摘要：
基础 在把玩算法 | 数组中已经对数组进行了详细的说明，本文介绍另外一种比较常见的基础数据结构：链表。链表是一种线性表，通常由一连串的节点组成，数据存放在节点中，每一个节点里存放下一个节点的指针。 与数组相比，使用链表可以克服数组需要预先知道数据大小的缺点，链表结构可以充分的利用内存空间。但是数组失 阅读全文
摘要：
基础 数组是由相同类型的元素的集合所组成的数据结构，分配一块连续的内存来存储。数组是使用索引来访问里面的元素的。如果我们有n个值，那么数组索引的范围为0至n-1。对于0到n-1之间的任意的i，我们就能在Java代码中用arr[i]来访问第i个元素的值。 下面的代码创建了一个人名的数组，然后打印数组中 阅读全文
摘要：
BeanFactory是Spring中非常重要的一个类，搞懂了它，你就知道了bean的初始化和摧毁过程，对于深入理解IOC有很大的帮助。 BeanFactory体系结构 首先看一下使用IDEA生成的继承层次图（图中去掉了ApplicationContext的继承图）： 可以看到 下的接口主要分为三个 阅读全文
摘要：
[TOC] 上篇已经对IoC容器的设计进行了分析（ "Spring源码阅读 IoC容器解析" ），本篇将对 经典的继承层次图进行详细的分析，在心中形成一个大致的印象，以便后面一步步调试源码的时候，不会太眼花缭乱。让我们一步步的前进吧... 继承层次图概览 使用IDEA的继承层次工具生成如下的图（选中 阅读全文
摘要：
[TOC] 在Spring框架中最重要的是Spring IoC容器，它是Spring框架的核心。本文将从更高的角度来解析Sping IoC容器，了解其是如何设计的。了解一样东西最好的办法是从其核心本质出发，只要把握住了这样一个核心，其他的一些东西也迎刃而解了。这是一个很好的开端，我们一起开始吧... 阅读全文
摘要：
[TOC] 本文将粗略的搭建一个Spring源码的阅读环境，为后面的源码阅读做一个准备。做任何事情不管是有一个完美的或者是不太完美的开头，只要去做了，那么就是一种胜利。 由于spring使用了gradle构建工具，接下来先安装gradle。 安装gradle 从Gradle官网下载gradle安装包 阅读全文
摘要：
本文使用的Spring Boot版本为： Spring Cloud版本为： 按照书上的做法，在application.yml中配置配置服务器的地址和Vault token相关的配置时，在启动的时候发现这两个配置没有生效，使用的还是默认的配置服务器的地址：http://localhost:8080， 阅读全文
摘要：
按照4.2.3中的指导一步一步的去做，在登录界面进行登录时，报错了，报错信息是LDAP服务器连接不上。 后来查了一些资源发现还需要加入一些其他的依赖，如下： 尤其要加入 依赖，有了这个依赖才能起到嵌入的本地的LDAP服务器。对应的配置代码如下： 除了能使用java代码来进行配置外，还可以在appli 阅读全文
摘要：
3.2章中按照书中的步骤写好相应类的映射关系，发现启动时，之前在3.1章中建的表全部被删重新建立了，并且 表的数据没了，由于使用了JPA，默认使用的是hibernate，在启动时会删除所有的表并重新的建立表结构，而且 和`data.sql`中的语句并没有执行。解决办法很简单，在application 阅读全文
摘要：
按照书中的例子，一直做到第3.1章使用JDBC读写数据时，在提交设计的taco表单时，报了如下的异常信息： 异常的字面意思就是字符串的 不能转换成 ，表单中的 是字符串当然不能自动的转换成 对象，不过spring中是可以自定义转换器来进行转换的。 添加如下的转换器，将 转换成 就可以了： 不添加上面 阅读全文
摘要：
最近在看《Spring in Action, Fifth Edition》，下载了Spring Tool Suite4，在使用的过程中发现了一些问题： 只要在复制粘贴（ctrl+c, ctrl+v）时，编辑器会非常的卡，这种卡实在时很难忍受，非常的影响效率； 按住ctrl键，想要进入某个类或者方法， 阅读全文
摘要：
[TOC] Tensorflow的一个特色就是分布式计算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的。这是一个通信框架gRPC(google remote procedure call)，是一个高性能、跨平台的RPC框架。RPC协议，即远程过程调用协议，是指通过网络从远程 阅读全文
摘要：
[TOC] 学习tensorflow有一段时间了，想做点东西来练一下手。为了更有意思点，下面将搭建一个简单的验证码识别系统。 准备验证码数据 下面将生成一万张四位英文字母的验证码，验证码的大小是100 \ 30的图片，只包含大写的英文字母，并将目标值保存到csv文件。 生成的验证码图片是这样子的，如 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工神经网络VS卷积神经网络 参数太多，在cifar 10的数据集中，只有32\ 32\ 3，就会有这么多权重，如果说更大的图片，比如200\ 200\ 3就需要120000多个，这完全是浪费。 没有利用像素之间位置信息，对于图像识别任务来说，每个像素与周围的像素都是联系比较紧密的。 网 阅读全文