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#Redis分布式缓存# ——4.Redis分片集群

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决:使用分片集群可以解决上述问题,如图: 分片集群需要的节点数量较多,这里我们搭建一个最小的分片集群,包含3个master节点,每个master包含一个slave节点,结构如下:这里我们会在同一台虚拟机中开启6个redis实例,模拟分片集群,信息如下:删除之前的7001、7002、7003这几个目录,重新创建出7001、7002、7

#缓存#redis#分布式
小林大模型|Agent 核心原理与面试答题模板

文章摘要:Agent是一种能自主规划、行动并闭环执行的AI系统,其核心在于自主性和行动能力,与传统AI的被动响应形成鲜明对比。Agent通过工具调用(Tools)、自主决策(Agent)和流程编排(Workflow)三者协同工作:Tools负责执行具体功能,Agent进行动态决策,Workflow则提供确定性流程框架。实际生产中多采用Agentic Workflow,结合Workflow的可控性和

小林大模型|大模型面试高频知识点合集2

AI Agent与大模型及工作流的核心概念解析 Agent的本质与特性 Agent是具有自主性的AI系统,核心特征包括: 自主规划:能拆解复杂目标为多步任务; 行动能力:通过工具调用与外部交互; 闭环反馈:根据执行结果动态调整策略。与大模型(如GPT)的被动应答不同,Agent能主动执行任务,而非仅生成文本。 核心组件架构 Tools:基础能力单元(如搜索、发邮件),无决策能力。 Agent:以L

Java 并发编程封神!从入门到精通,面试再也不怕被问爆

本文主要探讨了Java并发编程中的核心概念与技术。首先分析了synchronized的可重入性实现机制及锁升级过程,从无锁到重量级锁的转变。其次介绍了AQS框架原理及其与CAS的关系,包括如何实现可重入公平锁。然后详细讲解了ThreadLocal的内存泄漏问题及解决方案,对比了悲观锁与乐观锁的区别。此外还讨论了线程池的工作原理、参数配置及拒绝策略,以及volatile关键字的作用与限制。最后通过具

#面试
算法二刷复盘:LeetCode 39 组合总和 & 22 括号生成(Java 回溯精讲)

本文复盘了两道经典回溯算法题:LeetCode39组合总和和LeetCode22括号生成。通过对比分析,总结出回溯问题的通用解法:1) 确定终止条件;2) 设置选择限制;3) 回溯恢复状态。组合总和采用startIndex避免重复组合,通过排序实现剪枝;括号生成则通过left/right计数保证有效性。两道题都遵循DFS+回溯的基本框架,仅在剪枝条件和终止条件上有所差异。掌握这种"三板斧

#算法#leetcode#java
算法二刷复盘:LeetCode 79 单词搜索 & 131 分割回文串(Java 回溯精讲)

本文解析了两道经典回溯算法题目:LeetCode 79单词搜索和131分割回文串。单词搜索采用DFS+回溯+标记访问策略,在二维矩阵中匹配单词路径;分割回文串通过回溯+回文判断枚举所有可能的分割方案。两者都体现了回溯算法的核心:路径标记与恢复(单词搜索修改矩阵标记,回文串用startIndex控制分割)和剪枝优化(提前终止无效分支)。文章提供了完整的Java实现和复杂度分析,通过对比两种回溯场景(

#算法#leetcode#java
RAG 必学:ANN 检索、HNSW 算法与 Milvus 核心概念详解

本文探讨了向量数据库的必要性及核心技术。主要内容包括:1. 传统数据库无法高效处理向量近似搜索(ANN),而专用向量数据库结合存储和ANN索引可实现毫秒级检索;2. 重点分析IVF和HNSW两种主流索引算法,IVF通过聚类分区加速搜索,HNSW利用多层图结构实现快速近似匹配;3. 对比主流向量数据库方案,推荐选择开源且功能完善的Milvus;4. 结合实际项目场景,提供索引类型选择、相似度度量、分

#数据库#mysql#json
Java SE核心面试题总结——day 02

允许类、接口和方法在定义时使用一个或多个类型参数,这些类型参数在使用时可以被指定为具体的类型。Java在运行时动态获取类的信息(如字段、方法、构造方法),并操作类或对象(创建实例、调用方法、修改字段)的能力。异常体系结构Throwable。子类:①Error(错误,如,JVM 层面错误,不可恢复,无需捕获);②Exception(异常,可处理)。Checked Exception(受检异常):编译

#java
Java SE核心面试题总结——day 01

Java 8 接口新增特性default方法:带方法体,子类可直接使用或重写。static方法:带方法体,通过接口名直接调用(如。

#java
二刷 LeetCode:爬楼梯与杨辉三角,Java 实现复盘

本文解析了两道经典动态规划题目:70.爬楼梯和118.杨辉三角。爬楼梯问题采用斐波那契数列解法,通过状态转移方程dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]实现,并展示了从基础数组解法到O(1)空间优化的过程。杨辉三角问题则利用二维递推关系,每行元素由其上方相邻元素相加得到。文章强调二刷时要深入理解递推逻辑和空间优化技巧,指出这两题分别代表一维和二维动态规划的入门思维模式,是掌握动态规划基础的重要练

#leetcode#java#算法
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