review专题

J.U.C Review - ThreadLocal原理源码分析

文章目录一致性问题一致性问题简介解决一致性问题的常见方法 ThreadLocal什么是 ThreadLocalThreadLocal 的线程模型ThreadLocal 的工作原理使用场景ThreadLocal 的基本 API1. 构造函数 `ThreadLocal()`2. 初始化方法 `initialValue()`3. 访问器 `get()` 和 `set()`4. 回收方法 `re

J.U.C Review - Stream并行计算原理源码分析

文章目录 Java 8 Stream简介Stream单线程串行计算Stream多线程并行计算源码分析Stream并行计算原理Stream并行计算的性能提升 Java 8 Stream简介自Java 8推出以来，开发者可以使用Stream接口和lambda表达式实现流式计算。这种编程风格不仅简化了对集合操作的代码，还提高了代码的可读性和性能。 Stream接口提供了多种集合

J.U.C Review - CopyOnWrite容器

文章目录什么是CopyOnWrite容器CopyOnWriteArrayList优点缺点源码示例仿写：CopyOnWriteMap的实现注意事项什么是CopyOnWrite容器 CopyOnWrite容器是一种实现了写时复制（Copy-On-Write，COW）机制的并发容器。在并发场景中，多个线程可能同时访问同一资源，当某个线程需要修改数据时，系统会创建该数据的副本供

J.U.C Review - volatile / synchronized / 锁深入剖析

文章目录几个基本概念内存可见性重排序happens-before规则 volatile的内存语义内存可见性禁止重排序内存屏障 volatile的用途总结 synchronized与锁Synchronized关键字Java对象头无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁偏向锁实现原理撤销偏向锁轻量级锁重量级锁锁的升级流程各种锁的优缺点对比几个基本概念内存可见性在Jav

J.U.C Review - 白话Java内存模型

文章目录并发编程要解决的问题运行时内存的划分内存可见性问题及其解决方法JMM的抽象示意图 Java内存模型与JVM内存区域划分的关系重排序与happens-before什么是重排序？重排序的类型顺序一致性模型与JMM的保证顺序一致性模型Java内存模型（JMM）的保证 happens-before原则什么是happens-before天然的happens-before关系实例分析小结

微积分复习笔记 Calculus Volume1 - 1.1 Review of Functions

1.1 Review of Functions - Calculus Volume 1 | OpenStax

youtube link for review STAT(1)

Confidence Interval: https://www.youtube.com/watch?v=bekNKJoxYbQ Introduction to confidence intervals:https://www.youtube.com/watch?v=27iSnzss2wM

BUU CODE REVIEW 11 代码审计之反序列化知识

打开靶场，得到的是一段代码。通过分析上面代码可以构造下面代码，获取到序列化之后的obj。 <?phpclass BUU {public $correct = "";public $input = "";public function __destruct() {try {$this->correct = base64_encode(uniqid());if($this->corre

CR: Code Review. 请求代码审查。PR： pull request. 拉取请求，给其他项目提交代码。MR： merge request. 合并请求。LGTM： Looks Good To Me.对我来说，还不错。表示认可这次PR，同意merge合并代码到远程仓库。WIP: Work In Progress. 进展中，主要针对改动较多的 PR，可以先提交部分，标题或 Tag 加上 WI

正视代码Review，养成良好的编程习惯

什么是代码Review? 代码review是指在软件开发过程中，通过对源代码进行系统性检查来确认代码实现的质量保证机制为什么不做代码Review? 业务需求大，工作时间紧张项目小，协作的人少，没必要为什么要做代码Review? 提高代码质量，提升自身水平及早发现潜在缺陷与BUG，降低事故成本促进团队内部知识共享，提高团队整体水平保证项目组人员的良好沟通避免开发人员犯一些很常见，很普

A comprehensive review of machine learning-based models for fake news detection

Abstract 互联网在假新闻传播中的作用使其成为一个严重的问题，需要复杂的技术来自动检测。为了应对 Facebook、Twitter、Instagram 和 WhatsApp 等社交媒体网站上误导性材料的快速传播，本研究探索了深度学习方法和各种分类策略领域。该研究特别调查了基于 Transformer 的模型（如 BERT、递归神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN)）在

【PX4-AutoPilot教程-TIPS】离线安装Flight Review PX4日志分析工具

离线安装Flight Review PX4日志分析工具安装方法安装方法使用Flight Review在线分析日志，有时会因为网络原因无法使用。使用离线安装的方式使用Flight Review，可以在无需网络的情况下使用Flight Review网页。安装环境依赖。 sudo apt-get install sqlite3 fftw3 libfftw3-devs

通过Git实现代码review后在提交到原仓库

1）先点击下fork按钮，发现方框2中的路径变成了自己的git用户名后，再copy方框2中的路径 2）打开git bash执行命令 $ git clone git@gitlab.ssgm.net:weishuai/git-test.git 此时fork仓库已经下载到了本地 3）修改代码 4）将代码提交到本地fork仓库 $ git pull $ git-gui 在gui界面中提

入Ali的过去一年，谈谈我对code-review的理解

1. what—什么是CR 原创文章&经验总结&从校招到A厂一路阳光一路沧桑详情请戳www.codercc.com codereview（CR）一直以来在软件行业被视为提升代码质量的一种有效的方式，也被视为一种工程师文化的代表。关于什么是CR，在goole出具体的定义如下：代码评审是指在软件开发过程中，对源代码的系统性。通常的目的是查找系统缺陷，保证软件总体质量和提高开发者

