1.如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
2.面试题：ArrayList扩容时扩容多少？
3.第二十四章 解读Pytorch中多GPU并行计算教程
4.最大公约数最小公倍数程序算法和说明
5.揭秘视频号矩阵系统：一键多平台发布，倍增倍增定时任务助你效率翻倍！源码
6.值得收藏！技术VScode 中这 15 个神仙插件写代码必备！倍增倍增
如何实现定时任务- Java Timer/TimerTask 源码解析
日常实现各种服务端系统时，源码我们一定会有一些定时任务的技术上海国际商城系统源码下载需求。比如会议提前半小时自动提醒，倍增倍增异步任务定时/周期执行等。源码那么如何去实现这样的技术一个定时任务系统呢？ Java JDK提供的Timer类就是一个很好的工具，通过简单的倍增倍增API调用，我们就可以实现定时任务。源码
现在就来看一下java.util.Timer是技术如何实现这样的定时功能的。
首先，倍增倍增我们来看一下一个使用demo
基本的源码使用方法：
加入任务的API如下:
可以看到API方法内部都是调用sched方法，其中time参数下一次任务执行时间点，技术是通过计算得到。period参数为0的话则表示为一次性任务。
那么我们来看一下Timer内部是如何实现调度的。
内部结构
先看一下Timer的组成部分：
Timer有3个重要的模块，分别是 TimerTask, TaskQueue, TimerThread
那么，在加入任务之后，整个Timer是怎么样运行的呢？可以看下面的示意图：
图中所示是简化的逻辑，多个任务加入到TaskQueue中，会自动排序，队首任务一定是当前执行时间最早的任务。TimerThread会有一个一直执行的循环，从TaskQueue取队首任务，判断当前时间是否已经到了任务执行时间点，如果是则执行任务。
工作线程
流程中加了一些锁，用来避免同时加入TimerTask的并发问题。可以看到sched方法的逻辑比较简单，task赋值之后入队，队列会自动按照nextExecutionTime排序（升序，排序的实现原理后面会提到）。
从mainLoop的源码中可以看出，基本的affe源码解析流程如下所示
当发现是周期任务时，会计算下一次任务执行的时间，这个时候有两种计算方式，即前面API中的
优先队列
当从队列中移除任务，或者是修改任务执行时间之后，队列会自动排序。始终保持执行时间最早的任务在队首。 那么这是如何实现的呢？
看一下TaskQueue的源码就清楚了
可以看到其实TaskQueue内部就是基于数组实现了一个最小堆 (balanced binary heap), 堆中元素根据 执行时间nextExecutionTime排序，执行时间最早的任务始终会排在堆顶。这样工作线程每次检查的任务就是当前最早需要执行的任务。堆的初始大小为，有简单的倍增扩容机制。
TimerTask 任务有四种状态：
Timer 还提供了cancel和purge方法
常见应用
Java的Timer广泛被用于实现异步任务系统，在一些开源项目中也很常见， 例如消息队列RocketMQ的 延时消息/消费重试 中的异步逻辑。
上面这段代码是RocketMQ的延时消息投递任务 ScheduleMessageService 的核心逻辑，就是使用了Timer实现的异步定时任务。
不管是实现简单的异步逻辑，还是构建复杂的任务系统，Java的Timer确实是一个方便实用，而且又稳定的工具类。从Timer的实现原理，我们也可以窥见定时系统的一个基础实现：线程循环 + 优先队列。这对于我们自己去设计相关的系统，也会有一定的启发。
面试题：ArrayList扩容时扩容多少？
大家好，我是你们的小米！今天要和大家一起来探讨一个在Java面试中经常被问到的问题：“ArrayList扩容时扩容多少？”相信很多小伙伴都在面试中遇到过这个问题，那么接下来，我就为大家详细解析一下这个问题，希望能够帮助大家在面试中游刃有余！
了解ArrrayList的内部实现
