1）部署安装Postgres服务 jiangzhongzhou@ZBMac-C02CW08SM ~ % docker pull postgres Using default tag: latest latest: Pulling from library/postgres latest: Pulling from library/postgres 24c63b8dcb66: Pull complete 2bb0b7dbd861: Pull complete ... Digest: sha256:1bf73ccae25238fa555100080042f0b2f9be08eb757e200fe6afc1fc413a1b3c Status: Downloaded newer image for postgres:latest docker.io/library/postgres:latest What's Next? View a summary of image vulnerabilities and recommendations → docker scout quickview postgres jiangzhongzhou@ZBMac-C02CW08SM ~ % docker run -d -p 5432:5432 --name postgresql -e POSTGRES_PASSWORD=pass123 postgres 5bad03668df7dd010079ff9499c1751f83b73eba802a4972dbf3008550fe3213 此处生成postgresql实例，账户postgres/pass123,通过IDEA创建Datasource数据源查看postgress的版本信息 > select version(); PostgreSQL 16.

文章目录 ☃️概述☃️数据库和缓存不一致采用什么方案☃️代码实现☃️其他 ☃️概述 由于我们的 缓存的数据源来自于数据库, 而数据库的 数据是会发生变化的, 因此,如果当数据库中 数据发生变化,而缓存却没有同步, 此时就会有 一致性问题存在, 其后果是: 用户使用缓存中的过时数据,就会产生类似多线程数据安全问题,从而影响业务,产品口碑等;怎么解决呢？有如下几种方案 人工编码方式：缓存调用者在更新完数据库后再去更新缓存，也称之为双写方案 由系统本身完成：数据库与缓存的问题交由系统本身去处理 调用者只操作缓存：其他线程去异步处理数据库，实现最终一致 ☃️数据库和缓存不一致采用什么方案 综合考虑使用方案一，但是方案一调用者如何处理呢？这里有几个问题 操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑： 如果采用第一个方案，那么假设我们每次操作数据库后，都操作缓存，但是中间如果没有人查询，那么这个更新动作实际上只有最后一次生效，中间的更新动作意义并不大，我们可以把缓存删除，等待再次查询时，将缓存中的数据加载出来 删除缓存还是更新缓存？ 更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存 如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？ 单体系统，将缓存与数据库操作放在一个事务分布式系统，利用TCC等分布式事务方案 应该具体操作缓存还是操作数据库，我们应当是先操作数据库，再删除缓存，原因在于，如果你选择第一种方案，在两个线程并发来访问时，假设线程1先来，他先把缓存删了，此时线程2过来，他查询缓存数据并不存在，此时他写入缓存，当他写入缓存后，线程1再执行更新动作时，实际上写入的就是旧的数据，新的数据被旧数据覆盖了。 先操作缓存还是先操作数据库？ 先删除缓存，再操作数据库先操作数据库，再删除缓存 ☃️代码实现 根据id查询数据时，如果缓存未命中，则查询数据库，将数据库结果写入缓存，并设置超时时间 根据id修改数据时，先修改数据库，再删除缓存 @Transactionl public Result update(){ // 执行更新逻辑 // 删除缓存 } ☃️其他 要保证数据库和Redis缓存之间的一致性，可以采用以下策略： 缓存-旁路（Cache-Aside，Lazy Loading）：在这种方式中，应用程序首先检查缓存中是否存在所需数据。如果缓存中存在数据，则直接返回给应用程序。如果缓存中不存在数据，则从数据库中获取，然后将数据存储到缓存中以备后续请求使用。为了保持一致性，当数据库中的数据更新时，你需要显式地使缓存中对应的数据失效或更新，可以在数据库更新后立即删除或更新缓存中的数据。 读写-通过（Read-Through，Write-Through）：在这种模式下，应用程序同时向数据库和缓存读写数据。当数据库中的数据更新时，缓存中的数据也会同时更新。同样，当从缓存中读取数据时，如果不存在，就从数据库中获取，然后再存储到缓存中。这确保了数据库和缓存的数据保持一致。 写入-通过（Write-Through）：类似于读写-通过，但在这种方法中，当数据写入数据库时，也会立即写入缓存。然而，读取操作仍然是从缓存中进行。这有助于减少缓存未命中的次数。 缓存失效（Cache Invalidation）：不是在每次数据库更新时都更新缓存，你可以选择使受影响的数据缓存失效。这意味着从缓存中删除过期的数据，这样下一次读取操作将从数据库中获取最新的数据。缓存失效可以通过应用程序中的触发器或事件来实现，它们检测数据库中的更改，然后通知缓存使相应的数据失效。 生存时间（Time-To-Live，TTL）：你可以为缓存的数据设置过期时间。这样即使数据库发生了更新，缓存也会在一定时间后过期，然后重新从数据库获取新鲜数据。 通过采用这些策略中的一种或多种组合，你可以在应用程序中保持数据库和Redis缓存之间的一致性。每种方法都有其复杂性、性能和一致性保证方面的权衡，所以选择最适合你应用需求的策略即可。

