深入理解HashMap Mark

最新推荐文章于 2024-03-17 18:10:05 发布

chenxs198801

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[JDK8下的HashMap类应用及源码分析] 数据结构、哈希碰撞、链表变红黑树

Java 技术专栏，从入门到精通，熟悉企业级开发

08-30

2256

HashMap是一种基于数组和链表（或红黑树）的数据结构，它通过哈希函数将键映射到数组的一个位置，并在该位置存储一个键值对的节点。 HashMap的put方法在插入数据前，首先要计算键的哈希值（hash(key)）和索引，然后在相应的位置插入或更新节点，如果节点数超过阈值（threshold），就会进行扩容(resize())或树化。 HashMap的get方法主要是根据键的哈希值和索引，找到对应的位置，然后遍历链表或红黑树，返回匹配的值。

神器Markmap！！！

程序员吴师兄的博客

12-05

3906

公众号关注“五分钟学算法”设为 “星标”，带你挖掘更多开发神器！前言相信很多程序员朋友都有在用Markdown吧，我是大三找实习工作的时候接触到的，简历就是用 Markdown 写...

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maptalks标注（mark）——动态图标效果

liona_koukou的博客

09-12

9098

最终效果图如下： 1、下图这种效果是用了官方提供的插件maptalks.animatemarker，地址https://github.com/maptalks/maptalks.animatemarker 2、这种是用了maptalks的Mark的变形动画，官方例子地址https://maptalks.org/examples/cn/animation/marker-anim/#anima...

深入理解Java对象

m0_54187478的博客

12-01

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在Java中，对象的内存分配过程通常由JVM管理，设计得足够线程安全，以处理多线程环境下的并发问题。通过TLABs等机制，JVM能高效地为每个线程分配内存，减少了并发冲突。但是，大对象分配和全局堆操作可能仍涉及更复杂的同步机制。对于开发者来说，理解JVM的内存分配机制有助于更好地进行并发编程和性能优化。在Java中，垃圾对象的判断基于可达性分析，即如果一个对象在应用程序中不再被任何路径所引用，那么这个对象就被认为是垃圾对象，可以被GC回收。了解这一机制对于编写高效、内存友好的Java程序非常重要。

深入理解Java虚拟机（全）

qq_45424937的博客

08-08

1791

垃圾回收，类加载，线程安全问的比较多 2，3，6，7，12，13 第二章 Java内存区域与内存溢出异常 2.2 运行时数据区域 3个区域线程私有（不需要垃圾回收，因为它们随着线程结束而自动销毁），2个区域所有线程共享（需要垃圾收集回收）程序计数器（Programmer Counter Register）：一块很小的内存，可以看做当前线程所执行的字节码的行号计数器。线程隔离的数据区（线程私有）为了多线程切换后能恢复到正确的执行位置，每条线程都需要一个独立的程序计数器，各线程之间计数

3.深入理解Java并发编程

陌陌龙的博客

06-24

1003

深入理解Java并发编程

一文深入理解 Java 虚拟机

GTH07399的博客

03-19

1766

点这里类文件结构 class类文件的结构任何一个Class文件都对应着唯一的一个类或接口的定义信息[插图]，但是反过来说，类或接口并不一定都得定义在文件里（譬如类或接口也可以动态生成，直接送入类加载器中）。《Java虚拟机规范》根据《Java虚拟机规范》的规定，Class文件格式采用一种类似于C语言结构体的伪结构来存储数据，这种伪结构中只有两种数据类型：“无符号数”和“表”。无符号数可以用来描述数字、索引引用、数量值或者按照UTF-8编码构成字符串值。表是由多个无符号数或者

深入理解Java虚拟机（读书笔记）

汪子涵的博客

06-06

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JRE是支持Java程序运行的标准环境，包括：Java类库API中的Java SE API子集和Java虚拟机。JDK是支持Java程序开发的最小环境，包括：Java程序设计语言、Java虚拟机、Java类库。Java程序设计语言、Java虚拟机、Class文件格式、Java类库API、Java三方框架。动态语言支持：Java是静态语言，为其他运行在Java虚拟机上的动态语言提供支持。Lambda项目：支持Lambda表达式，支持函数式编程。Garbage-First收集器。

【深入理解 Java 垃圾回收机制】

10-15

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什么是Java垃圾回收器 Java垃圾回收器是Java虚拟机(JVM)的三个重要模块(另外两个是解释器和多线程机制)之一，为应用程序提供内存的自动分配(Memory Allocation)、自动回收(Garbage Collect)功能，这两个操作都发生在Java堆上(一段内存快)。某一个时点，一个对象如果有一个以上的引用(Rreference)指向它，那么该对象就为活着的(Live)...

深入了解Android垃圾回收机制

陆业聪

03-17

2320

本文将深入探讨Android垃圾回收（GC）机制的工作原理，包括内存分配、GC触发条件、GC算法以及如何优化GC性能。

深入理解Java 7 HashMap源码与多线程同步机制

而Java 7版本的HashMap源码，为学习和了解其内部工作原理提供了机会。在这个过程中，多线程对HashMap的操作是一个非常重要的学习点，尤其是与Java的synchronized关键字以及Monitor（监视器或管程）机制的关系。" ...

深入理解Java性能优化：JVM垃圾回收与并发机制

常见的垃圾回收器有Serial GC、Parallel GC、Concurrent Mark Sweep (CMS) GC和Garbage-First (G1) GC。 #### e. 垃圾回收工具 JVM提供了多种工具来帮助开发者优化垃圾回收，如`jmap`用于内存映射，`jconsole`和`...

