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我也要
今天给大家分享的这份实战派文档，教程由浅入深，一步一步学习Spring Boot，最后学到的不单单是基础！
针对springboot2.0以上版本用知识点+实例+项目完全深入地讲解springboot原理。
从基础到项目的所有内容都做了详细的介绍及解说可以让读者理解得更加深入，同时希望小伙伴可以多阅读几遍！
下面会给小伙伴把书中内容展示出来。需要获取的可以直接点赞+关注后添加助手vx（bjmsb10）凭截图即可免费获取！
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如何用Java实现一把 LOL 案例???
前言 假如开一把lol，必须要做哪些事呢？可以简化位这三个步骤。选择英雄，开始游戏，投降。这三个步骤必须按照顺序执行。映射到代码中可以想到socket信息传输，建立连接，传输数据，关闭连接。 [这就是模板模式了大概的样子，在模板模式中，一个抽象类公开定义了执行它的方法的方式模板，它的子类可以按需要重写方法实现，但调用将以抽象类中定义的方式进行。] [比如玩一把lol,选择什么英雄都可以，开始游戏后，每个人也有自己的发育路线，最后是15分钟投降，还是20分钟投降，每一局也都不一定（赢了暂时不算）不管谁来
阿里技术官倾情力荐：Java全线成长宝典，从P5到P8一应俱全
前言 对于大部分的程序员来说，清晰地规划自己的职业发展并不是一件容易的事情。作为一个曾经底子比较差，从底层摸爬滚打多年走过来的程序员，在这里分享一下对我帮助很大的一份宝典，希望同行们能快速掌握这些技术，直接弯道超车。 很多程序员不知道学什么？或者说不知道从何学习？今天分享的这份宝典由阿里大佬倾情力荐，Java全线成长宝典，从P5到P8一应俱全。 P5：能够独立执行既定任务 1.打开程序员的大门 计算机基础+CPU/内存/硬盘+软、硬件关联+2进制、位运算 Windows基础+环境变量+P
面试官问我：你确定JVM堆内存是共享的？
Java堆的区域都是线程共享的吗？ 当你听到这个问题的时候，你首先想到的是什么呢？ letmetellyou 面试官其实问这个的时候就是在看你对堆的了解程度，你只知道是用来放对象实例的，那面试官对你表现觉得不算非常满意；但是如果你知道TLAB，并且知道它的原理和问题，那面试官就会觉得：这小伙子不一般，我得再多深入了解了解，可以考虑当我的好助手 首先，你得肯定回答，没错，堆是全局共享的，但是会存在一些问题 就是多个线程在堆上同时申请空间，如果在并发的场景中，两个线程先后把对象引用指向了...
GitHub标星30k的Java全线成长宝典，竟对标阿里P5-P8
前言 对于大部分的程序员来说，清晰地规划自己的职业发展并不是一件容易的事情。作为一个曾经底子比较差，从底层摸爬滚打多年走过来的程序员，在这里分享一下对我帮助很大的一份宝典，希望同行们能快速掌握这些技术，直接弯道超车。 很多程序员不知道学什么？或者说不知道从何学习？今天分享的这份宝典由阿里大佬倾情力荐，Java全线成长宝典，从P5到P8一应俱全。 完整电子版，帮忙转发一下，关注后添加助理vx：yunduoa2019或扫描下图二维码，跟随助理指引自行获取 P5：能够独立执行既定任务 1..