当使用Selenium打开浏览器时，可能会遇到浏览器内部的一些提示或弹窗，例如设置默认浏览器的提示。你可以通过配置选项或设置浏览器参数来屏蔽或关闭这些提示。 以下是针对不同浏览器的一些方法： 对于Chrome浏览器： 在创建ChromeDriver实例之前，设置ChromeOptions以禁用浏览器弹窗：from selenium import webdriver options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument("--no-sandbox") options.add_argument("--disable-infobars") options.add_argument("--disable-dev-shm-usage") options.add_argument("--disable-browser-side-navigation") options.add_argument("--disable-gpu") options.add_argument("--disable-notifications") options.add_argument("--disable-popup-blocking") options.add_argument("--disable-default-apps") options.add_argument("--disable-extensions") driver = webdriver.Chrome(options=options) 对于Firefox浏览器： 在创建FirefoxDriver实例之前，设置FirefoxProfile以禁用弹窗：from selenium import webdriver profile = webdriver.FirefoxProfile() profile.set_preference("dom.webnotifications.enabled", False) driver = webdriver.Firefox(firefox_profile=profile) 对于其他浏览器，你可以查阅相关文档或参考其对应的浏览器驱动程序的配置选项，以了解如何禁用或关闭特定的提示或弹窗。 请注意，不同的浏览器和浏览器版本可能具有不同的配置选项和参数。因此，建议查阅相关的浏览器驱动程序文档，了解更多关于禁用或关闭特定提示的详细信息。加粗样式

引言： 人工智能去衣技术，在最初期可能听起来有些令人不安，但它实际上包括了一系列进步的图像处理和机器学习技术，有助于各种领域的革新，例如虚拟试衣室、电影制作中的特效，乃至在线零售的个性化体验。在这些应用中，一个不可忽视的视觉要素就是阴影——它赋予了物体深度，增强了场景的真实感。本文将探讨阴影技术在AI去衣过程中的关键作用。 一、阴影技术简介 阴影技术在计算机图形学中扮演着至关重要的角色，用于模拟光线被物体阻挡后产生的暗影效果。这些技术通常分为两大类：静态阴影技术和动态阴影技术。静态阴影是在预处理阶段就生成并固化到纹理或几何形状中的阴影信息。而动态阴影则是在实时渲染过程中根据光源和物体的实际位置及方向动态计算得出的。 二、AI去衣技术概述 AI去衣涉及使用深度学习模型如卷积神经网络(CNNs)和生成对抗网络(GANs)来识别和处理图像或视频中的衣物。这项技术旨在精确地移除或更换衣物，同时保持其他图像细节不变。 三、阴影技术在AI去衣中的应用 提高真实感与深度 阴影不仅仅是附在物体上的黑色斑块，它们为观察者提供了重要的视觉线索，有助于理解场景中物体间的相对位置和深度。在AI去衣过程中，保留阴影信息能够增强图像的三维感和逼真度。 改善衣物边缘的处理 阴影通常形成于衣物边缘和褶皱处，对于保留衣物的形状和结构是至关重要的。利用阴影技术，AI去衣算法能更准确地识别衣物边界，实现更自然的图像处理结果。 辅助材质感知与渲染 阴影还承载了关于物体表面材质的重要信息。不同的材料反射和吸收光线的方式不同，产生的阴影也各不相同。AI去衣时，阴影技术可以帮助算法推断原衣物的材质属性，并在需要时应用到新衣物上。 优化动态场景下的去衣效果 在处理动态场景或视频中的连续帧时，阴影的变化可以作为重要的时空连贯性线索。通过跟踪阴影变化，AI去衣算法能够更加平滑和准确地适应光照条件和物体姿态的改变。 四、性能优化和视觉效果提升 性能优化 精细的阴影处理算法可能会增加计算负担，但通过优化和采用高效的阴影技术（如级联阴影贴图和百分比接近滤波），可以在不牺牲性能的情况下实现逼真的阴影效果。 视觉效果提升 阴影技术的运用大大提升了去衣后图像的整体质量，使得生成的图像在视觉上与原始图像保持更多的一致性，无论是在静态图片还是动态视频中。 结语： 总的来说，阴影技术在AI去衣中的作用不容小觑。它不仅提高了去衣效果的真实感和视觉质量，同时也为算法提供了处理复杂图像的重要线索。随着技术的不断发展，我们可以期待更加先进和精细的阴影处理技术被开发出来，进一步推动AI去衣技术的发展和应用。

