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递归调用
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Jacquelyn38
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3年前
重学JavaScript第1集|变量提升
变量提升就好比JavaScript引擎用一个很小的代码起重机将所有var声明和function函数声明都举起到所属作用域(所谓作用域,指的是可访问变量和函数的区域)的最高处。这句话的意思是:如果在函数体外定义函数或使用var声明变量。则变量和函数的作用域会提升到整个代码的最高处,此时任何地方访问这个变量和调用这个函数都不会报错;而在函数体内定义函数或使用va
Wesley13
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3年前
Java多线程并发控制工具信号量Semaphore,实现原理及案例
信号量(Semaphore)是Java多线程兵法中的一种JDK内置同步器,通过它可以实现多线程对公共资源的并发访问控制。一个线程在进入公共资源时需要先获取一个许可,如果获取不到许可则要等待其它线程释放许可,每个线程在离开公共资源时都会释放许可。其实可以将Semaphore看成一个计数器,当计数器的值小于许可最大值时,所有调用acquire方法的线程都可以得到
Wesley13
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3年前
Unity优化之
当我们来创建一个对象、字符串或数组时,我们需要从称为堆的中央池中为其分配内存来存储它。当它不再被使用时,我们又需要来释放这块内存便于重复使用。在以前这个过程通常需要我们通过适当的函数调用显式地分配和释放块内存来实现。但现在,运行时系统如Unity的mono引擎将自动地为我们管理内存。自动内存管理比显式分配/释放需要更少的编码工作,大大减少了内存泄漏的可能性(
Wesley13
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3年前
Java 包(package)
Java包(package) 为了更好地组织类,Java提供了包机制,用于区别类名的命名空间。 包的作用 1把功能相似或相关的类或接口组织在同一个包中,方便类的查找和使用。 2如同文件夹一样,包也采用了树形目录的存储方式。同一个包中的类名字是不同的,不同的包中的类的名字是可以相同的,当同时调用两个不同包中相同类名的类时,应该
Wesley13
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3年前
Java 并发底层知识,锁获取超时机制知多少?
当我们在使用Java进行网络编程时经常会遇到很多超时的概念,比如一个浏览器请求过程就可能会产生很多超时的地方,当我们在浏览器发起一个请求后,网络socket读写可能会超时,web服务器响应可能会超时,数据库查询可能会超时。而对于Java并发来说,与超时相关的内容主要是线程等待超时和获取锁超时,比如调用Object.wait(long)就会使线程进入等待状并在
Wesley13
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3年前
Java增强的包装类
java语言是面向对对象的编程语言,但这八种基本数据类型不支持面向对对象的编程的机制,基本数据类型的数据不具备“对象”的特征:没有成员变量、方法可以调用。java提供这8中基本数据类型,主要是为了照顾程序员的传统的习惯。但这也带来了麻烦,因为所有的引用类型都继承来自Object的类,可当成object的类型使用,所以当一个方法的参数是object类型参数时候
Stella981
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3年前
JVM总结
重载与重写在Java程序里,如果同一个类中出现多个名字相同,并且参数类型相同的方法,那么它无法通过编译。也就是说,在正常情况下,如果我们想要在同一个类中定义名字相同的方法,那么它们的参数类型必须不同。这些方法之间的关系,我们称之为重载。重载的方法在编译过程中即可完成识别。具体到每一个方法调用,Java编译器会根据所传入参数的声明类型
Wesley13
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3年前
TYPESDK手游聚合SDK服务端设计思路与架构之三:流程优化之订单保存与通知
经过前两篇文字的分析与设计,我们已经可以搭建出一个能够支持多游戏多渠道的聚合SDK服务端,但这只是理想化状态下的一个简化模型。如果接入渠道的逻辑都是按照理想化的简化过程来构建,那么对于支付的请求,我们可以简化成这样几步:1.游戏客户端创建订单。2.游戏客户端(通过TYPESDK客户端)调用渠道lib库中相应接口,发起支付。3.用户在弹出的
Wesley13
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3年前
Java设计模式之命令模式
介绍命令模式是一种行为型设计模式。在命令模式中,所有的请求都会被包装成为一个对象。参考了一下其他关于命令模式的文章,其中有谈到说是可以用不同的请求对客户进行参数化。对这句话的理解是,因为将请求封装成为对象,所以客户的所有操作,其实就是多个命令类的对象而已,即参数化了。命令模式的最大的特点就是将请求的调用者与请求的最终执行者进行了解
helloworld_91538976
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2年前
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数
PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数,我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子:在上面这个例子中,输入是包含两个正值、两个负值的张量,对其调用ReLU函数,负值将取为0,正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节,我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。
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