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终于不怕内卷了，这份Java并发图册+JDK源码速成笔记太让人心安了

终于不怕内卷了，这份Java并发图册+JDK源码速成笔记太让人心安了

并发编程 Java并发在近几年的面试里面可以说是面试热点，每个面试官面试的时候都会跟你扯一下并发，甚至是高并发。面试前你不仅得需要弄清楚的是什么是并发，还得搞清什么是高并发！ 在这里很多小白朋友就会很疑惑：我工作又不用，为啥面试总是问？真就内卷卷我呗！（手动狗头）互联网内卷已经是现在的行业趋势，而且是不可逆的，这个大家也知道；但LZ要说的是，虽然简单地CRUD并不需要并发的知识，但是业务稍微复杂一
后端 2025年10月21日
《立方根》的设计

《立方根》的设计

立方根的学习方法和平方根的学习方法相同，都是根据实际需要求哪个数的平方（立方）等于a。所以整体教学环节类似。 环节一：实际问题数学化、符号化。 环节二：借助乘方（立方）的运算，求出这个数，初步感受互逆运算。 环节三：归纳平方根、立方根的概念、符号语言。 环节四：根据概念求一个数的平方根（立方根）（这里是可以用有理数表示的平方根或立方根），归纳平方根、立方根的性质。 环节五：引入根号表示不能用有理数
后端 2025年04月25日
学做NAR图表：ggraph做网络图

学做NAR图表：ggraph做网络图

最近在NAR上看到一篇文章： image.png 原文网络图如下： image.png 我们借此机会，通过ggraph作图解析相关参数。详细注释代码和参数已上传QQ群文件！我做的图如下，有一点问题，但不影响我们对这个函数的解析。 image.png 加载R包和节点数据，可以是STRING分析得到的网络文件，也可以是miRNA对应靶基因文件，再或者可以是转录因
后端 2025年05月22日
全栈学习 ——JavaWeb（八）SpringBoot

全栈学习 ——JavaWeb（八）SpringBoot

目录一、SpringBoot 的核心价值：为什么需要 SpringBoot？1. 传统 Spring 开发的痛点（1）依赖管理复杂（2）配置繁琐（3）部署麻烦2. SpringBoot 的解决方案二、SpringBoot 底层原理：自动配置的实现机制1. 自动配置的核心流程
后端 2025年08月30日
Spring整合Mybatis源码剖析

Spring整合Mybatis源码剖析

Spring整合其他框架的核心思路：就是将其他框架生成的类放到Spring容器中。同理，Spring整合Mybatis也是让Mybatis生成的Mapper接口的代理对象作为Bean注册到Spring容器中。 解决的核心问题： 1）通过FactoryBean创建Mapper接口代理对象，并且指定构造方法参数为Mapper接口class，并且设置BeanDefinition.setAutowire
后端 2025年11月27日
2023.01.28

2023.01.28

（61）sheep  n.绵羊 （62）deer    n.鹿 （63）  Alpha  n.阿尔法；希腊字母表的第1个字母 （64）  Bravo        int.（喝彩声、叫好声)好哇 v.向…喝采叫好 n.刺客；歹徒；亡命之徒；喝彩声 记忆 brav〔= brave勇敢的〕+ o 人 → 不要命的人 → 歹徒 （65）Charlie        n.查理（人名） （66）Del
后端 2025年06月11日
翻了ConcurrentHashMap1.7 和1.8的源码，我总结了它们的主要区别。

翻了ConcurrentHashMap1.7 和1.8的源码，我总结了它们的主要区别。

ConcurrentHashMap 思考：HashTable是线程安全的，为什么不推荐使用？ HashTable是一个线程安全的类，它使用synchronized来锁住整张Hash表来实现线程安全，即每次锁住整张表让线程独占，相当于所有线程进行读写时都去竞争一把锁，导致效率非常低下。 1 ConcurrentHashMap 1.7 在JDK1.7中ConcurrentHashMap采用了数组+分段
后端 2025年12月04日
Flowable工作流引擎：Spring Boot集成

Flowable工作流引擎：Spring Boot集成

❃博主首页 ： 「程序员1970」 ，同名公众号「程序员1970」 ☠博主专栏 ： <mysql高手> <elasticsearch高手> <源码解读> <java核心> <面试攻关> 一、环境准备 技术栈
后端 2025年11月16日
学习笔记：用于EDA的LLMs专题会议论文

学习笔记：用于EDA的LLMs专题会议论文

文章目录 摘要 一、引言 二、大语言模型在EDA中的最新应用现状 三、 大语言模型辅助的设计与测试平台生成 四、大语言模型在硬件设计中的机遇与挑战 五、当大语言模型测试芯片：用于系统级测试程序自动化的语言模型 六、未来方向与挑战 七、 结论 致谢 原标题： Large Language Models (LLMs) for Electronic Desig
后端 2026年01月05日