当前位置: 首页 > news >正文

JMH 详细使用

JMH 基本使用

  • 官方地址

JMH 是一个用于 Java 代码微基准测试的工具,允许开发者对特定部分进行精确的性能测试;

安装 JMH

环境:

  • Maven 项目;
  • JDK 8;

Maven 方式安装

引入如下依赖:

<dependencies><!-- JMH 核心库 包含执行基准测试所需的基本功能 --><dependency><groupId>org.openjdk.jmh</groupId><artifactId>jmh-core</artifactId><version>1.35</version></dependency><!-- JMH 的注解处理器 用于编译时处理 JMH 的注解 --><dependency><groupId>org.openjdk.jmh</groupId><artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId><version>1.35</version></dependency>
</dependencies>

注解介绍

@Warmup

预热,可用在类级别和方法级别

  • iterations:表示预热的次数;默认为5;
  • time:表示每次预热的时间;默认为10
  • timeUnit:表示每次预热的时间的单位,默认为TimeUnit.SECONDS

@Measurement

具体的测试配置,可用在类级别和方法级别

  • iterations:表示测试的次数;默认为5;
  • time:表示每次测试的时间;默认为10
  • timeUnit:表示每次测试的时间的单位,默认为TimeUnit.SECONDS

@Benchmark

测试方法,只可用在方法上,表示该方法是需要测试的方法;

@BenchmarkMode

表示测试采用的模式; 可用在类和方法上;

一共有四种Mode, 分别是:

  • Mode.Throughput: 吞吐量测试, 即指定时间单位该方法会执行多少次;
  • Mode.AverageTime: 平均耗时测试, 即输出每次操作平均耗时
  • Mode.SampleTime: 抽样测试, 会在执行过程中采样, 输出最快的, 50% 快, 90%, 95%, 99%, 99.9%, 99.99%, 100%
  • Mode.SingleShotTime: 冷启动测试, 设置后, 该方法一轮只会运行一次; 该模式主要为了测试冷启动的性能;

也可以使用 Mode.All 对以上四种模式都进行测试; 或者通过 @BenchmarkMode({Mode.SampleTime, Mode.SingleShotTime}) 方式选择需要进行测试的多种模式;

@OutputTimeUnit

表示输出测试报告的时间单位, 可用在类和方法上;

@State

类注解, 表示类对象的作用域; 一般标记在静态内部类里;

作用域主要有三种取值:

  • Scope.Thread: 表示类对象会在 Benchmark 各个线程执行之前初始化, 作为入参, 且各个线程的实参是相互独立的; 且参数类型为当前 @State 注解的类名;
  • Scope.Benchmark: 表示 Benchmark 的各个线程共用一个入参;
  • Scope.Group: 表示一个线程组共用一个对象

示例如下:

@State(Scope.Benchmark)
public static class BenchmarkState {int x;
}
@State(Scope.Thread)
public static class ThreadState {int x;
}
@Benchmark
public void measureUnshared(ThreadState state) {state.x++;
}
@Benchmark
public void measureShared(BenchmarkState state) {state.x++;
}

也可以对最外部的类进行注解; 此时这个类中的测试方法可以直接操作成员变量, 不用特意去将静态内部类执行注入的操作, 示例如下所示;

@State(Scope.Thread)
public class Sample_04_DefaultState {int x;@Benchmarkpublic void measure() {     // 不用通过注入的方式来操作成员变量 xx++;}
}

@Setup

方法级别注解, 表示在启动测试方法前做的准备工作; 必须在 @State 的类中才能使用; 实际上就是 @State 管理的对象的生命周期的一部分;

可以选择操作的执行方式,有以下三种情况:

  • Level.Iteration: 表示测试方法的每一轮测试开始前, 执行指定操作;
  • Level.Trial: 表示测试方法每轮测试都执行结束后, 才会执行一次该操作, 即该方法所有测试执行之前, 才只执行一次;
  • Level.Invocation: 一轮可能会调用测试方法多次, 该值表示测试方法每一次调用结束后都会执行指定操作;

