Wesley13 Wesley13
3年前
TARS染色日志 | 收集记录特定日志
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/06c3e1f1e2f04d5cb930b5d82cc80930.gif)记日志可以说是程序猿日常开发中的家常便饭了。在日常业务场景中,经常需要分析特定用户的日志,一般的日志记录方式很难满足需求,有什么解决办法呢?TARS框架中包含染色日志的功能,能够记录特定用户的日志
Stella981 Stella981
3年前
Spring Boot(四):如何优雅的使用 Mybatis
一、前言Orm框架的本质是简化编程中操作数据库的编码,发展到现在,基本上就剩宣称不用谢一句sql的hibernate,一个是可以灵活调试动态sql的mybatis,两者各有特点,在企业级系统来发中可以根据需求灵活使用。发现一个有趣的现象:传统企业大都喜欢hibernate,互联网行业通常使用mybatis。hibernate特点就是所有的sq
Wesley13 Wesley13
3年前
Java 208 道面试题:Java 基础模块答案
目前市面上的面试题存在两大问题:第一,题目太旧好久没有更新了,还都停留在2010年之前的状态;第二,近几年JDK更新和发布都很快,Java的用法也变了不少,加上Java技术栈也加入了很多新的框架,比如SpringBoot、SpringCloud等,但类似的面试题却极少。相比与这些问题,我的这208道面试题,包含了以下4个特点
Stella981 Stella981
3年前
Mxnet Scala Package 学习笔记 一
前言    从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概四个月了。Mxnet最吸引我的地方就是它提供了很多语言的接口,其中有Scala(myfavorite),这是我从Caffe转过来的原因之一。Mxnet是我第一个参与的开源项目,可以说这四个月来我学到了很多东西。  本文的其中目的在于介绍一下如何用MxnetScala包来
Easter79 Easter79
3年前
Spring中的AOP(三)——基于Annotation的配置方式(一)
    AspectJ允许使用注解用于定义切面、切入点和增强处理,而Spring框架则可以识别并根据这些注解来生成AOP代理。Spring只是使用了和AspectJ5一样的注解,但并没有使用AspectJ的编译器或者织入器,底层依然使用SpringAOP来实现,依然是在运行时动态生成AOP代理,因此不需要增加额外的编译,也不需要AspectJ的织入器支持。
Wesley13 Wesley13
3年前
JavaWeb编程基础
JavaWeb是用Java技术来解决相关web互联网领域的技术总和。Java提供了技术方案可以解决客户端和服务器端的实现,特别是服务器的应用,比如Servlet,JSP和第三方框架等等。1\.http协议超文本传输协议,是一种应用层的网络传输协议http协议的特点:1.简单,快速:支持多种不同的的数据提交方式,如g
Stella981 Stella981
3年前
Spring Cloud是什么?
简介SpringCloud是一系列框架的有序集合。它利用SpringBoot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等,都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署。Spring并没有重复制造轮子,它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框
Wesley13 Wesley13
3年前
JUC——JUC开发简介(一)
前言JUC是Java5.0开始提供的一组专门实现多线程并发处理的开发框架,利用JUC开发架构可以有效的解决实际线程项目开发之中出现的死锁、阻塞、资源访问与公平机制。此笔记主要记录java.util.concurrent开发包之中的各个核心组成类的使用、操作原理分析,并且通过具体的实际代码对多线程的开发实际环境进行原理分析,同时方便自己随时复习掌
Wesley13 Wesley13
3年前
如何利用策略模式避免冗长的 if
策略模式。在实际的项目开发中,这个模式也比较常用。最常见的应用场景是,利用它来避免冗长的ifelse或switch分支判断。不过,它的作用还不止如此。它也可以像模板模式那样,提供框架的扩展点等等。对于策略模式。本篇我们讲解策略模式的原理和实现,以及如何用它来避免分支判断逻辑。后续我会通过一个具体的例子,来详细讲解策略模式的应用场景以及真正的设计意图
GoCoding GoCoding
3年前
TVM 加速模型,优化推断
TVM是一个开源深度学习编译器,可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力,TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程,及如何自动调优自己的模型。更深入了解,可见TVM官方内容:文档:https://tvm.apach