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C++和Java相比,哪个更适合初学者学习?
唠叨的甘蔗
3 月 21 日
阅读 154 分钟
323
C++和Java都是非常流行的编程语言,但它们在设计理念、应用场景和学习难度上存在显著差异。对于初学者来说,选择哪种语言更适合,取决于学习目标、兴趣和未来的职业规划。以下是对C++和Java的详细对比,帮助初学者做出选择:一、学习难度C++复杂性高:C++继承了C语言的复杂性,支持多种编程范式(如面向对象、泛型编程等...
C++在实时系统开发中如何应用?
唠叨的甘蔗
3 月 20 日
阅读 124 分钟
394
实时操作系统(RTOS)开发C++因其高效性和面向对象的特性,常用于开发实时操作系统(RTOS)。RTOS能够确保系统在严格的时间约束内完成任务,这对于需要高可靠性和低延迟的应用(如航空航天、工业自动化等)至关重要。
C++在系统编程中怎么用?
唠叨的甘蔗
3 月 20 日
阅读 231 分钟
280
C++在系统编程中的应用非常广泛,它结合了高效性、灵活性和强大的功能,使其成为开发操作系统、网络协议、数据库管理系统等系统级软件的理想选择。以下是C++在系统编程中的具体应用和使用案例:
C++:强大的编程语言与现代开发实践
唠叨的甘蔗
3 月 20 日
阅读 232 分钟
360
C++:强大的编程语言与现代开发实践一、C++简介C++是一种通用的、静态类型的、大小写敏感的、自由格式的编程语言,支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。它最初由Bjarne Stroustrup在1980年代设计,目的是在C语言的基础上增加面向对象的功能。C++广泛应用于系统/应用程序软件、游戏开发、高性能服务器和客户端应用等...
原子操作和锁在并发控制中哪个更适合多线程环境?
唠叨的甘蔗
3 月 20 日
阅读 289 分钟
288
在多线程环境中,原子操作和锁各有优势,选择哪种机制更适合取决于具体的场景和需求。以下是对原子操作和锁在多线程环境中的适用性分析:原子操作优点高性能:无锁机制:原子操作不需要锁,因此不会导致线程阻塞,减少了上下文切换的开销,提高了程序的响应性。硬件支持:原子操作通常由硬件指令直接实现,性能较高。简...
原子操作和锁在并发控制中各有什么优缺点?
唠叨的甘蔗
3 月 20 日
阅读 235 分钟
315
原子操作和锁是并发编程中常用的两种同步机制,它们各自有优缺点,适用于不同的场景。以下是对原子操作和锁的详细对比:原子操作优点无锁机制:避免线程阻塞:原子操作不需要锁,因此不会导致线程阻塞,提高了程序的响应性。减少上下文切换:由于没有锁的开销,线程不会频繁地进入和退出阻塞状态,减少了上下文切换的开...
原子操作在高竞争环境下会有哪些性能问题?
唠叨的甘蔗
3 月 20 日
阅读 379 分钟
334
在高竞争环境下,原子操作可能会面临一些性能问题,这些问题主要源于其工作原理和硬件实现的特性。以下是原子操作在高竞争环境下的主要性能问题及其原因:
原子操作是否适合所有并发场景?
唠叨的甘蔗
3 月 20 日
阅读 2 分钟
372
原子操作并不适合所有并发场景,尽管它们在某些情况下非常高效且方便,但它们也有局限性。以下是一些原子操作的适用场景和不适用场景的分析:适用场景原子操作适用于以下几种情况:简单数据类型的操作:当需要对单个变量(如int、float、bool等)进行读写操作时,原子操作是一个很好的选择。例如,实现一个线程安全的计...
原子操作和互斥锁哪个更高效?
唠叨的甘蔗
3 月 20 日
阅读 2 分钟
256
原子操作和互斥锁都是并发编程中用于同步和保护共享数据的重要工具,但它们的效率和适用场景有所不同。以下是对原子操作和互斥锁的比较,以及它们在不同场景下的性能表现:
C++并发编程有什么最佳实践?
