当前位置: 首页 > news >正文

JVM相关面试题

1. 类加载与双亲委派机制
聊一下你对类加载器的理解。
类加载器是JVM用来加载类文件到内存的组件。它负责将字节码文件解析为java.lang.Class实例,并存储到运行时数据区的方法区中。类加载器分为Bootstrap ClassLoader、Extension ClassLoader和Application ClassLoader,它们共同构成了类加载的层次结构。2.双亲委派机制是什么?它的作用是什么?
双亲委派机制是指当一个类加载器加载类时,它会先将请求委派给父加载器,只有当父加载器无法加载时,才会尝试自己加载。它的作用是避免类的重复加载,确保类的唯一性,并防止用户自定义类覆盖核心类库。3.JVM中类加载器的种类有哪些?
Bootstrap ClassLoader:加载JVM核心类库(如rt.jar),由C++实现。
Extension ClassLoader:加载扩展类库(如jre/lib/ext目录下的类)。
Application ClassLoader:加载应用类路径(classpath)中的类。
Custom ClassLoader:用户自定义类加载器,通过继承ClassLoader实现。
如何自定义类加载器?
自定义类加载器需要继承ClassLoader类,并重写findClass(String name)方法。通常还需要实现loadClass方法来实现双亲委派机制。
示例代码:
java
复制
public class MyClassLoader extends ClassLoader {@Overrideprotected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundException {byte[] classData = loadClassData(name);if (classData == null) {throw new ClassNotFoundException();}return defineClass(name, classData, 0, classData.length);}private byte[] loadClassData(String name) {// 加载类文件的字节码// 示例:从文件系统加载try {String fileName = name.replace('.', File.separatorChar) + ".class";InputStream in = new FileInputStream(fileName);ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();int b;while ((b = in.read()) != -1) {out.write(b);}return out.toByteArray();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}
}
自定义类加载器时需要注意哪些问题?
确保遵循双亲委派机制,避免类的重复加载。
注意线程安全问题。
确保加载的字节码符合JVM规范。
避免内存泄漏。4. JVM运行时数据区
JVM运行时数据区有哪些部分组成?
堆(Heap):存储对象实例和数组。
方法区(Method Area):存储类的结构信息,如常量池、字段、方法等。
Java栈(Java Stack):存储局部变量、操作数栈和方法调用信息。
本地方法栈(Native Method Stack):支持本地方法的执行。
程序计数器(Program Counter Register):记录当前线程执行的字节码指令地址。5.Java堆(Heap)的作用是什么?为什么需要分代设计?
作用:堆是JVM管理内存的主要区域,用于存储对象实例和数组。
分代设计:为了提高垃圾回收效率,堆被分为年轻代和老年代。年轻代存储新创建的对象,老年代存储经过多次回收仍然存活的对象。分代设计可以针对不同类型的对象采用不同的回收策略,提高回收效率。
方法区、元空间和持久代的关系是什么?
方法区:JVM规范中定义的区域,用于存储类的结构信息。
持久代(Permanent Generation):JDK 1.7及之前的实现,方法区的物理实现。
元空间(Metaspace):JDK 1.8引入的替代持久代的区域,使用本地内存,避免了持久代的内存溢出问题。
J6.Java栈和本地方法栈的区别是什么?
Java栈:用于存储Java方法的调用信息,如局部变量表、操作数栈等。
本地方法栈:用于支持本地方法(如JNI调用)的执行,存储本地方法的调用信息。
程序计数器的作用是什么?
程序计数器记录当前线程执行的字节码指令地址。如果当前线程正在执行Java方法,则记录字节码指令的地址;如果正在执行本地方法,则为undefined。程序计数器是线程私有的,每个线程都有自己的程序计数器。7. 栈帧结构与动态链接
栈帧的结构是怎样的?
