVM中可能有两个存放的位置:字符串常量池或堆内存。 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,Hotspot JVM里字符串常量池它的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。

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    dotnet UOS 国产系统上安装 MonoDevelop 开发工具

    本文告诉大家如何在 UOS 上安装 MonoDevelop 开发工具。 本文使用的 UOS 是 UOS 20 x64 版本,这个系统版本是基于 debian 10 的,默认的 MonoDevelop 开发工具是没有提供 UOS 版本,但是有提供 debian 10 版本 手动安装 MonoDevelop 不靠谱,本文推荐大家通过使用 debian 10 版本方法进行安装 开始之前,还需要小伙伴安装好 mono 开发工具,安装方法请看 dotnet UOS 国产系统上安装 Mono 开发工具的方法 接着进入 /etc/apt 文件夹,终端输入下面代码 cd /etc/apt 使用 vim 工具编辑 sources.list 文件,添加 debian 源 vim sources.list vim 工具里面,是纯命令行工具,按下 i 进入输入编辑模式,输入 debian 源 deb https://mirrors.ustc.edu.cn/debian buster main contrib

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    IntelliJ IDEA开发工具中配置git和github

    主要讲解4个知识点: (1)安装git客户端(windows版本); (2)IDEA中配置Git; (3)IDEA中配置Github; (4)从Github上下载项目导入到IDEA; 下面是录制的视频课程 ,视频时长为8分钟,建议wifi环境下观看: 不方便观看视频的网友,也可以阅读下面的图文教程: 安装git Git是目前比较流行的一个版本管理工具(以前使用SVN作为版本控制工具),企业开发中使用非常普遍 可以选择"Git Base Here"打开一个git的命令行窗口,输入"git --version"目录来查看git的版本: IDEA中配置Git 通过IntelliJ IDEA开发工具中配置Git File->Settings; (3)使用快捷键Ctrl+Alt+S; 打开Settings窗口之后,左侧展开Version Control,选择Git,然后右侧选择自己刚才安装好的git的安装目录中的 : 将github上的项目导入到IDEA开发工具中 我已经github网站上面创建好了一个maven工程,浏览器访问如下地址可以找到该项目: https://github.com/xuebus/xbs-springboot-maven-jar

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    30页PPT Flink 腾讯视频的应用实践

    Apache Flink就是近些年来社区中比较活跃的分布式处理框架,加上阿里中国的推广,相信它在未来的竞争中会更具优势。Flink的产生背景不过多介绍,感兴趣的可以Google一下。 Flink运行时涉及到的进程主要有以下两个: JobManager:主要负责调度task,协调checkpoint已经错误恢复等。 他主要负责独立的线程执行的operator。其中能执行多少个operator取决于每个taskManager指定的slots数量。Task slot是Flink中最小的资源单位。 当然Flink中并不是一个slot只可以执行一个task,某些情况下,一个slot中也可能执行多个task,如下: ? 实际开发中我们的数据源可能有很多中,例如kafka,ES等等,Flink官方也提供了很多的connector以减少我们的开发时间。

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    计算机的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电脑端运行的场景非常多,特别是涉及一些协同工作的用户,电脑上操作小程序的频次也非常高。 大力发展数字经济,各行各业数字化转型如火如荼的背景下,新基建、东数西算、超算智算等政策的先后推出,使国产操作系统迎来了难得的发展机遇,我们有理由相信,国产操作系统的前景亦是一片光明。

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    dotnet UOS 国产系统上安装 Mono 开发工具的方法

    因此少珺同学推荐安装完成就干掉 debian 源 进入 UOS 系统,点击左下角的图标,也就是相当于 Windows 的开始按钮,点击终端。 进入 /etc/apt 文件夹,终端输入下面代码 cd /etc/apt 使用 vim 工具编辑 sources.list 文件,添加 debian 源 vim sources.list vim mirrors.ustc.edu.cn/debian buster main contrib non-free 上面命令详细含义请看 Debian 源使用帮助 — USTC Mirror Help 文档 编辑完成, 5.18.0.240+dfsg-3_all.deb 接着使用 dpkg 命令安装 dpkg -i mono-devel_5.18.0.240+dfsg-3_all.deb 安装的时候会提示你缺少必要的库,这些库 除了系统的库之外,其他的库都需要手动点击进去,然后和上面步骤差不多进行安装 如果安装到一半,因为需要安装的库太多了,准备放弃了,可以采用如上文方法, sources.list 文件,添加 debian

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    大数据战略贵阳的实践(主题报告PPT全文)

    近日,美国知名独立经济智库——米尔肯研究所发布的第二个年度《中国最佳表现城市》报告显示,指标研究的33个全国一线及二线城市中,贵阳从去年的第十一位跃升至首位,成为2016年度中国表现最佳城市,而上海、 去年3月3日,2015贵阳大数据草根创新公开赛新闻发布会上,贵阳市人民政府副市长徐昊就贵阳大数据产业发展作了题为“贵阳发生了什么”的主题报告。 报告由36页PPT的满满干货组成,清晰地描绘了贵阳大数据产业发展蓝图,发出后迅速引起了广泛关注,阅读量和转载量均创下数据观历史新高。 时隔一年半,2016年9月18日,贵阳市副市长徐昊应邀出席合肥市大数据产业发展应用专题培训班,并作了题为“大数据战略贵阳的实践”的主题报告,再次精彩回复“贵阳发生了什么”。 以下附PPT全文: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    数据仪表盘也可以PPT中交互啦!

    我们以前在上《人力资源数据分析师》课程的时候,有让同学做各个模块的数据仪表盘的建模,很多同学在做数据建模的时候会问,我们的做的数据仪表盘可不可以放到PPT中去演示,很可惜的是 EXCEL中,我们做的仪表盘只能在 POWER BI中,数据仪表盘不单单是DESK桌面呈现,也可以通过WEB端分享给你的同事,所以我们只要在PPT中安装WEB插件就可以来完成PPT中仪表盘的交互。 POWER BI TILES power BI的一个OFFICE 插件,PPT中,你选择插入,里面有OFFICE商店,在这个商店你可以下载很多的OFFICE的插件,这些插件能提升各位的办公效率 这里的 NAME 就是我以前做过的 POWER BI的一些分布的模型,你只要选择你想要呈现的模型,这个模型页面就会展示PPT的页面。 比如我点击了薪酬对标模型,PPT上就出现了这个POWER BI的模型,并且是可以PPT上交互演示的。

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    深度学习统治即将开始 | ManningSIGIR演讲PPT实录

    ……但是我们也应该意识到,深度学习和人工智能中,当下有许多过于夸张的宣传。最后,虽然有很多人都做了大量的努力,但是实际上,人类语言技术领域,IR、NLP和语音等有着巨大的隔离。 以下是Mannning演讲PPT新智元后台回复0721可下载 ? 演讲题目:自然语言推理,阅读理解和深度学习 ? 通过问答实现机器理解(Burge) “如果机器能理解一段文本。 Manning和Angeli、NayakACL2016发表的论文(新智元后台回复0720下载) ? 我们怎么用更宽泛的知识实现表征和推理 ? 自然语言推理 ? 作为知识基础的文本 ? 结语:我很确定,接下来的几年中,深度学习将会统治SIGIR,正如在语音、视觉和NLP领域中所做到的那样。而这是一件很好的事情。 ……但是我们也应该意识到,深度学习和人工智能中,当下有许多过于夸张的宣传。最后,虽然有很多人都做了大量的努力,但是实际上,人类语言技术领域,IR、NLP和语音等有着巨大的隔离。

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