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ar 识别源码需求。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，基本的五阴反包指标源码流程如下所示
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深圳溯源码燕窝的种类元素时，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扩容策略的高端收费私人订制指标源码问题时，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，网盘源码支持腾讯云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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C/C++插件为VS Code增加了对C/C++语言的全面支持，包括智能代码补全、调试功能等，让C/C++开发变得更加顺畅。ESLint插件
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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