栈帧是方法调用的内存模型,每个方法调用都会创建一个新的栈帧。栈帧结构包括:
局部变量表:存储方法参数和局部变量。
操作数栈:用于存储操作数和中间结果。
动态链接:将常量池中的符号引用转换为直接引用。
方法出口信息:记录方法返回地址等信息。8.动态链接的作用是什么?
动态链接是指在运行时将常量池中的符号引用转换为直接引用。它允许在运行时解析类、方法和字段的引用,从而支持多态和动态绑定。9.如何理解局部变量表和操作数栈?
局部变量表:存储方法参数和局部变量,每个变量占用一个槽(slot)。局部变量表的大小在编译时确定。
操作数栈:用于存储操作数和中间结果。操作数栈的大小也在编译时确定。操作数栈支持栈操作,如压栈(push)和弹栈(pop)。10. 垃圾回收机制
垃圾回收的触发条件是什么?
堆内存不足:当堆内存无法分配新对象时,触发垃圾回收。
Eden区满:在分代收集中,当Eden区满时,触发Minor GC。
老年代内存不足:当老年代内存不足时,触发Full GC。
元空间不足:当元空间内存不足时,也可能触发垃圾回收。11.常见的垃圾回收算法有哪些?
标记-清除算法:标记活动对象,清除未标记的对象。缺点是会产生内存碎片。
标记-整理算法:标记活动对象,并将活动对象移动到内存的一端,整理内存空间。
复制算法:将内存分为两块,每次只使用一块,当一块内存用满时,将活动对象复制到另一块内存中。
标记-清除算法和标记-整理算法的区别是什么?
标记-清除算法:标记活动对象,清除未标记的对象。优点是简单,缺点是会产生内存碎片。
标记-整理算法:标记活动对象,并将活动对象移动到内存的一端,整理内存空间。优点是减少内存碎片,缺点是需要移动对象,可能导致性能开销。
分代收集算法的工作原理是什么?
分代收集算法将堆分为年轻代和老年代。年轻代使用复制算法,老年代使用标记-整理算法或标记-清除算法。年轻代的垃圾回收称为Minor GC,老年代的垃圾回收称为Full GC。12.常见的垃圾收集器有哪些?它们的优缺点是什么?
Serial收集器:单线程收集器,适合单核处理器。优点是简单高效,缺点是会暂停所有线程(Stop-The-World)。
Parallel收集器:多线程收集器,适合多核处理器。优点是吞吐量高,缺点是会暂停所有线程。
CMS收集器:并发标记-清除收集器,适合低延迟场景。优点是并发执行,减少停顿时间,缺点是会产生内存碎片。
G1收集器:分区收集器,适合大堆内存。优点是分区收集,减少停顿时间,缺点是配置复杂。
ZGC:低延迟垃圾收集器,适合超大堆内存。优点是低延迟,缺点是资源消耗较高。13.如何选择合适的垃圾收集器?
根据应用的场景选择垃圾收集器:
如果应用对延迟要求不高,可以选择吞吐量优先的收集器(如Parallel收集器)。
如果应用对延迟要求高,可以选择低延迟的收集器(如CMS收集器或G1收集器)。
如果堆内存较大,可以选择分区收集器(如G1收集器或ZGC)。14.G1垃圾收集器的工作原理是什么?如何调优?
工作原理:G1收集器将堆内存划分为多个大小相等的区域(Region),分为Eden区、Survivor区和老年代区。G1通过并发标记和分区收集的方式,减少停顿时间。
调优:
使用-XX:G1HeapRegionSize设置区域大小。
使用-XX:MaxGCPauseMillis设置最大停顿时间目标。
使用-XX:G1NewSizePercent和-XX:G1MaxNewSizePercent调整新生代大小。15.ZGC的特点是什么?
低延迟:ZGC的目标是将停顿时间控制在10ms以内。
高吞吐量:支持大堆内存(如TB级)。
并发执行:大部分垃圾回收工作与应用线程并发执行。
如何判断是否适用G1垃圾收集器?
应用堆内存较大(如大于4GB)。
应用对延迟要求较高。
应用的新生代和老年代对象比例差异较大。16. JVM性能优化
JVM性能优化的常用方法有哪些?
调整堆大小:根据应用需求调整堆大小(-Xms和-Xmx)。
选择合适的垃圾收集器:根据应用需求选择合适的垃圾收集器。
调整垃圾收集器参数:根据应用需求调整垃圾收集器参数(如-XX:MaxGCPauseMillis)。
减少内存泄漏:通过工具(如JProfiler、VisualVM)检测和修复内存泄漏。
优化代码:减少不必要的对象创建和大对象分配。17.如何分析JVM的性能问题?
使用JVM监控工具(如VisualVM、JProfiler)监控JVM的性能指标,如堆内存使用情况、垃圾回收频率、线程状态等。
使用jstack、jmap、jstat等命令行工具分析线程堆栈、堆内存和垃圾回收情况。
分析GC日志,了解垃圾回收的频率和停顿时间。18.JVM常用命令有哪些?它们的作用是什么?
jps:列出当前Java进程。
jstack:打印线程堆栈信息,用于分析线程状态和死锁问题。
jmap:生成堆转储文件,用于分析内存泄漏和内存使用情况。
jstat:监控垃圾回收情况,如Eden区、Survivor区和老年代的使用情况。
jcmd:发送命令到Java进程,如触发GC、生成堆转储文件等。

