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RSS订阅原创 互联网大厂Java面试实战：当面试官遇上水货程序员谢飞机
谢飞机：多线程就是多个任务同时跑。比如你点外卖，后台要处理订单、计算配送、通知骑手……这些都能用多线程并行处理，效率更高！面试官（赞许）：不错，很形象！那你说说线程安全？怎么保证？谢飞机：加synchronized关键字呗，或者用ReentrantLock。简单粗暴，谁先抢到锁谁干活！面试官（挑眉）：那你说说ConcurrentHashMap和HashMap的区别？它为什么适合高并发场景？谢飞机：这个……好像性能更好？具体怎么实现的我不太清楚……（挠头）面试官（无奈）：好吧，我们进入下个问题。
2026-01-17 10:22:59
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原创 互联网大厂Java面试实战：当面试官遇上水货程序员谢飞机
谢飞机回答：多线程就是多个任务同时跑。线程安全？加synchronized关键字呗，或者用ReentrantLock。面试官引导：那你说说ConcurrentHashMap和HashMap的区别？它为什么适合高并发场景？谢飞机：这个……好像性能更好？具体怎么实现的我不太清楚……
2026-01-17 10:22:06
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原创 测试-互联网大厂Java面试：严肃面试官与搞笑程序员的对决
Spring是一个大型应用框架，而SpringBoot是基于Spring的快速开发套件，简化了Spring应用的配置。在某互联网大厂的面试室，一位严肃的面试官正准备提问，而对面坐着一位看似紧张却又想显得轻松的程序员小张。JVM就像一个巨大的购物车，负责把所有的变量都放进去，呃……：JVM内存管理包括堆内存和栈内存，堆内存用于存储对象实例，栈内存用于执行线程时的栈帧。：HashMap嘛，就是……呃，一个很大的箱子，大家都往里面扔东西，有时候会打架……：嗯，第二个问题，请说说HashMap的工作原理。
2026-01-04 16:27:03
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原创 FID指标对图像数量敏感
怀疑是计算上出了什么问题，用pyiqa和pytorch_fid计算了Snow100K-L的FID指标。两个库都是之前low-level方法有提供计算代码或者是在issue中有回复具体计算方式用的。评估Snow100K-L, RainDrop, OutdoorRain的FID，发现RainDrop和Snow的FID指标都在10+结果相差不大，而且都是3.+ 是不是因为Snow100K-L的图像数量太多了？20+,只有Snow100K-L的3~4。
2024-07-07 14:36:09
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原创 DataParalle下属性同步问题
模型中部分属性需要通过调用forward()时的输入进行初始化，正常情况下只有第一次迭代时初始化。实际上，单卡训练时正常，但多卡训练时，每次迭代，都会反复初始化。一些建议是用DDP，但是懒得搞了。初始化为0， 然后原地修改。
2024-02-02 17:01:46
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空空如也
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