不会的java问题，记录一下

最新推荐文章于 2024-12-01 23:53:39 发布
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博客主要介绍了内部类和静态内部类的区别与使用场景，同时阐述了抽象类和接口在继承实现方面的区别，这些内容属于程序设计中的重要概念。
  1. 内部类、静态内部类区别、使用场景
  2. 抽象类、接口继承实现区别
Magic_o
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Java 记录类（Record）详解
持续输出Java相关知识
07-18 2713
Java 记录类（Record）是 Java 14 引入的预览特性，并在 Java 16 中正式发布，旨在简化不可变数据载体的定义。记录类自动生成构造器、访问器、equals、hashCode 和 toString 方法，显著减少样板代码。它天生不可变，适合用于 DTO、值对象等场景。本文将全面解析记录类的语法特性、实现原理、适用场景与最佳实践。
Java中的日志记录
chsItWorld的博客
06-14 3354
在开发Java应用程序时，日志系统是开发者进行调试、追踪程序运行状态以及异常处理的重要工具，但是有很多时候错误的日志记录方式非常不利于排查线上问题。好了，上代码！
实战指南：理解 ThreadLocal 原理并用于Java 多线程上下文管理
张彦峰的博客
12-01 10万+
探讨如何基于实现一个高效的上下文管理组件，以解决多线程环境下的数据共享和上下文管理这些问题。通过具体的代码示例和实战展示如何为多线程编程提供一种简洁而高效的上下文管理方案。
Java线程池ThreadPoolExecutor背后的秘密与实践
张彦峰的博客
05-12 170万+
本文深入分析了Java线程池ThreadPoolExecutor的工作原理、核心参数以及配置策略。通过详细讲解线程池的创建、任务调度和线程管理机制，帮助开发者理解如何高效使用线程池来处理并发任务。文章还探讨了常见的性能瓶颈和优化方法，如合理配置线程池参数、选择适当的拒绝策略等，旨在提升应用的并发处理能力和稳定性。最终，读者将能够根据不同场景灵活调整线程池配置，从而有效提升系统性能。
Java高频面试基础问题与知识点整理
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张彦峰的博客
11-04 171万+
Java高频面试知识点总结：覆盖高频基础知识考点+高频集合知识点深入分析+高频多线程与并发编程面试题汇总+其他扩展考察等。
Java 的下载安装教程
暗诺星刻的博客
12-21 27万+
Java 17 的下载安装教程 说明： 本文介绍的是 Windows 下安装 Java 的方法。对于 Linux 下 Java 的安装，可见笔者的另一篇博客： 在 Linux 操作系统中安装 Java：https://blog.youkuaiyun.com/wangpaiblog/article/details/120093325 笔者的安装环境： JDK 17 Windows 10 教育版 安装 Java 就是安装 JDK。Java 有三大分支，这里选择的是 Java SE。关于
锁的艺术：Java并发中的常用锁策略与实践
张彦峰的博客
05-12 170万+
对java锁相关内容进行整理分析：乐观锁 VS 悲观锁+自旋锁 VS 适应性自旋锁+无锁 VS 偏向锁 VS 轻量级锁 VS 重量级锁+公平锁 VS 非公平锁+可重入锁 VS 非可重入锁+独享锁 VS 共享锁
java历史记录_简单的带历史记录的搜索功能实现
weixin_36256978的博客
02-20 4488
这两天闲来无事，就把前短时间项目中的搜索功能抽取出来，重新写一下，搜索功能虽然简单，但是设计到得知识点也挺多的，就当做一个总结吧。代码地址在最后面，话不多说，上效果图 _searchdemo.gif历史记录的存储首先来说下关于历史记录的存储，历史记录的存储方式其实可以有很多方法，可以用sp，数据库等等，那么就直接开撸吧。说开撸你还真以为就直接开撸了，还是先想想吧，我们做历史记录存储的时候需要提供什...
【Java基础知识 1】Java入门级概述
学Java，找哪吒
09-25 16万+
优快云最强Java专栏，包含全部Java基础知识点、Java8新特性、Java集合、Java多线程、Java代码实例，理论结合实战，实现Java的轻松学习。
高效内存管理与性能优化：Java Hotspot G1 GC全景解析
张彦峰的博客
05-12 169万+
本文深入分析了 Java Hotspot G1 GC 的工作原理、特点以及优化策略。G1 GC 是一种为低延迟和高吞吐量设计的垃圾回收器，适用于大内存和高响应要求的应用。文章详细介绍了 G1 GC 的基本回收流程、各类垃圾回收策略，以及如何通过调优 JVM 参数来优化垃圾回收过程。通过监控工具和 GC 日志分析，开发者可以精准调整 G1 GC 的行为，提升应用的性能和响应速度。 参考文献、书籍及链接 1.https://tech.meituan.com/2016/09/23/g1.html 2.书
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-27
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计
最新发布
11-27
本项目提供了一个基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计的资源文件。超外差原理的发展基础是外差原理，即将输入信号通过频率变换转为音频，而超外差原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的，被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题，同时，它具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强，可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim，主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程，并在现有设计的基础上，对于超外差接收机存在的缺陷进行分析，同时给出合理的解决方案。本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题，通过查阅资料，可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。 资源内容 设计文件：包含完整的超外差中波调幅接收机设计文件，可在Multisim中打开和编辑。 分析报告：详细分析了超外差接收机存在的问题及解决方案。 使用说明：提供了如何在Multisim中使用本设计文件的详细步骤。
图们江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
Java实现键盘记录器及其使用指南
开发者和用户都应当意识到键盘记录器可能带来的隐私和安全问题，确保任何相关程序的开发和使用都符合当地法律法规，并且尊重他人的隐私权利。任何使用此类工具进行非法监控的行为都是不可接受的，并可能带来严重的...
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