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原创 Linux线程互斥:核心机制与实战技巧。

线程互斥是多线程编程中确保共享资源安全访问的核心机制。Linux系统通过POSIX线程库(pthread)提供多种互斥方案,防止多个线程同时访问临界区导致数据不一致问题。互斥锁(mutex)是最基础的同步原语,遵循"加锁-访问-解锁"模式。加锁和解锁操作必须成对出现。POSIX定义两种互斥锁初始化方式:静态初始化和动态初始化。递归锁允许同一线程多次加锁而不死锁,适用于函数调用链中存在嵌套锁的情况。pthread_rwlock_t适用于读多写少的场景,允许多个读线程并发访问。

2025-10-13 04:36:32 164

原创 快速掌握CMakeLists.txt编写技巧。

CMakeLists.txt 是 CMake 构建系统的核心配置文件,用于定义项目结构、编译选项和依赖关系。

2025-10-13 04:35:48 163

原创 删除无限递归文件夹的终极指南。

检测循环引用的常用方法是遍历目录树时记录已访问的inode号。inode是文件系统中文件的唯一标识符,通过比较inode可以判断是否出现循环。符号链接在Unix/Linux系统中是一种特殊文件类型,它指向另一个文件或目录的路径。当递归删除时,操作系统会跟随符号链接进入循环,导致堆栈溢出或资源耗尽。无限递归文件夹通常由符号链接(Symbolic Link)或硬链接(Hard Link)形成循环引用导致。)处理,因为系统会陷入无限循环。解决核心在于识别并打破循环引用。GNU find工具提供。

2025-10-13 04:35:03 324

原创 EasyExcel:高效处理Excel的(v^_^)vikov。

EasyExcel 是阿里巴巴开源的一款基于 Java 的 Excel 读写工具,具有高性能、低内存占用和易用性强的特点。它支持复杂的 Excel 读写操作,包括大数据量导出、模板填充、动态表头生成等,适用于企业级数据处理场景。

2025-10-13 04:34:19 373

原创 Transformer模型:深度解析自然语言处理的革命性架构——从预训练范式到产业级实践。

其中,$Q$(Query)、$K$(Key)、$V$(Value)分别是通过线性变换从输入序列得到的矩阵,$d_k$是向量的维度。两者的结合衍生出如T5(Text-to-Text Transfer Transformer)的统一框架,将所有任务转换为文本生成任务。两者的结合衍生出如T5(Text-to-Text Transfer Transformer)的统一框架,将所有任务转换为文本生成任务。知识蒸馏(Knowledge Distillation)通过训练小模型模仿大模型的行为实现压缩。

2025-10-12 23:16:47 578

原创 开源 C# 快速开发(十五)进程--windows消息。

自定义消息编号需全局唯一,通常使用// 注册消息### 开源 C# 快速开发(十五):进程与 Windows 消息在 Windows 开发中,进程间通信(IPC)是一个常见需求,而 Windows 消息机制是一种轻量级的实现方式。通过发送自定义消息,不同进程可以共享数据或触发行为。C# 提供了丰富的 API 支持这一功能,以下将详细介绍如何通过 Windows 消息实现进程通信。---### Windows 消息机制基础。

2025-10-12 23:16:07 384

原创 计算圆周率特定16进制位的BBP算法。

BBP算法(Bailey–Borwein–Plouffe算法)是一种用于计算圆周率π的任意十六进制位或二进制位的算法。该算法由Simon Plouffe于1995年提出,能够在不计算前面所有位的情况下直接提取π的特定位。BBP算法(Bailey–Borwein–Plouffe算法)是一种用于计算圆周率π的任意十六进制位或二进制位的算法。该公式允许直接计算π的十六进制表示中的任意一位,而不需要计算前面的所有位。该公式允许直接计算π的十六进制表示中的任意一位,而不需要计算前面的所有位。

2025-10-12 23:14:47 345

原创 Spring Boot 4.0.0-SNAPSHOT @Configuration 问题解决指南。

确保。

2025-10-12 23:14:06 420

原创 传统神经网络实现-----手写数字识别(MNIST)项目。

以下详细说明实现过程,包含数据预处理、模型构建、训练与评估的完整代码示例。以下详细说明实现过程,包含数据预处理、模型构建、训练与评估的完整代码示例。MNIST数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像,每张为28x28像素的灰度图。MNIST数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像,每张为28x28像素的灰度图。使用Keras构建包含输入层、隐藏层和输出层的MLP模型。使用Keras构建包含输入层、隐藏层和输出层的MLP模型。

2025-10-12 23:13:23 274

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