1.为什么我的码分java源代码是乱码？
2.死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
3.深入理解 Flutter 加载原理 | 京东云技术团队
4.都有哪些关于模块化编程与解耦之类的程序设计的好书推荐？
5.SD-Webui源代码学习笔记：（一）生成的调用过程
为什么我的java源代码是乱码？
这是Java文件的编码导致的问题，通常使用javacFirstSample.java编译UTF-8编码的码分.java源文件。没有指定编码参数encoding的码分情况下，默认使用的码分是GBK编码当编译器用GBK编码来编译UTF-8文件时，就会把UTF-8编码文件的码分3个字节的文件头，按照GBK中汉字占2字节、码分信纸源码英文占1字节的码分特性解码成了“乱码”的两个汉字。这个源文件应该是码分用记事本另存为UTF-8编码造成的。
解决方法：
对于非GBK及其子集编码（GB）的码分源文件，编译方式为javac-encodingUTF-8FirstSample.java。码分但还是码分会出现错误，提示非法字节。码分
这是码分因为.java只识别不带BOM的UTF-8编码。所以应该用EmEditor、码分Editplus、码分ULtraEdit或notepad++之类的工具另存为UTF-8（无BOM）。然后就可以用javac.java编译.java文件了。
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扩展资料：
语言特点：
1.简单性
Java看起来设计得很像C++，但是为了使语言小和容易熟悉，设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了，这些特征是一般程序员很少使用的。例如，Java不支持goto语句，代之以提供break和continue语句以及异常处理。
2.面向对象
Java是一个面向对象的语言。对程序员来说，小说app源码网址这意味着要注意应中的数据和操纵数据的方法（method），而不是严格地用过程来思考。Java还包括一个类的扩展集合，分别组成各种程序包（Package），用户可以在自己的程序中使用。
3.分布性
Java设计成支持在网络上应用，它是分布式语言。Java既支持各种层次的网络连接，又以Socket类支持可靠的流（stream）网络连接，所以用户可以产生分布式的客户机和服务器。
4.编译和解释性
Java编译程序生成字节码（byte-code），而不是通常的机器码。Java字节码提供对体系结构中性的目标文件格式，代码设计成可有效地传送程序到多个平台。Java程序可以在任何实现了Java解释程序和运行系统（run-timesystem）的系统上运行。
5.稳健性
Java原来是用作编写消费类家用电子产品软件的语言，所以它是被设计成写高可靠和稳健软件的。Java消除了某些编程错误，使得用它写可靠软件相当容易。
参考资料：
/blog.csdn.net/shengzhu1/article/details/"target="_blank"title="CSDN：Java解释执行">CSDN：Java解释执行
死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
双端队列是一种特殊的队列，两端皆可操作元素。ArrayDeque以数组方式实现，非线程安全。Deque接口继承自Queue，新增操作两端元素、溯源码什么原理类栈方法。
ArrayDeque属性使用数组存储，头尾指针标识，最小容量为8。默认初始容量，最小8。入队方法包括从头addFirst(e)和尾addLast(e)。容量不足直接扩容两倍，通过取模循环头尾指针。出队方法pollFirst()和pollLast()，同样取模循环。ArrayDeque可直接作为栈使用，操作队列头即可实现。
总结：ArrayDeque采用数组实现双端队列，通过头尾指针循环数组操作。容量不足时扩容，每次增加一倍容量。作为栈使用，只需操作队列头。不支持线程安全。
深入理解 Flutter 加载原理 | 京东云技术团队
随着 Flutter 的稳定版本迭代，京东 APP 中的 Flutter 业务日渐增多。Flutter 提供了高效的开发环境、优秀的跨平台适配、丰富功能组件和动画，无源码调试驱动以及接近原生的交互体验。然而，随之而来的 OOM 问题也逐渐显现，尤其在页面加载大量时。本文将深入探讨 Flutter 中的加载原理，以及使用过程中的注意事项和优化思路。基本使用
使用 Image 控件加载是 Flutter 中的常规操作，其基本方法为：image 参数是 Image 控件中的必选参数，可以是 Asset、网络、文件或内存中的数据源。以网络加载为例，具体使用方式如下：
Image 控件的具体使用方法在官方文档中已有详细说明：[Image widget documentation](https://api.flutter.dev/flutter/widgets/Image-class.html) 加载流程Flutter 的加载机制与原生客户端相似，加载流程如下：
根据数据来源生成缓存列表中的唯一 key；
通过 key 读取缓存列表中的数据；
如果缓存存在，直接返回已存在的数据；
如果缓存不存在，按照来源加载数据，解码后同步到缓存中并返回；
设置回调监听数据加载状态，数据加载完成后重新渲染控件显示。
加载流程中，对于文件缓存部分，目前官方不支持此功能，但我们可以通过源码分析和修改来实现文件缓存的补全。 源码分析通过流程图结合 UML 类图分析加载流程：
PaintingBinding：缓存类和着色器预加载。该类是基于框架的应用程序启动时绑定到 Flutter 引擎的胶水类，启动入口 main.dart 中的yycms5.0源码 runApp 方法创建 WidgetsFlutterBinding 类时初始化。PaintingBinding 初始化内部的着色器预加载和缓存等功能。
ImageCache：缓存类，提供缓存最大个数限制和最大容量限制。当加载过程为异步操作时，缓存的分为已使用、已加载、未使用三种状态，分别对应三个缓存列表。当缓存列表超限时，通过 Map 的 keys.first 方法获取缓存列表头部最近最少使用的对象进行删除，以满足缓存限制。