@TearDown

方法级别注解, 表示在测试方法执行结束之后做的操作; 同样必须在 @State 的类中才能使用;

可以选择操作的执行方式,有以下三种情况:

  • Level.Iteration: 表示测试方法的每一轮测试结束后, 执行制定操作;
  • Level.Trial: 表示测试方法每轮测试都执行结束后, 才会执行一次该操作, 即该方法所有测试执行之后, 才执行一次;
  • Level.Invocation: 一轮可能会调用测试方法多次, 该值表示测试方法每一次调用结束后都会执行指定操作;

@OperationsPerInvocation

类、方法级别注解,可以指定数值, 假设为n, 则用于告诉 JMH 标记的方法执行了一次相当于执行了 n 次, 最后统计结果时会除n取平均值;

@Fork

可用在方法级别和类级别上; 默认不指定value时, 相当于 5;

  • value取0时, 测试默认只执行一次, 且测试方法会在 main 启动进程中执行;
  • value取1时, 会fork出一个线程来专门执行测试方法; 与 main 方法不在同一个进程中执行;
  • value取n时, 会fork出 n 个线程来执行测试方法;

可以通过使用 @Fork 注解对测试方法多进行几轮测试, 提高测试结果的精确性;

@Group

方法级别注解;

指定方法所属的测试组; 相同测试组的方法会在一个 Benchmark 中执行; 可以模拟生产环境的资源竞争;

@GroupThreads

方法级别注解;

指定在测试组中, 创建多少个线程执行该测试方法;

内置类

Blackhole

JMH 提供的黑洞对象, 可以对执行结果进行消费, 调用其 consume() 方法可对执行结果进行消费;

构造器

是指如何启动测试并进行配置构造的; 示例如下所示:

public static void main(String[] args) throws RunnerException {Options opt = new OptionsBuilder().include(Sample_03_States.class.getSimpleName()).threads(4).forks(1).build();new Runner(opt).run();
}

include

表示包含的测试类;

threads

在执行每一个测试方法时, 即执行每一个 Benchmark 时,会创造多少个线程去执行;

warmupIterations

表示预热的次数;

measurementTime

表示执行测试的时间;

measurementIterations

表示执行测试的次数;

resultFormat

指定输出结果文件的格式, 可以指定为 JSON 文件

result

指定结果的输出位置; 示例如下所示:


result("/E:/data/result.json")

测试结果详解

简单运行如下示例:

public class Sample_01_HelloWorld {@Benchmark  // 需要测试的方法public void wellHelloThere() {// this method was intentionally left blank.}public static void main(String[] args) throws RunnerException {Options opt = new OptionsBuilder().include(Sample_01_HelloWorld.class.getSimpleName())// 总共测试几轮.forks(1).build();new Runner(opt).run();}}

执行内容如下所示:

# JMH version: 1.35
# VM version: JDK 1.8.0_411, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.411-b09
# VM invoker: D:\software\Java\jdk-1.8\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\App\JetBrains\IntelliJ IDEA 2024.1.1\lib\idea_rt.jar=52629:D:\App\JetBrains\IntelliJ IDEA 2024.1.1\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Blackhole mode: full + dont-inline hint (auto-detected, use -Djmh.blackhole.autoDetect=false to disable)
# Warmup: 5 iterations, 10 s each
# Measurement: 5 iterations, 10 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: top.ytazwc.Sample_01_HelloWorld.wellHelloThere# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:01:42
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 3973752961.056 ops/s
# Warmup Iteration   2: 4022547742.955 ops/s
# Warmup Iteration   3: 4047713548.605 ops/s
# Warmup Iteration   4: 4099985036.125 ops/s
# Warmup Iteration   5: 4162155433.451 ops/s
Iteration   1: 4177536042.557 ops/s
Iteration   2: 4138225116.905 ops/s
Iteration   3: 4119016558.348 ops/s
Iteration   4: 3734934421.257 ops/s
Iteration   5: 3804276755.428 ops/sResult "top.ytazwc.Sample_01_HelloWorld.wellHelloThere":3994797778.899 ±(99.9%) 801318456.801 ops/s [Average](min, avg, max) = (3734934421.257, 3994797778.899, 4177536042.557), stdev = 208099858.535CI (99.9%): [3193479322.098, 4796116235.700] (assumes normal distribution)# Run complete. Total time: 00:01:43REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up on
why the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorial
experiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make sure
the benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.
Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.Benchmark                                      Mode  Cnt           Score           Error  Units
Sample_01_HelloWorld.wellHelloThere           thrpt    5  3994797778.899 ± 801318456.801  ops/s

