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Java垃圾回收机制和三色标记算法文章摘要本文详细介绍了Java垃圾回收机制，包括对象回收判断方法（引用计数法和可达性分析算法）、垃圾收集算法（标记-复制、标记-清除、标记-整理）以及常见垃圾收集器（Serial、Parallel、ParNew、CMS）。重点分析了CMS的工作流程及优缺点，并探讨了三色标记算法如何解决并发标记中的漏标问题。优化建议包括合理设置年轻代参数以减少老年代垃圾回收频率。文章为理解Java内存管理提供了系统性的技术解析。

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EXCEL之LET和FILTER函数(进阶版，附带一个案例) 上一篇文章我们讲了这两个函数的基础用法，这次我们来个「库存管理系统」的实用案例，结合，保证实用且不复杂，一步步操作👇。

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SpringBoot+本地部署大模型实现知识库功能本文介绍了基于SpringBoot和本地大模型实现知识库问答系统(RAG)的完整方案。主要内容包括：1)在Linux系统部署ollama框架和deepseek大模型；2)SpringBoot后端通过REST API调用本地模型实现问答功能；3)集成PostgreSQL向量数据库扩展；4)实现知识库数据上传功能，通过nomic-embed-text模型将文件内容转换为向量存储。系统实现了从大模型部署到应用集成的全流程，为构建企业级知识库系统提供了可行方案。

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怎样大语言模型遵守规则实验发现，在提示词顶部添加"Memorize these rules"能显著提升GPT-4.1模型对规则的遵守率（26%→71%），但对GPT-4o-mini无效。提示工程效果具有模型特异性和波动性，建议将提示分为稳定组件（核心指令）和易变组件（优化技巧）。优化流程应包含：明确指标、多轮测试已知方法、少量验证创意想法，并确保统计显著性。提示工程虽成本低但效果显著，但其依赖的模型"怪癖"可能随更新失效。（149字）

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耄耄爱哈气

springboot切面编程 SpringBoot的AOP（面向切面编程）是一种将横切关注点（如日志、权限等）与核心业务逻辑分离的技术。文章首先解释了AOP的核心概念，包括切面、连接点、通知等，然后通过一个权限校验的代码示例展示其实际应用。示例中自定义了@AuthCheck注解和AuthInterceptor切面类，实现了方法级权限拦截。AOP的优势在于关注点分离、声明式编程和通过动态代理实现功能增强，避免了代码重复，提高了系统的可维护性和扩展性。典型应用场景包括日志记录、事务管理、权限控制等。

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关于vue2使用elform的rules校验这就代表我们这个el-form表单的校验是根据rules来的，而在下面<el-form-item>里我们写了'prop="xxx"',这里的属性为rules里需要校验的字段名,也就是data里定义的。这里我们的表单里有‘活动名称(输入框)’和‘活动区域(下拉框)’两个选项，我们在<el-form>这里写了。这个定义的变量是用来动态判断是否需要加校验的，这个值你只需要放在你需要判断是否需要加校验的地方就行了。在使用vue2开发项目的时候使用element组件的el-form大多数情况都需要用到必填项校验。

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springboot+Apache POI 写共导入导出 / 列映射注解// 列名// 日期格式（仅对时间类型有效）// 忽略字段注解。

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宝塔面板Nginx手动配置负载均衡实战指南通过手动配置Nginx，宝塔面板免费版用户也能轻松实现负载均衡，无需依赖收费插件。本文从环境准备到配置、测试、优化，提供了详细的实战步骤，适合初学者和有一定经验的运维人员。手动配置不仅灵活，还能深入理解Nginx的工作原理，为复杂场景的定制化提供基础。希望这篇原创教程能帮助您快速搭建高效的负载均衡系统，欢迎在评论区分享您的配置经验或问题！

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数据结构——栈本文介绍了栈的基本概念和两种实现方式。栈是一种后进先出(LIFO)的线性表，只能在栈顶进行插入和删除操作。文章详细阐述了顺序栈的实现，包括创建栈、入栈、出栈、清空栈和释放栈空间等操作的具体代码实现，并说明了内存管理的关键点。此外还简要介绍了链式栈的实现方式，对比了它与顺序栈在出栈操作上的区别。文章通过代码片段展示了栈的各种基本操作，包括结构体定义、初始化、内存申请与释放等核心流程。

