ArrayList简介ArrayList是list接口的可变数组的实现。与一般数组不同的是，它的容量可以动态增长。ArrayList继承了AbstractList抽象类，实现了List，RandomAccess,Cloneable,java.io.Serializable接口，根据实现的接口看，它支持随机访问，支持克隆，支持序列化

1.UUID生成通过网卡、时间、随机数来保证生成的唯一的字符串。优点：（1）本地生成，生成简单（2）速度快（3）高可用；缺点：（1）无序，如果存入mysq，影响B的操作性能，因为B树是需要排序的；（2）占用空间较大（36个

老男孩教育第五关实战考试题：批量创建10个用户stu01stu10，并且设置随机8位密码，要求不能用shell的循环（例如：for,while等），只能用linux命令及管道实现。方法1：\root@oldboy/\echostu{01..10}|tr"""\\n"|sedr's(.\)useradd\\1

前言来了来了，50道Java集合面试题来了！1\.Arraylist与LinkedList区别可以从它们的底层数据结构、效率、开销进行阐述哈ArrayList是数组的数据结构，LinkedList是链表的数据结构。随机访问的时候，ArrayList的效率比较高，因为LinkedList要移动指针，而

PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时，也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中，我们已经发布了目标检测FasterRCNN、MobileNetSSD、PyramidBox和场景文字识别CRNNCTC、OCRAttention共计5个预训练模型。近期，在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型，丰富扩充了预训练模

Redis从入门到放弃系列(七)过期、内存淘汰策略本文例子基于：5.0.4过期策略Redis对于设置了过期时间的key的过期策略有两种惰性删除定时随机删除惰性删除惰性删除的时机在于当你要获取该key的时候再去做判断.这里我以String类型

一、引言随着深度学习技术的迅速发展，大型预训练模型如GPT4、BERT等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些大模型的表现得益于其背后庞大的数据集，这些数据集为模型提供了丰富的知识和信息。本文将探讨大模型数据集的构建、面临的挑战以及未来的发展趋势。二、大

一、引言在人工智能的奇幻世界中，大模型数据集如同神秘的魔法书，蕴藏着无尽的智慧与力量。它们为AI注入了生命，使其具备了理解和改变世界的能力。今天，就让我们一起揭开大模型数据集的神秘面纱，探索其背后的魔法世界吧！二、大模型数据集：智慧的宝库大模型数据集就如同

近日，天翼云DeepSeek模型推理技术迎来重大升级！该技术不仅支撑DeepSeekR1满血版模型实现性能的四倍提升，更将大规模部署模型的成本降至原来的25%以下，为AI应用落地铺就更为宽广的道路。