首先是第一部分,介绍一些基本信息如下所示:

# JMH version: 1.35
# VM version: JDK 1.8.0_411, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 25.411-b09
# VM invoker: D:\software\Java\jdk-1.8\jre\bin\java.exe
# VM options: -javaagent:D:\App\JetBrains\IntelliJ IDEA 2024.1.1\lib\idea_rt.jar=52629:D:\App\JetBrains\IntelliJ IDEA 2024.1.1\bin -Dfile.encoding=UTF-8
# Blackhole mode: full + dont-inline hint (auto-detected, use -Djmh.blackhole.autoDetect=false to disable)
# Warmup: 5 iterations, 10 s each
# Measurement: 5 iterations, 10 s each
# Timeout: 10 min per iteration
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Throughput, ops/time
# Benchmark: top.ytazwc.Sample_01_HelloWorld.wellHelloThere

主要是介绍一些基本信息,比如 JMH 的版本,虚拟机的参数等;一般可仔细观察的参数如下:

  • Benchmark mode测试模式规则:采用吞吐量的测试方式,单位是 ops/time,每个时间单位的请求数;
  • Benchmark:测试的方法;
  • Warmup:预热的次数和每次预热的时间;
  • Measurement:测试次数及每次的时间;
  • Threads:线程执行相关

第二部分则是执行测试相关的结果:

# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:01:42
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 3973752961.056 ops/s
# Warmup Iteration   2: 4022547742.955 ops/s
# Warmup Iteration   3: 4047713548.605 ops/s
# Warmup Iteration   4: 4099985036.125 ops/s
# Warmup Iteration   5: 4162155433.451 ops/s
Iteration   1: 4177536042.557 ops/s
Iteration   2: 4138225116.905 ops/s
Iteration   3: 4119016558.348 ops/s
Iteration   4: 3734934421.257 ops/s
Iteration   5: 3804276755.428 ops/sResult "top.ytazwc.Sample_01_HelloWorld.wellHelloThere":3994797778.899 ±(99.9%) 801318456.801 ops/s [Average](min, avg, max) = (3734934421.257, 3994797778.899, 4177536042.557), stdev = 208099858.535CI (99.9%): [3193479322.098, 4796116235.700] (assumes normal distribution)

根据提供的信息,可以很清楚的看到每一轮预热的结果和每次具体测试的结果;Result部分的信息则是 "" 中的具体方法的一个总的测试结果;

  • 平均值及误差:3994797778.899 ±(99.9%) 801318456.801 ops/s [Average]
  • 最大值,平均值,最大值:(min, avg, max) = (3734934421.257, 3994797778.899, 4177536042.557)
  • 方差:stdev = 208099858.535
  • 置信区间:CI (99.9%): [3193479322.098, 4796116235.700] (assumes normal distribution)

第三部分则是对整体的一个测试做一个汇总:

# Run complete. Total time: 00:01:43REMEMBER: The numbers below are just data. To gain reusable insights, you need to follow up on
why the numbers are the way they are. Use profilers (see -prof, -lprof), design factorial
experiments, perform baseline and negative tests that provide experimental control, make sure
the benchmarking environment is safe on JVM/OS/HW level, ask for reviews from the domain experts.
Do not assume the numbers tell you what you want them to tell.Benchmark                                      Mode  Cnt           Score           Error  Units
Sample_01_HelloWorld.wellHelloThere           thrpt    5  3994797778.899 ± 801318456.801  ops/s