【review 代码】

一、code view case 总结 Bad Smell Solution 同一个类中两个函数含大多重复代码抽取重复代码多个类中含大多重复代码抽取超类方法入参数量过多（参数数量>=3）封装实体传入 switch case 泛滥多态+反射入参校验（多个参数校验、代码重复冗余） Java 注解、定制参数校验类或注解、借助框架参数

数仓SQL如何做code review？

第一步应该是先明确需求，明确完需求以后在进行开发，接着code review 在明确HiveSQL、SparkSQL的编写需求后，接下来将详细介绍代码审查（Code Review）时的一些关键注意点： 1. 关联关系 left join 和 join 在进行表关联时，需判断是使用外连接（outer join）还是内连接（join），这主要取决于是否需要包含那些在原表中存在但在关联表中没有

Paper1 Review《Deep learning》笔记

《Deep learning》三位大佬的review：时间安排学习建议深度学习方法，是通过组合多层次的表示（该表示由每一层简单非线性模块产生），产生更抽象的表示，从而学习到满足要求的复杂函数。监督学习 one-hot dataset: 输入数据及其对应标签 train: 通过计算目标函数（输出与标签之间的误差），使用BP算法来调整内部的参数（weights）减小误差。梯度下降：

A review of multi-class change detection for satellite remote sensing imagery

多类别变化检测综述文章目录多类别变化检测综述挑战数据集研究方法：后分类变化检测（Post-Classification Change, PCC）:直接分类（Direct Classification, DC）:基于深度学习的变化检测:三元变化检测（Ternary Change Detection, TCD）:多重变化检测（Multiple Change Detection, MCD）:

Review代码审核建议

Code Review 的首要目的是改善和保证代码质量，预防 bug。此外还有益于制定团队代码规范，形成团队技术氛围，加深技术团队成员沟通，老带新互助成长等等。有些团队里 Code Review 处于开发流程的边缘位置，有些团队 Code Review 处于代码编写到部署的必经部分。对于我们来说，Code Review 是代码编写到部署的必经部分，所有代码都必须经过 Review 才能 mer

Eclipse SubVersion ReviewBoard配置强制Code Review 机制

环境： Centos7 SVN 代码仓库正在使用（python环境为2.6）新的版本部署测试过有问题 ReviewBoard 已经在使用 Eclipse 已经在使用开始：下载 #首先安装”reviewboard-svn-hooks”,下载地址如下：#http://pypi.python.org/pypi/reviewboard-svn-hookspython setup

论文《Sensor and Sensor Fusion Technology in Autonomous Vehicles: A Review》详细解析

论文《Sensor and Sensor Fusion Technology in Autonomous Vehicles: A Review》详细解析摘要该论文对自动驾驶汽车中的传感器和传感器融合技术进行了全面回顾。它评估了各种传感器（如相机、LiDAR、雷达）的能力和技术性能，并讨论了多传感器校准的重要性和现有的开源校准包。论文还总结了主要的传感器融合方法和用于自动驾驶环境中的障碍物检

从Code Review 谈如何做技术

从Code Review 谈如何做技术来自：百度工程效率部 time 2014-05-12 16:34 次 551 2014年4月12日这两天，在微博上表达了一下Code Review的重要性。因为翻看了阿里内部的Review Board上的记录，从上面发现Code Review做得好的是一些比较偏技术的团队，而偏业务的技术团队基本上没有看到Code Review的记录。当然，这

区块链 | NFT 水印：Review on Watermarking Techniques（二）

🍍原文：Review on Watermarking Techniques Aiming Authentication of Digital Image Artistic Works Minted as NFTs into Blockchains 1 半脆弱和可逆水印鲁棒性好的水印技术通常会产生非常低透明度。正如前面所述，由于透明度在处理数字艺术品时是一个非常重要的特性，因此鲁棒性

MLA Review之五：回归

回到回归的正题，回归问题是机器学习领域中应用的比较广的一种方法，不过我觉得大部分的回归模型都是广义线性模型，在Andrew NG的课程中，对广义线性模型做了比较详细的推导，这篇文章的内容是，线性回归、局部加权回归、岭回归以及前向逐步回归，除了前向逐步回归之外，其他的都是广义线性回归模型，基本思路都是 1，确定损失函数 2，使用梯度下降（或者梯度上升）求解权重参数，算是套路，而这两种套路使用Pyt

MLA Review之四：logistic回归

终于来到logistic回归，logistic回归其实很简单，之前的说到的神经网络就用到了这个方法，其中最重要的就是使用了sigmoid损失函数。当然使用的方法也就最简单的梯度下降法，这里并没有使用之前神经网络的随机梯度下降法，也是为了简单起见。因为之前在神经网络里面使用过了，所以这篇文章就略微介绍下。 logistic回归是属于广义线性回归的一种，基本形式： z=w0+w1*x

MLA Review之三：朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯（Naive Bayes）,贝叶斯概率论在整个统计学习上都是泰山北斗一样的存在，《Pattern Recognization and Machine Learning》这一扛鼎之作全书的思想其实就是贝叶斯概率论，简单的说就是先验代替后验。我们先来给朴素贝叶斯找一点理论支持贝叶斯概率公式：P(A|B)=P(A)*p(B|A)/P(B) ，而根据要求，我们需要做