Java线程池，白话文vs八股文，原来是这么回事！
本文介绍了Java线程池的原理、实现方式及相关参数。首先，通过类比公司员工的方式解释了线程池的核心概念，如核心线程、最大线程数、任务队列和拒绝策略。接着，详细描述了线程池的任务处理流程，并提供了使用`ThreadPoolExecutor`和`Executors`创建线程池的代码示例，强调了`ThreadPoolExecutor`的灵活性和`Executors`的局限性。最后，总结了线程池的相关参数及不同类型的线程池实现，并附带常见面试题及其解答，帮助读者全面理解线程池的应用场景和优化方法。
面试官必问的分布式锁面试题，你答得上来吗？
本文介绍了分布式锁的概念、实现方式及其在项目中的应用。首先通过黄金圈法则分析了分布式锁的“为什么”、“怎么做”和“做什么”。接着详细讲解了使用 Redisson 和 SpringBoot + Lettuce 实现分布式锁的具体方法，包括代码示例和锁续期机制。最后解释了 Lua 脚本的作用及其在 Redis 中的应用，强调了 Lua 保证操作原子性的重要性。文中还提及了 Redis 命令组合执行时的非原子性问题，并提供了 Lua 脚本实现分布式锁的示例。
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cpp struct json相互转换
使用 `nlohmann/json`库，可以简便地在C++中实现结构体与JSON之间的相互转换。通过定义序列化和反序列化函数，可以处理简单和复杂的结构体类型。这种方法不仅提高了代码的可读性和维护性，还增强了数据交换的灵活性。
《C++与类脑芯片：开启人工智能硬件新征程》
在人工智能快速发展的背景下，类脑芯片作为模仿人类大脑神经元结构的新型硬件，以其低功耗和高并行处理能力崭露头角。C++凭借其高效执行、强大内存管理和丰富的库支持，在类脑芯片的应用开发中展现出独特优势。二者结合不仅在智能感知、数据处理和机器人控制等领域带来突破，还为未来创新应用如智能诊断、个性化教育等开辟了广阔前景。尽管面临编程复杂性和生态不完善等挑战，但通过学术界、产业界和开源社区的合作，C++与类脑芯片有望推动人工智能迈向新高度。
《C++ 赋能强化学习：Q - learning 算法的实现之路》
本文探讨了如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法。强化学习通过智能体与环境的交互来学习最优策略，Q-learning则通过更新Q函数估计动作回报。C++凭借高效的内存管理和快速执行，在处理大规模数据和复杂计算时表现出色。文章详细介绍了环境建模、Q表初始化、训练循环及策略提取等关键步骤，并分析了其在游戏开发、机器人控制等领域的应用前景，同时指出了可能面临的挑战及应对策略。
《容器化赋能：C++人工智能模型部署的卓越之道》
本文探讨了容器化技术在C++人工智能模型部署中的应用。通过Docker等容器化工具，C++模型及其依赖项被打包成独立的容器镜像，确保了环境一致性、快速部署与弹性伸缩，以及资源的高效利用。文章详细介绍了容器化技术的优势、实践要点及具体应用场景，如智能安防监控和工业自动化质量检测，展示了容器化技术如何助力C++人工智能模型高效落地。
《C++携手英特尔OpenVINO：加速人工智能推理新征程》
在人工智能蓬勃发展的背景下，英特尔OpenVINO作为一款强大的工具套件，为加速AI推理提供了卓越的解决方案。本文深入探讨了C++与OpenVINO的集成方法，展示了其在高效推理、硬件优化及多种应用场景中的独特优势和巨大潜力。通过合理的环境搭建、模型准备和应用程序开发，C++与OpenVINO的结合能够在智能安防、工业自动化等领域实现高效的人工智能推理。