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RSS订阅原创 做个小实验，帮你理解 Git 工作区与暂存区
工作区：这是你在本地仓库中实际看到的文件和目录。你可以在工作区中进行文件的新增、修改和删除操作。暂存区：Git 用来准备下一次提交的区域。通过git add命令，你可以将工作区中的变更添加到暂存区，暂存区中的内容会作为下一次提交的内容。git status：查看工作区和暂存区的状态。git add：将工作区的变更添加到暂存区。：将已添加到暂存区的文件移出暂存区。此外，我们还可以通过定义别名简化操作。掌握这些基础知识后，你可以更高效地使用 Git 进行版本控制。下面是定义别名的汇总脚本。
2025-02-28 17:52:25
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原创 20241111，LeetCode 每日一题，用 Go 实现旋转链表
个节点断开，将链表末尾连接到头部形成一个环，再在新的断点处截断形成新的链表。这样通过一次遍历获取长度，再一次遍历找到断点，时间复杂度为。小于等于 1，则无需旋转，直接返回原链表。，因为链表的旋转其实是循环移动，所以将。，旋转链表，将链表每个节点向右移动。：旋转后的链表可以看作是从倒数第。，这样可以减少不必要的旋转次数。：遍历链表来获取链表的长度。：此时新链表的头节点是第。给你一个链表的头节点。
2024-11-11 23:44:04
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原创 20241110，LeetCode 每日一题，用 Go 使用反转整数
如果反转后整数超过 32 位的有符号整数的范围，就返回 0。给你一个 32 位的有符号整数。中的数字部分反转后的结果。
2024-11-11 23:43:04
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原创 20241109，LeetCode 每日一题，用 Go 将罗马数字转整数
通常情况下，罗马数字中小的数字在大的数字的右边。数字 1 在数字 5 的左边，所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值 4。例如， 罗马数字 2 写做 II ，即为两个并列的 1。：注意到罗马数字的特殊规则——如果某个字符比它右边的字符小，则需将该字符的值从结果中减去。：逐位读取罗马数字字符串中的每个字符，并将其对应的数值累加到结果中。罗马数字包含以下七种字符: I， V， X， L，C，D 和 M。：遍历完成后，得到最终的整数值，即为罗马数字的对应整数。，便于快速查找字符对应的数值。
2024-11-09 23:32:51
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原创 20241108，LeetCode 每日一题，用 Go 计算字符串中最长无重复字符
请你找出其中不含有重复字符的。因为无重复字符的最长子串是。使用滑动窗口算法，遍历字符串。因为无重复字符的最长子串是。因为无重复字符的最长子串是。请注意，你的答案必须是。，所以其长度为 3。，所以其长度为 1。，所以其长度为 3。
2024-11-09 23:31:53
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原创 20241107，LeetCode 每日一题，使用 Go 计算两数相加
链表存储的是逆序数位，因此从头节点开始，逐位相加可以模拟正常的加法。每两个节点的值相加，并记录进位。：若链表长度不一，则将缺少的部分视为0；同时确保最后若存在进位，将其单独处理。：若最终计算完链表后进位不为0，则在结果链表末尾增加一个新节点表示进位。
2024-11-06 20:21:05
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原创 20241106，LeetCode 每日一题，用 Go 实现整数回文数判断
一开始排除一些特殊数字，比如负数肯定不是回文，另外如果一个不是0的整数的个位是0，它也不是回文（因为开头肯定不是0）。解释：从左向右读, 为 -121。从右向左读, 为 121-。回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。如果是奇数个数，则 x 就等于。当原始整数剩余部分小于新的整数，说明已经反转了一半数字了。解释：从右向左读, 为 01。），然后把这个数字从原整数中剔除（ 是一个回文整数，返回。）开始提取，放到新的整数。输入：x = -121。，忽略中间的数字。
2024-11-05 17:27:09
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原创 20241105，LeetCode 每日一题，用 Go 实现两数之和的非暴力解法
引用：https://leetcode.cn/problems/two-sum/solutions/2976507/goyu-yan-liang-shu-zhi-he-ti-jie-by-deng-pp8x。1、使用 Hash 表（Go 语言中是 map 类型）存储遍历过程中的数组元素和下标，从而避免使用 for for 两层循环的暴力解法，将时间复杂度从O(N^2)降低到O(N)。如果存在，说明找到了一对数字，它们的和等于目标值，返回它们的索引。计算 target-v，得到与当前元素配对的目标数字。
