ab123768的博客

three.js 完整笔记

ab123768 — Fri, 16 Oct 2026 09:11:42 +0800

three.js 完整笔记摘要（≤150字）： Three.js 是基于 WebGL 的开源 JavaScript 3D 库，可直接在浏览器中创建交互式 3D 内容。核心三要素为场景、相机与渲染器，支持几何体、材质、灯光、动画及模型导入（首选 glTF/GLB）。常用功能包括轨道控制器、光照阴影、射线拾取、性能优化（如 InstancedMesh、LOD）与后期特效。配合 Blender 建模、GLTFLoader 加载，结合 OrbitControls 与 AnimationMixer 可实现复杂交互与骨

Spring WebSocket（STOMP）

ab123768 — Tue, 13 Oct 2026 15:55:41 +0800

Spring WebSocket结合STOMP子协议实现服务端主动向客户端推送实时消息。WebSocket通过HTTP握手升级双向TCP长连接；STOMP提供发布订阅模型，通过destination目的地路由消息。本文包含完整后端配置、广播消息、一对一私聊代码，前端stomp.js示例、SockJS降级、心跳保活，区分内置SimpleBroker与RabbitMQ外部Broker，整理生产踩坑点与面试题，适合实现实时通知、在线聊天、大屏数据推送。

Docker Compose 完整详解

ab123768 — Tue, 13 Oct 2026 14:56:36 +0800

Docker Compose 是单机环境下管理多容器应用的工具，通过 YAML 配置文件定义服务、网络、数据卷等。核心功能包括一键启动/停止多容器，自动创建隔离网络（服务间可通过服务名互访），支持 image（拉取远程镜像）或 build（本地构建）二选一配置。数据持久化使用 volume（Docker 管理）或 bind mount（宿主机目录挂载）。注意：replicas 仅在 Docker Swarm 中生效，单机需手动定义多个 service 实现多实例。推荐使用新版 docker compose

乐观锁（MyBatis-Plus）

ab123768 — Tue, 13 Oct 2026 11:32:48 +0800

乐观锁通过版本号机制防止并发更新丢失，MyBatis-Plus中需在表添加version字段，实体类标注@Version，并注册OptimisticLockerInnerInterceptor插件。仅对带实体的updateById等方法生效，不支持纯Wrapper更新。适用于读多写少场景，高并发下易失败，不适合库存扣减等频繁争抢场景。

MyBatis-Plus 知识点整理

ab123768 — Tue, 13 Oct 2026 11:19:09 +0800

MyBatis-Plus是MyBatis的增强工具，简化持久层开发，实现基础CRUD无需编写SQL。通过@TableName、@TableId、@TableField注解实现实体与数据库映射；Mapper继承BaseMapper获取内置CRUD方法；使用Wrapper（推荐Lambda版）拼接条件；分页需配置插件；支持逻辑删除、自动填充、乐观锁等扩展功能。复杂SQL仍可结合原生XML，兼容性强。

Eclipse Paho 完整详细笔记

ab123768 — Tue, 13 Oct 2026 10:50:55 +0800

Eclipse Paho 是物联网领域事实标准的 MQTT 客户端 SDK，支持多语言（Python、Java、C、Go 等），封装了 QoS、KeepAlive、SSL/TLS、遗嘱消息、保留消息等核心协议特性。采用回调驱动模型，实现设备与 Broker 的高效通信。推荐使用新版 CallbackAPIVersion.VERSION2，支持 MQTT5.0 新特性如 Reason Code、Properties、共享订阅等。关键实践包括：重连后自动订阅、避免回调阻塞、启用持久化会话、合理设置 Client

MQTT笔记

ab123768 — Mon, 12 Oct 2026 09:39:47 +0800

本文系统梳理MQTT协议核心要点：主流版本为MQTT 3.1.1与5.0，后者支持共享订阅、原因码、用户属性等增强功能。核心概念包括会话管理（Clean Start）、主题通配符、保留消息、遗嘱消息及QoS分级（0/1/2）。报文机制基于固定格式，支持心跳保活与安全认证（TLS/ACL）。适用于物联网数据上报、设备控制等场景，不适用于大文件传输或复杂事务处理。对比Kafka与WebSocket，MQTT更适配低带宽、高并发的嵌入式设备通信。