在最后是一个类表格的形式,描述测试的方法(Benchmark),采用的测试模式(Mode),测试次数(Cnt),测试的平均结果(Score),结果误差(Error),测试结果的单位(Units)等;

测试结果可视化

可以将测试结果输出为一个文件, 并将其上传到在线可视化网址中, 可以将结果输出为可视化图表;

相关文章:

JMH 详细使用

JMH 基本使用 官方地址 JMH 是一个用于 Java 代码微基准测试的工具&#xff0c;允许开发者对特定部分进行精确的性能测试&#xff1b; 安装 JMH 环境&#xff1a; Maven 项目&#xff1b;JDK 8&#xff1b; Maven 方式安装 引入如下依赖&#xff1a; <dependencies>…...

2025 PHP授权系统网站源码

2025 PHP授权系统网站源码 安装教程&#xff1a; PHP7.0以上 先上传源码到服务器&#xff0c;然后再配置伪静态&#xff0c; 访问域名根据操作完成安装&#xff0c; 然后配置伪静态规则。 Ngix伪静态规则&#xff1a; location / { if (!-e $request_filename) { rewrite …...

【对话推荐系统】Towards Topic-Guided Conversational Recommender System 论文阅读

Towards Topic-Guided Conversational Recommender System 论文阅读 Abstract1 Introduction2 Related Work2.1 Conversation System2.2 Conversational Recommender System2.3 Dataset for Conversational Recommendation 3 Dataset Construction3.1 Collecting Movies for Re…...

git 使用常见错误整理

1. git am 应用补丁时遇到错误 fatal: previous rebase directory .git/rebase-apply still exists but mbox given fatal:之前的变基目录 .git/rebase-apply仍然存在&#xff0c;但却提供了mbox 答&#xff1a;这通常是因为之前的 git am 或 git rebase 操作失败后&#xf…...

数据存储:一文掌握存储数据到mysql的详细使用

文章目录 一、环境准备1.1 安装MySQL数据库1.2 安装Python MySQL驱动 二、连接到MySQL数据库三、执行基本的CRUD操作3.1 创建&#xff08;Create&#xff09;&#xff1a;插入数据3.2 读取&#xff08;Read&#xff09;&#xff1a;查询数据3.3 更新&#xff08;Update&#xf…...

React 源码揭秘 | 更新队列

前面几篇遇到updateQueue的时候&#xff0c;我们把它先简单的当成了一个队列处理&#xff0c;这篇我们来详细讨论一下这个更新队列。 有关updateQueue中的部分&#xff0c;可以见源码 UpdateQueue实现 Update对象 我们先来看一下UpdateQueue中的内容&#xff0c;Update对象&…...

Vue3 + Vite + TS,使用 配置项目别名属性:resolve

使用 resolve 配置全局项目路径别名 1.优化了开发中单页面引用其他模块的路径复杂性 2.妥妥解决了&#xff0c;组件复用当中提高开发效率 // 不使用配置 import { useStore } from ../../../stores // 使用配置 可根据开发者需求任意定义&#xff0c;较多 import { useStore…...

使用 C# 以api的形式调用 DeepSeek

一&#xff1a;创建 API 密钥 首先&#xff0c;您需要来自 DeepSeek 的 API 密钥。访问 DeepSeek&#xff0c;创建一个帐户&#xff0c;并生成一个新的 API 密钥。 二&#xff1a;安装所需的 NuGet 包 使用 NuGet 包管理器安装包&#xff0c;或在包管理器控制台中运行以下命…...

手机放兜里,支付宝“碰一下”被盗刷?

大家好&#xff0c;我是小悟。 近期&#xff0c;网络上关于“支付宝‘碰一下’支付易被盗刷”的传言甚嚣尘上&#xff0c;不少用户对此心生疑虑。 首先&#xff0c;要明确一点&#xff1a;“碰一下”支付并不会像某些传言中所描述的那样容易被隔空盗刷。这一观点已经得到了支付…...

