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java基础:Java中volatile关键字详解

大家都知道,计算机在执行程序时,每条指令都是在CPU中执行的,而执行指令过程中,势必涉及到数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存(物理内存)当中的,这时就存在一个问题,由于CPU执行速度很快,而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多,因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行,会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存

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#java#开发语言
【2023年电工杯数学建模竞赛B题人工智能对大学生学习影响的评价】完整思路分析+完整代码

可以量化指标影响水平,也就是计算指标得分。本提要求建立数学模型,评价人工智能对大学生学习的影响,给出明确、有说服力的结论;这里就是利用建立的评价指标体系来建立综合评价模型,来分析人工智能的广泛使用是否能有效提升大学生学习效率等。数据量化完成之后还可以进行进一步数据分析,具体可以进行的分析包括相关性分析,方差分析,T检验,描述性统计分析。ChatGPT给出的思路,不能说毫无作用,只能说完全不理解我说

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#人工智能
linux服务器安装miniconda3+jupyter(单用户模式)+jupyterhub(单服务器多用户模式)的开发环境

一、 linux服务器上安装miniconda3,实现多用户安装比较麻烦的是下载时候的环境配置,增加环境变量从而保证多用户使用。具体步骤如下:为了统一管理安装的软件,我们将下载的安装包以及软件都放到/opt 目录下。##使用root用户下载安装,并且安装到/opt目录下root@iZuf60za0a748jc3c71epvZ:~# cd /optroot@iZuf60za0a748jc3c71ep

#linux
设计模式:简单工厂模式(java实现)

比如一个披萨店 ,店长一名,目前卖两种口味披萨,GreekPizza和CheesePizza,每个披萨都有prePare(),bake(),cut(),box()这4种步骤,原料,烘培,切割,打包,最后给用户吃。把上述这个过程抽象后,设计如下:System . out . println("准备GreekPizza~");System . out . println("正在烤GreekPizza~

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#java#设计模式#简单工厂模式
linux服务器安装miniconda3+jupyter(单用户模式)+jupyterhub(单服务器多用户模式)的开发环境

一、 linux服务器上安装miniconda3,实现多用户安装比较麻烦的是下载时候的环境配置,增加环境变量从而保证多用户使用。具体步骤如下:为了统一管理安装的软件,我们将下载的安装包以及软件都放到/opt 目录下。##使用root用户下载安装,并且安装到/opt目录下root@iZuf60za0a748jc3c71epvZ:~# cd /optroot@iZuf60za0a748jc3c71ep

#linux
java基础:java基本数据类型详解

基本数据类型中,布尔类型boolean占有一个字节,由于其本身所代码的特殊含义,boolean类型与其他基本类型不能进行类型的转换(既不能进行自动类型的提升,也不能强制类型转换), 否则,将编译出错。java程序中可以直接操作基本数据类型,但是某些情况下需要将它们看成对象来处理,这些情况下就需要借助于Java API中基本数据类型对应的包装类来处理了。java是一门面向对象的语言,但是8中基本数据

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#java#jvm#servlet
图数据库neo4j入门:linux下社区版安装与配置

知识图谱一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。其中节点即实体,由一个全局唯一的ID标示,关系(也称属性))用于连接两个节点。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。neo4jneo4j 是目前比较主流的图数据库,存储,查询图谱数据非常高效

#neo4j#数据库#linux
java基础:浅拷贝与深拷贝(实际开发中遇到的深拷贝问题)

将对象写入到io流中,反序列化是从io流中恢复对象;

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#java
【2025年五一数学建模竞赛A题】支路车流量推测问题+完整思路+paper+代码

主路的数据是支路1、2和3的总和,但支路3的数据受信号灯控制。例如,问题2中的支路2有两个转折点,可能需要在这两个时间点以及支路4的周期极值点进行观测。问题4的情况类似问题3,但主路的数据存在误差,所以需要更鲁棒的模型,比如使用加权最小二乘法或者鲁棒回归方法来减少误差的影响。同时,信号灯的绿灯启动时刻是未知的,需要从支路3的流量模式中推断出来,可能需要寻找流量突变的点作为绿灯开始的标志。对于问题5

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【2025年五一数学建模竞赛B题】矿山数据处理问题+完整思路+paper+代码

本题的关键点在于降维处理高维数据X,然后重构到原始空间,再建立重构数据与Y的关系模型。评估需要包括泛化性、算法复杂度等。误差分析要比较原始数据和还原数据的差异,找出哪些部分的信息损失较大,可能的原因包括降维维度的选择不当或者模型不够精确。数据变化算法包括线性变换和非线性变换,可以利用主成分分析,线性回归,支持向量机等算法对A数据进行变量压缩。要求在保证还原数据的准确度的前提下,尽可能地提高压缩效率

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