2024-11-04 11:40:11
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原创 Go 语言解析 yaml 文件的方法
Go 语言没有内置解析 yaml 文件的功能，实现 yaml 的解析可以使用第三方库。的配置，包含了连接、数据库名称和存储集合名。以上，就是 go 解析 yaml 文件的方法。在 config 目录下，新增文件。文件为例，演示解析代码的过程。获取当前工作目录，然后使用。接着，对照上面的配置，定义。方法，读取文件并解析。
2024-10-31 17:04:50
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原创 在 Go 中，如何实现一个带过期时间的字典映射
有些时候，应用系统用不上 redis，我们也可以用锁和 goroutine 实现一个带有过期时间的线程安全的字典。函数用来初始化字典，然后使用 goroutine 开启新的轻量级线程，按照一定的频率从字典里删除项。函数用来获取字典的值，然后这里也判断一下过期时间，如果已经过期了，就不再返回了。每秒读取一次，由于过期时间是 5 秒，因此，5 秒之后就读取不到值了。这种字典的应用场景，比较倾向于数据规模较小，没有分布式要求。字典的值是一个可以接收任何类型的。
2024-10-24 16:20:45
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原创 在 Go 语言中，构造一个并发安全的 map 集合
Map 集合是 Go 中提供的一个 KV 结构的数据类型，对它的操作在实际的开发中应该是非常多的，不过它不是一个线程安全的。
2024-10-23 20:33:53
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原创 Go 切片的扩容规则是怎么样的
那么，就用简单的方法来推算规则。编写下面的单测代码，循环 100 次，每次追加 1个元素，看看切片的长度和容量的变化规律是什么。本来想看看源码怎么写的，发现切片追加元素的方法是内置的，看起来还挺麻烦。这里没有都粘贴过来，容量的规则是每次是原来的 2 倍。切片是动态数组，容量是根据元素动态增加的。
2024-10-22 21:03:33
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原创 Go 语言的数据类型转换有哪些？
数据类型转换包含显式和隐式两类，隐式的一般是大的数据类型到小的类型进行转换，不会有精度丢失的问题。否则就需要进行显式转换。转换的场景包括：有数学计算、赋值、函数调用、数据库交互、JSON 编解码和接口类型转换。当不同的数据类型相互操作的时候，就需要类型转换，Go 的数据类型转换还是比较简单的。5、JSON 编码和解码。将自定义类型转换为接口。
2024-10-22 17:51:59
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原创 使用 Go 构建一个最小的 API 应用
最近有项目要使用 Go 开发，作为一个. NET Core 选手，准备先撸一个包含 CRUD 的最小 MVP 项目练手。我觉得，做这样一个 API 应用，不管是 Go 还是其他语言，思路是一样的，无外乎：SDK 版本、开发工具、服务容器、HTTP 请求和响应处理、数据库对应的语言驱动、实体定义和映射、JSON 处理等等。因此，其他语言怎么做，换成 Go 之后，找对应的工具和实现方案就可以了。
2024-10-17 20:57:22
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原创 EF Core 中避免 SQL 注入的三种写法
SQL 注入攻击可能会对我们的应用程序产生严重影响，导致敏感数据泄露、未经授权的访问和应用程序受损。对于一些复杂的查询，需要直接使用 SQL 查询脚本的，如果是 EF Core 7.0 以上版本可以使用 FromSql。这就是 EF Core 中避免 SQL 注入的三种方式，希望对你有帮助。1、利用 LINQ 查询语法和参数化查询，这是比较推荐的做法。FromSqlRaw 也可以执行 SQL，但是需要特别注意。上面的结果是安全的。这样的字符，用参数替换掉。2、使用 FromSql。它会自动识别字符串中的。
2024-10-15 16:27:32
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原创 在 .NET 中的 ConvertAll 和 Select 方法哪个性能好
稍好一些，但都比 Select 方法慢得多，且分配的内存较多，垃圾回收次数也较高。方法的性能最好，因为它的执行时间最短，分配的内存最少，并且几乎不需要垃圾回收。因此，对于开头的问题，我的结论是两个方法的性能差不多，都可以使用。两个方法，在开发中实际上应该使用哪一个？.NET 的 List 中提供了。接下来通过基准测试脚本来对比性能。方法进行如下调整，重新测试。方法的执行时间非常接近，经过两次测试可以发现，
2024-10-12 13:56:52
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原创 在 ASP.NET Core 中编写高性能 Web API 的4个小技巧