在深入解析扩容策略之前，我们首先要了解一下ArrayList的内部实现原理。ArrayList是Java集合框架中的一个动态数组，它可以根据需要动态地增加或减少元素。ArrayList的底层是通过数组实现的，当数组容量不足以存放新增的武安网站源码元素时，就需要进行扩容操作。
扩容策略简介
ArrayList在扩容时，并不是每次新增一个元素就扩容一次，这样效率会很低。相反，它采取了一种“倍增”策略，即当数组容量不够用时，它会将当前容量翻倍。这样做的好处是，在一次扩容操作中，可以一次性扩充一大块内存，减少了频繁扩容带来的性能损耗。
源码分析
ArrayList的扩容逻辑实际上是由ensureCapacityInternal方法来完成的。我们一起来看一下这段源码：
从上面的代码中，我们可以看到，在grow方法中，新的容量（newCapacity）是通过将旧容量（oldCapacity）右移一位（即除以2），然后再加上旧容量得到的。这样就实现了容量的翻倍扩容策略。
理解扩容的触发条件
在源码分析的基础上，我们来总结一下ArrayList扩容的触发条件：
需要注意的是，虽然数组会根据倍增策略进行扩容，但也并不是无限制地扩容下去的。在源码中，有一个MAX_ARRAY_SIZE的限制，如果计算得到的新容量超过了这个值，就会进行特殊处理。
END
通过对ArrayList扩容策略的源码分析和解释，我们可以得出ArrayList在扩容时采用了倍增策略，每次扩容都会将当前容量翻倍，从而有效地减少了频繁扩容带来的性能损耗。同时，也要注意到MAX_ARRAY_SIZE的限制，防止无限制地扩容。掌握了这些知识，相信在面试中回答关于ArrayList扩容策略的海实源码问题时，大家已经游刃有余了！
第二十四章 解读Pytorch中多GPU并行计算教程
在Pytorch中进行多GPU并行计算，可显著加速训练过程。教程代码在github.com/WZMIAOMIAO/d...，位于pytorch_classification模块下的train_multi_GPU文件夹内。两种常见多GPU使用方法：使用多块GPU加速训练。
下图展示了多GPU并行加速的训练时间对比。测试环境：Pytorch1.7，CUDA.1，使用ResNet模型与flower_photos数据集，BatchSize为，GPU为Tesla V。通过左侧柱状图，可以看出多GPU加速效果并非线性倍增，涉及多GPU间的通信。
多GPU并行训练需注意，尽管Pytorch框架处理了部分工作，但需了解其背后机制。下图展示了使用单GPU与多GPU（不使用SyncBatchNorm）训练的曲线对比。不使用SyncBatchNorm时，多GPU训练结果与单GPU相近但速度快，使用SyncBatchNorm则能取得稍高的mAP。
Pytorch提供两种多GPU训练方法：DataParallel与DistributedDataParallel。DistributedDataParallel推荐使用，适用于多机多卡场景。下图展示了两者对比，DistributedDataParallel在单机多卡与多机多卡环境中表现更佳。
Pytorch中多GPU训练常用启动方式包括torch.distributed.launch与torch.multiprocessing。torch.distributed.launch更方便，官方多GPU训练FasterRCNN源码采用此方式。torch.multiprocessing提供更灵活的控制。使用torch.distributed.launch时，建议使用nvidia-smi指令确认GPU显存是否释放，避免资源占用导致训练问题。
train_multi_gpu_using_launch.py脚本基于已有知识扩展，涉及模型搭建与自定义数据集，福建源码建站更多细节请查看之前视频。使用该脚本需通过torch.distributed.launch启动，设置nproc_per_node参数确定使用GPU数量。使用指令启动训练，指定GPU时需使用指定指令，如使用第1块和第4块GPU。
