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Redis【实战篇】---- 分布式锁-redission

重入问题:重入问题是指 获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中,可重入锁的意义在于防止死锁,比如HashTable这样的代码中,他的方法都是使用synchronized修饰的,假如他在一个方法内,调用另一个方法,那么此时如果是不可重入的,不就死锁了吗?所以可重入锁他的主要意义是防止死锁,我们的synchronized和Lock锁都是可重入的。不可重试:是指目前的分布式只能尝试一次,我们认为合

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#redis#分布式#数据库
GitHub Copilot 自动写代码插件使用体验

GitHub Copilot 自动写代码插件使用体验1. VsCode 插件商店下载2. 注册资格3. 使用体验4. 安全性1. VsCode 插件商店下载在 VsCode 插件商店里直接下载 Copilot 插架即可,但是下载之后,没有使用资格,它会提醒你去官网注册资格2. 注册资格我申请注册资格差不多两个周吧,就给权限了,速度还算可以了(毕竟是国外的开发工具)申请体验资格的网站申请体验资格3.

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#github#vscode#ide +1
克隆选择算法复现

理论意义推动计算科学与生物学的深度交叉融合。通过研究基于克隆选择算法求解0 - 1背包问题,有助于揭示生物免疫系统中的克隆选择和受体编辑等机制在计算领域的映射和应用原理,为开发新型计算模型和算法提供理论基础。丰富优化算法理论体系。对克隆选择算法的改进和应用,为解决NP难问题提供了新的思路和方法,拓展了优化算法在复杂组合优化问题上的研究方向,促进了对算法收敛性、复杂性和性能评估等理论问题的深入探讨。

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#算法#python#人工智能 +1
计算机网络【编码与调制】

计算机网络【编码与调制】基带信号与宽带信号编码与调制数字数据编码为数字信号数字数据调制为模拟信号模拟数据编码为数字信号模拟数据调制为模拟信号脑图时刻基带信号与宽带信号信道:信号的传输媒介。信道上传送的信号:基带信号:来自信源的信号。在数字信道上传输(基带传输)。宽带信号:将系带信号经过载波调制后的信号。在模拟信道上传输(宽带传输)。在传输距离较近时,计算机网络采用基带传输方式。(近距离衰减小,信号

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#计算机网络
Cesium快速上手2-Model图元使用讲解

这里可以对模型进行一些设置(颜色、阴影 …cesium是将视角将模型的中心点进行绑定。

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#javascript#前端#html
如何使用 Maven 来创建项目(一篇文章就够了)

Maven 这个词翻译为“专家”,“内行”。作为一个 Apache 组织中一个成功的开源项目,Maven 主要服务于基于 java 平台的项目构建,依赖管理和项目信息管理。项目构建:项目的编译、打包等操作。而 Maven 可以使用一条简单的命令,将所有的繁琐的步骤都能够自动完成,很快得到最终的结果。Ant 构建最早的构建工具,基于 IDE,是2000年最流行的 java 构建工具,不过它的 XML

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#maven#java#jar +1
飞书知识问答深度体验:企业AI应用落地的典范产品

飞书知识问答是一款依托企业内部知识构建的专属 AI 工具,专为满足企业场景下的智能问答需求而设计。在日常工作中遇到问题时,你可以随时向它提问,它会根据你在飞书中有权限访问的消息、文档、知识库和文件等内容,快速提供准确的答案。此外,它还可以帮助你基于企业知识进行内容创作,助力获取更深入的业务洞察。官网:https://ask.feishu.cn/topic。

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#人工智能
改进遗传算法复现

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)作为组合优化领域中的经典NP - Hard问题,在物流配送、电路布线、旅游规划等众多实际场景中具有广泛应用。其核心目标是为旅行商规划一条遍历所有城市且不重复、最终回到起点的最短路径,然而随着城市数量的增加,问题的复杂程度呈指数级增长,传统遗传算法在求解TSP时存在收敛速度慢且不稳定等问题。遗传算法(Genetic Algor

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#人工智能#深度学习#python
基于改进匈牙利算法复现

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是组合优化领域中的经典难题,在物流配送、路径规划、电路布线等众多实际场景中具有广泛应用。其目标是找到旅行商遍历所有城市且不重复、最终回到起点的最短路径,然而随着城市数量的增加,问题的复杂性呈指数级增长,传统的精确算法在处理大规模TSP问题时面临巨大挑战,往往需要耗费大量时间和计算资源。匈牙利算法是求解分配问题的经典算法,通过

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#算法#深度学习#人工智能 +1
检测图像P图痕迹(论文复现)

随着照相机、手机、平板电脑、摄像机等数码设备与Photoshop、美图秀秀等各种图片编辑软件的飞速发展,数字图像的生成与编辑已经变得非常容易,几乎人人都有能力生成、编辑大量的数字图像。这虽然方便了人们的生活,但也使图像篡改变得越来越容易,伪造图像也变得越来越不易察觉,甚至能够以假乱真。日常生活中人们对图像进行拼接,往往是出于美化、娱乐的目的,这并不会带来不良影响,但是当图像在被恶意拼接篡改的情况下

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#python#人工智能#机器学习
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