Spring Boot 定时任务的技术选型对比
1. 概述 在产品的色彩斑斓的黑的需求中，有存在一类需求，是需要去定时执行的，此时就需要使用到定时任务。例如说，每分钟扫描超时支付的订单，每小时清理一次日志文件，每天统计前一天的数据并生成报表，每个月月初的工资单的推送，每年一次的生日提醒等等。 其中，艿艿最喜欢“每个月月初的工资单的推送”，你呢？ 在 JDK 中，内置了两个类，可以实现定时任务的功能： java.util.Timer ：可以通过创建 java.util.TimerTask 调度任务，在同一个线程中串行执行，相互影响。也就是说，对
JVM调优典型案例（一）附源码说明
背景 线上服务频繁Full GC，每次full gc就会有接口超时问题，引起系统告警，曲线图大概如下 老年代内存回收锯齿状。 原因分析 oldgen频繁full gc，先想到的是因为oldgen区域过小吗，调整大以后发现问题依旧没有解决。 我想到的第二个原因：Eden区过小，因为小Eden区域yong gc就会很频繁，这还不是引起Full gc的原因，熟悉gc算法的知道，Young GC 采用的是复制算法，会伴随这对象年龄晋升，如果遇到大对象，或者Eden区过小，就会导致直接把大对象抛到old区
遭GitHub连夜封杀下架？被泄露的阿里内部Java面试手册到底有多强？
首先肯定会有人问为什么文章标题会写上阿里内部资料呢？ 下面一张图就给你做出了解释 看完这个就不用我多说了吧，虽然我也不知道是不是真的，这份文档我也看了一下总结了跟多内容其中面试篇包含了（基础篇+JVM篇+多线程&并发篇+Spring篇+MyBatiz篇+SpringBoot篇+MySQL篇+SpringCloud篇+Dubbo篇+Nginx篇+MQ篇)数据结构与算法篇包含了（Linux篇+Zookeeper篇+Redis篇+分布式篇+网络篇+设计模式maven篇+Elastiosear.
Java并发理论（一）：指令重排序与数据依赖性
文章目录 1 为什么需要指令重排序？ 2 重排序的分类 3 重排序的过程 4 重排序对多线程的影响 5 数据依赖性 点点关注，不会迷路 先附上思维导图，本篇重点介绍指令重排序，主要为了下篇的as-if-serial和happens-before规则。 1 为什么需要指令重排序？ 现在的CPU一般采用流水线来执行指令。一个指令的执行被分成：取指、译码、访存、执行、写回等若干个阶段。然后，多条指令可以同时存在于流水线中，同时被执行。 指令流水线并不是串行
字节跳动上亿级别秒杀系统优化，用这个方案可行吗？
秒杀相信大家都不陌生，商家会发布一些价格低廉、数量很少的商品，吸引用户抢购，例如每年双十一活动就属于典型的秒杀活动。还有类似春节12306抢票、小米手机限量发售等都可以理解为“秒杀”。 秒杀特点是持续时间短，抢购人数多，参与人数大大高于商品数量。抢购开始前后大量用户请求涌入，极易给服务造成巨大压力。如果系统设计不当，还容易造成超卖、数据丢失等问题。 本文我们主要讨论在秒杀的高并发场景下，传统订单架构存在的性能瓶颈，如何利用redis、MQ等中间件对系统做优化，解决缓存加速、防止重复提交、排队下单、超卖、
告别GUI点点点：Formality形式化验证的TCL脚本自动化实战（附完整脚本）
本文详细介绍了如何通过TCL脚本实现Formality形式化验证的全流程自动化，显著提升验证效率并降低错误率。内容涵盖脚本框架解析、参数化设计、验证报告生成及团队协作策略，特别适合芯片设计工程师摆脱传统GUI操作，实现300%以上的效率提升。
深入解析YT8521S千兆以太网PHY芯片的设计与调试要点
