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我也要
高并发面试已经成了各大厂面试必问的题目，尤其是阿里、京东这样的大厂，面试的时候会往深了去问，可以说是你能回答出多少，你拿到大厂offer的概率就有多大！
因高并发的问题回答不上来的案例比比皆是，为了让大家避免因这样的问题而错失心仪的offer，我这边厚着脸皮问京东的朋友要了他们内部的《Java高并发核心编程》手册，内容有七百多页。
第1章 多线程原理与实战
第2章 Java内置锁的核心原理
第3章 CAS原理与JUC原子类
第4章 可见性与有序性的原理
第5章 JUC显式锁的原理与实战
第6章 AQS抽象同步器的核心原理
第7章 JUC容器类
第8章 高并发设计模式
第9章 高并发核心模式之异步回调模式
第10章 CompletableFuture异步回调
由于篇幅原因，内容无法全部展示给大家，只展示了一小部分。
家用电器维修必备：手把手教你用双向可控硅改造单相电机调速（附电路图）
本文提供了一份详细的家用电器维修指南，手把手教你如何利用双向可控硅为核心元件，为单相交流电机（如风扇、排气扇）实现平滑的无级调速改造。内容涵盖核心原理、安全须知、元件选型（如BT136、DB3）、电路图解析、分步搭建教程以及常见故障排查方法，旨在帮助维修爱好者和DIY用户安全、成功地完成这一实用且富有成就感的项目。
Java 大神整理的 Spring 笔记，强得起飞 ！
强烈推荐大家阅读：阿里大佬的 spring 学习笔记，基本涵盖了Spring所有核心知识点及原理，建议大家至少看3遍，便可成为一个Spring高手，超越99%的人，学完之后再去学Spring的其他框架，比如SpringBoot，简直就是小意思，文末获取高清pdf高清 PDF 获取方式扫描下方公众号【java1234】回复：9911，可获取下载链接????????????????长按上方二维码2 秒 回复「9911」即可...
STM32F103C8T6实战指南：从零搭建最小系统与GPIO控制
本文详细介绍了STM32F103C8T6微控制器的实战应用，从零开始讲解如何搭建最小系统并进行GPIO控制。内容涵盖电源电路设计、时钟配置、GPIO工作模式详解及实战项目开发，帮助初学者快速掌握这款ARM Cortex-M3内核微控制器的核心开发技能，适用于物联网设备和嵌入式系统开发。
【资源下载】Java并发编程与高并发解决方案(完整)
学习 Java并发编程与高并发解决方案(完整) [百度链接下载 见文末] Java并发编程实践 多线程并发与线程安全 高并发处理思路与手段 Java并发编程与高并发解决方案(完整) 视频 ： 链接：https://pan.baidu.com/s/128eTpn-jXvsntKMcYx1esw 提取码：0c4r JAVA并发编程实践（中文）.pdf ...
第四章 自定义组件、动画
第三章 自定义组件、动画 （一）自定义View 1.1) onMeasure：对当前View的尺寸进行测量 protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) widthMeasureSpec和heightMeasureSpec包含测量模式和尺寸大小 int widthMode = MeasureSpec....
SpringBoot使用mybatis-plus的自动代码生成器
一.SpringBoot使用mybatis-plus+自动代码生成 使用mybatis-plus可以自动帮我们生成通用的 controller,service,dao,mapper 二.加入依赖 <!-- MP 核心库 --> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artif...
【Java高并发核心编程（卷2）】第一章：多线程原理与实战 —— 进程和线程、线程的创建、操作、原理、线程池、ThreadLocal
文章要配合源码看 进程和线程 进程的查看可以通过任务管理器查看 什么是进程 简单来说，进程是程序的一次启动执行。 程序是存放在硬盘中的可执行文件，主要包括代码指令和数据。 一个进程是一个程序的一次启动和执行，是操作系统将程序装入内存，给程序分配必要的系统资源，并且开始运行程序的指令。 进程的基本原理 进程的大致结构： 程序段 一般也被称为代码段。代码段是进程的程序指令在内存中的位置，包含需要执行的指令集合； 数据段 是进程的操作数据在内存中的位置，包含需要操作的数据集合； 程序控制块（ProgramCon
【实战解析】SAP EWM与PP深度集成：从后台配置到前台物料流转的全链路设计
本文深入解析SAP EWM与PP深度集成的全链路设计，涵盖后台配置与前台物料流转的实战应用。通过两种集成模式（DPI与API）的选择策略、十二个关键后台配置步骤详解，以及PMR生成、PSA补货等前台演示，帮助企业实现生产计划与物料供应的高效协同，显著提升生产效率和库存周转率。
实战java高并发程序设计_《实战Java高并发程序设计》PDF版本下载
一、目录介绍第1章 走入并行世界1.1 何去何从的并行计算1.1.1 忘掉那该死的并行1.1.2 可怕的现实：摩尔定律的失效1.1.3 柳暗花明：不断地前进1.1.4 光明或是黑暗1.2 你必须知道的几个概念1.2.1 同步(Synchronous)和异步(Asynchronous)1.2.2 并发(Concurrency)和并行(Parallelism)1.2.3 临...
