Java中的线程池优化实践####
本文深入探讨了Java中线程池的工作原理，分析了常见的线程池类型及其适用场景，并通过实际案例展示了如何根据应用需求进行线程池的优化配置。文章首先介绍了线程池的基本概念和核心参数，随后详细阐述了几种常见的线程池实现（如FixedThreadPool、CachedThreadPool、ScheduledThreadPool等）的特点及使用场景。接着，通过一个电商系统订单处理的实际案例，分析了线程池参数设置不当导致的性能问题，并提出了相应的优化策略。最终，总结了线程池优化的最佳实践，旨在帮助开发者更好地利用Java线程池提升应用性能和稳定性。
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Demo发布- ClkLog客户端集成 uni-app
在上一期推文中，我们与大家分享了 React Native 的集成 demo。本期，我们将继续介绍 ClkLog 集成 uni-app 的 demo。 uni-app 允许开发者编写一套代码，然后可以编译到 iOS、Android、H5 以及各种小程序等多个平台。因此，本次 demo 中将涵盖上述所有平台，并且我们会详细说明集成过程中遇到的难点及解决方案。
【一步步开发AI运动小程序】九、姿态辅助调试桌面工具的使用
随着AI技术的发展，各大厂商推出的AI运动APP如“乐动力”、“天天跳绳”等，使云上运动会、线上健身等概念大热。本文将指导你如何利用“云智AI运动识别小程序插件”，在微信小程序中实现类似功能，包括工具搭建、服务启动及数据回传等步骤，助力开发者高效开发AI运动小程序。
分享5款让办公学习井井有条的小工具
本文介绍了五款实用的Win10小工具：Folder Painter用于文件夹图标自定义；CustomizerGod实现系统界面个性化；3171.CN提供多种在线工具；XMeters监控系统资源；QuickCut管理快捷方式，帮助提升办公学习效率。
uni app下开发AI运动小程序解决方案
本文介绍了在小程序中实现AI运动识别的解决方案。该方案依托于UNI平台，通过高效便捷的插件形式，实现包括相机抽帧控制、人体识别、姿态识别等在内的多项功能，无需依赖后台服务器，大幅提高识别效率和用户体验。方案内置多种运动模式，支持自定义扩展，适用于AI健身、云上赛事、AI体测等多场景，适合新开发和存量改造项目。
【一步步开发AI运动小程序】八、利用body-calc进行姿态识别
随着AI技术的发展，各大厂商推出的如“乐动力”、“天天跳绳”等AI运动APP，使得云上运动会、线上健身等概念风靡一时。本文将引导读者从零开始开发一个AI运动小程序，使用“云智AI运动识别小程序插件”，介绍人体姿态检测规则、规则编写语法、执行检测规则运算及姿态检测实战等内容，助力开发者轻松实现AI运动小程序的开发。
微信通知
本文档介绍了通过企业微信API发送消息所需的前置条件及步骤，包括获取access_token和发送消息的具体Java代码示例。前置条件涉及企业微信与小程序的相关配置信息，如appId、secret等。示例代码展示了如何异步处理请求，并解析响应数据以获取用户列表，同时提供了处理医生编号的辅助方法。
云端微光，AI启航：低代码开发的智造未来
在技术革新飞速发展的浪潮中，低代码开发与AI技术的结合正在重塑编程的边界。通过亲身体验腾讯云开发 Copilot，本篇文章从初学者视角出发，深度探索了从需求输入到功能实现的整个流程。Copilot 的自然语言解析能力和模块化设计，不仅缩短了开发周期，更让非技术背景的用户也能轻松迈入技术世界。AI 的加持使开发效率倍增，需求转化更加精准；然而，复杂场景中的生成代码质量和高级功能支持也存在优化空间。文章总结了AI辅助开发的技术优势、应用场景与未来发展方向，并探讨了开发者角色在智能化时代的转型，致力于为读者呈现一