Nginx是一款自由、开源、高性能的HTTP和反向代理服务器，它可以通过不同的设置来提高网站的性能和安全性。其中，设置Nginx超时时间非常重要，因为它将直接影响网站的响应速度和用户体验。本文将从多个方面详细阐述Nginx超时时间的设置方法与注意事项。 一、请求超时时间设置 请求超时时间是指Nginx等待请求处理的最长时间，如果超时，则产生504 Gateway Time-out错误。在实际使用中，可以通过以下三个设置来控制请求超时时间。 1.1 proxy_connect_timeout proxy_connect_timeout 5s; proxy_connect_timeout指定与代理服务器的连接超时时间，包括TCP连接的建立和SOCKET连接的时间。在默认情况下，Nginx没有设置此选项，因此连接时间不会超时。 1.2 proxy_send_timeout proxy_send_timeout 10s; proxy_send_timeout指定向后端服务器发送请求的超时时间，包括发送请求头和请求体的时间。如果后端服务器不能在此时间内响应，则代理服务器会返回504错误。 1.3 proxy_read_timeout proxy_read_timeout 10s; proxy_read_timeout指定代理服务器接收响应的超时时间。如果后端服务器不能在这个时间内返回响应，则Nginx会关闭连接，同时返回一个504 Gateway Time-out错误 二、FastCGI超时时间设置 Nginx还支持FastCGI协议，而FastCGI超时时间也需要根据实际情况进行设置，否则也会产生类似的错误提示。 2.1 fastcgi_connect_timeout fastcgi_connect_timeout 5s; fastcgi_connect_timeout指定与FastCGI应用程序的连接超时时间，与proxy_connect_timeout具有相同的语法和功能。 2.2 fastcgi_send_timeout fastcgi_send_timeout 10s; fastcgi_send_timeout指定向FastCGI服务器发送请求的超时时间，与proxy_send_timeout具有相同的语法和功能。 2.3 fastcgi_read_timeout fastcgi_read_timeout 10s; fastcgi_read_timeout指定FastCGI服务器响应的超时时间，与proxy_read_timeout具有相同的语法和功能。 三、Keepalive超时时间设置 Keepalive超时时间是指HTTP Keepalive连接的最大保持时间，如果超时，则连接会被关闭。Keepalive连接可以避免多次建立TCP连接，从而提高Web应用的性能。在Nginx中，可以通过以下两个选项来设置Keepalive超时时间。 3.1 keepalive_timeout keepalive_timeout 30s; keepalive_timeout指定客户端与代理服务器之间的连接保持时间。如果客户端在超时时间内没有发送新的请求，则连接会被关闭。 3.2 keepalive_requests keepalive_requests 100; keepalive_requests指定每个Keepalive连接的最大请求次数。如果超过此数量，则连接会被关闭 四、gzip超时时间设置 如果启用了Nginx的gzip压缩功能，则还需要设置gzip超时时间，以便在文件较大或网络较慢时避免压缩失败。可以使用以下选项进行设置。 4.1 gzip_vary gzip_vary on; gzip_vary指定浏览器在请求相同资源时是否应考虑Accept-Encoding请求头。启用此选项时，Nginx将在HTTP响应头中添加Vary: Accept-Encoding，以表明压缩后的内容是针对特定的Accept-Encoding请求头进行的。这样可以确保缓存服务器正确地缓存压缩后的内容。 4.2 gzip_comp_level gzip_comp_level 6; gzip_comp_level指定压缩级别，取值范围是1~9，级别越高，则压缩比越高，但压缩时间也越长。 4.3 gzip_buffers gzip_buffers 16 8k;

数码论坛系统 目录 基于SprinBoot+vue的数码论坛系统 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计 1系统功能模块 2 管理员功能模块 3 用户后台管理模块 四、数据库设计 五、核心代码 六、论文参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获取： 博主介绍：✌️大厂码农|毕设布道师，阿里云开发社区乘风者计划专家博主，CSDN平台Java领域优质创作者，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。✌️ 主要项目：小程序、SpringBoot、SSM、Vue、Html、Jsp、Nodejs等设计与开发。 🍅文末获取源码联系🍅 基于SprinBoot+vue的数码论坛系统 一、前言 数码论坛系统能够通过互联网得到广泛的、全面的宣传，让尽可能多的用户了解和熟知数码论坛系统的便捷高效，不仅为用户提供了服务，而且也推广了自己，让更多的用户了解自己。对于数码论坛而言，若拥有自己的系统，通过系统得到更好的管理，同时提升了形象。 本系统设计的现状和趋势，从需求、结构、数据库等方面的设计到系统的实现，分别为管理员和用户的实现。论文的内容从系统的设计、描述、实现、分析、测试方面来表明开发的过程。本系统根据现实情况来选择一种可行的开发方案，借助java编程语言和MySQL数据库等实现系统的全部功能，接下来对系统进行测试，测试系统是否有漏洞和测试用户权限来完善系统，最终系统完成达到相关标准。 关键字：数码论坛系统 java MySQL数据库 二、系统设计 系统功能结构如图 三、系统功能设计 1系统功能模块 数码论坛系统，在系统首页可以查看首页、数码板块、数码评价、数码论坛、畅聊板块、新闻资讯、个人中心、后台管理等内容，并进行详细操作；如图5-1所示。 图5-1系统首页界面图 2 管理员功能模块 用户登录进入系统前在登录页面根据要求填写用户名和密码，选择角色等信息，点击登录进行系统操作，如图5-6所示。 图5-6管理员登录界面图 3 用户后台管理模块 用户登录进入数码论坛系统后台可以对首页、个人中心、数码评价管理、数码论坛管理、畅聊板块管理等功能进行相应操作，如图5-12所示。 图5-12用户后台管理界面图 四、数据库设计 (1)用户管理E/R图如下所示： 图4-2用户管理E/R图 数据库表的设计，如下表： 表4-1：新闻资讯 字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值 id bigint 主键 主键 addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP title varchar 200 标题 introduction longtext 4294967295 简介 picture varchar

