一、基础篇1.1JVM1.1.1.Java内存模型，Java内存管理，Java堆和栈，垃圾回收http://www.jcp.org/en/jsr/detail?id133http://ifeve.com/jmmfaq/1.1.2.了解JVM各种参数及调优

本文的结构如下：1.作者和开发原由2.Git的数据模型3.常用命令4.资源推荐作者和开发原由Talkischeap.Showmethecode.这句话就出自Linux和Git的作者LinusTo

层级优化！（JAVA\_OPTS参数和主要元素的优化）Tomcat大致元素架构：serverserviceEngineHostContextTomcat有可以使用三种协议:HTTP，AJP，HTTPStomcat默认采用的BIO模型tomcat的运行模式有3种：bio,nio,apr(额外安装)，例如：proto

DeepTabNine帮助开发者自动完成代码TabNine的开发商推出了新的深度学习模型DeepTabNine，能显著改善代码建议质量。https://tabnine.com/(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F

一、TThreadedSelectorServer线程模型：该服务会启动1个AcceptThread，2个SelectorThread（默认为2个，可设置），一个woker线程池（池的大小可设置），!(http://static.oschina.net/uploads/space/2015/0601/154802_Mlgb_143181

转载本文需注明出处：微信公众号EAWorld，违者必究。本文目录：一、背景二、我们的需求是什么？三、概念澄清四、概念模型五、总体设计六、关键点设计七、总结一、背景说到

随着对地立体观测体系的建立，遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式，时空基准不够统一，集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来，数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能，可构建一个基于数据立方的对地观测大数据

20年前，软件行业在数字化演进的道路上，从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用，在各种规模化交付方面的挑战之下，诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等，而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务，运维团队，建立起一个标准化的模型开发，部署与运维流程，使得企业组织能更好

技术栈Appgalleryconnect开发准备上一节我们已经实现了地址，留言，取件时间的选择，以及静态的预估重量。现在我们需要把预估重量创建出来，从云端去获取，以应对后续的其他业务逻辑，以及回收订单的创建功能分析预估重量列表的实现首先需要创建对应的表和数