0x01 html和css

css 对于三种css使用方式&#xff1a; 第一种&#xff1a;行内样式 <span style"color: grey;">2024年05月15日 20:07</span>第二种&#xff1a;内部样式 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head>...<style>span{…...

模型和数据集的平台之在Hugging Face上进行模型下载、上传以及创建专属Space

模型下载 步骤&#xff1a; 注册Hugging Face平台 https://huggingface.co/ 新建一个hf_download_josn.py 文件 touch hf_download_josn.py 编写hf_download_josn.py文件 import os from huggingface_hub import hf_hub_download# 指定模型标识符 repo_id "inter…...

轮式机器人在复杂地形中如何选择合适的全局路径规划算法?

已思考完成 收起 嗯&#xff0c;用户问的是轮式机器人在复杂地形中如何选择合适的全局路径规划算法。首先&#xff0c;我需要理解复杂地形可能带来的挑战&#xff0c;比如崎岖的路面、动态障碍物、非结构化环境等等。轮式机器人在这里的运动控制需要考虑地形通过性、稳定性&…...

免费使用 DeepSeek API 教程及资源汇总

免费使用 DeepSeek API 教程及资源汇总 一、DeepSeek API 资源汇总1.1 火山引擎1.2 百度千帆1.3 阿里百炼1.4 腾讯云 二、其他平台2.1 华为云2.2 硅基流动 三、总结 DeepSeek-R1 作为 2025 年初发布的推理大模型&#xff0c;凭借其卓越的逻辑推理能力和成本优势&#xff0c;迅速…...

文献汇总|AI生成图像检测相关数据集汇总

前言&#xff1a;本博客汇总当前AI生成图像检测领域用到的数据集及相关链接。 ⚠️&#xff1a;除标注「未公开」数据集&#xff0c;其余数据集均已开源。 目录 2020202220232024 2020 CNNSpot https://github.com/peterwang512/CNNDetection Testset: The zip file contains …...

C# 弃元的使用

总目录 前言 在C# 7.0及更高版本中&#xff0c;弃元&#xff08;Discard&#xff09;是一个新的语言特性&#xff0c;允许开发者在特定情况下忽略某些值。弃元用下划线 _ 作为占位符&#xff0c;明确表示忽略某个值&#xff0c;提升代码可读性 一、弃元是什么&#xff1f; 1.…...

蓝桥杯备考:贪心算法之矩阵消除游戏

这道题是牛客上的一道题&#xff0c;它呢和我们之前的排座位游戏非常之相似&#xff0c;但是&#xff0c;排座位问题选择行和列是不会改变元素的值的&#xff0c;这道题呢每每选一行都会把这行或者这列清零&#xff0c;所以我们的策略就是先用二进制把选择所有行的情况全部枚举…...

React面试(一)

文章目录 1.vue和react有什么异同2.useEffect中为什么不能使用异步3.useEffect和useLayoutEffect的区别4.react的生命周期5.state和prop的区别6.受控组件和非受控组件7.为什么react16之后不把事件挂载到document上了8.讲一下react的hoc&#xff0c;它可以用来做什么&#xff1f…...

《解锁AI密码,机器人精准感知环境不再是梦!》

在科技飞速发展的当下&#xff0c;人工智能与机器人技术的融合正深刻改变着世界。其中&#xff0c;人工智能助力机器人实现更精准的环境感知&#xff0c;已成为该领域的核心课题&#xff0c;吸引着全球科研人员与科技企业的目光。这不仅关乎机器人能否在复杂环境中高效执行任务…...

C/C++语言知识点二

1. 编程算法之“哨兵”思想 哨兵思想是一种编程技巧&#xff0c;通过在数据结构的边界或特定位置放置一个特殊值&#xff08;称为“哨兵”&#xff09;&#xff0c;来简化逻辑判断和提高代码效率。哨兵通常是一个标记值&#xff0c;用于指示某种条件或边界&#xff0c;从而避免…...