本文深入解析了YT8521S千兆以太网PHY芯片的设计与调试要点。重点剖析了硬件设计中的电源方案、RGMII接口电平配置（尤其是1.8V电平方案）以及PCB布局布线等关键细节，并提供了从硬件检查、驱动配置到性能测试的完整调试流程，帮助工程师规避常见陷阱，实现稳定可靠的千兆网络连接。
自己写的实战教程就是香！聊聊我写博客的那些事！
摘要 之前经常有读者朋友问我：怎样才能和我一样优秀？其实我也是从菜鸟过来的，但是我坚信平时多积累，多输出，就能变得优秀！今天分享下我写博客的经历，希望对大家有所启发！ 为什么要写博客？ 优秀的人不一定写博客，但是一定会记笔记。 记得刚开始工作那会儿，之前写过的模板代码，又要用到的时候忘了，经常会去原来的项目里面找，感觉非常麻烦，大概是和公司老程序员学的，反正不是啥好习惯！ 后来在使用搜索引擎解决问题的时候，发现有的问题解决一次，又遇到了，又要去找一遍，有点麻烦！于是就养成了把搜索到的有用文章记录到
【脑电分析系列】第15篇：脑电功能连接性与脑网络分析（二）：Granger因果性、图论指标与复杂网络构建
摘要： 本文深入探讨了脑电（EEG）分析中的高阶连接性方法——有效连接（Effective Connectivity），重点介绍了Granger因果性（Granger Causality, GC）的原理与应用。GC通过统计预测揭示脑区间信息流动方向，超越了传统功能连接的同步性分析。文章还结合图论指标（如度、路径长度、聚类系数和模块化）量化脑网络的拓扑结构，并通过Python代码（MNE和NetworkX库）演示了从EEG数据构建、分析复杂脑网络的完整流程。该研究为理解大脑动态互动、认知任务信息流及神经系统疾
2021金三银四程序员面试必问总结
最近闲得无聊给大家整理出来了一些面试必备问题合集，已经把内容汇总成为了六本 PDF 电子书，分别是 《Java 基础总结》 《Java 基础总结 V2.0》 《面试题总结》 《计算机基础总结》 《HTTP 核心总结》 《操作系统核心总结》 Java 基础总结 先来看一下本篇文章的思维导图吧，文章围绕下面这些内容进行讲解。 操作系统总结 内容涉及 认识操作系统 进程和线程 内存管理 文件管理 I/O 死锁 操作系统面试题 操作系统核心概念 每一章...
万字长文带你由浅入深夯实ARM汇编基础——汇编指令及寻址方式最全梳理（附示例）！
见到汇编就害怕？读完这篇，扫除汇编拦路虎！！（示例丰富，可做手册，随手查阅！）
如何选择汽车域控制器MCU？一文看透7大关键维度[特殊字符]（含芯片推荐、踩坑预警）
MCU选型 Checklist（实用表格）维度你需要考虑的问题Flash/RAM我的任务栈够吗？是否支持OTA双Bank？安全等级这功能出故障会不会危及人命？接口资源够几个CAN？支持CAN FD？ETH是否支持TSN？主频我的软件响应周期是多少？是否带Cache？多核架构是SMP/AMP？是否带锁步核？跑多个任务会不会互相干扰？功耗与封装睡眠电流够低？有外扩DDR空间？BGA能焊？供应链有无国产替代？交期是否稳定？支持AUTOSAR吗？
七进七出，终获阿里32k*16offer，这就是我悲惨的面试经历~
写在片头：声明，勿杠 首先简单说一下，这三次面试阿里并不是一次性去面的，实际上第一次面试时候还在大四，找的实习岗，不太清楚是什么部门，别问我为什么还记得面试题，有记录和复盘的习惯，再问就是杠。 个人背景不详细多说，学历双非本科，不是应届生，工作年限不长，技术不是大牛，但也非小白，面经分享是想给正面试的同行一些建议和鼓励，希望能够多多支持。 注意：下文内容中会提到一些简历模板、学习笔记、学习脑图、Java电子书籍和视频等，需要的添加助手vx：bjmsb10 凭截图即可免费领取。 One：.