唠叨的甘蔗
3 月 20 日
阅读 166 分钟
279
使用线程池管理线程线程池可以预先创建一组线程,并在需要时将任务分配给这些线程。这种方式减少了创建和销毁线程的开销,提高了程序性能。例如:cpp复制auto pool = std::make_shared<ThreadPool>(std::thread::hardware_concurrency());pool->push(std::bind(task, args));
深入探索C++:从基础到高级
唠叨的甘蔗
3 月 20 日
阅读 156 分钟
360
深入探索C++:从基础到高级一、C++简介C++是一种通用的、静态类型的、大小写敏感的、自由格式的编程语言,支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。它最初由Bjarne Stroustrup在1980年代设计,目的是在C语言的基础上增加面向对象的功能。C++广泛应用于系统/应用程序软件、游戏开发、高性能服务器和客户端应用等领域。二...
如何有效判断与排查Java GC问题
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 90 分钟
290
目录一、GC的重要性与对性能的影响(一)GC对性能的影响简要分析1.GC暂停与应用停顿2.GC吞吐量与资源利用率3.GC对内存管理的作用:资源回收4.GC策略与优化的选择(二)GC的双刃剑二、GC性能评价标准(一)GC性能评价标准:延迟(Latency)与吞吐量(Throughput)延迟STW(Latency)吞吐量(Throughput)(二)SLA与实际...
C语言的数据:变量、常量、数据类型及其使用
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 188 分钟
331
目录引言变量与常量1.1 变量1.2 常量数据类型关键字C语言基本数据类型3.1 整型(int)3.1.1 定义与含义3.1.2 内存占用和取值范围3.1.3 声明和初始化3.1.4 运算操作3.1.5 实际应用场景3.2 浮点型(float和double)3.2.1 定义与含义3.2.2 内存占用和取值范围3.2.3 声明和初始化3.2.4 运算操作3.2.5 实际应用场景3.3 字符型...
【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 288 分钟
488
【专栏介绍】⌈ ⌈⌈人工智能与大模型应用⌋ ⌋⌋ 人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、...
【爬虫】基于 Selenium 的 Python 淘宝评论爬取
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 356 分钟
358
发送请求: 爬虫向目标网站发送 HTTP 请求,请求获取网页内容。获取响应: 目标网站服务器接收到请求后,返回 HTTP 响应,包含网页的 HTML 代码。解析内容: 爬虫解析 HTML 代码,提取所需的信息。存储数据: 爬虫将提取到的数据存储到本地文件或数据库中。循环抓取: 爬虫根据一定的规则,循环抓取其他网页。
爆火的DeepSeek提示词技巧大公开!这7招让你事半功倍
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 195 分钟
401
DeepSeek作为一款强大的语言模型,正受到越来越多的关注。如何高效利用DeepSeek?掌握提示词技巧是关键!本文将为你深度揭秘DeepSeek的7大提示词技巧,从基础操作到进阶玩法,手把手教你优化与模型的交互体验。无论你是初学者还是资深玩家,这些实用技巧都能让你事半功倍,轻松驾驭DeepSeek的强大功能。
计算机网络基础:剖析网络的构成要素
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 94 分钟
394
计算机网络基础:剖析网络的构成要素一、前言二、网络硬件构成要素2.1 计算机设备2.1.1 服务器2.1.2 客户端设备2.2 网络连接设备2.2.1 网卡2.2.2 交换机2.2.3 路由器2.3 网络存储设备2.3.1 磁盘阵列(RAID)2.3.2 网络附属存储(NAS)2.3.3 存储区域网络(SAN)三、网络软件构成要素3.1 网络操作系统3.1.1 Windows Serve...
深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 99 分钟
540
原理 :CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。
【设计模式精讲】开源实战之剖析MyBatis框架:MyBatis中的设计模式之Builder模式
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 79 分钟
324
文章目录第七章 开源实战7.2 剖析MyBatis框架中用到的经典设计模式7.2.1 MyBatis回顾7.2.1.1 MyBatis与ORM框架7.2.1.1 MyBatis的基础使用7.2.2 MyBatis中使用到的设计模式7.2.2.1 Builder模式
如何解决跨域请求的问题(CORS)?
