ThreadPoolExecutor解析
本文深入解析了Java中`ThreadPoolExecutor`的实现原理，帮助理解线程池的工作机制。核心内容包括任务队列`workQueue`、线程工厂`ThreadFactory`、拒绝策略`RejectedExecutionHandler`等关键成员的作用。通过`submit`和`execute`方法的执行流程，展示了线程池如何根据`corePoolSize`和`maximumPoolSize`动态调整线程数量，并结合`keepAliveTime`管理空闲线程。最后分析了`Worker`类的`run`方法，揭示线程池通过循环从队列中获取任务并执行的核心逻辑。
Java线程池的实现架构
线程池是一种用于管理多线程的池化技术，通过复用线程减少创建和销毁线程的开销。Java中的线程池架构包括`Executor`、`ExecutorService`、`ScheduledExecutorService`等接口，以及`ThreadPoolExecutor`和`ScheduledThreadPoolExecutor`两个核心实现类。`Executors`工厂类提供了便捷的线程池创建方法。线程池不仅简化了多线程编程，还能避免线程过多导致的资源消耗和切换开销。本文从使用示例入手，剖析了线程池的实现原理及其内部架构，重点分析调度线程池的实现机制。
【Linux】进程概念和进程状态
本文详细介绍了Linux系统中进程的核心概念与管理机制。从进程的定义出发，阐述了其作为操作系统资源管理的基本单位的重要性，并深入解析了task_struct结构体的内容及其在进程管理中的作用。同时，文章讲解了进程的基本操作（如获取PID、查看进程信息等）、父进程与子进程的关系（重点分析fork函数）、以及进程的三种主要状态（运行、阻塞、挂起）。此外，还探讨了Linux特有的进程状态表示和孤儿进程的处理方式。通过学习这些内容，读者可以更好地理解Linux进程的运行原理并优化系统性能。
实时云渲染助力全息影像突破终端算力瓶颈
全息技术、体积视频与高斯溅射是三维动态内容实时生成与传输的关键技术，但硬件成本、数据量大及多终端适配等问题制约其发展。实时云渲染成为关键解决方案，通过云端GPU资源池化与弹性调度，大幅降低算力门槛。LarkXR平台整合动态捕捉与AI算法，实现毫米级精度的三维重建，并优化传输架构，解决弱网环境下的延迟与带宽问题。在体育赛事、虚拟时尚及全息演唱会等领域，LarkXR助力开发者打造沉浸式体验，如NBA全息战术、巴黎高定秀场和虚拟偶像演唱会，推动全息技术从专业领域走向大众消费场景，开创全新商业价值。
数据分析异步进阶：aiohttp与Asyncio性能提升
本项目基于aiohttp与Asyncio开发异步爬虫，目标采集今日头条新闻数据。初期因网站限制机制导致请求异常，通过设置代理IP、Cookie和UserAgent解决拦截问题，并优化异步任务调度与异常捕获提升性能。方案包括动态代理池、统一请求头配置及日志监控，确保高并发下的稳定性。示例代码展示代理IP、请求头设置与错误处理方法，为类似项目提供参考。
生成AI的两大范式：扩散模型与Flow Matching的理论基础与技术比较
本文系统对比了扩散模型与Flow Matching两种生成模型技术。扩散模型通过逐步添加噪声再逆转过程生成数据，类比为沙堡的侵蚀与重建；Flow Matching构建分布间连续路径的速度场，如同矢量导航系统。两者在数学原理、训练动态及应用上各有优劣：扩散模型适合复杂数据，Flow Matching采样效率更高。文章结合实例解析两者的差异与联系，并探讨其在图像、音频等领域的实际应用，为生成建模提供了全面视角。
如何在MySQL中创建定时任务？
MySQL 事件调度器（Event Scheduler）可实现定时任务自动化。例如，每天凌晨清空 `test` 表，并在一个月后自动停止任务。需先启用调度器（`SET GLOBAL event_scheduler = ON`），再创建事件（使用 `CREATE EVENT` 定义执行频率和操作）。推荐用 `TRUNCATE` 提高效率，注意权限与时区设置。为防数据丢失，可结合备份机制。到期后事件自动禁用，建议定期清理。