相关文章:

JVM相关面试题

1. 类加载与双亲委派机制 聊一下你对类加载器的理解。 类加载器是JVM用来加载类文件到内存的组件。它负责将字节码文件解析为java.lang.Class实例&#xff0c;并存储到运行时数据区的方法区中。类加载器分为Bootstrap ClassLoader、Extension ClassLoader和Application ClassLo…...

WordPress Course Booking System SQL注入漏洞复现 (CVE-2025-22785)(附脚本)

免责申明: 本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。如涉及侵权,请及时与我们联系,我们将尽快处理并删除相关内容。 0x0…...

二:前端发送POST请求,后端获取数据

接着一&#xff1a;可以通过端口访问公网IP之后 二需要实现&#xff1a;点击飞书多维表格中的按钮&#xff0c;向服务器发送HTTP请求&#xff0c;并执行脚本程序 向服务器发送HTTP请求&#xff1a; 发送请求需要明确一下几个点 请求方法&#xff1a; 由于是向服务器端发送值…...

Go语言中的信号量:原理与实践指南

Go语言中的信号量&#xff1a;原理与实践指南 引言 在并发编程中&#xff0c;控制对共享资源的访问是一个经典问题。Go语言提供了丰富的并发原语&#xff08;如sync.Mutex&#xff09;&#xff0c;但当我们需要灵活限制并发数量时&#xff0c;信号量&#xff08;Semaphore&am…...

cpp中的继承

一、继承概念 在cpp中&#xff0c;封装、继承、多态是面向对象的三大特性。这里的继承就是允许已经存在的类&#xff08;也就是基类&#xff09;的基础上创建新类&#xff08;派生类或者子类&#xff09;&#xff0c;从而实现代码的复用。 如上图所示&#xff0c;Person是基类&…...

3DGS(三维高斯散射)与SLAM技术结合的应用

3DGS&#xff08;三维高斯散射&#xff09;与SLAM&#xff08;即时定位与地图构建&#xff09;技术的结合&#xff0c;为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。以下从技术融合原理、应用场景、优势挑战及典型案例展开分析&#xff1a; 一、核心融合原理 1. …...

DeepSeek赋能大模型内容安全,网易易盾AIGC内容风控解决方案三大升级

在近两年由AI引发的生产力革命的背后&#xff0c;一场关乎数字世界秩序的攻防战正在上演&#xff1a;AI生成的深度伪造视频导致企业品牌声誉损失日均超千万&#xff0c;批量生成的侵权内容使版权纠纷量与日俱增&#xff0c;黑灰产利用AI技术持续发起欺诈攻击。 与此同时&#…...

mybatis 细节(${ ..}和#{..},resultType 和 resultMap的区别,别名的使用,Mapper 代理模式)

${..}和#{..} 占位符 #{..} #{}实现的是向prepareStatement中的预处理语句中设置参数值&#xff0c;sql语句中#{}表示一个占位符即?。 <!-- 根据id查询用户信息 --> <select id"findUserById" parameterType"int" resultType"user"&g…...

电子科技大学考研复习经验分享

电子科技大学考研复习经验分享 本人情况&#xff1a;本科就读于电科软院&#xff0c;24年2月开始了解考研&#xff0c;24年3月开始数学&#xff0c;9月决定考本院&#xff08;开始全天候图书馆学习&#xff09;并开始专业课学习&#xff0c;11月底开始政治学习&#xff0c;最后…...