这里有两个接口，第一个接口返回了所有的服务 id，第二个接口返回包含具有这些 id 的记录的日志。在上面的示例中，需要进行两次调用，这是不建议的。在后续的请求中，如果数据存在于缓存中，则会立即返回给请求者，而不需要查询数据库。缓存最适合数据不经常更改的场景，ASP.NET Core 支持两种主要类型的缓存：内存缓存和分布式缓存。实现缓存的另一种方式是使用分布式缓存，它可以在多个服务器之间共享，并且通常作为外部服务部署维护。要使用分布式缓存，你需要有一个运行的缓存服务实例。3、使用 Task 等待任务完成。
2024-10-10 09:29:38
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原创 在MySQL中COUNT(*)、COUNT(列)和COUNT(DISTINCT 列）有什么区别
也许你知道它们都是计算结果行数的，那么在使用的时候如何选择呢。这篇文章让我们看看MySQL中。我在MySQL库中创建了一个。往表里插入了6条数据，如下。
2024-07-31 23:11:57
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原创 网络编程：什么是阻塞IO
阻塞IO适用于简单的网络应用，但在高并发场景下效率较低，因为每个连接会占用一个线程，可能导致线程资源耗尽。为了解决高并发问题，可以使用非阻塞IO（如NIO）或异步IO技术。
2024-07-13 23:31:17
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原创 昇思25天学习打卡营第2天 | 通过 MindSpore实现简单的深度学习模型的操作步骤
本节通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。
2024-07-10 22:55:22
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原创 RocketMQ实战：一键在docker中搭建rocketmq和doshboard环境
该项目提供了一套 Docker Compose 配置，用于快速部署 RocketMQ 及其 Dashboard。项目包含必要的配置文件和目录结构，以确保数据持久化和服务的正常运行。通过以上步骤，您可以快速部署并运行 RocketMQ 及其 Dashboard。该项目的 Docker Compose 配置简化了部署过程，使得开发和测试变得更加高效。
2024-06-29 23:52:31
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原创 RocketMQ：日常开发中有哪些使用MQ的场景
消息队列是一种通信方法，允许应用程序通过发送和接收消息来互相通信。这些消息/任务/指令存储在一个中间介质中（即队列），并由生产者发送，消费者接收。消息队列是一种强大的工具，可以用于任务异步处理、系统解耦和负载均衡等场景。它能够提高系统的性能和可扩展性，在复杂的软件系统中会经常使用到，也是要掌握的重要技能之一。
2024-06-27 23:09:16
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原创 昇思25天学习打卡营第1天 | 什么是昇思MindSpore
MindSpore 是华为为了帮助开发者降低开发难度和运营成本，同时承载端、边、云全场景 AI 计算需求，发布的全场景 AI 计算框架，源码公布在Gitee和Github上。MindSpore 统一训练和推理框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中，易开发表现为API友好、调试难度低；高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。ModelZoo（模型库）：ModelZoo提供可用的深度学习算法网络。
2024-06-26 23:29:38
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原创 Redis源码学习：Redis对象和5种数据类型的工作原理
在server.h文件中，zsetdict *dict;} zset;本文讲解了什么Redis对象，已经面向用户的5种常用数据类型的底层逻辑，希望对你有帮助。
2024-06-23 22:31:45
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原创 Redis源码学习：quicklist的设计与实现
quicklist是一个双端链表结构，链表的每一个节点都是ziplist。本文主要讲解了为了解决ziplist的缺陷，quicklist通过对ziplist进行“分片”存储，限制每个节点的大小或数量来提供性能的方法，希望对你有帮助。
2024-06-22 23:58:07
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原创 Redis源码学习：ziplist的数据结构和连锁更新问题
