Jacquelyn38 Jacquelyn38
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
Stella981 Stella981
3年前
Android Native 内存泄漏系统化解决方案
导读:C内存泄漏问题的分析、定位一直是Android平台上困扰开发人员的难题。因为地图渲染、导航等核心功能对性能要求很高,高德地图APP中存在大量的C代码。解决这个问题对于产品质量尤为重要和关键,高德技术团队在实践中形成了一套自己的解决方案。分析和定位内存泄漏问题的核心在于分配函数的统计和栈回溯。如果只知道内存分配点不知道调用栈会
Wesley13 Wesley13
3年前
GOF二十三种设计模式之工厂模式
先说一下面向对象设计的基本原则:OCP:开放原则,一个软件的实体应当对扩展开放,对修改关闭。DIP:依赖倒转原则,针对接口编程,不要针对实现编程。LoD:迪米特法则,只与直接相关的类通信,避免和陌生人通信。在平常的编程中,我们都是直接new一个对象,而在工厂模式中,将对象的创建统一进行管理和控制,将调用者与实现类进行解耦。下边是一个简单的
Wesley13 Wesley13
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 Wesley13
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 Wesley13
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
Stella981 Stella981
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 Wesley13
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
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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
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。