星辰AI使用教程 - 渐进式AIGC系统 推荐电脑或大屏幕设备使用，效果最佳！（电脑端视觉效果最佳，同时拥有更多功能）！！！ 点击左侧边栏目录可直接跳转对应章节！！！ 程序逐步功能迭代增加、价格保持统一、超高性价比版本系统、官方保障、早买早享受！ 购买请认准官方渠道、任何非官方提供的交易渠道均存在风险、请注意甄别官方渠道、非官方交易渠道出现问题请自行负责！ 星辰AI官方主页：https://shouye.xn--ai-4y7d633m.top 星辰AI官方使用地址：https://xn--ai-4y7d633m.top 一、关于产品 1.1 产品介绍 支持最近火爆的suno-v3-AI音乐生成大模型 思维导图：一键根据需求生成思维导图，可导出不同类型图片 支持openai与5月13日最新发布gpt-4O大模型使用 自适应布局、适配PC、移动端、平板等设备 🔥 支持联网模式、可对模型进行扩展搜索当前网络实时内容总结 🔥 支持语音模式、可与ai直接语音对话支持（最近新增） 🔥 对话模型自定义分类、自定义名称自定义排序、以及部分功能自定义 🔥 插件系统开放、内部支持各类插件并会持续开发更多插件（最近新增） 🔥 AI绘画支持：Midjouney全功能覆盖支持、DallE支持 🔥 GPTS：支持GPTS使用、可后台自定义添加、也可以全站搜索 = 官方搜索（最近新增） Dall-E-3绘画支持、支持所有参数并享有单独模块 绘画广场： 展示ai绘画的内容、展示推荐内容 对话会话隔离、云端存储、支持多设备共享数据！ 🔥 支持多种模型的聊天、内置中转系统可对接几十+模型 应用中心：支持主动添加应用、可自定义配置应用 签到系统：支持配置每日签到赠送不同额度的奖励 1.2 核心优势 1.2.1 价格 某些AI价格（这价格属实……）（动辄几十元甚至上百元，还只是一个月，而且只能对话，要么就是只能作图） 星辰AI的价格，让您只需要考虑怎么使用AI，不至于看着价格左右为难。 1.2.2界面，速度 界面优美，用户可自定义设置。（用户可以自行选择背景） 超高速流式输出，极速流畅！ 二、使用教程 星辰AI官方介绍主页：https://shouye.xn--ai-4y7d633m.top 星辰AI官方使用地址：https://xn--ai-4y7d633m.top 2.1注册流程 然后点击发送激活账户邮件，最后前往您的邮箱激活账户即可 注意： ①注册过程中验证码为计算结果，请您直接填写计算结果即可 ②注册过程中的邀请码为朋友邀请您注册方才填写，若您非朋友邀请则不用填写，直接留空即可 2.2 对话使用流程 使用过程中您可根据自己的需要进行高级设置，如： ①开启AI理解您上下文功能，列表布局，语音模式，自动播报等 ②同时您还可以加入插件（如生成二维码，生成图片） ③同时最新的GPT-4也支持上传文档，图片等直接分析 2.3 绘画使用流程 同时您也可以点击绘画精选查看部分公开的精美画作 注意！！！ 因为这个绘画是直接对接的原生的Midjourney和Dall.E，所以我们的出图速度，理论上是和MJ官方完全同步的。 但如果遇到高峰期，可能会因为同时出图人数过多而需要排队，这点请周知！ 我们后台最多可以同时承受24张图并发，如果同一时间超过24张图并发，后面的则需要排队。 我们给大家做了免翻免VIP的便利出图渠道，就得牺牲一些速度，请理解！

文章目录 1.类的六个默认构造函数2.构造函数2.1特性2.1.1 函数名与类名相同2.1.2. 无返回值（不能写void）2.1.3. 对象实例化时编译器自动调用对应的构造函数2.1.4 构造函数可以重载2.1.5编译器生成默认的构造函数2.1.6编译器生成的默认构造有何用？2.1.7三种默认构造函数 3.析构函数3.1特性3.1.1析构函数名是在类名前加上字符 ~3.1.2无参数无返回值类型（不能写void）3.1.3一个类只能有一个析构函数。3.1.4对象生命周期结束时，编译系统自动调用析构函数3.1.5编译器生成的默认析构函数 4.拷贝构造4.1特征4.1.1拷贝构造函数是构造函数的一个重载形式4.1.2拷贝构造函数的参数4.1.3编译器生成默认的拷贝构造函数(浅拷贝)4.1.4拷贝构造函数典型调用场景： 5.赋值运算符重载5.1运算符重载5.2赋值运算符重载5.2.1赋值运算符重载格式5.2.2返回值类型5.2.3检测是否自己给自己赋值5.2.4注意返回值5.2.5重载成类的成员函数5.2.6默认赋值运算符重载 5.3前置++与后置++重载5.4运算符重载拓展 6.const成员函数7.取地址及const取地址操作符重载 1.类的六个默认构造函数 如果一个类中什么成员都没有，简称为空类。 class test { }; 空类中真的什么都没有吗？并不是，任何类在什么都不写时，编译器会自动生成以下6个默认成员函数。 默认成员函数：用户没有显式实现，编译器自动生成的成员函数称为默认成员函数。 2.构造函数 class Data { public: void Init(int year = 1, int month = 1, int day = 1) { this->_year = year; this->_month = month; this->_day = day; } void Print() { cout << _year << "-" << _month << "-" << _day << endl; } private: int _year; int _month; int _day; }; int main() { Data d1; d1.

使用python绘制一个五颜六色的爱心 介绍效果代码 介绍 使用numpy与matplotlib绘制一个七彩爱心！ 效果 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Heart shape function def heart_shape(t): x = 16 * np.sin(t)**3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2 * t) - 2 * np.cos(3 * t) - np.cos(4 * t) return x, y # Create a figure and axis fig, ax = plt.subplots() # Generate values for t t = np.linspace(0, 2 * np.

