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mob64ca140c75c7 - MVVM 升級版：MVI 架構來了

Jetpack Compose 成為主流後，把 Android 開發者往狀態驅動 UI 和單向數據流（UDF）的方向又推了一把。這下子，MVVM 和 MVI 哪個更好的爭論又火起來了。有人説 MVI 有 MVVM 沒有的“可預測性”，也有人覺得 MVVM 不用寫那麼多模板代碼，還能做到 MVI 能做的所有事。本文結合實際的好壞案例、歷史背景，來聊

MVI , mvvm , 架構 , 後端開發 , Android , Python

mob64ca140c75c7 - spark udf 樣例

目錄 前言 SparkConf類的構造方法 Spark配置項的存儲 設置配置項 直接用Set類方法設置 通過系統屬性加載 克隆SparkConf 獲取配置項 校驗配置項 總結 前言 從本文開始，討論Spark基礎支撐

spark , 大數據 , 類方法 , spark udf 樣例 , 配置項 , 構造方法

mob64ca140c75c7 - JVM的調優

一、JVM 調優核心思想 在深入具體方案之前，必須明確兩個核心思想： 調優的目的通常是為了解決以下問題： GC 停頓時間過長：應用出現卡頓。 吞吐量下降：單位時間內處理的請求變少。 內存溢出：發生 OutOfMemoryError。 CPU 負載過高：頻繁的 GC 或線程競爭導致 CP

jar , 老年代 , jvm , Css , 調優 , 前端開發 , HTML

mob64ca140c75c7 - Java conn表達式 java中condition

condition 介紹及demo 　Condition是在java 1.5中才出現的，它用來替代傳統的Object的wait()、notify()實現線程間的協作，相比使用Object的wait()、notify()，使用Condition的await()、signal()這種方式實現線程間協作更加安全和高效。因此通常來説比較推薦使用Condit

Java conn表達式 , System , 後端開發 , JAVA , 等待隊列

mob64ca140c75c7 - 團隊第二次作業——系統設計

作業所屬課程 作業要求 homework/14580 作業的目

系統設計 , 數據庫設計 , 原型設計 , 前端開發 , Javascript

mob64ca140c75c7 - 深入淺出JAVA分佈式事物 - Henry的個人空間 -

分佈式事務實操與原理深度解析 文章目錄 分佈式事務實操與原理深度解析 引言 第一章：分佈式事務概述與理論基礎 1.1 分佈式事務的定義與挑戰 1.1.1 什麼是分佈式事務 1.1.2 分佈式事務面臨的挑戰 1.2

spring , 微服務 , springcloud , JAVA , 分佈式 , 前端開發 , Javascript

mob64ca140c75c7 - opencv 支持向量機SVM分類器_51CTO博客

目錄 一.SVM的感性認識 1.什麼是 SVM 分類器？ 2.核心概念：用通俗例子理解 1. 什麼是 "超平面"？ 2. 什麼是 "支持向量"？ 3. 為什麼要 "最大間隔"？ 3.處理複雜情況 1. 數據分不開怎麼辦？-核函數（非線性問題） 2. 有雜音怎麼辦？（軟間隔） 4.SVM 的優缺點

機器學習 , 支持向量機 , 分割線 , 後端開發 , 人工智能 , 1024程序員節 , harmonyos

mob64ca140c75c7 - vfl損失公式表達

1. 總述 Focal loss主要是為了解決one-stage目標檢測中正負樣本比例嚴重失衡的問題。該損失函數降低了大量簡單負樣本在訓練中所佔的權重，也可理解為一種困難樣本挖掘。 2. 損失函數形式 Focal loss是在交叉熵損失函數基礎上進行的修改，首先回顧二分類交叉上損失： 是經過激活函數的輸出，所以在0

vfl損失公式表達 , 損失函數 , 權重 , 人工智能 , 計算機視覺 , 目標檢測