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　学习了java运行时数据区，知道每个内存区域保存什么数据，可以参考：https://www.cnblogs.com/huigelaile/p/diamondshine.html，然后了解内存溢出和内存泄露是很有必要的，一方面是为了面试，更重要是的在工作中能够快速定位错误原因并且解决内存溢出分类：1、java.lang.OutOf

Oauth与Shiro整合的开源项目博客分类：java架构ApacheOLTU是JAVA的OAUTH参考实现;Shiro是轻量级的权限管理框架;二者整合,提供一个轻量的OAUTH2应用框架,并根据不同的应用场景提供不同的实现(WEB,移动端);提供基于OAUTH的5类grant\_type的实现;相比之前已经实现的 spri

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用的难题。本文对NoSQL(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.kubiji.cn%2Fforumid11.html)数据库的定义、分类、特征、当前比较流行的NoSQL数据库系统

简单的日志统计是不需要使用重量级的Hadoop，我用python实现了日志的统计。原理是用fabric登录到远程linux，组合使用grep、uniq、sort、awk对日志进行操作，可以根据正则表达式指定规则抽取符合规则的日志，做查询，计数，分类统计。注意：要安装fabric(https://www.oschina.net/action/GoToL

断点的分类，断点可以到到类名上，变量行上，方法名上。    java源码上可以打断点，断点打到方法头上，编译的时候断点信息不会被去除掉，编译后的class文件在debug模式下运行，可以触发断点，挂起线程。    eclipse的断点，都可以进行属性设置，设置断点触发的场景（例如，断点的可用性，触发场景，过滤执行线程）。  

LightGBM的动机GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务而GBDT在每一次迭代的时

连接查询连接查询分类如下：表Ainnerjoin表B：表A与表B匹配的行会出现在结果中表Aleftjoin表B：表A与表B匹配的行会出现在结果中，外加表A中独有的数据，未对应的数据使用null填充表Arightjoin表B：表A与表B匹配的行会出现在结果中，外加表B

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作者：京东零售王家兴一、个人简介我是21届校招生，博士毕业于中国科学院自动化研究所。2021入职博士管培生，现任京东零售技术研发与数据中心智能平台部智能算法部商品图谱研发组算法应用工程师。当前我的工作焦点是低资源情况下大模型的训练与规模化应用。近期发表顶级