Java八股文——MySQL「锁篇」 MySQL通过一个。

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如何在现有的分科、分纲、分目、分类的知识体系下构建根茎式心智 根茎式心智”模型，直接挑战了自启蒙运动以来建立的、以分类法和层级结构为基础的知识大厦。要在“分科分纲分目”的“建筑学”体系内，构建一个“生态学”的根茎心智，本质上是一场在思想的底层操作系统上进行的革命。这并非要废除现有的知识分类体系——那是人类认知秩序的基石，是高效传递和检索知识的必要“脚手架”。我们需要，。

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分布式微服务系统架构第151集：JavaPlus技术文档平台日更 Redis Lua脚本是Redis提供的一种强大功能，它允许开发者在Redis服务器端执行Lua脚本，实现复杂的原子操作。通过深入理解Lua脚本的运行原理，开发者可以更好地利用这一功能，提高应用性能，简化业务逻辑实现。随着Redis的不断发展，Lua脚本功能也在不断完善，成为Redis生态系统中不可或缺的一部分。Redis保证Lua脚本的原子性，即脚本执行期间，不会有其他脚本或命令执行。EVALSHA命令用于执行已经缓存在Redis服务器中的脚本，避免每次都传输完整的脚本内容。

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自己的电脑搭建外网访问网站服务器的步骤 网站服务器其实就是一台大型的电脑主机，我们也可以将自己家的电脑主机去做成一台用于存放网站的网站小型服务器供别人访问。那么如何用自己的电脑去做网站服务器呢？由于我们公司目前是内网，由于外网访问的需求，公司又不想出钱买云服务器，我试着从网上看着学习了一下，而且成功了，中间走了不少坑，这个文章能帮大家少走弯路，希望能够帮助大家。

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10：00开始面试，10：06就出来了，问的问题有点变态。。。 【摘要】本文分享了一位测试工程师的求职经历，从被迫降薪到面试受挫，揭示了软件测试岗位的常见面试考点。文章系统整理了涵盖16个技术栈的测试知识体系，包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python编程、性能测试等核心内容，并提供了具体面试题示例（如HTTP转HTTPS测试方案、Linux命令操作、MySQL优化等）。最后提到一份近200页的面试宝典，旨在帮助求职者高效备战测试岗面试，提升通过率。全文聚焦测试工程师必备技能与高频考点，具有实用参考价值。

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怎么理解自动驾驶技术中的agent 为何如此设计？资源优化：预测模块只需处理关键 Agent（减少算力消耗）。功能分离：Agent → 预测意图 + 博弈交互（如让行、超车）。静态障碍物 → 几何避障（如绕开路桩）。状态切换处理：跟踪模块持续监控“静止物体”，避免漏跟临时停止的 Agent（如车辆突然启动）。五、总结：Agent 的最终判定条件一个物体被系统认定为 Agent，需同时满足：结语在自动驾驶系统中，Agent 与静态障碍物的区分本质是动态交互性与静态确定性的分离。感知与跟踪模块通过层层过滤，将原始检测目

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Linux系统中shell脚本的使用（入门） 在学习shell脚本前，我们得先了解脚本的组成可以帮我们更好的理解shell脚本。shell脚本就类似于一个计划书，当你运行这个脚本时系统就会按照脚本上的内容进行操作，脚本上主要包括命令、声明、以及一些文本文件等在编写脚本时首先要声明该脚本是用什么语言写的，例如#!/bin/bash而后通过赋值变量、命令、控制语句等编写成的一个具有逻辑性的文本给予该文本执行权限，就可以执行脚本来达到目的了在执行脚本时要注意尽量使用./和bash这类会创建子shell环境的命令。

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使用 C++/OpenCV 与 Libevent 打造实时 AI 视觉对话应用 摘要：本文介绍了一个融合Web技术、高性能网络编程和AI的实时视觉对话应用架构。系统分为前端和后端两部分，前端通过浏览器获取摄像头视频流并发送提问，后端使用C++/Libevent处理WebSocket连接，OpenCV解码图像，并通过libcurl调用多模态大语言模型API。文章详细说明了核心数据流路径、开发环境准备，并提供了关键的后端实现代码片段，包括Libevent服务器基础、WebSocket握手流程以及图像解码与LLM交互的实现。

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KingbaseES强调变革意义：从本地到云端，金仓数据库在线体验平台颠覆实践方式 KingbaseES强调变革意义：从本地到云端，金仓数据库在线体验平台颠覆实践方式

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插入排序C语言版 【代码】插入排序C语言版。

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linux-部署go开发环境 上述步骤完成了 Linux 系统中 go 开发环境的部署，包括创建目录、下载安装包、解压文件、配置环境变量等核心操作。最终通过go version命令验证了 go 1.24.3 版本的成功安装，确保go命令可在任意目录下执行。

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python 处理照片为jpg格式，且宽413像素×高626像素 如果需要其他处理功能（如保留EXIF数据等），请告知以补充实现。input_image = "input.jpg" # 替换为你的输入图片路径。output_image = "output.jpg" # 替换为输出路径。：自动将任何支持的图片格式（PNG/JPEG/WEBP等）转换为JPG格式。output_path: 输出图片路径（必须以.jpg结尾）处理图片为JPG格式，尺寸调整为413×626像素。：使用95%的JPG质量保存（可调整quality参数）# 调整图片尺寸为413×626像素。

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【深度学习】TensorFlow全面指南：从核心概念到工业级应用 TensorFlow全面指南：从核心概念到工业级应用

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Linux驱动第二章、字符设备驱动框架 本文摘要： 本文系统介绍了Linux字符设备驱动的开发框架。首先阐述了Linux"一切皆文件"的设计理念及虚拟文件系统(VFS)的统一接口机制。随后详细讲解了字符设备驱动的核心开发步骤，包括设备号申请、设备操作函数注册、设备节点创建等关键技术。文章通过LED控制实例，展示了如何实现驱动"上通"应用层与"下达"硬件操作的功能，并介绍了自动创建设备节点的udev/mdev机制。此外，还深入剖析了struct cdev和struct device结构体

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4. 时间序列预测的自回归和自动方法 在自回归中，时间序列中用于预测下一个时间戳的先前输入值的数量称为顺序（我们一般用字母p表示顺序）。该顺序值决定了将使用多少个先前的数据点：通常，数据科学家通过测试不同的值并观测使用最小的赤池信息量准则（AIC）得出的模型来估计p值。自相关是自回归的相关概念，输出（即需要预测的目标变量）和特定的滞后变量（即先前时间戳用作输入的一组值）之间的相关性越强，自回归赋予该特定变量的权重越大。自回归是一种时间序列预测方法，仅依赖于时间序列的先前输出：该技术假设下一个时间戳的未来观测值与先前时间戳的观测值存在线性关系。

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AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委
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