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本文介绍了库的基本概念与分类，详细对比了静态库和动态库的优缺点。静态库在编译时链接到程序中，具有独立性强、性能好等优势，但会导致文件体积大且无法单独更新；动态库在运行时加载，能节省磁盘和内存空间，但存在依赖和兼容性问题。文章还演示了静态库的制作过程，包括编译源文件为.o文件、使用ar命令打包成.a库文件，并通过gcc命令链接生成可执行程序。通过具体示例展示了库文件从制作到使用的完整流程。

快速排序算法的介绍和使用

Ceph的“配置”是分散的、动态的、声明式的“状态+拓扑+生效参数+部署规则”的组合快照含义：RADOSobject的大小默认值：4MB作用层级👉决定一个RBD对象=多大。

删除MongoDB数据库是一个简单的操作，但需要谨慎进行。在执行删除操作之前，请务必做好准备工作，并确认您有权执行该操作。此外，为了防止数据丢失，请确保您已经对数据进行备份。希望本文能帮助您更好地了解MongoDB数据库的删除操作。

场景推荐工具注意事项快速看进程jps容器内执行GC监控长期观察趋势内存泄漏jmap-dump+MAT避免高峰使用线程问题jstack结合CPU分析综合诊断jcmd优先使用。

本文介绍了Java类加载器的继承性和隔离性。类加载器分为四个层级：Bootstrap、Extension、System和Plugin，遵循"父委托"机制。隔离性体现在父级不能调用子级类、同级加载器不能互相调用、无法获取Bootstrap实例。文章展示了如何使用URLClassLoader加载外部jar包，并提供了自定义ClassLoader的示例代码，通过读取jar文件字节码实现类加载。最后指出规范实现应优先调用父加载器并缓存已加载类，以提升性能。

【代码】python:正则表达式。

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：海量数据存储问题高并发写的问题使用分片集群可以解决上述问题，如图：分片集群特征：集群中有多个master，每个master保存不同数据每个master都可以有多个slave节点master之间通过ping监测彼此健康状态客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点。

Vue.observable是Vue2.x提供的轻量级状态管理工具，通过Object.defineProperty实现对象属性的响应式劫持。它适用于小型应用的全局状态管理、组件间通信和逻辑复用场景，但存在仅支持对象、新增/删除属性需特殊处理、数组修改限制以及解构赋值丢失响应式等局限性。使用时需通过Vue.set/Vue.delete处理动态属性，避免直接解构响应式对象。在Vue3中已被reactiveAPI替代。

Monotable一个轻量Unity插件;按规则自动收集Gameobject下MonoScripts

Netty支持多种序列化方式，包括Java原生序列化、ProtocolBuffers、JSON等。本文以Java原生序列化为例，演示了如何在Netty中实现序列化/反序列化。首先定义可序列化的MyMessage类，然后分别实现服务端和客户端：服务端使用ObjectEncoder/ObjectDecoder处理对象序列化，客户端通过相同机制发送/接收消息。代码示例展示了完整的通信流程，包括消息对象的创建、网络传输和反序列化处理。这种机制适用于需要简单对象传输的场景，但需要注意Java原生序列化的性能限制。

TheerrorhappensbecausePrisma’stypeisaunionofallvalidJSONtypes:.TypeScriptiscomplainingbecauseastringoranumberdoesnothaveapropertynamed.Eventhoughyouknowislikelyanobject,TypeScriptmustaccountforthepossibilitytha

本文围绕“聊天即应用程序综合训练平台”的设计展开，提出三层架构（应用需求/通信请求/数据要求）与九宫格交互框架。核心包括：1）可编程脚手架（chat_as_application.py）作为入口，通过预留定位符变量生成可运行应用模板（app.py）；2）统一接口模型（SPIs/APIs/ANIs）实现防腐层隔离，支持主从协作（Master调度Slave从站）；3）领域六边形约束（最小实现/最大扩展/平均模型）确保灵活性与标准化。项目结构分层为文档型（生成式）、关系型（形成式）、应用型（生产式），最终实现从

本文介绍了使用Python的pymysql库操作MySQL数据库的方法。主要内容包括：1)数据库连接配置；2)通过游标执行SQL语句的两种方式（字符串拼接不推荐，参数化查询推荐）；3)批量插入数据和事务管理；4)结果集获取方法；5)使用with语句自动管理资源。重点强调了参数化查询防止SQL注入的优势，以及事务提交、回滚和资源自动释放的重要性。通过示例代码展示了数据库操作的最佳实践。

