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  • pdf文档 Java 应用与开发 - Java 内存模型与分配机制

    大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 Java 应用与开发 Java 内存模型与分配机制 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 September 30, 2018 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 学习目标 1. 理解 JVM 内存模型,掌握 JVM 内存构成 2 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 Java 垃圾回收机制 JVM 的垃圾回收机制(GC)决定对象是否是垃圾对象,并进行 回收。 O 垃圾回收机制的特点 ▶ 垃圾内存并不是用完了马上就被释放,所以会产生内存释放 不及时的现象,从而降低内存的使用效率。而当程序庞大的 时候,这种现象更为明显。 ▶
    0 码力 | 44 页 | 818.30 KB | 1 年前
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  • pdf文档 10 为Python Function自动生成Web UI 彭未康

    为 Python Function 自动生成 Web UI 彭未康 Touch-Callable The web framework for less serious application. Touch-Callable vs (Flask, Django) • Django, Flask • 起步快且容易(getting started quick and easy) • 扩展为复杂应用(scale
    0 码力 | 11 页 | 791.38 KB | 1 年前
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  • pdf文档 MoonBit月兔编程语言 现代编程思想 第十二课 案例:自动微分

    0 码力 | 30 页 | 3.24 MB | 1 年前
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  • pdf文档 4_杨柳_基于Python构建高稳定可扩展的自动化测试集群

    0 码力 | 62 页 | 25.29 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apifox - API调试、API Mock、API自动化测试一体化协作平台

    Apifox(广州睿狐信息科技有限公司)成立于 2021 年,是一家专注于企业 API 研发管理工具及解决方案 的创新企业。围绕 API 全生命周期协同与管理需求, 提供 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化 测试等核心产品能力,致力于为全球研发团队提高 API 开发与协作效率,节省研发团队的每一分钟,助 力企业研发效能升级。 关于 Apifox 获得知名创投机构信任与支持 超百万开发者的选择 定义业务接口规格,多方评审 • 统一接口标准 • 可复用性、扩展性强 • 适合长期/大型项目 • 先编码,后写文档 • 快速交付 • 适合一次性或小型定制型项目 IDE 插件:注释自动生成文档 调试模式:边写代码边调试 一套定义,处处复用 Apifox:广受好评的 API 研发新体验 组件化引⽤,⼀处修改多处同步 ⾼度可视化,对新⼿友好 测试报告 多⼈实时协作 多分⽀并⾏编辑 文档内直接运行调试,无需输入 URL 或参数信息。 自动生成请求体 为每次请求自动生成请求体,无需手动填写。 一个接口,对应多种情况用例 接口运行后保存用例,无需手动编写,调试更高效。 API 调试:调用即校验,原生遵循测试左移 自动校验数据类型 根据 API 文档自动校验接口返回的数据类型,自动对比 API 定义与实现一致性。 API 调试:一键生成代码,开发快人一步 自动生成业务代码&接口代码 支持
    0 码力 | 27 页 | 14.01 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apifox API文档、API调试、API Mock、API自动化测试一体化协作平台

    DevOps # '()# *+#,- 缺乏合适的 技术和工具 最大障碍 !" API # $%& '( API ) * 常用解决方案 API 开发调试 Postman API 自动化测试 API 压力测试 JMeter API 文档设计 Swagger API 数据Mock Mock.js 测试人员 API 设计者 前端开发 后端开发 存在问题 多系统 数据不互通 上定好接口文档初稿。 2. 前后端:一起评审、完善接口文档,定好接口用例。 3. 前端:使用系统根据接口文档自动生成的 Mock 数据进入开发,无需手写 mock 规则。 4. 后端:使用接口用例 调试开发中接口,只要所有接口用例调试通过,接口就开发完成了。如开发过中接口有变化,调 试的时候就自动更新了文档,零成本的保障了接口维护的及时性。 5. 后端:每次调试完一个功能就保存为一个接口用例。 6 oneOf、allOf 等高级 组合模式 接口文档 接口用例/接口调试 接口用例 1. 一个接口多个用例 2. 自动跟随接口变更 接口调试 Postman 有的功能 Apifox 基本都有 环境变量/全局参数 自动校验接口数据 1. 根据数据结构自动校验 2. 完整的 JSON Schema 校验 前置操作/后置操作 针对单个接口 针对整个分组 断言 提取变量 1
    0 码力 | 44 页 | 12.45 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Experience on Fast Microservice Programming - 亲自动手,体验微服务开源开发-快速微服务化编程体验

    0 码力 | 12 页 | 2.56 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Nacos架构&原理