Ollama是一个开源的大型语言模型服务,提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面,可以非常方便地部署最新版本的GPT模型并通过接口使用。支持热加载模型文件,无需重新启动即可切换不同的模型。 Ollama的优势 提供类似OpenAI的简单内容生成接口,极易上手使用类似ChatGPT的的聊天界面,无需开发直接与模型聊天支持热切换模型,灵活多变 搭建步骤 1.打开https://ollama.com/官网，点击“Download”按钮打开下载页面，选择适合自己系统的版本下载。 2.找到下载的Ollama安装包，一键安装。 如果你想把Ollama下载的模型放到其它磁盘（默认是在C盘），打开系统环境变量设置， 添加变量名：OLLAMA_MODELS，变量值：“你存放Ollama模型的路径”。 设置保持后需要重启电脑，下载的模型就会存放到你设置的目录里了。 Linux可以使用提供的安装脚本一键安装Ollama， curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 3.下载模型 打开cmd窗口，输入指令 ollama run llama2-cinese:latest 下载一个支持中文的模型，模型下载完成后，就可以在CMD窗口进行聊天了。 4.若是觉得命令行的形式不够易用，Ollama 有一系列的周边工具可供使用，包含了网页、桌面、终端等交互界面及诸多插件和拓展。 之所以 Ollama 能快速形成如此丰富的生态，是因为它自立项之初就有清晰的定位：让更多人以最简单快速的方式在本地把大模型跑起来。同时将繁多的参数与对应的模型打包放入；Ollama 因此约等于一个简洁的命令行工具和一个稳定的服务端 API。这为下游应用和拓展提供了极大便利。 我选择一个最简单的方式：Chatbox Chatbox是开源的 ChatGPT API (OpenAI API) 桌面客户端，Prompt 的调试与管理工具，支持 Windows、Mac 和 Linux。 github地址：https://github.com/Bin-Huang/chatbox 官网地址：Chatbox官网 - 办公学习的AI好助手，官方免费下载 下载Chatbox，一路下一步安装完成。 先启动Ollama服务器模式， ollama sreve 如果启动失败，关闭ollama，退出ollama进程，重新启动即可。 然后打开Chatbox，点击左侧的设置，在模型选项卡，选择AI模型提供方：Ollama，API域名：http://localhost:11434，模型：选择你喜欢的模型，其它默认，确定保存即可开始使用 4.如果Ollama提供的模型没有你需要的，你可以从huggingface.co或modelscope.cn下载GGUF格式的模型，导入到Ollama。 导入方法：在你下载好的GGUF模型目录，新建一个Modelfile文件，写入：FROM ./vicuna-33b.Q4_0.gguf（FROM后面为GGUF模型的路径） 在当前目录进入cmd窗口，输入：ollama create example -f Modelfile（example为你重新命名的模型名称） 导入完成后，就可以使用了， ollama run 你刚才导入的模型名称

目录 一、线程安全 1.1 经典线程不安全案例： 1.2 线程安全的概念： 1.3 线程不安全的原因： 1.3.1 案例刨析: 1.3.2 线程不安全的名词解释： 1.3.3 Java 内存模型 (JMM)： 1.3.4 解决线程不安全问题： 二、synchronized 关键字 2.1 synchronized 的特性： 2.1.1 互斥： 2.1.2 可重入： 2.2 synchronized 使用示例： 2.2.1 修饰代码块: 2.2.2 直接修饰普通方法： 2.2.3 修饰静态方法： 2.3 Java 标准库中的线程安全类： 一、线程安全 1.1 经典线程不安全案例： 线程安全是多线程中最核心的部分，因此线程安全也是难点和面试的考点，可以说只要写多线程代码，基本上都会涉及到。下面我就举一个经典的线程不安全案例，友友们来观察一下线程不安全。（注意要把自增的次数写大一点，因为如果次数太小，线程 2 还没启动线程 1 就已经运行结束了，所以看不到线程不安全的情况）。 public class Main { private static int count = 0; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread t1 = new Thread(() -> { //对 count 变量进行自增 5w次 for (int i = 0; i < 50000; i++) { count++; } }); Thread t2 = new Thread(() -> { //对 count 变量进行自增 5w次 for (int i = 0; i < 50000; i++) { count++; } }); t1.

目录 关于超级播放器 范例运行环境 开发前准备 设计与实现 初始化播放器 播放器重要属性设置 播放器实用事件 一些兼容性判断 浏览器支持 关于华为手机 实现代码 小结 关于超级播放器 腾讯云 Web 超级播放器 TCPlayer 可实现在手机浏览器和 PC 浏览器上播放音视频流的问题，功能强劲，兼容性好，可以不依赖用户安装 App，就能进行播放。 在实际的应用中，我们仍然根据需求直接改造了混淆代码，主要解决了以下问题： 1、增加、集成了播放快进组件 2、更改了一些样式 3、增强了一些旧版手机的兼容性 范例运行环境 操作系统： Windows Server 2019 DataCenter .net版本： .netFramework4.0 或以上 开发工具：VS2019 C# 浏览器需要支持 H5 技术。 开发前准备 (1）我们需要引入腾讯云 Web 超级播放器的 JS 库，以下是我改造后的资源，可点击如下链接进行下载： https://download.csdn.net/download/michaelline/89367455 (2）前端布局，下载我的资源后，假设放在当前应用目录下，首先我们需要引入样式单，如下代码： <link rel="stylesheet" href="tcplayer2021.css" /> 其次，引入核心库，如下代码： <script type="text/javascript" src="hls.min.0.12.4.js"> </script> <script type="text/javascript" src="tcplayer.v4.min.js"> </script> （3）需要引入 Jquery，以下是一组基于Jquery的自定义开发的扩展应用库，请下载我的资源： https://download.csdn.net/download/michaelline/88615565 进行引用，本库用于调用服务器静态方法等功能使用。 设计与实现 初始化播放器 播放器需要引入与结合 H5 的 Video 控件，假设有如下引用：