【python】提取word\pdf格式内容到txt文件

一、使用pdfminer提取 import os import re from pdfminer.high_level import extract_text import docx2txt import jiebadef read_pdf(file_path):"""读取 PDF 文件内容:param file_path: PDF 文件路径:return: 文件内容文本"""try:text ext…...

Selenium 与 Coze 集成

涵盖两者的基本概念、集成步骤、代码示例以及相关注意事项。 基本概念 Selenium:是一个用于自动化浏览器操作的工具集,支持多种浏览器(如 Chrome、Firefox 等),能够模拟用户在浏览器中的各种操作,如点击、输入文本、选择下拉框等,常用于 Web 应用的自动化测试。Coze:它…...

SQL注入(order by,limit),seacms的报错注入以及系统库的绕过

1&#xff1a;如果information_schema被过滤了&#xff0c;该怎么绕过 1.1&#xff1a;介绍一下information_schema这个库 information_schema 是一个非常重要的系统数据库&#xff0c;它在SQL标准中定义&#xff0c;并且被许多关系型数据库管理系统&#xff08;RDBMS&#x…...

数据保护API(DPAPI)深度剖析与安全实践

Windows DPAPI 安全机制解析 在当今数据泄露与网络攻击日益频繁的背景下&#xff0c;Windows 提供的 DPAPI&#xff08;Data Protection API&#xff09;成为开发者保护本地敏感数据的重要工具。本文将从 双层密钥体系、加密流程、跨上下文加密、已知攻击向量与防御措施、企业…...

Sqlserver安全篇之_隐藏实例功能和禁用SQL Server Browser服务

总结&#xff1a; 1、隐藏实例功能和禁用SQL Server Browser服务的功能一样&#xff0c;对应非默认实例(且这个默认实例是1433端口)的情况下&#xff0c;都是需要在连接字符串中提供端口号才能连接到实例 2、隐藏实例功能后&#xff0c;就算开启了SQL Server Browser服务&#…...

muduo网络库2

Muduo网络库&#xff1a;底层实质上为Linux的epoll pthread线程池&#xff0c;且依赖boost库。 muduo的网络设计核心为一个线程一个事件循环&#xff0c;有一个main Reactor负载accept连接&#xff0c;然后把连接分发到某个sub Reactor(采用轮询的方式来选择sub Reactor)&…...

【ISP】畸变校正 LDC

ISP&#xff08;Image Signal Processor&#xff0c;图像信号处理器&#xff09;中的 LDC&#xff08;Lens Distortion Correction&#xff0c;镜头畸变校正&#xff09;是一种用于校正镜头畸变的图像处理技术。镜头畸变是由于镜头的光学特性导致的图像失真现象&#xff0c;主要…...

deepseek 学习资料整理

deepseek 学习资料整理 deepseek_清华大学指导手册_pdf_1-5 无套路&#xff0c;无需关注&#xff0c;无需登录&#xff0c;无需app&#xff0c;直接下载&#xff1a; 下载地址 文件列表&#xff1a; 001_清华大学_DeepSeek从入门到精通.pdf 002_清华大学_DeepSeek如何赋能职…...

【deepseek】本地部署+webui访问

背景 最近deepseek很火&#xff0c;但是官网的老是被限流使用&#xff0c;还有就是自己也想着玩一玩&#xff0c;于是准备在自己电脑跑一个 直接附上结果地址mydeepseek 准备工作 windows和linux都可 我这里选择linux&#xff0c;ubuntu系统 安装ollama 看下图&#xff0…...

LeetCodeHot100_0x02

LeetCodeHot100_0x02 11. 滑动窗口最大值&#xff08;不熟&#xff09; 求解思路&#xff1a; 暴力法的时间复杂度是O(NK)&#xff0c;在K常数较大时复杂度就高了。所以我们要想办法将K优化掉&#xff0c;即本题的难点在于如何在O(1)的时间复杂度求出当前窗口中的最大值。这个…...