Spring Integration 完整笔记 + 和 spring-integration-mqtt、Paho、EMQX 的关系

ab123768 — Sat, 10 Oct 2026 16:15:49 +0800

Spring Integration是基于EIP的企业级消息集成框架，统一使用Message（含头与体）模型实现跨系统数据流转。核心组件包括MessageChannel、Adapter、MessageHandler等。其本身不支持MQTT，需依赖spring-integration-mqtt扩展模块，该模块封装Paho客户端，提供MQTT In/Outbound Adapter，将原始协议消息转换为标准Message并传递至流水线。整体架构中，Paho负责底层通信，spring-integration-mq

OpenCV 学习笔记

ab123768 — Thu, 08 Oct 2026 11:25:54 +0800

本文介绍OpenCV基础应用，涵盖视频读取、图像预处理（灰度化、RGB转换、缩放、高斯模糊）、绘图（画框、加文字）及截图保存。重点强调BGR与RGB通道差异、资源释放必要性，并指出仿真场景下可直接使用内存图像数组替代VideoCapture。代码演示完整流程，适用于目标检测与答辩可视化。

Nginx网关完整知识点

ab123768 — Thu, 24 Sep 2026 08:39:13 +0800

Nginx网关基于Master-Worker架构，1个Master进程管理配置与进程，多个Worker进程（建议等于CPU核心数）单线程处理请求，依托epoll实现高并发。核心能力包括反向代理、负载均衡（轮询/加权/IP哈希）、限流（共享内存计数）、缓存（proxy_cache）、SSL终止等。支持平滑重载，无中断更新配置。优点为高性能、低内存、稳定性强；缺点是动态逻辑弱，仅支持被动健康检查。面试高频点涵盖worker数量、共享内存作用、惊群效应及配置陷阱。

Kafka生产者高可靠机制完整学习笔记

ab123768 — Thu, 24 Sep 2026 08:29:44 +0800

Kafka生产者高可靠配置组合：acks=all + retries=3 + enable.idempotence=true，确保消息至少投递一次且不重复。acks=all保障主副本及所有同步副本写入成功；retries=3实现临时故障自动重试；幂等生产者通过PID+序列号机制，拦截重复消息，防止重试导致的重复写入。配合retry.backoff.ms=500避免重试风暴，delivery.timeout.ms=120000兜底超时。该组合实现生产端不丢不重，达到发送环节的精确一次语义（Exactly On

重试退避（retry backoff）

ab123768 — Thu, 24 Sep 2026 08:08:10 +0800

Kafka生产者通过重试退避机制应对发送失败：retries=3最多重试3次，每次间隔500ms，避免瞬间重试风暴；开启enable.idempotence=true确保重试不产生重复消息；delivery.timeout.ms=120000设置120秒超时兜底，超时后消息进入死信队列（DLQ）并告警，保障系统稳定与消息可靠性。

Kafka全套核心术语

ab123768 — Tue, 22 Sep 2026 23:57:58 +0800

Kafka核心术语涵盖生产者、消费者、Broker集群与ZooKeeper协调服务。消息按Topic逻辑分类，通过Partition物理分片实现高并发，同Key消息保序。每个Partition有Leader与Follower副本保障高可用。消费者组内通过Offset记录消费位置，支持Rebalance动态分配分区。关键机制包括acks确认、消息保留策略、DLQ死信队列及异步发送（CompletableFuture）。这些概念共同支撑Kafka的高性能、可扩展与可靠性。

Spring Data MongoDB Repository 对比笔记

ab123768 — Tue, 22 Sep 2026 23:55:11 +0800

Spring Data MongoDB Repository 通过接口方法名自动生成查询，无需XML，继承基础CRUD，实体用注解映射；MyBatis需手写SQL与映射文件，灵活但繁琐。前者适合MongoDB快速开发，后者适用于关系型数据库复杂查询场景。