虽然ziplist对头尾的操作可以很快，但是，当要查找列表中间的元素时，ziplist 就得从列表头或列表尾遍历才行。由于ziplist 必须使用一块连续的内存空间来保存数据，所以当新插入一个元素时，ziplist 就需要计算其所需的空间大小，并申请相应的内存空间，假设有N个小于255字节的Entry，每一个Entry的。ziplist 是 Redis 中一种紧凑型的列表结构，专门用来存储元素数量少且每个元素较小的数据。都可以用1个字节存储，现在要在中间插入新的Entry，长度大于254，此时。
2024-06-22 19:02:56
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原创 Redis源码学习：跳表（Skip List）的工作原理详解
跳表（Skip List），首先它是链表，是一种随机化的数据结构，Redis 使用跳表作为有序集合（Sorted Set）的底层实现之一。跳表能够提供高效的插入、删除、查找操作。本文通过阅读源码来分析跳表的工作原理。Redis 的跳表通过多级索引结构，实现了高效的插入、删除和查找操作。希望这篇文章能够帮助你更好地理解跳表的工作原理和实现细节。
2024-06-21 16:02:57
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原创 Redis源码学习：高性能Hash表的设计与实现
哈希表是一种通过哈希函数将键映射到值的数据结构。简单来说，就是通过一个计算公式（哈希函数）把一个键（比如一个名字）转换成一个数组的索引，数组中的每一个元素就是一个哈希桶（也叫bucket），然后在这个索引位置存储对应的值（比如电话号码）。这样我们就能以O(1)的时间复杂度通过键快速找到对应的值。通过链式哈希，Redis有效地解决了哈希冲突的问题；通过渐进式rehash，Redis确保了哈希表扩展时的高效性和稳定性。这些机制让Redis哈希表在处理大量数据时仍然保持高效。
2024-06-20 23:08:00
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原创 Redis源码学习：SDS设计与内存管理
Redis使用简单动态字符串SDS来代替传统C字符串,解决了获取长度低效、缓冲区溢出和二进制不安全等问题。SDS在结构体中维护长度,支持二进制存储,自动扩容防止溢出,性能和灵活性均有提升。文中详细分析了SDS的内存分配、扩容和释放过程。
2024-06-19 07:52:07
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原创 Redis源码学习：从头开始掌握Redis核心设计
具体实现代码在相应的 .c 文件和 .h 文件中，如 dict.c 和 dict.h（实现哈希表）。Redis 的辅助功能包括操作延迟监控（latency.h、latency.c）、慢命令记录（slowlog.h、slowlog.c）以及性能评测（redis-benchmark.c）。内存管理是 Redis 的重要优化点，包括内存分配（zmalloc.h/zmalloc.c）、内存回收（expire.c 和 lazyfree.c）以及数据替换策略（evict.c）。通过了解目录结构的作用可以快速认知系统。
2024-06-18 08:24:46
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原创 MyBatis的Mapper是如何工作的
本文将介绍MyBatis的Mapper接口如何跟映射文件关联起来。本文介绍了MyBatis中Mapper从定义到使用的过程，从源码角度演示了Mapper的定义、加载、注册、查找和执行操作的一系列过程，希望对你有帮助。
2024-05-21 17:25:27
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原创 在Python中，使用Azure OpenAI和LangChain完成一次对话
这篇文章将介绍如何配置Azure OpenAI，以及如何在Python中如何使用LangChain完成一次对话。使用ipynb notebook虚拟环境python版本 3.11.3在这篇文章里，介绍了 Azure OpenAI 的配置，以及在Python中使用LangChain完成一次简单的对话，希望对你有帮助。
2024-05-20 16:58:33
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原创 MyBatis是如何进行数据库连接配置的
读取配置文件：通过Resources类读取 XML 文件。解析配置文件：使用解析 XML，生成对象。创建 SqlSessionFactory：使用和创建。建立数据库连接创建SqlSession，使用DataSource获取数据库连接。
2024-05-15 17:03:22
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原创 使用 jstat 命令查看内存使用，监控 Java 应用性能
在 Java 开发和调优中，了解应用程序的内存使用情况、垃圾回收频率等信息至关重要。jstat 是 JDK 中提供的一个命令行工具，用于实时监控 Java 虚拟机的各项统计信息。本文将介绍 jstat 的基本使用方法以及常用选项和输出项的含义。
2024-05-07 18:01:52
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