基于外插法的永磁同步电机高频方波注入无传感器Simulink仿真模型(C语言实现)

05-09

内容概要：本文详细介绍了全C语言编写的基于外插法的永磁同步电机高频方波注入无传感器Simulink仿真模型。主要内容涵盖方波电压信号的生成与处理，包括开关频率5kHz、注入信号频率2.5kHz的正负辨别、电流误差分离、外插法解析、Atan反正切计算角度等。此外，文章深入讲解了永磁同步电机的Foc磁场定向控制框架的实现，包括Clarke Park变换、iPark控制、Svpwm等关键技术，并实现了转速和转矩的斜坡函数。该算法能够适应低速重载工况，成功加载至额定载荷，并展示了实际角度、估算角度、角度误差、实际转速、估算转速、转速误差和电流波形等关键参数。为了优化大功率应用中的开关频率低问题，文中还讨论了IGBT导通和关断过程的死区时间设置。适合人群：从事电机控制领域研究和技术开发的专业人士，尤其是对永磁同步电机无传感器控制感兴趣的工程师。使用场景及目标：适用于需要深入了解和实现永磁同步电机无传感器控制的研究人员和工程师。目标是提供一个高效的仿真模型，帮助理解和优化永磁同步电机的控制算法，特别是在低速重载工况下。其他说明：该仿真模型已在DSP28335平台上进行了验证，提供了完整的源代码，便于后续独立算法开发和实际应用。

化工分离过程天津大学ppt.7z

最新发布

05-09

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ANSYS斜拉桥建模教程：大跨度斜拉板桁结构模型命令流全解析

05-09

内容概要：本文档是一份详细的 ANSYS 斜拉桥建模教程，涵盖了从图纸分析到最终模型建立的全过程。主要内容包括：图纸与建模思路分析、CAD 三维快速建模、Midas 预处理应用、手把手带写命令流、截面实常数讲解、斜拉索规格介绍、拉索实常数定义、板桁结构二期实常数与单主梁模型区别、板单元等效厚度计算、面内与面外厚度的理解以及支座模拟。通过这些步骤，读者能够掌握斜拉桥建模的关键技术和细节。适合人群：土木工程专业学生、桥梁设计师、结构工程师及其他对斜拉桥建模感兴趣的从业人员。使用场景及目标：适用于需要深入了解斜拉桥建模流程和技术细节的专业人士，旨在帮助他们掌握 ANSYS 软件的实际操作技能，提升桥梁设计和分析的能力。其他说明：文档提供了丰富的实例和详细的命令流解析，有助于读者在实践中加深理解和掌握相关技术。

南京大学论文答辩ppt模板毕业论文答辩PPT模板

05-09

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工业自动化中科尔摩根AKD伺服驱动器与西门子S7-1200/1500 PLC PROFINET IO通讯配置指南

05-09

内容概要：本文详细介绍了科尔摩根AKD伺服驱动器与西门子S7-1200/1500 PLC之间的PROFINET IO通讯配置步骤及其实践经验。主要内容涵盖配置程序V16、GSDML文件的正确使用、设备间‘方言’适配的方法、确保PLC准确识别驱动器的关键参数设置、数据交换区配置对控制精度的影响以及调试过程中可能遇到的问题及解决方案。此外，还分享了一些提高通讯效率的小技巧，如禁用自动IP分配、正确配置网口、优化通讯周期等。文中提到的实际案例表明，该配置方案已在包装生产线成功应用并表现出良好的稳定性。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是那些负责PLC与伺服驱动器集成工作的专业人士。使用场景及目标：帮助工程师们掌握科尔摩根AKD伺服驱动器与西门子S7-1200/1500 PLC之间建立高效稳定的PROFINET IO通讯的具体方法，从而提升生产效率和系统可靠性。其他说明：文中提供的配置方案已经经过实际项目的验证，能够应对复杂的工业环境挑战，如电网波动和紧急停止等情况。同时提醒使用者关注驱动器固件版本与GSDML文件的兼容性问题。

基于注意力机制与LSTM的MATLAB多特征风功率预测模型及其应用

05-09

内容概要：本文介绍了一种利用注意力机制与LSTM构建的多特征风功率预测模型，适用于MATLAB 2021及以上版本。该模型采用三个特征变量（如风速、风向、温度）来预测风功率输出，并展示了真实值与预测值的对比图以及线性拟合图。文中详细解释了注意力机制的作用，即通过动态调整各特征的权重，提高模型对重要信号的捕捉能力。此外，还提供了调参技巧和扩展应用场景，如用于金融数据预测。适合人群：具有一定MATLAB编程基础的数据科学家、机器学习工程师、风电行业从业者。使用场景及目标：① 构建多特征时间序列预测模型；② 提高预测精度，特别是对于非平稳时间序列数据；③ 学习注意力机制在深度学习中的应用。其他说明：模型效果依赖于数据质量和特征选择，建议使用者根据实际情况进行适当调整。

基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减方法（代码实现与解析）

05-09

内容概要：本文介绍了一种基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型。该模型首先对风电和电负荷的历史数据进行采集，接着利用DBSCAN算法进行数据预处理，去除异常或小概率数据。随后，根据风电的波动性和电负荷的时序性、周期性特点，分别进行风电场景和电负荷场景的提取。相比于传统的K-means方法，DBSCAN方法能够更好地处理异常值和复杂场景，使场景模型更具代表性。实验结果显示，DBSCAN方法不仅提高了计算效率，还将异常场景的识别率从68%提升到了92%，显著提升了后续容量配置的可靠性。适合人群：从事电力系统优化、数据分析以及机器学习领域的研究人员和技术人员。使用场景及目标：适用于需要优化风电和电负荷场景生成与削减的微电网规划项目，旨在提高能源分配的效率和可靠性。其他说明：文中提供了详细的代码示例和参数调整技巧，帮助读者理解和应用DBSCAN密度聚类方法。