.NET适配HarmonyOS进展 1. 前言
目前国产化系统浪潮下，适配鸿蒙是中国软件大势所趋，.NET作为最适合开发客户端语言之一，适配鸿蒙系统(HarmonyOS Next)是目前.NET开发者最关心的事情。我目前业余时间正在移植Avalonia到HarmonyOS，去年在.NET Conf CN上分享过，目前又取得一点进展，所以本文把所有问题进行整合与大家进行分享。
基于opencv-ANN的水果识别模型训练
本文通过opencv-ann-mlp训练模型，实现对五种水果进行分类识别。本文详细介绍该项目的各个过程，包括数据准备、预处理、样本读取、训练数据集制作、训练标签制作、模型参数设置、模型训练，模型测试验证等，总结该过程需要注意的事项。
《Java高并发核心编程.卷2，多线程、锁、JMM、JUC、高并发设计模式》
《Java高并发核心编程.卷2，多线程、锁、JMM、JUC、高并发设计模式》 目录 第1章 多线程原理与实战 1.2 无处不在的进程和线程 1.2.1 进程的基本原理 1.2.2 线程的基本原理 1.2.3 进程与线程的区别 1.3 创建线程的4种方法 1.3.1 Thread类详解 1.3.2 创建一个空线程 1.3.3 线程创建方法一：继承Thread类创建线程类 1.3.4 线程创建方法二：实现Runnable接口创建线程目标类 1.3.5 优雅创建Runnable线程目标类的两种方式 1.3.
Python 爬虫进阶：爬取 APP 数据（Charles 抓包 + Requests）
本文详细介绍了APP数据爬取的完整技术方案。首先通过Charles抓包工具配置HTTPS代理和证书，解析APP通信协议；然后分析请求参数、反爬机制和动态签名生成规则；接着使用Python的Requests库实现模拟请求、分页爬取和数据存储；最后针对证书问题、Token失效等常见问题提供解决方案。文章强调抓包分析、参数逆向和请求模拟三大核心技术，同时提醒开发者需遵守法律法规，合理控制爬取频率。该方案适用于移动端数据采集场景，为无法直接获取网页数据的情况提供了有效解决方案。
学完阿里P8面试官推荐的Java高并发核心编程文档后终拿蚂蚁offer
前言 学完阿里P8面试官推荐的Java高并发核心编程文档后终于拿到了蚂蚁p6的offer，这份文档包含的内容有点多。 主要包含的内容：Java NIO、Reactor模式、高性能通信框架Netty、分布式锁、分布式ID、分布式缓存、高并发架构、多线程、线程池、内置锁、JMM、CAS、JUC、高并发设计模式。 java高并发核心编程卷1学习目录 java高并发核心编程卷2学习目录 第1章介绍线程的核心原理、线程的基本操作、线程池的核心原理、...
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...
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")
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
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
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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Spring Boot 数据源与 MyBatis(-Plus) 自定义配置详解
本文详解 Spring Boot 中单数据源环境下 HikariCP 与 MyBatis-Plus 的自定义配置。通过手动声明 SqlSessionFactory，实现下划线转驼峰、日志输出、一级缓存策略等精细化控制。结合 HikariCP 核心参数调优（如最大连接数、连接生命周期），确保高性能与稳定性。适用于仅需访问单一数据库的场景，避免多数据源复杂性，兼顾性能与可维护性。
【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色：做客户端还是做服务端
上一篇讲了 MCP 的概念：标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。
LeetCode Hot 100 二叉树专题（二）3 题（Java）
本篇文章共 3 题：543. 二叉树的直径、102. 二叉树的层序遍历、108. 将有序数组转换为二叉搜索树。 每道题都统一按「① 题目分析 & 解题思路 → ② 常见解法（附代码）及讲解 → ③ 知识点总结」的顺序组织；代码使用 Java 编写，节点定义沿用 LeetCode 默认的 TreeNode。
JDK 下载安装：装完 Java 提示「不是内部或外部命令」？环境变量没配
JDK 是写 Java 程序必须装的东西。它包含运行 Java 的虚拟机（JRE）和编译 Java 的编译器（javac）——装了它，能跑、.java文件能编译成可执行程序。免费，学习和小规模生产都不花钱。
java框架大全
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Java 多态 学习笔记
多态是面向对象编程的重要特性，指同一操作作用于不同对象时产生不同行为。其核心在于“父类引用指向子类对象”，结合方法重写实现运行时动态绑定。多态使代码更灵活、可扩展，如用Person p = new Student();统一处理各类人员注册，无需修改调用逻辑。但多态无法直接调用子类特有方法，需通过instanceof判断并强制转换。编译时看左边（类型），运行时看右边（实际对象），实现解耦与维护便利。
SecureRandom做随机源，这个Java随机字符串工具类有3个方法
本文分享一款JDK17环境下的Java随机字符串工具类，内置3个开箱即用的方法，全部采用SecureRandom加密安全随机源，不存在弱随机、可预测、取模偏差等问题。工具类支持默认62字符集随机串、纯数字随机串、自定义字符集随机串三种生成模式，支持Unicode码点级别的字符集处理，兼容Emoji等增补字符，边界处理严格，异常信息明确，适合验证码、邀请码、盐值、随机口令、短链码等场景，源码可直接复制使用。
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