Kafka & RabbitMQ 死信队列（DLQ）超全整合笔记

ab123768 — Tue, 22 Sep 2026 23:51:11 +0800

本文系统梳理Kafka与RabbitMQ死信队列（DLQ）核心机制，对比二者在原生支持、触发条件、实现方式及适用场景上的差异。RabbitMQ基于DLX原生自动路由死信，配置即用；Kafka则需业务手动捕获异常、管理Offset并投递至指定Topic，灵活性高但侵入性强。总结：RabbitMQ适合轻量延时任务，Kafka适用于高并发流式处理，生产中需结合监控告警、上下文携带与重放补偿，确保异常消息可追溯、可修复、可补偿。

1004 To Buy or Not to Buy - Hard Version

ab123768 — Wed, 08 Apr 2026 12:00:17 +0800

int new_extra = cur_extra; // 记录购买当前商店后的额外量 int new_rest_need = rest_need; // 记录购买后剩余需求 vector temp_need = cur_need; // 临时副本用于回溯 // 购买第i个商店的珠子，更新需求和额外量 for (auto& [color, count] : shop_bead[i]) { if (temp_need[color] > 0) { // 满足部分需求 int

1003 Universal Travel Sites

ab123768 — Wed, 08 Apr 2026 11:59:15 +0800

文章摘要题目《1003 Universal Travel Sites》要求计算行星站所需的最小容量，以确保所有太空船能够顺利停靠和卸载乘客。该问题可转化为最大流问题，其中行星和卫星作为节点，运输路线作为有向边，容量表示最大乘客运输量。使用Dinic算法求解：输入处理：将行星名称映射为整数ID，构建邻接表。分层BFS：确定节点的层次，确保增广路径最短。 DFS增广：沿层次图寻找增广路径并更新流量。反向边优化：允许流量调整，避免局部最优。最终输出从源行星到目标行星的最大流值，即行星站的最小容量要求。例

PAT 1002 Business 学习笔记

ab123768 — Sat, 04 Apr 2026 05:34:09 +0800

PAT 1002 Business 问题解析该问题要求选择多个项目以获得最大利润，每个项目具有利润P、持续时间L和截止日期D。关键点在于项目必须连续完成且不超期。解题思路问题分析：转化为带截止时间的01背包问题核心算法：按截止日期排序项目使用动态规划，状态dp[i][j]表示前i个项目在j天内获得的最大利润优化方案：采用滚动数组降低空间复杂度合理设置时间上限实现要点项目排序确保截止时间早的优先处理状态转移考虑三种情况：时间不足、可做项目、超期情况最终遍历所有时间状态取最大值该问题

PAT 1001 Battle Over Cities - Hard Version 笔记

ab123768 — Sat, 04 Apr 2026 05:31:22 +0800

PAT 1001 Battle Over Cities - Hard Version 摘要该题考察在战争背景下，当某个城市被攻占后，如何以最小代价修复高速公路使剩余城市保持连通。输入包含N个城市和M条高速公路信息（每条路有修复代价和使用状态）。核心算法是枚举每个城市被攻占的情况，使用Kruskal算法结合并查集计算剩余城市连通的最小修复代价。具体步骤包括：预处理边（优先使用完好道路），枚举每个城市作为被攻占点，构建最小生成树并统计代价，最终输出需要最关注的城市（修复代价最大的）。若所有城市被攻占后都不需修

选修课（小林选课规划）学习笔记

ab123768 — Sat, 04 Apr 2026 05:24:56 +0800

本文研究了小林选课规划问题：在k个学期内选修n门核心课程，要求每门课程至少被选修一次。通过组合数学分析，将问题转化为集合覆盖计数，并应用容斥原理和二项式定理，得出答案为$(2^k - 1)^n \mod 998244353$。验证了样例的正确性，提供了C++实现代码，并分析了时间/空间复杂度。核心结论可概括为：每门课有$2^k$种选法，排除全不选的情况后，n门课的组合数为$(2^k-1)^n$。该解法高效简洁，时间复杂度为$O(\log k + \log n)$。