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- 很多时候，我们在并发编程中，涉及到加锁操作时，对代码块的加锁操作真的合理吗？还有没有需要优化的地方呢？ 很多时候，我们在并发编程中，涉及到加锁操作时，对代码块的加锁操作真的合理吗？还有没有需要优化的地方呢？
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- 往往开始做一个项目时，不会过多的考虑性能问题，以快速迭代功能为主。后续随着业务的快速发展，系统运行的性能越来越慢，此时，就需要对系统进行相应的优化，而效果最显著的就是给系统加上缓存。那么，问题来了，当你为系统加上缓存时，有没有考虑过使用缓存需要注意哪些事项呢？ 往往开始做一个项目时，不会过多的考虑性能问题，以快速迭代功能为主。后续随着业务的快速发展，系统运行的性能越来越慢，此时，就需要对系统进行相应的优化，而效果最显著的就是给系统加上缓存。那么，问题来了，当你为系统加上缓存时，有没有考虑过使用缓存需要注意哪些事项呢？
- 在Java中提供了synchronized关键字来保证只有一个线程能够访问同步代码块。既然已经提供了synchronized关键字，那为何在Java的SDK包中，还会提供Lock接口呢？这是不是重复造轮子，多此一举呢？今天，我们就一起来探讨下这个问题。 在Java中提供了synchronized关键字来保证只有一个线程能够访问同步代码块。既然已经提供了synchronized关键字，那为何在Java的SDK包中，还会提供Lock接口呢？这是不是重复造轮子，多此一举呢？今天，我们就一起来探讨下这个问题。
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- 在电商领域，存在着典型的秒杀业务场景，那何谓秒杀场景呢。简单的来说就是一件商品的购买人数远远大于这件商品的库存，而且这件商品在很短的时间内就会被抢购一空。比如每年的618、双11大促，小米新品促销等业务场景，就是典型的秒杀业务场景。秒杀业务最大的特点就是瞬时并发流量高，在电商系统中，库存数量往往会远远小于并发流量，比如：天猫的秒杀活动，可能库存只有几百、几千件，而瞬间涌入的抢购并发流量可能会达 在电商领域，存在着典型的秒杀业务场景，那何谓秒杀场景呢。简单的来说就是一件商品的购买人数远远大于这件商品的库存，而且这件商品在很短的时间内就会被抢购一空。比如每年的618、双11大促，小米新品促销等业务场景，就是典型的秒杀业务场景。秒杀业务最大的特点就是瞬时并发流量高，在电商系统中，库存数量往往会远远小于并发流量，比如：天猫的秒杀活动，可能库存只有几百、几千件，而瞬间涌入的抢购并发流量可能会达
- 在互联网应用中，高并发系统会面临一个重大的挑战，那就是大量流高并发访问，比如：天猫的双十一、京东618、秒杀、抢购促销等，这些都是典型的大流量高并发场景。分布式限流的关键就是需要将限流服务做成全局的，统一的。可以采用Redis+Lua技术实现，通过这种技术可以实现高并发和高性能的限流。 在互联网应用中，高并发系统会面临一个重大的挑战，那就是大量流高并发访问，比如：天猫的双十一、京东618、秒杀、抢购促销等，这些都是典型的大流量高并发场景。分布式限流的关键就是需要将限流服务做成全局的，统一的。可以采用Redis+Lua技术实现，通过这种技术可以实现高并发和高性能的限流。
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- 摘要论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.06030.pdf联邦学习使分布式医疗机构可以共同学习具有隐私保护功能的共享预测模型。在进行临床部署时，如果将联合学习中训练的模型应用于联盟外部完全看不见的医院，仍然会遭受性能下降的困扰。在本文中，我们指出并解决了联邦域泛化（FedDG）的一种新的问题设置，其目的是从多个分布式源域中学习联邦模型，使其可以直接推广到看... 摘要论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.06030.pdf联邦学习使分布式医疗机构可以共同学习具有隐私保护功能的共享预测模型。在进行临床部署时，如果将联合学习中训练的模型应用于联盟外部完全看不见的医院，仍然会遭受性能下降的困扰。在本文中，我们指出并解决了联邦域泛化（FedDG）的一种新的问题设置，其目的是从多个分布式源域中学习联邦模型，使其可以直接推广到看...
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