꒰˃͈꒵˂͈꒱ write in front ꒰˃͈꒵˂͈꒱ ʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ大家好，我是xiaoxie.希望你看完之后,有不足之处请多多谅解，让我们一起共同进步૮₍❀ᴗ͈ . ᴗ͈ აxiaoxieʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ—CSDN博客 本文由xiaoxieʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ 原创 CSDN 如需转载还请通知˶⍤⃝˶ 个人主页：xiaoxieʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ—CSDN博客 系列专栏:机器学习系列专栏 "探索未来,掌握人工智能"🚀 点击加入我们的AI学习之旅，让技术变得有趣又易懂,点击跳转 我的目标:"团团等我💪( ◡̀_◡́ ҂)" ( ⸝⸝⸝›ᴥ‹⸝⸝⸝ )欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝​+关注（互三必回）! 目录 一.AI序列决策问题 1.序列决策问题的特点： 2.解决序列决策问题的AI方法： 3.序列决策问题的应用场景： 二深度Q网络（Deep Q-Networks, DQN）解决序列决策问题 1.什么是DQN 2.DNN如何训练 三.Python实现DQN算法训练过程 一.AI序列决策问题 AI序列决策问题是指在人工智能领域中，智能体需要在一个序列的环境中做出一系列决策，以达到某个目标或最大化某种累积奖励的问题。这类问题通常涉及到强化学习，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。 1.序列决策问题的特点： 时间维度：决策不是一次性的，而是需要在一系列时间步骤中进行。每个决策都会影响后续的状态和可能的决策。 状态变化：智能体的每个决策都会使环境从一个状态转移到另一个状态。状态可以是环境的描述，如游戏的当前分数、机器人的位置等。 奖励反馈：智能体在每个时间步骤做出决策后，环境会提供一个奖励（或惩罚），这是对智能体决策好坏的反馈。 长期目标：智能体的目标通常是长期的，比如最大化累积奖励、达到最终的胜利状态或完成任务。 不确定性：智能体在做出决策时可能无法完全了解环境的全部特性，因此需要在不确定性中做出最优的选择。 2.解决序列决策问题的AI方法： 强化学习：通过智能体与环境的交互来学习最优策略。智能体通过尝试不同的行动并接收环境的奖励或惩罚来学习。 动态规划：一种基于模型的优化方法，通过预测未来的状态和奖励来计算当前行动的价值。 蒙特卡洛方法：通过随机模拟来估计行动的价值，适用于难以精确建模的环境。 时序差分学习：结合了动态规划和蒙特卡洛方法的特点，通过学习状态和行动之间的差异来更新价值估计。 深度学习：使用深度神经网络来近似复杂的价值函数或策略函数，尤其在状态空间高维且连续时表现出色。 3.序列决策问题的应用场景： 游戏AI：如棋类游戏、电子游戏等，智能体需要通过一系列行动来赢得比赛。机器人控制：机器人需要根据环境的变化做出连续的移动和操作决策。自动驾驶汽车：汽车需要根据路况和交通规则做出连续的驾驶决策。资源管理：如电网管理、网络带宽分配等，需要根据实时数据做出一系列调度决策。 AI序列决策问题是人工智能中一个非常重要且活跃的研究领域，它不仅挑战着智能体在复杂环境中的学习能力，也推动了AI技术在多个领域的应用和发展。 二深度Q网络（Deep Q-Networks, DQN）解决序列决策问题 1.什么是DQN DQN属于DRL（深度强化学习）的一种，它是深度学习与Q学习的结合体。使用 Q-learning 因为采用S-A表格的局限性，当状态和行为的组合不可穷尽时，就无法通过查表的方式选取最优的Action了。这时候就该想到深度学习了，想通过深度学习找到最优解在很多情况下确实不太靠谱，但是找到一个无限逼近最优解的次优解，倒是没有问题的。因此DQN实际上，总体思路还是用的Q学习的思路，不过对于给定状态选取哪个动作所能得到的Q值，却是由一个深度神经网络来计算的了，其流程图如下： 2.DNN如何训练 现在我们的选择哪个动作，是由DNN来做决定的，因此我们需要训练DNN以使其能达到令人满意的表现。这显然是一个监督学习的问题，那么训练集是什么，标签是什么，损失函数又是什么？ 首先，我们DNN的输出值，自然是在给定状态的情况下，执行各action后能得到的Q值。然而事实上我们在很多情况下并不知道最优的Q值是什么，比如自动驾驶、围棋等情况，所以似乎我们没法给出标签。但是什么是不变的呢？Reward！ 对状态s，执行动作a，那么得到的reward是一定的，而且是不变的！因此需要考虑从reward下手，让预测Q值和真实Q值的比较问题转换成让模型实质上在拟合reward的问题。 如果不能很好的理解，请看下面公式，下面公式中target是什么我们会在后面说到，这里先忽略它，那个红色的 θi- 我们也暂且将它当成 θi来看这个公式描述的就是模型的损失函数，大括号外面就是求一个均方差，我们主要看括号里面。前面被target标出来的地方是这一步得到的reward+下一状态所能得到的最大Q值，它们减去这一步的Q值，那么实际上它们的差就是实际reward减去现有模型认为在s下采取a时能得到的reward值。