STM32MP157A-FSMP1A单片机移植Linux系统SPI总线驱动

SPI总线驱动整体上与I2C总线驱动类型&#xff0c;差别主要在设备树和数据传输上&#xff0c;由于SPI是由4根线实现主从机的通信&#xff0c;在设备树上配置时需要对SPI进行设置。 原理图可知&#xff0c;数码管使用的SPI4对应了单片机上的PE11-->SPI4-NSS,PE12-->SPI4-S…...

H7 based Phalanx G1 ETH Data Switch Hub UART Interface 介绍

外接接口配置 H7 based Phalanx G1 ETH Data Switch hub UART interface 1.对外接接口进行详细介绍 以下是针对 H7 based Phalanx G1 设备的外接接口配置的详细解析&#xff0c;重点说明其 ETH Data Switch Hub 和 UART Interface 的技术特性与应用场景&#xff1a; 一、核…...

Vue04

自定义指令 directives是Vue的一个配置项 这里写自定义指令 自定义指令被调用的时机 指令与元素成功绑定时 指令所在的模板被重新解析时 函数式 <span v-big"n"></span> directives:{ big(element,binding){ element.innerText bingin…...

OpenCV(9):视频处理

1 介绍 视频是由一系列连续的图像帧组成的&#xff0c;每一帧都是一幅静态图像。视频处理的核心就是对这些图像帧进行处理。常见的视频处理任务包括视频读取、视频播放、视频保存、视频帧处理等。 视频分析: 通过视频处理技术&#xff0c;可以分析视频中的运动、目标、事件等。…...

短剧源码部署搭建小程序搭建IAA+IAP混合解锁模式

在当今数字化内容消费迅速增长的时代&#xff0c;短剧作为一种新兴的内容形式&#xff0c;凭借其短小精悍、节奏紧凑的特点&#xff0c;迅速吸引了大量用户。作为一名软件体验测试人员&#xff0c;我有幸体验了一款集创新与实用为一体的短剧小程序。这款小程序不仅在前端用户体…...

基于 CFD 预测的机器学习第 2 部分:在 Benchmark 应用程序上使用 Stochos 预测流场

了解机器学习和 Stochos 如何彻底改变制造业的 CFD 预测。 挑战 预测复杂流体动力学场景中的流场一直是工程师和科学家面临的重大挑战。传统的计算流体动力学 &#xff08;CFD&#xff09; 方法需要大量的计算资源和时间&#xff0c;因此难以处理实时预测和大规模模拟。 此外…...

NLP的预处理数据

处理文本数据的主要工具是Tokenizer。Tokenizer根据一组规则将文本拆分为tokens。然后将这些tokens转换为数字&#xff0c;然后转换为张量&#xff0c;成为模型的输入。模型所需的任何附加输入都由Tokenizer添加。 如果您计划使用预训练模型&#xff0c;重要的是使用与之关联的…...

数据结构——单链表

前言 1. 什么是链表 链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构&#xff0c;数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的 。与顺序表不同&#xff0c;链表的存储数据在内存是随机分布的。 2. 链表的分类 链表的种类多种多样&#xff0c;其中最常见的有八种…...

SurfaceFlinger代码笔记

drawLayers是做client合成&#xff0c;合成完以后的buffer会放在RenderSurface里 FrameBufferSurface里的buffer是通过setClientTarget给到HWC的&#xff08;HWC应该给client合成的buffer留了一个slot) Output.cpp这个文件非常关键&#xff0c;代表着具体一个Display的操作 d…...

Linux-Ansible模块进阶

文章目录 Copy和FetchFile模块 &#x1f3e1;作者主页&#xff1a;点击&#xff01; &#x1f916;Linux专栏&#xff1a;点击&#xff01; ⏰️创作时间&#xff1a;2025年02月22日18点49分 Copy和Fetch copy和fetch模块实践 copy模块需要注意的点&#xff1a;在收集日志之前…...