    Nacos 寻址机制 56 Nacos 服务发现模块 63 Nacos 注册中心的设计原理 63 Nacos 注册中心服务数据模型 80 Nacos 健康检查机制 89 Nacos 配置管理模块 97 配置⼀致性模型 97 Nacos ⾼可⽤设计 100 Nacos 高可用设计 100 Nacos 鉴权插件 103 Nacos 账号权限体系 103 Nacos 认证机制 110 Nacos 19 > Nacos 架构 内核层  插件机制:实现三个模块可分可合能力,实现扩展点 SPI 机制,用于扩展自己公司定制。  事件机制:实现异步化事件通知,SDK 数据变化异步通知等逻辑,是 Nacos 高性能的关键部分。  日志模块:管理日志分类,日志级别,日志可移植性(尤其避免冲突),日志格式,异常码+帮 助文档。  回调机制:SDK 通知数据,通过统⼀的模式回调用户处理。接口和数据结构需要具备可扩展性。 容量管理:管理每个租户,分组下的容量,防止存储被写爆,影响服务可用性。  流量管理:按照租户,分组等多个维度对请求频率,长链接个数,报文大小,请求流控进行控制。  缓存机制:容灾目录,本地缓存,Server 缓存机制,是 Nacos 高可用的关键。  启动模式:按照单机模式,配置模式,服务模式,DNS 模式模式,启动不同的模块。  ⼀致性协议:解决不同数据,不同⼀致性要求情况下,不同⼀致性要求,是
    0 码力 | 326 页 | 12.83 MB | 10 月前
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  • pdf文档 美团点评2018技术年货

    在早期,运营配置上线流程需要研发同学参与。产品提出运营配置需求,研发同学通过修改代码对配置进 行变更,然后通过代码上线进行发布。整体流程如下: 这种上线机制存在以下几个问题: 1. 配置上线过多依赖于代码的发布。 2. 整体上线过程无审核机制,无法对配置资源进行合规审核。 3. 配置容易出错,上线前不能提前预览上线后的效果,只有“事后”(上线后)才能验证效果。 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 运营流程化 设计一套整体的流程管理机制,解决运营的投放、审核、发布和回滚的问题。通过流程化的机制,我们实 现了“事前”、“事中”、“事后”的三级管理。 首先,在运营配置上线前,通过测试用户的预览功能,可以预览上线后的实时效果。同时,通过穿越功能 可查看将来时段显示的效果。防止出现上线后链接出错、视觉效果达不到预期等问题。 其次,在流程阶段,引入审核机制,通过视觉和内容两方面的审核,保证投放数据的准确性。 ”。 接口SDK化 接口SDK化 对于运营数据,无论是通过数据库的落地方案、还是通过分布式缓存的方案,都无法彻底解决服务中心化 和服务抖动的问题。通过接入的SDK化,可以做到数据的本地缓存更新机制,解除对中心化服务的依赖, 大大提升服务的稳定性和性能。同时整个APPKIT服务变成可水平扩展,在扩展过程中也不会影响中心服 务的稳定性。 四、APPKIT架构 四、APPKIT架构 APP
    0 码力 | 229 页 | 61.61 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2022年美团技术年货 合辑

    & ECCV 2022 | 美团视觉 8 篇论文揭秘内容领域的智能科技 413 前端 427 知识图谱可视化技术在美团的实践与探索 427 终端新玩法:技术栈无关的剧本式引导 459 自动化测试在美团外卖的实践与落地 483 深入理解函数式编程(上) 512 深入理解函数式编程(下) 541 Android 对 so 体积优化的探索与实践 568 从 0 到 1:美团端侧 数据治理一体化实践之体系化建模 1263 vi > 2022年美团技术年货 运维 / 安全 1277 数字化新业态下数据安全创新——Token 化 1277 Linux 中基于 eBPF 的恶意利用与检测机制 1293 如何应对开源组件风险?软件成分安全分析(SCA)能力的建设与演进 1328 算法 < 1 YOLOv6:又快又准的目标检测框架开源啦 作者:楚怡 凯衡 等 1. 概述 YOLOv6 KDD Cup/Kaggle 比赛冠军的方案与理解,问题涉及推 荐、广告、交通、环境、人工智能公平性等多个领域问题。接着会介绍在以上比赛中 发挥关键作用的 AutoML 技术框架,包括自动化特征工程,自动化模型优化,自动化 算法 < 39 模型融合等,以及如何通过该技术框架系统性建模不同的问题。最后再介绍以上比赛 形成的通用方法,即面对一个新问题,如何进行分析、理解、建模、与挑战解决、从 而实现问题的深度优化。
    0 码力 | 1356 页 | 45.90 MB | 1 年前
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