ImageProvider：数据提供抽象类，定义数据解析方法、唯一 key 生成方法和数据加载方法。常用的 Provider 子类有：NetworkImage、AssetImage、FileImage、MemoryImage 等。resolve 方法返回 ImageStream 对象，load 方法加载图像数据并返回 ImageStreamCompleter 类管理加载状态和图像数据。
ImageStreamCompleter：用于管理加载图像对象的加载过程。Image 控件通过它监听加载状态。
ImageStream：图像加载对象，监听加载状态，最终返回 ImageInfo 对象用于图像显示。
NetworkImage：网络加载类，ImageProvider 的实现类。通过 URL 加载网络图像，load 方法返回 MultiFrameImageStreamCompleter 对象，通过 PaintingBinding 的 instantiateImageCodec 方法解码数据，obtainKey 方法生成缓存列表中的 key，确保缓存的唯一性。
MultiFrameImageStreamCompleter：ImageStreamCompleter 的子类，用于管理单帧和多帧图像数据的加载过程。
ImageState：Image 控件创建的 State 类，调用 ImageProvider 的 resolve 方法解析数据，通过 ImageStreamListener 的 onImage 回调获取数据加载完成状态。
RawImage：RenderObjectWidget 的子类，重写 createRenderObject 方法创建 RenderObject 子类。
RenderImage：渲染树中 RenderObject 的实现类，负责绘制渲染图像。performLayout 方法度量渲染尺寸并布局，paint 方法获取画布 Canvas，处理镜像、裁剪、平铺等逻辑后调用 Skia 引擎 API 进行绘制。
总结通过源码分析，我们了解到 Image 加载原理及关键类和方法的功能。在实际使用中，我们可以通过优化缓存池大小限制、未显示图像内存管理、预缓存处理、增加文件缓存功能、自定义占位图和错误图、控制大图下载进度显示和拉伸区域设置等方式进行优化。未来，我们还将持续优化加载框架，探索原生和 Flutter 中内存共享方案，以实现非侵入式增强能力。
都有哪些关于模块化编程与解耦之类的程序设计的好书推荐？
首先是关于JavaScript设计模式和开发实践的注释。每当我们看到大量的if或swtich-case语句时，我们首先应该考虑的是我们是否可以使用对象的多态性来重构它们。uncurring的目的那么有什么办法可以泛化本节描述的uncurrying来解决这个问题。为什么要提取这个？或与呼叫应用相同的目的。方法中使用this的地方不再局限于原来的指定对象，而是泛化的，具有更广泛的适用性。其次是数据库基础。尽管我将这本书归类为数据库基础知识，但它实际上涵盖的内容远不止数据库基础知识，它还讨论了分布式数据库、数据分区、事务、分布式系统等等。本书涵盖了完整的数据库系统概念，知识体系清晰。是学习数据库系统的非常经典的教材。
再者是游戏编程。游戏开发入门级教材，从游戏框架结构入手，讲解游戏开发基础知识，涵盖游戏框架、游戏双缓冲展示、游戏循环控制、游戏动画、鼠标交互、游戏打包、二人游戏等。书中的案例都是按照游戏框架的模块结构进行开发的。在开发层面，详细描述了游戏从原型到成品的开发过程，强调了模块可用和可维护的理念。
另外是高性能MySQL。是高级MySQL的必读书籍。它不适合入门MySQL。毕竟主要讲的是MySQL的底层原理和性能提升相关的东西。重点是教你如何更好地使用MySQL，而不是如何使用它。mysql。既有理论又有实践。这些工具和方法的选择、使用与排列组合，形成了第一个独特的来源。 不同的调研方式、不同的设计方法、不同的表现手法。
SD-Webui源代码学习笔记：（一）生成的调用过程
本文旨在探讨Stable-Diffusion-Webui源代码中的生成调用过程，提供对相关代码段的深入解读。首先，深入解析的路径集中在文件 modules/call_queue.py，其中封装了用于实现请求处理的函数 wrap_queued_call, wrap_gradio_gpu_call 及 wrap_gradio_call。这些函数用于实现多种类型的请求处理，几乎囊括了webui中常见请求。
着重考察了文件 ui.py 中的 modules.txt2img.txt2img 函数调用，发现其被封装于 wrap_gradio_gpu_call 中，且其调用路径清晰地指向生成的核心代码。通过全局搜索定位到关键函数，我们能够观察到一个典型的绘图执行流程。
经过多次函数调用与变量追踪，最终到达关键步骤：首先，process_images 函数负责管理当前配置的暂存、覆盖和图像生成任务。而真正实现图像生成的部分位于 process_images_inner 函数，此函数调用一系列复杂的模型操作，最终实现图像从隐空间到像素空间的转换。
在这一转换过程中，关键函数如 decode_first_stage 负责将模型输出的隐空间表示解码为可视图像。进一步探究，发现其作用于预先训练的VAE模型，将输出转换为人类可读的图像形式。同时，p.sample 的操作则涉及对预测噪声的迭代更新与去除噪声，实现图像的最终生成。
为了明确这一操作所依赖的库代码，进一步对 decode_first_stage 和 p.sample 的执行细节进行了跟踪和验证，明确了它们分别位于 repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/models/diffusion/ddpm.py 和 repositories/k-diffusion/k_diffusion/sampling.py 中的实现路径。
同时，文中提到了Stable Diffusion项目中集成的安全检查器在Webui版本中的缺失，这一改动是为了允许生成彩色图像。若考虑使用SD-Webui部署AI生成内容服务，建议对生成的图像进行安全检查，以防范潜在风险。
总结，本文通过对Stable-Diffusion-Webui源代码的详细解析，揭示了生成的主要逻辑和关键技术路径。这些见解将为个人自定义Webui开发提供宝贵的参考，旨在提升项目的实用性与安全可靠性。