【SpringBoot】——分组校验、自定义注解、登入验证(集成redis)、属性配置方式、多环境开发系统学习知识

&#x1f3bc;个人主页&#xff1a;【Y小夜】 &#x1f60e;作者简介&#xff1a;一位双非学校的大三学生&#xff0c;编程爱好者&#xff0c; 专注于基础和实战分享&#xff0c;欢迎私信咨询&#xff01; &#x1f386;入门专栏&#xff1a;&#x1f387;【MySQL&#xff0…...

【EB-03】 AUTOSAR builder与EB RTE集成

AUTOSAR builder与EB RTE集成 1. Import Arxml files to Tresos2. Run MultiTask Script3. Add Components3.1 Run EcuExtractCreator Script4. Mapping Component to Partitions5. Event Mapping/Runnables Mapping to Tasks6. Port Connect7. Run SvcAs_Trigger Script8. Ver…...

布署elfk-准备工作

建议申请5台机器部署elfk&#xff1a; filebeat(每台app)--> logstash(2台keepalived)--> elasticsearch(3台)--> kibana(部署es上)采集输出 处理转发 分布式存储 展示 ELK中文社区: 搜索客&#xff0c;搜索人自己的社区 官方…...

JVM垃圾回收器深度底层原理分析与知识体系构建

一、垃圾回收的基本步骤 标记&#xff08;Marking&#xff09; 从GC Roots&#xff08;如虚拟机栈、方法区静态变量、本地方法栈等&#xff09;出发&#xff0c;遍历对象引用链&#xff0c;标记所有可达对象为存活对象&#xff0c;未被标记的则视为垃圾。此阶段需暂停用户线程&…...

Flutter系列教程之(5)——常用控件Widget的使用示例

目录 1.页面跳转 2.某个控件设置点击事件 3.AlertDialog对话框的使用 4.文本输入框 5.按钮 圆角扁平按钮: 圆角悬浮按钮: 6.补充 圆点 7.布局使用 Row控件左右对齐 调整边距 1.页面跳转 首先&#xff0c;先介绍一下页面跳转功能吧 Flutter使用 Navigator 进行页面…...

快手前端通用静态托管服务KFX演进历程:从崎岖土路到平坦高速

快手静态部署托管服务&#xff08;KFX&#xff09;历经四年发展&#xff0c;经历了三个阶段&#xff0c;一步步从勉强能行车的“崎岖土路”到现在多车道并行的“平坦高速”&#xff0c;这一转变极大地提升了资源利用率和效率&#xff0c;满足业务的实际需要。本文将带你了解其背…...

hackmyvm-buster

题目地址 信息收集 主机发现 ┌──(root㉿kali)-[/home/kali] └─# arp-scan -I eth1 192.168.56.0/24 Interface: eth1, type: EN10MB, MAC: 00:0c:29:34:da:f5, IPv4: 192.168.56.103 WARNING: Cannot open MAC/Vendor file ieee-oui.txt: Permission denied WARNING: C…...

React加TypeScript最新部署完整版

React TypeScript 全流程部署指南 一、环境准备与项目初始化 关于node.js及npm的安装请参见我的文章。 1.1 创建项目&#xff08;React TypeScript&#xff09; # 使用官方推荐脚手架&#xff08;Vite 5.x&#xff09; npx create-vitelatest my-app --template react-ts …...

DeepSeek-R1-Zero:基于基础模型的强化学习

注&#xff1a;此文章内容均节选自充电了么创始人&#xff0c;CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》&#xff08;人工智能科学与技术丛书&#xff09;【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 DeepSeek大模型技术系列四DeepSeek大模型技术系列四》DeepSeek-…...

python的列表和元组别再傻傻分不清啦

目录 什么是下标&#xff1a; 正数索引&#xff1a;正数索引从左到右&#xff0c;从 0 开始。 负数索引&#xff1a;负数索引从右到左&#xff0c;从 -1 开始。 切片&#xff08;slice&#xff09;&#xff1a;除了单个元素&#xff0c;Python还支持通过切片访问序列的子集。…...