医院批量排班实战指南（三）日期列表生成与时段批量操作
在上一篇《批量排班功能实现指南（二）：日期与时段设置》中，我们完成了日期范围选择和重复规则配置的界面搭建，实现了从第一步到第二步的跳转功能。现在我们已经可以选择日期范围和重复规则，但还缺少最关键的功能——根据规则生成日期列表并进行时段配置。本篇将继续深入批量排班的核心功能——日期列表生成与时段批量操作。根据日期范围和重复规则智能生成日期列表为每个日期配置上午、下午、夜诊时段批量时段操作提升配置效率日期列表的展示与管理。
一个完整的、全面k8s化的集群稳定架构（值得借鉴）
前言 我司的集群时刻处于崩溃的边缘，通过近三个月的掌握，发现我司的集群不稳定的原因有以下几点： 1、发版流程不稳定 2、缺少监控平台【最重要的原因】 3、缺少日志系统 4、极度缺少有关操作文档 5、请求路线不明朗 总的来看，问题的主要原因是缺少可预知的监控平台，总是等问题出现了才知道。次要的原因是服务器作用不明朗和发版流程的不稳定。 解决方案 发版流程不稳定 重构发版流程。业务全面k8s化，构建以kubernetes为核心的ci/cd流程。 发版流程 有关发版流程如下： ima
【ArcGIS遇上Python】使用add-in向导开发ArcGIS插件（1）：add-in工具介绍及安装
文章目录addin介绍addin下载addin安装 addin介绍 ArcGIS从10.0开始支持addin（ArcGIS软件中又叫作加载项）的方式进行插件制作。相对于以往9.x系列，addin的无论是从使用或者编写都更加方便快捷。通过开发语言，可以制作ArcGIS Desktop各个软件模块的插件。 Esri提供了Python加载项向导工具来实现Addin界面的搭建，可以到Esri官网去下载该工具Python加载项向导 。从介绍来看，该设计器要求的最低ArcGIS版本为10.1 ，如下图所示： add
FPGA实现AXI-Stream通信
本文介绍了在FPGA中实现AXI-Stream接口的工业级方案，重点解析了核心协议信号（TVALID/TREADY/TDATA/TLAST）与可选扩展信号，并提供了Verilog最小化实现示例。文章详细阐述了握手协议规则、时序约束方法，以及吞吐量优化技巧（如寄存器切片和双缓冲策略），同时给出了跨时钟域处理的异步FIFO解决方案。此外，还包含验证调试方法（Testbench结构和ILA触发设置）和典型应用场景（视频处理/网络传输），最后提供了资源消耗参考数据。该实现方案严格遵循Xilinx/Intel官方规范
头条二面：你们公司怎么处理MySQL的 Binlog 日志？
Canal 定位：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql。 原理： canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解析binary log对象(原始为byte流) 整个parser过程大致可分为几步： Connection获取上一次解析成功的位..
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
深入理解MySQL中的事务【超详细配图版】
文章目录 1 引言 2 事务的特性 2.1 原子性 2.2 持久性 2.3 隔离性 2.3.1 第一类丢失更新 2.3.2 脏读 2.3.3 幻读 2.3.4 不可重复读 2.3.5 第二类丢失更新 3 Repeatable Read 4 小结 点点关注，不会迷路 1 引言 想必参加过后台开发面试的伙伴们都知道，MySQL事务这玩意是各大面试官百问不厌的知识点，但是大家对于事务的了解到什么层面呢，仅
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
InnoDB 内存结构总览：Change Buffer、AHI 与 Log Buffer
本文系统梳理InnoDB内存结构中的ChangeBuffer、Adaptive Hash Index（AHI）与LogBuffer。ChangeBuffer缓存二级索引页不在内存时的变更，减少随机IO，仅在页加载时合并；聚簇索引修改立即执行，因数据本身不可延后。AHI基于高频等值查询自动构建哈希索引，加速定位，仅支持等值操作。LogBuffer为redo log内存缓冲，配合磁盘日志实现崩溃恢复。三者均服务于性能优化，其中ChangeBuffer与AHI共享BufferPool空间，而LogBuffer独立
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
V8 机制、手写核心函数与 TypeScript 类型体操
或固定初始化（如数组先定长、对象先给全字段）保持类型与形状稳定；这些都比"换框架"更基础。只能处理纯数据（丢函数、Date、RegExp、循环引用报错）。生产级深拷贝要处理：原始值短路、循环引用、V8（Chrome / Node 的 JS 引擎）不是"解释一行跑一行"那么简单，它用。图：V8 执行流程——解释执行 + 热点优化，优化失败会 Deopt 回退。JS 内存自动管理，但"自动"不等于"不会漏"。是"固定间隔最多执行一次"。手写 Promise 是"懂异步"的试金石。是"停下后才执行最后一次"，
Java EE 进阶：8.MyBatis 操作数据库(入门)（第一弹）
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