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 87 分钟
505
文章目录引言理解 CORS2.1 CORS 基本概念2.2 同源策略与跨域分类CORS 的核心机制3.1 预检请求(Preflight Request)3.2 简单请求服务器端配置 CORS4.1 关键响应头4.2 Node.js (Express) 示例4.3 其他后端语言配置前端处理 CORS 请求5.1 XMLHttpRequest 与 Fetch APIXMLHttpRequest 示例Fetch API 示例5.2 使用第三方库(...
Trae智能协作AI编程工具IDE:如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae?
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 97 分钟
396
Trae智能协作AI编程工具IDE:如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae?一、为什么选择Trae智能协作IDE?在AI编程新时代,Trae通过以下突破性功能重新定义开发体验:
高效快速教你deepseek如何进行本地部署并且可视化对话
唠叨的甘蔗
3 月 19 日
阅读 181 分钟
275
随着最近一个新的人工智能deepseek的爆火,很多大佬都开始了在本地进行deepseek的部署操作,并且离线也可以使用,这里的话我就一步一步带你们部署本地的deepseek,说实话这个人工智能的实力不亚于open ai 的gpt
【爬虫】基于 Selenium 的 Python 淘宝评论爬取
唠叨的甘蔗
3 月 15 日
阅读 153 分钟
344
发送请求: 爬虫向目标网站发送 HTTP 请求,请求获取网页内容。获取响应: 目标网站服务器接收到请求后,返回 HTTP 响应,包含网页的 HTML 代码。解析内容: 爬虫解析 HTML 代码,提取所需的信息。存储数据: 爬虫将提取到的数据存储到本地文件或数据库中。循环抓取: 爬虫根据一定的规则,循环抓取其他网页。
爆火的DeepSeek提示词技巧大公开!这7招让你事半功倍
唠叨的甘蔗
3 月 15 日
阅读 119 分钟
473
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
计算机网络基础:剖析网络的构成要素
唠叨的甘蔗
3 月 15 日
阅读 139 分钟
693
计算机网络基础:剖析网络的构成要素一、前言二、网络硬件构成要素2.1 计算机设备2.1.1 服务器2.1.2 客户端设备2.2 网络连接设备2.2.1 网卡2.2.2 交换机2.2.3 路由器2.3 网络存储设备2.3.1 磁盘阵列(RAID)2.3.2 网络附属存储(NAS)2.3.3 存储区域网络(SAN)三、网络软件构成要素3.1 网络操作系统3.1.1 Windows Serve...
深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
唠叨的甘蔗
3 月 15 日
阅读 175 分钟
2.2k
原理 :CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。
【设计模式精讲】开源实战之剖析MyBatis框架:MyBatis中的设计模式之Builder模式
唠叨的甘蔗
3 月 15 日
阅读 167 分钟
341
文章目录第七章 开源实战7.2 剖析MyBatis框架中用到的经典设计模式7.2.1 MyBatis回顾7.2.1.1 MyBatis与ORM框架7.2.1.1 MyBatis的基础使用7.2.2 MyBatis中使用到的设计模式7.2.2.1 Builder模式
如何解决跨域请求的问题(CORS)?
唠叨的甘蔗
3 月 15 日
阅读 124 分钟
542
文章目录引言理解 CORS2.1 CORS 基本概念2.2 同源策略与跨域分类CORS 的核心机制3.1 预检请求(Preflight Request)3.2 简单请求服务器端配置 CORS4.1 关键响应头4.2 Node.js (Express) 示例4.3 其他后端语言配置前端处理 CORS 请求5.1 XMLHttpRequest 与 Fetch APIXMLHttpRequest 示例Fetch API 示例5.2 使用第三方库(...
如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae?
唠叨的甘蔗
3 月 15 日
阅读 121 分钟
259
Trae智能协作AI编程工具IDE:如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae?一、为什么选择Trae智能协作IDE?在AI编程新时代,Trae通过以下突破性功能重新定义开发体验:
高效快速教你deepseek如何进行本地部署并且可视化对话
唠叨的甘蔗
3 月 15 日
阅读 69 分钟
297
随着最近一个新的人工智能deepseek的爆火,很多大佬都开始了在本地进行deepseek的部署操作,并且离线也可以使用,这里的话我就一步一步带你们部署本地的deepseek,说实话这个人工智能的实力不亚于open ai 的gpt
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