Fiddler在Windows下抓包Https

文章目录 1.Fiddler Classic 配置2.配置浏览器代理自动代理手动配置浏览器代理 3.抓取移动端 HTTPS 流量&#xff08;可选&#xff09;解决抓取 HTTPS 失败问题1.Fiddler证书过期了 默认情况下&#xff0c;Fiddler 无法直接解密 HTTPS 流量。需要开启 HTTPS 解密&#xff1a; 1…...

【超详细】神经网络的可视化解释

《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【…...

LVS+Keepalived 高可用集群搭建

一、高可用集群&#xff1a; 1.什么是高可用集群&#xff1a; 高可用集群&#xff08;High Availability Cluster&#xff09;是以减少服务中断时间为目地的服务器集群技术它通过保护用户的业务程序对外不间断提供的服务&#xff0c;把因软件、硬件、人为造成的故障对业务的影响…...

使用git管理uniapp项目

1.本地管理 1. 在项目根目录中新建 .gitignore 忽略文件&#xff0c;并配置如下&#xff1a; # 忽略 node_modules 目录 /node_modules /unpackage/dist 2. 打开终端&#xff0c;切换到项目根目录中&#xff0c;运行如下的命令&#xff0c;初始化本地 Git 仓库&#xff1…...

回调函数的用法

回调函数的基本用法 回调函数是一种被作为参数传递给另一个函数的函数&#xff0c;接收回调函数作为参数的函数在合适的时候会调用这个回调函数。回调函数为代码提供了更高的灵活性和可扩展性&#xff0c;下面为你详细介绍回调函数的基本用法。 基本概念 回调函数的核心在于函…...

样式垂直居中,谁才是王者

样式垂直居中&#xff0c;谁才是王者 面试官 常问如何让元素垂直居中&#xff0c;这其实是个经典的前端问题。 实现垂直居中的方法多种多样&#xff0c;从传统的表格布局到现代的Flexbox、Grid布局&#xff0c;再到绝对定位配合transform&#xff0c;甚至是line-height技巧&am…...

五、Three.js顶点UV坐标、纹理贴图

一部分来自1. 创建纹理贴图 | Three.js中文网 &#xff0c;一部分是自己的总结。 一、创建纹理贴图 注意&#xff1a;把一张图片贴在模型上就是纹理贴图 1、纹理加载器TextureLoader 注意&#xff1a;将图片加载到加载器中 通过纹理贴图加载器TextureLoader的load()方法加…...

Linux Kernel Connection Tracking Table

在 Linux 内核中&#xff0c;连接跟踪表&#xff08;Connection Tracking Table&#xff0c;简称 conntrack&#xff09;是一个用于跟踪网络连接状态的核心组件。它主要由 Netfilter 框架管理&#xff0c;广泛应用于防火墙、NAT&#xff08;网络地址转换&#xff09;和负载均衡…...

NavVis VLX三维扫描:高层建筑数字化的革新力量【沪敖3D】

在三维激光扫描领域&#xff0c;楼梯结构因其复杂的空间形态和连续垂直移动的实际需求&#xff0c;一直是技术难点之一。利用NavVis VLX穿戴式移动扫描系统成功完成一栋34层建筑的高效扫描&#xff0c;其中楼梯部分的数据一遍成形且无任何分层或形变。本文将深入分析该项目的技…...

JVM生产环境问题定位与解决实战(二):JConsole、VisualVM到MAT的高级应用

生产问题定位指南&#xff1a;几款必备的可视化工具 引言 在上一篇文章中&#xff0c;详细的介绍了JDK自带的一系列命令行工具&#xff0c;&#xff0c;如jps、jmap、jstat、jstack以及jcmd等&#xff0c;这些工具为排查和诊断Java虚拟机&#xff08;JVM&#xff09;问题提供…...

