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一、Java中的泛型作用 Java中的泛型主要用于增强代码的类型安全性和代码的可读性，并减少代码的冗余性。泛型允许类、接口和方法操作对象时，能够指定对象的类型，并且可以在编译期进行类型检查，从而避免运

MySQL中涉及的二阶段提交（Two-Phase Commit，简称 2PC）是一种分布式事务管理机制，主要用于确保在多个数据库或存储引擎参与的事务中，所有的参与者要么都提交事务，要么都回滚事务，从而

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领域驱动设计（DDD，Domain-Driven Design）是一种用于构建复杂业务系统的软件设计方法论。它通过聚焦于业务领域，将业务需求和技术实现紧密结合，以解决在复杂业务场景下常见的设计问题。

在 Java 业务开发中，如果遇到大量 `if-else` 语句（如 10k 条），不仅会导致代码难以维护、可读性差、性能低下，还会带来业务逻辑的不易扩展问题。

Java 22 引入的虚拟线程（Virtual Threads），是 Java 并发模型中的一次重要革新。

**ZGC（Z Garbage Collector）** 是 Oracle 在 JDK 11 中引入的一种超低延迟垃圾收集器，旨在为大规模应用提供高效的内存管理

在 Java 中，**内存泄露**和**内存溢出**是两种常见的内存管理问题，尽管它们表现不同，但都与内存的使用不当有关。下面我们分别介绍这两个问题，并分析它们的产生原因和解决方法。

在 Java 中，**GC Roots**（垃圾回收根对象）是垃圾回收器在执行垃圾回收时作为根节点的一组特殊对象。

Spring Boot 的处理请求能力主要取决于几个因素，包括服务器硬件资源、应用程序的配置、并发模型m以及所使用的 Web 服务器（如 Tomcat、Jetty 或 Undertow）。

Spring Boot 的 Fat JAR（也称为可执行 JAR）是一种将应用程序及其所有依赖项打包到一个 JAR 文件中的方式，使得应用程序可以独立运行而无需依赖外部的类路径。

jstat` 是一个用于监控 Java 虚拟机（JVM）性能的命令行工具，它可以帮助你查看垃圾回收（GC）相关的统计信息。

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）和推荐算法的结合是推荐系统领域中的一个前沿方向。

**Stable Diffusion** 是一种基于扩散模型（Diffusion Model）的生成模型，旨在生成高质量、复杂的图像。

在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域，近年来涌现了许多具有重大影响的论文。这些论文涉及多种主题，如卷积神经网络（CNN）、自监督学习、生成对抗网络（GAN）。

**FlashAttention** 是一种用于加速 Transformer 模型中自注意力机制的新型优化算法，主要目标是解决自注意力计算中的内存瓶颈和计算效率问题。

DeepSpeed 的源码包含多个模块和组件，旨在提供高效的深度学习训练和优化功能。对 DeepSpeed 源码的分析可以帮助理解其内部工作原理及其高效的训练策略。

DeepSpeed 是一个由 Microsoft 开发的深度学习优化库，旨在加速大型深度学习模型的训练，并提供高效的分布式训练支持。