的方式似懂非懂目录 一、 conda环境 二、PySpark环境安装 三、Spark On YARN环境搭建 1. 先解压 2. 配置spark-env.sh 3. 修改hadoop的yarn-site.xml 4. 配置依赖spark jar包 5. 修改spark-defaults.conf 6. 修改spark-env.sh 7. 建议配上python 四、提交测试 首先下载spark安装包，Downloads | Apache Spark 选择对应hadoop版本的spark下载，其他版本链接：News | Apache Spark ----------------------------------------------------------------------------------- 一、 conda环境 为了隔离环境方便（ubuntu自带有python了，在虚拟环境单独再搞一个），根据ubuntu中安装miniconda3-py_ubuntu安装miniconda3-CSDN博客 安装好conda. 配置好源后，配置变量 vim ~/.bashrc export ANACONDA_HOME=/home/peng/miniconda3 export PATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin 根据自己的路径更改 使其生效 source ~/.bashrc 这时发现，终端会自动进入conda的base环境，可以关闭 conda config --set auto_activate_base false 创建pyspark_env环境 conda create -n pyspark_env python=3.8 期间需要下载各种依赖包，都 y 就行 安装完成后，可查看当前安装的env。 conda env list ---------------------- 二、PySpark环境安装 摘自黑马：PySpark: 是Python的库, 由Spark官方提供.

方式1： 先找到 anaconda 安装目录下的 condabin/conda ，然后加载环境， 加载之后下面就有了conda环境，可以进行选择 方式2： 在一台新电脑上配置anaconda环境时，发现pycharm在设置解释器时，在conda环境中找不到anaconda已经创建好的python解释器可执行文件python.exe，其显示如下： 上图只显示创建的虚拟环境中的那些文件夹，但是没有显示这个虚拟环境的可执行文件，没法添加环境。 搜了半天总结出问题：pycharm版本过新。 解决方法： 在选择环境时，选择系统解释器，就可以找到虚拟环境py310的解释器python.exe：

前言 其实很多年前写过一篇python打电话的功能，链接如下： Python + twilio 实现打电话和发短信功能_自动发短信代码-CSDN博客 今天由于工作需要，又用python写了个关于打电话的小工具，主要是通过ADB方式实现的 实现过程 1.先利用adb指令封装几个常用的方法 具体的含义可以看注释，注释写的很清楚 def make_a_call(self, phoneNumber): # 拨打电话，只需传入目标电话号码即可 phoneNumber = int(phoneNumber) # 执行adb指令去拨打电话 proc = Utils.execute_adb_command('adb shell am start -a android.intent.action.CALL -d tel:{:d}'.format(int(phoneNumber))) resp = proc.stdout.read() logging.info('Calling {:d} ...'.format(phoneNumber)) def answer_a_call(self): # 接听电话的函数 # 先获取一下当前通话状态 state = self.get_call_state() # 如果状态时振铃，那么接听 if state == CallState.RING: Utils.execute_adb_command('adb shell am start -a android.intent.action.ANSWER') logging.info('Have answered a call') else: logging.info('No call incoming') def get_call_state(self): # adb shell 后的命令用双引号，否则执行出错！！！！ proc = Utils.

大家好，我是全栈小5，欢迎来到《小5讲堂》。 这是《Sql Server》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。 温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！ 目录 前言随机查询语句自定义函数基本概念函数格式函数例子函数封装 文章推荐 前言 温故而知新，最近在写sql查询语句，需求是随机查询表的其中一条记录。 基于这个查询，顺便把数据库自定义函数、存储过程这个两个知识点重温固定下。 因此，本篇文章将在随机查询一条表记录的基础上，把sql语句封装到函数和存储过程里。 随机查询语句 要在SQL Server中随机生成一条记录，可以使用ORDER BY NEWID()来随机排序结果集，并使用TOP 1来限制结果集返回一条记录。 例如： select top 1 * from( select '张三11' as name union all select '张三22' as name union all select '张三33' as name union all select '张三44' as name union all select '张三55' as name union all select '张三66' as name union all select '张三77' as name union all select '张三88' as name ) a order by newid() select '张三11' as name union all select '张三22' as name union all select '张三33' as name union all select '张三44' as name union all select '张三55' as name union all select '张三66' as name union all select '张三77' as name union all select '张三88' as name 自定义函数 基本概念 SQL Server中的函数可以分为两类：系统函数和用户自定义函数。

大家好，我是全栈小5，欢迎来到《小5讲堂》。 这是《Sql Server》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。 温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！ 目录 前言随机查询语句存储过程基本概念基本结构基础例子存储过程封装 文章推荐 前言 温故而知新，最近在写sql查询语句，需求是随机查询表的其中一条记录。 基于这个查询，顺便把数据库自定义函数、存储过程这个两个知识点重温固定下。 因此，本篇文章将在随机查询一条表记录的基础上，把sql语句封装到存储过程里。 随机查询语句 要在SQL Server中随机生成一条记录，可以使用ORDER BY NEWID()来随机排序结果集，并使用TOP 1来限制结果集返回一条记录。 例如： select top 1 * from( select 1 as id,'张三11' as nameValue union all select 2 as id,'张三22' as name union all select 3 as id,'张三33' as nameValue union all select 4 as id,'张三44' as name union all select 5 as id,'张三55' as nameValue union all select 6 as id,'张三66' as name union all select 7 as id,'张三77' as nameValue union all select 8 as id,'张三88' as name ) a order by newid() select 1 as id,'张三11' as nameValue union all select 2 as id,'张三22' as name union all select 3 as id,'张三33' as nameValue union all select 4 as id,'张三44' as name union all select 5 as id,'张三55' as nameValue union all select 6 as id,'张三66' as name union all select 7 as id,'张三77' as nameValue union all select 8 as id,'张三88' as name 存储过程 基本概念 在 SQL Server 中，存储过程是一组预编译的 SQL 语句和逻辑，存储在数据库服务器上以便重复使用。

