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在JAVA中使用DCL双检查锁机制实现单例的多线程安全

元旦放假期间学代码，我都感动我自己啦。 试过了，OK的。 package demo.thread; public class MyObject { private static MyObject myObject ; private MyObject() { } public static MyObject getInstance() { try { if (myObject != null){ } else { Thread.sleep(3000L); synchronized (MyObject.class) { if (myObject == null){ myObject = new MyObject(); } } } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return myObject; } } package demo.thread; public class MyThread extends Thread { @Override public void run() { System.out.println(MyObject.getInstance().hashCode()); } } package demo.thread; public class Run { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub MyThread t1 = new MyThread(); t1.start(); MyThread t2 = new MyThread(); t2.start(); MyThread t3 = new MyThread(); t3.start(); } }
2017-12-29
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Java微服务开发指南 -- 使用Docker和Kubernetes构建可伸缩的微服务

使用Docker和Kubernetes构建可伸缩的微服务 从现在开始，我们将从更高的维度讨论微服务，涵盖了组织敏捷性、设计和依赖的思考、领域驱动设计以及Promise理论。当我们深入使用之前介绍的三个流行的微服务框架：Spring Boot、Dropwizard和WildFly Swarm，我们能够使用它们开箱即用的能力去构建一个暴露或者消费REST服务的应用，能够使用外部环境对应用进行配置，可以打包成一个可执行的jar，同时提供Metrics信息，但这些都是围绕着一个微服务实例。当我们需要管理微服务之间的依赖、集群的启动和关闭、健康检查以及负载均衡的时候，我们使用微服务架构会面临什么问题呢？本章，我们将讨论这些高阶话题用来理解部署微服务时面对的挑战。 当我们开始将我们的应用和服务按照微服务的思路进行拆分后，我们将面临
2017-10-16
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《深度学习：Java语言实现》一一1.3人工智能与深度学习

1.3人工智能与深度学习机器学习是人工智能第三波浪潮中碰撞出来的火花，作为一种数据挖掘方法，它既实用又强大；然而，即便采用了这种新的机器学习方法，要实现真正的人工智能似乎依旧遥遥无期。因为定义特征一直需要人为干预，这是阻挡机器学习实现人工智能的一面高墙。看起来第三次人工智能的浪潮也会无疾而终。然而，出人意料的是，这波浪潮并未消退，反而出现了另一波新的浪潮。触发这波新浪潮的就是深度学习。随着深度学习的出现，至少在图像识别和语音识别领域，机器学习已经可以凭借自身的能力从输入数据中判断“哪些是特征值”，不再需要人工的干预。之前只能照本宣科地处理符号的机器现在也能够获得概念了。 人工智能浪潮及人工智能研究领域之间的对应关系图 从深度学习首次出现到现在已经历了漫长的时间，时间回到2006年，加拿大多伦多大学（Toronto University
2017-08-01
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《深度学习：Java语言实现》一一2.3监督学习和无监督学习

2.3监督学习和无监督学习前一节中，我们看到即使一个非常简单的分类问题都存在无数的边界，然而，我们很难说究竟它们中哪一个是最合适的。这是因为，即便针对已知数据我们可以恰当地分类，这也并不能保证对未知数据能够达到相同效果。不过，你可以提高模式识别的准确率。每一种机器学习方法都会设置一个标准来进行更好地模式分类，决定最佳可能的边界——决策边界——从而提高识别的准确率。毫无疑问，这些标准使用不同的方法时差异很大。在本节中，我们将介绍本书所涉及的各种方法。首先，从广义划分而言，机器学习可以分为监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）。这两种分类之间的差异是机器学习使用的数据集是否加了标签，即有标数据还是无标数据。监督学习中，机器使用包含输入和输出数据的标签数据，并确定与之
2017-08-01
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Java 线程池里 submit 和 execute 的异常处理差异，踩过一次才知道

线上一个定时任务偶尔会静默失败，日志里只有任务开始的信息，没有结束也没有异常堆栈，排查了半天才发现问题出在 ExecutorService.submit() 上。很多人在用线程池时把 execute 和 submit 当成可以互相替换的写法，实际上两者对异常的处理完全不同：execute 会把任务抛出的异常直接交给线程的 UncaughtExceptionHandler，而 submit 会把异常包在 Future 里，如果没人调用 get()，异常就被悄悄吞掉。这个差异在批量异步任务、消息消费、定时调度里很容易造成“任务已经丢了但监控无感知”的情况。下面从源码和实际场景出发，把这两个方法的异常传播路径、Future 的取值行为以及常见的兜底写法讲清楚。
2026-11-07
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风控开发指南：Java集成手机消费区间验证实现精准合规审查

在深化零售银行数字化转型、发展场景金融与精细化客群运营的宏观背景下，各大商业银行信用卡发卡中心与消费金融风控审批部门，正加速重构存量客户线上自动提额与优质客群智能授信微服务集群。在移动端信用卡 App 提额申请流转中，持卡人在线提交提额申请后，系统需要在数百毫秒内完成申请人活跃度核验、日常消费承受力分层与额度上调模型推演。依据商业银行互联网贷款与信用卡业务合规指引，确保申请人具备与申请额度相匹配的持续消费能力与良好履约记录，是防范过度授信、化解资产履约隐患与提升资金配置效率的核心防线。
2026-11-07

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

时间: 2026-10-18 大小: 211.28KB 下载: 56次
Rocky Linux

Rocky Linux

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。

时间: 2026-08-21 大小: 1.42GB 下载: 6次
优质分享App

优质分享App

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。

时间: 2026-11-08 大小: 4.36MB 下载: 25次
Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2026-08-21 大小: 9.84MB 下载: 40次
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