【深入理解JWT】从认证授权到网关安全

最近的项目学习中&#xff0c;在进行登陆模块的用户信息验证这一部分又用到了JWT的一些概念和相关知识&#xff0c;特在此写了这篇文章、方便各位笔者理解JWT相关概念 目录 先来理解JWT是什么&#xff1f; 区分有状态认证和无状态认证 有状态认证 VS 无状态认证 JWT令牌的…...

esp工程报错:something went wrong when trying to build the project esp-idf 一种解决办法

最近上手了正点原子esp32s3板子&#xff0c;环境采用的是vscodeesp-idf插件。导入了正点原子的demo测试&#xff0c;每次都报这个错误无法建造。也不是网上说的ninja error&#xff0c;不是中文路径的问题。 在终端中查看&#xff0c;发现是缺少了git。&#xff08;我这里没有…...

基于MATLAB红外弱小目标检测MPCM算法复现

摘要&#xff1a;本文详细介绍了一种基于人类视觉系统特性的红外弱小目标检测算法——Multiscale patch-based contrast measure (MPCM)。该算法通过增强目标与背景的对比度&#xff0c;有效检测红外图像中的弱小目标&#xff0c;并在MATLAB环境中进行了复现与实验验证。 关键…...

java基础面试篇

目录 1.概念 1.1说一下Java的特点 1.2Java为什么是跨平台的&#xff1f; 1.3 JVM、JDK、JRE三者关系&#xff1f; 1.4为什么Java解释和编译都有&#xff1f; 1.5 jvm是什么&#xff1f; 1.6 编译型语言和解释型语言的区别&#xff1f; 1.7 Python和Java区别是什么&#…...

Java Map实现类面试题

Java Map实现类面试题 HashMap Q1: HashMap的实现原理是什么&#xff1f; HashMap基于哈希表实现&#xff0c;使用数组链表红黑树&#xff08;Java 8&#xff09;的数据结构。 public class HashMapPrincipleExample {// 模拟HashMap的基本结构public class SimpleHashMap&…...

Vue2+Three.js加载并展示一个三维模型(提供Gitee源码)

目录 一、案例截图 二、安装Three.js 三、代码实现 四、Gitee源码 一、案例截图 二、安装Three.js npm install three 三、代码实现 模型资源我是放在public文件夹下面的&#xff1a; 完整代码&#xff1a; <template><div><div ref"container&qu…...

Spark内存并行计算框架

spark核心概念 spark集群架构 spark集群安装部署 spark-shell的使用 通过IDEA开发spark程序 1. Spark是什么 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processingspark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎 spark是在Hadoop基础上的改进&…...

DeepSeek等LLM对网络安全行业的影响

大家好,我是AI拉呱,一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主,现任资深算法研究员一职,兼职硕士研究生导师;热爱机器学习和深度学习算法应用,深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖,拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验…...

【QT】QLinearGradient 线性渐变类简单使用教程

目录 0.简介 1&#xff09;qtDesigner中 2&#xff09;实际执行 1.功能详述 3.举一反三的样式 0.简介 QLinearGradient 是 Qt 框架中的一个类&#xff0c;用于定义线性渐变效果&#xff08;通过样式表设置&#xff09;。它可以用来填充形状、背景或其他图形元素&#xff0…...

可狱可囚的爬虫系列课程 15:防盗链反爬虫的处理

一、防盗链了解 防盗链是一种技术手段&#xff0c;主要用于防止其他网站通过直接链接的方式使用本网站的资源&#xff08;如图片、文件等&#xff09;&#xff0c;从而节省带宽和服务器资源。当其他网站尝试直接链接到受保护的资源时&#xff0c;服务器会根据设置的规则判断请求…...

Vue组件:从使用到原理的深度解析

一、什么是Vue组件&#xff1f; 组件是Vue的核心特性之一&#xff0c;它允许开发者将UI拆分为独立可复用的代码片段。每个组件本质上是一个Vue实例&#xff0c;具有自己的&#xff1a; 模板&#xff08;Template&#xff09; 数据&#xff08;Data&#xff09; 方法&#xf…...