Apifox 新版本上线啦！ 看看本次版本更新主要涵盖的重点内容，有没有你所关注的功能特性： 自动化测试新增「编排模式」Markdown 编辑器全新升级返回响应直接预览 PDF 及视频自动申请 SSL 证书支持配置自定义域名的子目录流式接口支持筛选和清空消息用户反馈优化 支持调用 .bat 和 .ps1GraphQL 新增手动获取 Schema 按钮WebSocket 支持使用动态值自定义脚本支持代码提示Content-Type 字段可直接选择常见值 将 Apifox 更新至最新版，一起开启全新体验吧！ 1 自动化测试新增「编排模式」 最新版本的 自动化测试 新增「编排模式」，只要在测试场景中任意点击某个测试步骤，将会自动进入编排模式，将测试步骤与步骤详情在同个界面显示，能够更高效、便捷、丝滑地编排自动化测试流程。 2 Markdown 编辑器全新升级 Markdown 编辑器内新增多种组件，包括选项卡、图片边框、折叠块、折叠组、多列、卡片、卡片组、步骤、数据模型等，满足用户对于产生多样化、个性化文档的需求。 3 返回响应直接预览 PDF 及视频 在使用 Apifox 调试接口时，如果接口返回的是 PDF 文件或视频，可以直接在返回响应中预览内容，无需手动下载查看，更加直观便捷。 4 自动申请 SSL 证书 当对在线文档设置自定义域名时，如果已经开启 HTTPS， Apifox 提供了自动申请和续订 SSL 证书的功能，非常便捷与贴心。当然，你也可以选择上传由证书颁发机构所下发的 SSL 证书内容与私钥，满足多样化的安全需求。 注意，要使用这个功能， Apifox 的版本号需大于 2.5.23。 5 支持配置自定义域名的子目录 当为在线文档设置自定义域名时，可以设置使用子目录 （例如：https://apifox.com/docs） 。但需要注意的是，只有选择使用「自有服务器中转」方式才能使用子目录功能。 6 流式接口支持筛选和清空消息 调试 WebSocket、SSE、gRPC Streaming 等流式接口时，可以在「Messages」里执行搜索、筛选以及清空消息等操作，有助于管理和掌控数据流。 选择清空消息后，所有消息会被隐藏，点击最右侧的「恢复」按钮即可取消隐藏。 7 用户反馈优化 支持调用 .

本文来自于学习QT时遇到QTableWidget类时进行总结的知识点，涵盖了QTableWidget主要函数。本人文笔有限，欢迎大家评论区讨论。 一、QTableWidget介绍 QTableWidget 类是 Qt 框架中的一个用于展示和编辑二维表格数据的控件。它是对 QTableView 和 QStandardItemModel 的进一步封装，提供了更为简便的接口来处理常见的表格操作需求。QTableWidget 特别适合于那些不需要使用复杂数据模型（如自定义模型与视图架构）的场景。 基本特性： 数据表示：QTableWidget 以行和列的形式组织数据，每个单元格由一个 QTableWidgetItem 对象表示，可以包含文本、图标或其他数据类型。简单易用：相比 QTableView，QTableWidget 提供了更多的直接操作方法，比如插入、删除行或列，以及直接访问和修改单元格内容。编辑功能：用户可以直接在表格中编辑单元格内容，支持文本编辑、复选框、按钮等多种编辑模式。表头管理：可以自定义行列表头，行列表头默认是不可编辑的，用于标识各列或行的数据含义。选择模式：支持多种选择模式，如单选、多选、行选或列选等。信号与槽：QTableWidget 支持Qt的信号与槽机制，可以轻松地响应用户交互，比如单元格点击、内容改变等事件。 常用操作： 初始化与填充数据：可以通过构造函数创建一个空的表格，然后使用 setItem() 方法来填充单元格数据。动态管理行列：使用 insertRow(), insertColumn() 添加行或列，removeRow(), removeColumn() 删除行或列。获取与设置单元格内容：通过 item(row, column) 获取指定单元格的 QTableWidgetItem 对象，进而获取或修改其内容。事件处理：连接单元格的信号（如 cellClicked(), itemChanged()）到槽函数以响应用户操作。 注意事项： 虽然 QTableWidget 使用方便，但如果应用需要处理大量数据或者高度定制的数据模型，推荐使用 QTableView 结合 QAbstractTableModel 或 QStandardItemModel。QTableWidget 内部维护了一个数据模型，因此当表格数据量巨大时，可能不如直接使用模型/视图架构高效。 总的来说，QTableWidget 是开发桌面应用程序时处理和展示表格数据的一个强大且易于使用的工具。 二、成员函数 1、QTableWidget::QTableWidget(int rows, int columns, QWidget *parent = nullptr) 这个构造函数是用于创建一个具有指定行数和列数的 QTableWidget 实例。它允许你在初始化表格时就设定好初始的行数和列数，从而立即准备好用于填充数据的结构。下面是这个构造函数的参数详细说明： int rows: 指定表格初始化时的行数。这是一个非负整数，表示表格将拥有的行的数量。int columns: 指定表格初始化时的列数。同样，这是一个非负整数，表示表格的列的数量。QWidget *parent = nullptr: 这是一个可选参数，用于指定 QTableWidget 父组件。在Qt中，父组件负责管理其子组件的生命周期，包括内存管理和布局管理。如果未提供（即默认值 nullptr），则创建的 QTableWidget 是一个独立的顶级窗口部件。 示例代码：