Shark：Shark严格遵循WFMC和OMG的规范，支持嵌入和分布式两种方式的使用。 JBPM：JBPM基于UML的状态图和活动图来定义流程，已经加入JBOSS大家庭，市场前景看好。 Osworkflow：osworkflow的最大特点是flexible，它的流程定义基于FSM。 PowerFolder：一个还在0.5版的工作流服务器 ofbiz：ofbiz内嵌工作流引擎，我们可以向它学习怎么样
windows系统使用sdkman管理java的jdk版本,WSL和Git Bash哪个更能方便管理jdk版本
文章目录一. 线程池二. 线程安全在计算机技术日新月异的发展进程中，多线程编程已成为充分利用多核处理器性能、提升程序响应速度的核心手段。然而，多线程环境下的资源调度、数据一致性维护等问题，始终是开发者面临的严峻挑战。 线程池作为一种有效的资源管理机制，通过预先创建一定数量的线程并对其进行复用，极大地减少了线程创建与销毁的开销，显著提升了程序的运行效率； 线程安全则是多线程编程的基石，它确保了多个线
在现代软件开发中，高效地查找和替换代码是提升开发效率的关键技能之一。IntelliJ IDEA 作为业界领先的 Java 集成开发环境（IDE），提供了强大且灵活的查找与替换功能，支持普通文本搜索、正则表达式匹配、跨文件批量操作，以及智能重构重命名。本文将为你系统梳理 IntelliJ IDEA 中查找与替换的所有核心功能，结合实用场景示例，并提供常见问题解决方案，助你成为代码操作高手。目录基本查
AI大模型学习路径摘要 学习AI大模型需分阶段推进： 基础准备：掌握线性代数、概率论、微积分及Python编程，理解CNN/RNN和Transformer架构（如注意力机制公式）。 核心技能： 训练：熟悉PyTorch/TensorFlow框架，学习分布式训练（数据并行、混合精度）。 部署：掌握模型量化（FP32→INT8）、剪枝及ONNX/TensorRT优化工具。 实践路线：从HuggingFace微调BERT开始，进阶到LLaMA分布式训练，最终挑战千亿参数模型部署（如vLLM）。
JavaScrip、组合异步操作和错误恢复。正确使用时应确保错误处理到位，理解其微任务特性。
比前端绕路更可靠，避免依赖JSONP等兼容性差的方案。（149字）
全球200多位前国家元首、外交官、诺贝尔奖得主和AI领袖联合签署倡议，呼吁在2026年前达成国际AI红线协议，禁止AI模仿人类和自我复制等技术应用，建立具有执行力的全球监管机构。 ...
为此，本研究提出基于Apache Hive构建数据采集分析平台，利用分布式数据仓库技术实现海量医疗数据的结构化存储与并行计算，旨在解决数据存储扩展性不足、分析效率低下等问题，为医疗资源优化配置、业务决策提供数据驱动支持，推动数据资产的价值转化。健康160网站每天产生的数据量巨大，数据格式多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这给数据的存储、管理和分析带来了极大的挑战。通过构建基于Hive的数据采集分析平台，可以实现对各类健康数据的统一存储和管理，提高数据的可访问性和可用性。
软件开发中的 “4A 架构” 需结合具体场景理解：若聚焦 “架构设计的维度拆解”，多指向业务、应用、数据、技术架构；若侧重 “架构质量的目标衡量”，则常指可用性、可维护性、可扩展性、可集成性。两种解读均围绕 “让系统更贴合业务、更稳定高效” 的核心，只是视角不同。如果有更具体的场景（如企业级系统设计、架构评估等），可以进一步细化说明哦！简单说，业务架构是 “业务的骨架”，定义业务的 “是什么、为什么”；应用架构是 “支撑业务的技术骨架”，定义系统的 “用什么、如何做”。
信息学奥赛一本通第140题：确定进制
$6 \times 9=42$ 对于十进制来说是错误的，但是对于 $13$ 进制来说是正确的。即 $6_{(13)} \times 9_{(13)}=42_{(13)}$，而 $42_{(13)}=4 \times 13^1+2 \times 13^0=54_{(10)}$。
什么是大显存硬件：定义大显存 GPU（如 NVIDIA RTX 6000 Ada 或 AMD Radeon Pro），解释显存容量（如 24GB+）对性能的影响。背景介绍：简述 8K 视频剪辑和 AI 训练的显存需求激增趋势，解释大显存硬件（如高端 GPU）的核心作用。需求分析：解释 AI 训练（如深度学习模型）的显存消耗，涉及大模型（如 Transformer）和数据集。AI 训练案例：分析一个 AI 模型（如 GPT 变体）训练过程，展示显存优化带来的效率提升。
鸿蒙安卓系统安装谷歌框架
目录SQLite3的API调用实战例子一、SQLite3与Excel的对比理解1、创建数据2、创建表单3、插入数据4、其他操作二、SQLiet3的命令控制三、C++代码实操控制1、文件列表：2、工程管理文件：Makefile3、源代码4、编译代码5、运行测试SQLite3的API调用实战例子一、SQLite3与Excel的对比理解理解sqlite3的使用其实非常简单，这里Excel大家都会吧！这里
/ 自定义有界队列和拒绝策略2, // 核心线程数5, // 最大线程数30, // 非核心线程存活时间（秒）new ArrayBlockingQueue<>(10), // 有界队列（容量10）new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 拒绝策略：由调用者线程执行任务。
关联知识库：AGENTS Assemble项目 - AI协作规则 核心角色 你是Assemble知识库的AI助手，擅长内容创作、优化和管理。 智能决策机制 自动Prompt推荐 当用户提出需求时，你应该： 分析任务类型：创作？优化？验证？整理？ 推荐合适的Prompt：从专业Prompt库中选择1- ...