在使用torch.distributed.launch启动时，系统自动在os.environ中添加RANK、WORLD_SIZE、LOCAL_RANK参数，用于初始化进程组，分配GPU设备。All-Reduce操作在多GPU并行计算中至关重要。脚本代码已做注释，便于理解。要运行脚本，需先克隆项目，引入其他函数如模型与数据集部分。
最大公约数最小公倍数程序算法和说明
最大公约数的计算，从较小数的一半开始进行循环，若当前循环数同时能整除两个数，则当前数即为最大公约数。
最小公倍数的计算，从较小数开始倍增循环，找到第一个能被较大数整除的倍数即为最小公倍数。
程序实现步骤分为四步：设置变量、编写代码、编译错误处理及运行。
具体步骤如下：初始化任意两个整数X和Y，最大公约数M和最小公倍数N，循环变量I。输入X和Y，确保X小于等于Y。从X开始递减循环，找到同时能整除X和Y的最大值，即最大公约数M。从1开始倍增循环，找到第一个能被Y整除的X的倍数，即最小公倍数N。
程序源代码使用TURBO C编写。代码段包括输入输出指令、条件判断及循环语句。运行程序，输入两个整数后，将输出最大公约数和最小公倍数。
示例运行结果：输入两个整数后，程序输出最大公约数和最小公倍数，实现计算需求。
揭秘视频号矩阵系统：一键多平台发布，定时任务助你效率翻倍！
在数字化时代，视频内容已成为吸引用户眼球的重要媒介。然而，对于内容创作者和运营者来说，如何在多个平台上高效地发布和管理视频内容，却是一个不小的挑战。今天，我们将为您揭秘一款强大的视频号矩阵系统源码，它支持多平台自动发布和定时任务一键设置，让您的视频内容传播效率倍增！
一、多平台自动发布，省时又省力
想象一下，您只需在一个平台上编辑好视频内容，便能一键同步发布到多个社交平台，如抖音、快手、微博、B站等。这样的操作不仅节省了您逐个平台上传的时间和精力，还能确保内容在多个平台上的快速传播。视频号矩阵系统源码正是基于这样的需求而生，它具备强大的跨平台兼容性，支持主流视频平台的自动发布功能，让您轻松实现多平台内容同步。
二、定时任务一键设置，精准掌握发布时机
除了多平台自动发布外，视频号矩阵系统源码还具备定时任务一键设置的功能。您可以根据视频内容的特性和目标受众的活跃时间，灵活设置发布时间。这样，无论是在工作日还是节假日，您都能确保视频内容在最佳时机发布，吸引更多用户的关注和互动。定时任务的设置让您的内容传播更加精准，有效提升了内容曝光度和用户参与度。
三、效率倍增，打造视频内容传播新生态
视频号矩阵系统源码的引入，将为您的内容传播带来革命性的变化。多平台自动发布和定时任务一键设置的功能，让您的视频内容传播效率倍增。您可以将更多的精力投入到内容创作和运营策略上，而无需担心繁琐的发布和管理流程。同时，多平台同步发布还能扩大您的受众群体，提升品牌知名度和影响力。
四、如何使用视频号矩阵系统源码？
要充分利用视频号矩阵系统源码的功能，您需要按照以下步骤进行操作：
五、结语
视频号矩阵系统源码的引入，将为您的视频内容传播带来前所未有的便利和效率。多平台自动发布和定时任务一键设置的功能，让您轻松实现内容的多平台同步传播和精准掌握发布时机。赶快行动起来，借助视频号矩阵系统源码打造属于您自己的视频内容传播新生态吧！
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ESLint是一个用于识别并报告JavaScript代码中模式的工具，旨在使代码保持一致并避免错误。它为开发者提供了强大的代码质量检查功能。Prettier插件
Prettier是一个代码格式化工具，支持多种编程语言，包括JavaScript、TypeScript、CSS、SCSS、Less等，能帮助您统一代码风格，提高代码可读性。Live Server插件
Live Server插件为静态和动态页面提供了一个本地服务器，支持实时重新加载，让开发过程更加高效便捷。Visual Studio IntelliCode插件
IntelliCode插件为Python、TypeScript/JavaScript和Java开发提供了AI辅助功能，基于代码上下文与机器学习技术相结合，提高开发效率。Code Runner插件
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