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在高并发的互联网应用中,遇到线程池死锁问题导致响应延迟和超时。问题源于库存服务的悲观锁策略和线程池配置不当。通过以下方式解决:1) 采用乐观锁(如Spring Data JPA的@Version注解)替换悲观锁,减少线程等待;2) 动态调整线程池参数,如核心线程数、最大线程数和拒绝策略,以适应业务负载变化;3) 实施超时和重试机制,减少资源占用。这些改进提高了系统稳定性和用户体验。
消息队列的对比及适配的应用场景
常用数据库的最大并发和实际并发
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OA工作流-Activiti(一)
从感知机到深度学习的革命,神经网络经历了从简单到复杂的演变。反向传播使多层网络实用化,深度信念网络(DBN)和卷积神经网络(CNN)的兴起,尤其是AlexNet在ImageNet竞赛中的胜利,开启了深度学习黄金时代。ResNet的残差学习解决了深度梯度消失问题。循环神经网络(RNN)、LSTM和GRU改进了序列处理,Transformer模型(如BERT和GPT)引领了自然语言处理的变革。超大规模模型如GPT-3和通义千问展示惊人能力,影响医疗、自动驾驶等多个领域。未来,平衡模型复杂度、计算成本与应用需求将是关键。
Java的类型擦除机制在编译时移除了泛型的类型参数信息,生成的字节码不包含泛型,以确保向后兼容。这导致运行时无法直接获取泛型类型,但编译器仍做类型检查。为了有效利用类型擦除,应避免运行时类型检查,使用通配符和界限增加代码灵活性,通过超类型令牌获取泛型信息,以及利用泛型方法来保证安全性。理解这些策略能帮助开发者编写更安全的泛型代码。
将Elasticsearch集成到Spring Boot项目中,可以方便地实现数据的搜索、分析等功能。
生成式AI(Generative AI)是指一类能够自主创造新内容的人工智能技术,这些内容可以是文本、图像、音频、视频等。与传统的分析性或分类性AI系统不同,生成式模型的主要任务不是对现有数据进行分类或预测,而是生成全新的、之前不存在的数据实例。这些模型通过学习现有数据集中的模式和规律,能够创造出逼真或富有创意的内容。