近年来,人工智能(AI)的发展迅猛,从1956年的达特茅斯会议提出AI概念开始,经历了多个重要阶段。70至80年代,专家系统引发一时轰动,但因硬件及数据限制,进入了两次“AI寒冬”。1997年,IBM的深蓝击败国际象棋冠军,使AI重回公众视野。进入21世纪后,机器学习崛起,AI逐渐向实际应用转型。2012年,深度学习的爆发标志着AI能力的飞跃,随后在图像、语音识别等领域取得重大进展。2018至2020年,语言模型如BERT和GPT-3的推出,使得AI在自然语言处理上实现突破。2022年,ChatGPT的问世引发生成式AI热潮,成为全球增长最快的应用之一。如今,多模态AI如图像、视频生成技术相继出现,预示着我们已经进入生成式AI新时代。未来AI的发展将面临通用人工智能(AGI)的挑战与伦理、隐私等问题的探讨,值得我们深思。
本文讨论了Java中ZGC(Z Garbage Collector)垃圾收集器的核心机制与优化演进,ZGC是一种超低延迟的垃圾收集器,适用于大堆内存和高并发场景。文章首先介绍了不同版本JDK(如JDK 11、15、16、21)对ZGC的支持和改进,包括并发线程栈处理和分代收集的引入。与传统的G1和CMS垃圾收集器相比,ZGC显著降低了停顿时间(通常小于1ms),并且能够有效管理TB级别的堆内存,适合延迟敏感的应用如在线服务和广告系统。 此外,文章提供了ZGC的启动和调优参数示例,并分析了在容器化环境下ZGC的资源管理优势。最后,探讨了主流Java框架与不同JDK版本的兼容性,强调了学习新技术以适应行业变化的重要性。通过对ZGC的深入了解,开发者能够更好地选择合适的GC方案,以提升应用性能和用户体验。
随着应用系统复杂度提升,运行时性能监控和问题排查变得愈发重要。Java Flight Recorder(JFR)是JVM内置的强大性能监控工具,自JDK 11起开源并集成在OpenJDK中。JFR通过低开销记录JVM运行时数据,帮助开发者快速定位诸如GC频繁、线程死锁和内存泄漏等问题。文章详细介绍了JFR的功能、使用场景及其与其他监控工具的对比,阐明了JFR在监控指标的精细程度、运行开销及集成方式上的优势。JFR能够记录CPU使用情况、内存分配、线程状态等多维度数据,非常适合云原生和容器化环境。尽管JFR具有诸多优点,但它不支持Java 8及以下版本,且无法跨语言监控。通过在Spring项目中集成JFR,开发者可以高效进行性能调优和问题排查,提升系统稳定性和响应速度。
随着浏览器功能的不断丰富,Chrome插件成为提升工作效率的重要工具,尤其对开发者而言,掌握Chrome插件开发技能可以增强前后端协作能力。本文介绍了Chrome插件开发的基础,包括关键配置Manifest V3、权限申请、背景脚本和内容脚本等要素。开发流程涉及创建manifest.json、popup.html、popup.js等文件,并通过实际示例实现简单插件,如页面背景色切换。此外,讨论了插件的调试和发布过程,以及如何通过精细的权限声明和消息通信提升安全性和用户信任。通过学习这些基础知识,开发者能够快速入门,并为项目打造专属工具,拓展更多功能可能性。
Java语言在JDK 12至JDK 17之间经历了显著的语法演进,使得其变得更加简洁和现代化。几个关键的新特性包括:首先,switch表达式引入了箭头语法,支持多标签匹配和返回值,使逻辑分支更清晰;其次,文本块(Text Blocks)使多行字符串的处理变得优雅,自动处理换行和缩进,提升了代码可读性;再者,instanceof模式匹配简化了类型判断,去除了冗余的强转;此外,record类允许以一行代码定义不可变数据类,自动生成必要的方法,减轻了样板代码的负担;最后,密封类(Sealed Classes)限制了类的继承范围,确保了子类的可控性。这些特性在实际开发中,通过简化代码实现、增强表达力,极大地提升了开发者的效率和代码的安全性。
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