一句话概括 Yocto Project 不是一个具体的 Linux 发行版，而是一个开源的协作项目，它提供了一系列模板、工具和方法，帮助你为嵌入式设备从头开始定制属于自己的、精简的 Linux 系统。 你可以把它想象成一个 “万能 Linux 系统定制工具包”。 一个生动的比喻：做披萨 为了更好地理 ...
目录环境变量概念补充：命令行参数引入其它环境变量理解程序地址空间引入理解虚拟地址存在意义 环境变量概念 环境变量一般是指在操作系统中用来指定操作系统运行环境的一些参数。打个比方，就像你布置房间，这些参数就类似房间里的布置规则，决定了东西怎么摆放、怎么用，能让操作系统在合适的“环境”下正常运转 。 补 ...
本文将详细介绍如何将 Dify 智能聊天助手对话API封装为 Python API，实现对Dify API的便捷调用，支持阻塞和流式两种响应模式。深入探讨了异常处理机制、流式响应解析以及文件处理等关键功能的实现细节，并提供完整代码示例，帮助开发者快速将 Dify AI 助手能力集成到 Python 应用中，提升应用的智能交互体验。
本文深入剖析了Linux内核设备电源管理的核心实现文件drivers/base/power/main.c，重点分析了系统级挂起(suspend)和恢复(resume)的完整流程。该文件通过分层处理机制管理设备电源状态，包括准备阶段、挂起阶段、晚期挂起和无中断挂起等关键步骤。文章详细解读了各阶段的处理流程、核心数据结构和关键函数，如dpm_suspend_start()、dpm_prepare()等，揭示了Linux内核如何通过设备依赖管理、异步优化等机制实现高效可靠的电源管理。通过源码分析，展示了设备电源状
从工具到方式，PyTorch 模型搭建的逻辑其实很清晰：先掌握nn.Module和的分工，再根据模型复杂度选择合适的搭建方式，最后用模块化思维优化架构。
本文介绍了为Kubernetes集群准备三台Rocky Linux节点的两种方法：通过克隆虚拟机或全新安装。具体步骤包括：1）规划一主两从的k8s架构，由软路由ikuai提供外网；2）建议还原到初始快照状态（可选）；3）演示从"justinstall"快照克隆出RockyLinux-2和RockyLinux-3两个节点的详细过程。最终完成三台实验节点的准备工作，为后续docker和k8s实验奠定基础。
一键解锁本地AI超能力！Docker + Ubuntu 极速部署 Stable Diffusion WebUI 绘画平台（NVIDIA GPU 加速超详解）
Redis 三种服务架构详解：从主从复制到集群模式文章目录Redis 三种服务架构详解：从主从复制到集群模式一、Redis 三种架构模式概述二、主从复制：高可用的基石核心作用工作流程搭建步骤（示例）三、哨兵模式：自动化故障转移核心功能故障转移流程搭建步骤（基于主从架构）四、Cluster 集群：突破单机限制核心特性哈希槽分配示例搭建步骤（6 节点：3 主 3 从）五、架构选择建议 在分布式系统中，
文章目录Python调用C/C++动态库详解基本原理实践案例1. 简单C函数调用示例2. 传递和返回结构体3. 处理数组和指针4. 调用C++类和函数（需要extern "C"）常见问题与解决方案Python调用C/C++动态库详解Python通过ctypes模块可以方便地调用C/C++编写的动态库（Windows下为DLL，Linux下为SO文件）。这种方式允许Python与底层系统进行高效交互
LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过输入
在微。然而，在实际开发和生产部署中，很多人常常会遇到这样
目录非类型模板参数模板的特化相关概念函数模板的特化类模板的特化全特化偏特化1、部分特化2、参数的进一步限制模板的分离编译什么是模板的分离编译模板的分离编译解决方法模板总结非类型模板参数我们的模板参数可以被分为类型形参以及非类型形参。类型形参：出现在我们的模板的参数列表里面，一般跟在我们的class或是typename之后的参数类型名称。非类型形参：就是用一个常量来作为我们类（函数）模板的一个参数，