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谢耳朵(wer~wer~)

AcWing--数据结构（二）用来高效的快速存储和查找字符串集合的数据结构如存储：abcdef,abdef,aced,...从根节点开始存储，从前往后存储，看是否有a，没有就创建，依次存储。一般在最后一个字符打个标记，意思就是当前字符结尾有个单词。对于查找，要找aced就从根节点看，如果走到结尾且有标记，就是存在，没有就不存在。// 0号点既是根节点，又是空节点// son[][]存储树中每个节点的子节点// cnt[]存储以每个节点结尾的字符串数量// 插入一个字符串int p = 0;

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玄机——某学校系统中挖矿病毒应急排查本篇文章主要记录某学校长期未运营维护的程序，被黑客发现了漏洞，但好在学校有全流量设备，抓取到了过程中的流量包需要你进行上机以及结合流量分析，排查攻击者利用的漏洞以及上传利用成功的木马

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【设计模式04】单例模式整个系统中只会出现要给实例，比如Spring中的Bean基本都是单例的。

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Qt 5.9 XML文件写入指南 Qt——XML文件写入指南

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心平愈三千疾

通俗理解JVM细节-面试篇 JVM学习摘要（150字） Java虚拟机(JVM)是运行Java字节码的虚拟计算机，通过"编译-加载-执行-回收"四阶段实现跨平台运行。其核心内存结构分为程序计数器、栈(局部变量)、堆(对象实例)和方法区(类信息)。类加载采用双亲委派机制，包含加载-验证-准备-解析-初始化五个阶段，确保类安全加载。相比C++直接编译为机器码，JVM的自动内存管理和跨平台特性以性能为代价换取了开发便利性。理解JVM机制对掌握Spring框架和应对技术面试都具有重要意义。

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从0开始学习R语言--Day33-熵值灰度关联在涉及到需要对数据进行评估时（药物的效果，手机零件的价格和尺寸，在长达10年的发展中每年的纯利润），单单对不同指标去拟合看起来是一件非常困难的事情，因为需要定义不同指标的权重，这是未知量，而要评估结果的好坏又需要定指标的权重。从输出可以看到，模型给指标2和3分配的权重较大，所以这两个指标的最小最大的差异程度较大，但最优方案的关联度小于0.2，是需要检查是否数据有误的，因为即使做了标准化处理，但计算时的结果应该不影响才对，可能是存在极端值。

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数学建模_微分方程高阶微分方程要降阶，ode45只能求解一阶微分方程。也可以用拟合做，详见。

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向量操控：让AI按你的意思说话，允许通过修改模型内部的表示向量来引导大型语言模型(LLM)的生成结果 LLM表示控制技术，通过修改大型语言模型(LLM)内部表示向量来引导文本生成。该技术无需训练模型参数，只需在推理时对隐藏状态进行线性组合操作。具体实现包括：获取原始表示、处理控制向量、修改输入嵌入和重新生成文本。应用示例显示，该方法可以有效控制生成文本的情感倾向。相比传统微调方法，其优势在于无需训练、灵活可逆，适用于情感控制、主题引导、风格调整等多种场景。需要注意的是，控制向量设计和系数调整对效果至关重要，且不同模型可能需

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迅为高情性6TOPS算力的RK3576开发板NPU rknn-model-zoo例程演示迅为高情性6TOPS算力的RK3576开发板NPU rknn-model-zoo例程演示

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【Linux】网络基础【Linux】网络基础，一文带你入门网络

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韩曙亮: 中国人民大学硕士 , 专注于移动开发领域 , 博客专家 , 2023 年博客之星 TOP1 , 2021 年博客之星 TOP9 , 华为云云享专家 , 阿里云社区专家博主 , 51CTO 专家博主 ;

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等风来不如迎风去: AI领域初学者，AI+实时语音，AI+2/3D动画生成；AI+UE表演,AI+游戏NPC；音视频行业深耕多年，熟悉会议、直播、RTC，对在线教育、娱乐秀场等音视频端到端技术及系统架构有深入研究

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jeanron100: 《Oracle DBA工作笔记》，《MySQL DBA工作笔记》作者，Oracle ACE,dbaplus社群发起人之一

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