因此在这种情况下，代码采用“从后往前拷贝”的方式。先把 dst 和 src 指针都移动到各自区域的最后一个字节位置，即加上 count 再减 1，然后在循环中每次复制一个字节，并让指针向前移动。注意，这种实现方式是从低地址向高地址顺序拷贝的，因此当源内存和目标内存发生重叠时，可能会导致数据错误。函数的作用是把源地址 src 指向的内存中的 count 个字节复制到目标地址 dst 中，并返回目标地

Java基础与高级核心面试要点 【基础篇】 OOP特性：继承、封装、多态 方法重载与重写的区别 接口vs抽象类：构造器、修饰符、继承方式差异 深/浅拷贝：对象引用处理机制不同 sleep与wait区别：锁释放时机 集合体系：ArrayList/LinkedList结构差异，HashMap红黑树优化 线程创建4种方式及线程状态转换 反射机制：运行时获取类信息能力 【高级篇】 HashMap源码：JD

下面是我写的方案 只测试了 本地 大文件上传 没问题 代码应该还存在细节问题 大家请参考使用 如果有更好的方案 也可以留言分享给我 我再补充 博客。个人建议 还是分开写两个接口好，如果后续需要做暂停 ，取消上传 、继续上传 应该都需要FileInfo 这个对象里的数据。目前我的需求里 还没涉及到 暂停 ，取消上传 、继续上传 但是我以我看到这个依赖的源码 我觉得是后续扩展这些功能。先判断redis

最后转化为框架所需的数据格式。PaddleNLP内置了ERNIE、BERT、RoBERTa、Electra等丰富的预训练模型，并且内置了各种预训练模型对于不同下游任务的Fine-tune网络。PaddleNLP内置了适用于阅读理解、文本分类、序列标注、机器翻译等下游任务的多个数据集，这里我们使用公开中文情感分析数据集ChnSenticorp，包含7000多条正负向酒店评论数据。加载预训练模型ERN

BMad Method 提供了一套完整的 AI 驱动开发方法论，通过 12+ 专业 Agent 和结构化工作流，帮助开发者和团队实现系统化的 AI 协同开发。无论是个人项目还是企业级应用，BMad Method 都能根据规模自动适配流程，值得尝试。

果蔬识别系统，主要开发语言为Python，基于TensorFlow搭建ResNet卷积神经网络算法模型，通过对12种常见的果蔬（'土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'）图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django框架搭建Web网页端可视化操作界面，以下为项目实现

本文总结了Java多线程、并发编程、JVM、GC及集合框架等核心面试知识点。重点内容包括：volatile关键字的作用与限制、wait/notify机制、线程安全单例模式、不可变对象、伪共享问题等并发编程要点；JVM内存模型、GC机制及性能调优；ArrayList与LinkedList区别、HashMap实现原理等集合框架知识；以及IO/NIO、字符串处理等Java基础内容。文章还提供了大量实际面

本文整理了20道Java面试常见问题，涵盖多线程、volatile、同步、不可变对象等核心知识点。主要内容包括：volatile数组和变量的特性及使用场景；wait()方法的正确调用方式；线程安全单例模式的实现；sleep与wait方法的区别；生产者-消费者问题的解决方案；byte与其他数据类型的转换技巧；以及Swing的线程安全性问题等。这些面试题涉及Java并发编程、数据类型转换等实际开发中的

在实际开发中，我发现自己对多线程与CPU线程的认知一直不够清晰。为了加深理解，我特地在工作间隙请教了AI，并通过这篇文章将学习成果记录下来。为了更好地阐述CPU线程数与Java线程数之间的关系，我们以单核8线程的CPU为例进行详细说明。

开漏输出（Open-Drain）是IIC总线最核心的硬件特性。要理解开漏输出，我们先来看看常见的GPIO输出模式。在普通的推挽输出（Push-Pull）模式下，GPIO引脚可以主动输出高电平（通过上管导通）或低电平（通过下管导通）。这种模式下，引脚能够提供较强的驱动能力，但有个致命问题：如果两个推挽输出的引脚连接在一起，一个输出高电平，另一个输出低电平，就会造成短路，可能烧毁芯片。而开漏输出则不同