【机器学习】强化学习(2)——捋清深度强化学习的思路

在之前学习的过程中我了解到深度学习中很重要的一个概念是反向传播&#xff0c;最近看论文发现深度强化学习&#xff08;DRL&#xff09;有各种各样的方法&#xff0c;但是却很难区分他们的损失函数的计算以及反向传播的过程有何不同。在有监督的学习中&#xff0c;损失可以理解…...

touchgfx的工作机制

touchgfx的工作机制 一.MVP软件架构 MVP的全称为Model-View-Presenter Model: 就是数据部分,在整个touchgfx应用中,只有一个Model类实例对象,它为所有的Screen屏幕界面服务,可以理解成是一个全局变量区,同时它还负责和后端系统通信 View: 就是UI界面部分,对应于View类,在整…...

Fisher信息矩阵(Fisher Information Matrix, FIM)与自然梯度下降:机器学习中的优化利器

Fisher信息矩阵与自然梯度下降&#xff1a;机器学习中的优化利器 在机器学习尤其是深度学习中&#xff0c;优化模型参数是一个核心任务。我们通常依赖梯度下降&#xff08;Gradient Descent&#xff09;来调整参数&#xff0c;但普通的梯度下降有时会显得“笨拙”&#xff0c;…...

2025数学建模竞赛汇总,错过再等一年

01、2025第十届数维杯大学生数学建模挑战赛&#xff08;小国赛&#xff09; 竞赛介绍&#xff1a;数学建模行业内仅次于国赛和美赛的的第三赛事&#xff0c;被多所高校认定为国家级二类竞赛。赛题类型是国内唯一和高教社杯国赛题型风格完全一致的全国性数学建模竞赛&#xff0…...

设计模式教程:观察者模式(Observer Pattern)

一、模式概述 观察者模式&#xff08;Observer Pattern&#xff09;是一种行为型设计模式&#xff0c;它定义了一种一对多的依赖关系。一个对象&#xff08;称为主题&#xff09;状态发生变化时&#xff0c;所有依赖于它的对象&#xff08;称为观察者&#xff09;都会自动得到…...

代码随想录算法训练营第九天| 151.翻转字符串里的单词、右旋转字符串 、28. 实现 strStr()、459.重复的子字符串、字符串总结

151.翻转字符串里的单词 题目链接&#xff1a;151.翻转字符串里的单词 文档讲解&#xff1a;代码随想录翻转字符串里的单词 视频讲解&#xff1a;LeetCode&#xff1a;翻转字符串里的单词 状态&#xff1a;参考自己写出来的 思路&#xff1a; 反转&#xff1a;思路很清晰&#…...

bpmn.js + Node.js_构建高效的后端工作流处理系统

1. 引言 1.1 研究背景与意义 随着企业业务的复杂化,传统的流程管理工具已难以满足需求。BPMN(Business Process Model and Notation)作为一种标准化的流程建模语言,结合 bpmn.js 和 Node.js 可以实现高效的工作流管理系统,提升企业的运营效率。 1.3 BPMN 和 bpmn.js 简…...

DeepSeek系统架构的逐层分类拆解分析,从底层基础设施到用户端分发全链路

一、底层基础设施层 1. 硬件服务器集群 算力单元&#xff1a; GPU集群&#xff1a;基于NVIDIA H800/H100 GPU构建&#xff0c;单集群规模超10,000卡&#xff0c;采用NVLink全互联架构实现低延迟通信。国产化支持&#xff1a;适配海光DCU、寒武纪MLU等国产芯片&#xff0c;通过…...

嵌入式硬件基础知识

1.电阻(主要是贴片电阻) 01 基础课程-电阻 1.电阻封装 2.相关参数 1.功率额定值&#xff1a; 电阻能够长期承受的最大功率&#xff0c;功率过大可能导致电阻过热或损坏。封装尺寸越大&#xff0c;散热能力越强&#xff0c;功率额定值通常越高。 2.容差&#xff1a; 电阻…...

springboot+dubbo+zookeeper的注册服务和调用实践

目录 zookeeper为什么可作为注册中心zookeeper注册中心优缺点启动zookeeper编写springboot项目提供dubbo服务1. 服务接口2. Springboot引入dubbo实现服务接口2.1 工程目录和依赖2.2 启动程序和application.properties2.3 DubboService 实现服务接口2.4 测试api&#xff0c;用于…...