Qflowv1.6.2是一款开源的Python桌面自动化工具，提供可视化流程编辑功能，集成图像识别、键鼠模拟和逻辑控制等核心功能。其特点包括：1）拖拽式节点编辑，支持无限画布操作；2）基于OpenCV的多尺度图像识别和静止检测；3）完整的键鼠模拟功能；4）Windows专属的音频触发机制；5）循环、条件等逻辑控制模块。该工具无需独显且支持离线使用，内置截图工具和多主题切换，适用于各类办公自动化场景，显著提升工作效率。下载地址提供夸克和迅雷网盘两种选择。

本文介绍了React开发者工具的下载和安装方法。首先需从极简插件网站搜索并下载ReactDeveloperTools压缩包，解压后获得插件文件和说明书。安装步骤包括：在Chrome浏览器中打开扩展程序管理页面，启用开发者模式，将.crx文件拖入页面完成安装。该工具可帮助开发者调试React应用，安装过程简单快捷。

HR向“数据驱动的决策伙伴”转型，已非未来愿景，而是当下生存必备技能，而这场转型的关键，始于面试智能化的两大核心：评估精准度与候选人体验。通过引入该系统，这些组织成功将招聘流程搭建在智能化基座之上，实现了效率与精准度的双重飞跃，为行业树立了可复制的实践标杆。招聘最大的隐性成本是选错人，AI面试智能体将“精准”定义为可严格验证的标准：评分结果既通过与资深面试官“背靠背”对比实验，又经受效标效度与重测信度等心理学指标检验，从“辅助参考”进阶为“决策依据”。AI招聘的下一轮竞争，始于对新模式的验证与落地。

在react中使用最新的navigator.clipboard.writeText(url)方法来实现复制的功能。

如果把你的SpringBoot应用比作一座“城堡”Tomcat/Servlet容器是城堡的外墙。是城堡内部一个戒备森严的“核心金库”。就是进入这个“金库”的唯一通道。它本质上是一个Bean，内部包含了一组有序的安全过滤器链（List<Filter>）。当HTTP请求经过SpringSecurity的领地时，必须依次通过这条链上的所有关卡（如：CSRF检查->身份认证->权限校验->异常处理），任何一关过不去，请求都会被弹回。配置它的作用，就是为了定制这条通道的规则。

前面几篇我们讲了transformer之前做了什么事以及transformer里面做了什么事。那么transformer之后做了什么事呢？其实就是：1.首先transformer会输出src和hs，src就是加强后的图像编码，hs就是加强后的提示编码。2.如果你给了两个点提示的话，这个提示编码的维度是(B,9,256)，其中第0个是用于判断图像中有没有这个物体的，它会经过一个MLP之后得到图中的圆圈4（obj_score_logits）。

同时，必须准备一系列覆盖所有用户角色和权限的测试账户，并配备相应的测试数据，以确保测试能模拟真实业务场景。此外，系统设计文档、数据库设计文档以及至关重要的接口文档，都是测试人员构建测试场景、验证数据流和逻辑的基础。功能点越多，需要设计的测试用例和执行的工作量就越大，费用自然也越高。操作手册或用户手册描述了系统的标准操作流程，是测试人员验证功能是否正确实现的重要参考，也能帮助其快速熟悉系统。在项目类型与规模类似的情况下，测试费用的估算亦可参考项目总建设额，通常可按总投资的百分之三到五进行概算。

描述对象之间的关系，而且对象模式主要通过组合定义。对象模式中的关系通常在运行时创建，更加动态和有弹性。牵涉到对象实例化，这类模式都提供一种将客户从需要实例化的对象中解耦的方式。：描述业务，顾客和数据之间的交互，可以应用于如何高效决策并沟通决策等问题。就是你所追求的东西：一个通用的设计，所有人都可以用来解决目标和约束集。指在此上下文中你想要达到的目标，但也要考虑该上下文中发生的任何约束。类模式中的关系是在编译时建立的。：用来创建生气勃勃的建筑，城镇和城市的架构。：是创建系统级架构的模式。

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