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Python 和 JS 有什么相似?

Python 是一门运用很广泛的语言,自动化脚本、爬虫,甚至在深度学习领域也都有 Python 的身影。作为一名前端开发者,也了解 ES6 中的很多特性借鉴自 Python (比如默认参数、解构赋值、Decorator等),同时本文会对 Python 的一些用法与 JS 进行类比。不管是提升自己的知识广度,还是更好地迎接 AI 时代,Python 都是一门值得学习的语言。 数据类型 在 Python 中,最常用的能够直接处理的数据类型有以下几种: 数字[整数(int)、浮点型(float)、长整型(long)、复数(complex)] 字符串(str) 布尔值(bool) 空值(None) 除此之外,Python 还提供了列表[list]、字典[dict] 等多种数据类型,这在下文中会介绍。 类型转换与类型判断 与 JS 十分类似,python 也能实现不同数据类型间的强制与隐式转换,例子如下: 强制类型转换: int('3')# 3 str(3.14)# '3.14' float('3.14')# 3.14 # 区别于 JS 只有 Number 一种类型,Python 中数字中的不同...

一篇文章让你明白CPU缓存一致性协议MESI

CPU高速缓存(Cache Memory) CPU为何要有高速缓存CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题,CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决IO速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。在CPU访问存储设备时,无论是存取数据抑或存取指令,都趋于聚集在一片连续的区域中,这就被称为局部性原理。时间局部性(Temporal Locality):如果一个信息项正在被访问,那么在近期它很可能还会被再次访问。比如循环、递归、方法的反复调用等。空间局部性(Spatial Locality):如果一个存储器的位置被引用,那么将来他附近的位置也会被引用。比如顺序执行的代码、连续创建的两个对象、数组等。 带有高速缓存的CPU执行计算的流程程序以及数据被加载到主内存指令和数据被加载到CPU的高速缓存CPU执行指令,把结果写到高速缓存高速缓存中的数据写回主内存 目前流行的多级缓存结构由于CPU的运算速度超越了1级缓存的数据IO能力,CPU厂商又引入了...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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