ARM Cortex-M处理器中的MSP和PSP

在ARM Cortex-M系列处理器中&#xff0c;MSP&#xff08;主堆栈指针&#xff09;和PSP&#xff08;进程堆栈指针&#xff09;是两种不同的堆栈指针&#xff0c;主要用于实现堆栈隔离和提升系统可靠性。以下是它们的核心区别和应用场景&#xff1a; 1. 基本定义 MSP&#xff08;…...

计算机网络:应用层 —— 电子邮件

文章目录 电子邮件的起源与发展电子邮件的组成电子邮件协议邮件发送和接收过程邮件发送协议SMTP协议多用途因特网邮件扩展MIME 电子邮件的信息格式 邮件读取协议邮局协议POP因特网邮件访问协议IMAP 基于万维网的电子邮件 电子邮件&#xff08;E-mail&#xff09;是因特网上最早…...

Vue3 + Spring WebMVC 验证码案例中的跨域问题与解决方法

最近在基于vue3 SpringWebMVC前后端分离的开发环境中实现一个验证码的案例&#xff0c;在开发过程中遇到了一些复杂的跨域问题&#xff0c;现已解决&#xff0c;故将解决方法分享&#xff0c;希望能帮到有需要的人。 出现的问题&#xff1a; 对于验证码的实现&#xff0c;我选…...

【Python爬虫(60)】解锁社交媒体数据宝藏:Python爬虫实战攻略

【Python爬虫】专栏简介&#xff1a;本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作&#xff0c;共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起&#xff0c;深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑&#xff0c;覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取&#xff…...

Comfy UI 快捷键

Comfy UI 页面的快捷键操作&#xff08;记录下&#xff0c;以防忘记&#xff09;&#xff1a; 捷径命令Ctrl Enter将当前图表排队等待生成Ctrl Shift Enter将当前图表排成第一个生成图表Ctrl Z/Ctrl Y撤消/重做Ctrl S保存工作流程Ctrl O加载工作流Ctrl A选择所有节点A…...

【C++】Arrays

《C程序设计基础教程》——刘厚泉&#xff0c;李政伟&#xff0c;二零一三年九月版&#xff0c;学习笔记 文章目录 1、一维数组的定义与初始化1.1、一维数组的定义1.2、一维数组的初始化 2、一维数组的使用3、一维数组与函数4、二维数组4.1、二维数组的定义4.2、二维数组的初始…...

EX_25/2/24

写一个三角形类&#xff0c;拥有私有成员 a,b,c 三条边 写好构造函数初始化 abc 以及 abc 的set get 接口 再写一个等腰三角形类&#xff0c;继承自三角形类 1&#xff1a;写好构造函数&#xff0c;初始化三条边 2&#xff1a;要求无论如何&#xff0c;等腰三角形类对象&#x…...

批量导出数据库表到Excel

这篇文章将介绍如何批量的将多个甚至成千上万的数据库表导出为Excel文件。 准备数据 如下图是数据库里的表&#xff0c;我们需要将它们全部导出为excel文件&#xff0c;这里以SQL Server数据库为例 新增导出 打开的卢导表工具&#xff0c;新建数据库连接&#xff0c;这里以S…...

代码随想录D52-53 图论 Python

目录 101. 孤岛的总面积 102. 沉没孤岛 103. 水流问题 104. 建造最大岛屿 101. 孤岛的总面积 要点&#xff1a; 整体来说是一个图着色的问题。 这道题目的思路符合直觉&#xff0c;但代码实现会和直觉有差别。如果仅使用visit记录不使用着色&#xff0c;会遇到非常多的…...

机器学习(部分算法、模型)

一、KNN 算法 原理 K-近邻算法&#xff08;K-Nearest Neighbors&#xff0c;简称KNN&#xff09;,根据K个邻居样本的类别来判断当前样本的类别; 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(最邻近)样本中的大多数属于某个类别&#xff0c;则该类本也属于这个类别 比如: 有10000个样…...

axios几种请求类型的格式

Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 客户端&#xff0c;广泛用于浏览器和 Node.js 中发送 HTTP 请求。它支持多种请求格式&#xff0c;包括 GET、POST、PUT、DELETE 等。也叫RESTful 目录 一、axios几种请求类型的格式 1、get请求 2、post请求 3、put请求 4、delete请求 二…...