传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的并发能力不高，对于高并发的要求不满足。

本篇文章适用于0基础学习spring源码，文章重点解析spring如何解决循环依赖，并从解决循环依赖过程、三级缓存在循环依赖中的作用、解决代理对象的问题、二级缓存、初始化几个维度出发，解析spring 源码。

最近项目出现同一消息发送多次的现象，对下游业务方造成困扰，经过排查发现使用EventBus方式不正确。也借此机会学习了下EventBus并进行分享。

这篇文章我们介绍一下rust的一个核心概念 ownership。Ownership是Rust语言的一个核心概念，它决定了一个值在程序中的生命周期以及对其访问权限的限制。

联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

本篇文章适用于学习过其他面向对象语言(Java、Php)，但没有学过Go语言的初学者。文章主要从Go与Java功能上的对比来阐述Go语言的基础语法、面向对象编程、并发与错误四个方面。

JUC提供的锁机制，可以保证在同一个JVM进程中同一时刻只有一个线程执行操作逻辑； 多服务多节点的情况下，就意味着有多个JVM进程，要做到这样，就需要有一个中间人； 分布式锁就是用来保证在同一时刻，仅有一个JVM进程中的一个线程在执行操作逻辑； 换句话说，JUC的锁和分布式锁都是一种保护系统资源的措施。尽可能将并发带来的不确定性转换为同步的确定性；

这是一篇京东JDStar小萌新的测试总结和经验分享，适用于广大小白新手测试进阶探讨，欢迎大家共同探讨关于测试的用例设计和如何提升测试效率。

谷歌大脑的五位深度学习大佬在 “Chinese New Year” 期间合作推出了《[深度学习调参手册](https://github.com/google-research/tuning_playbook#setting-up-experiment-tracking)》，来为各位深度学习爱好者恭贺新年（我猜的），一时间好评如潮，获星过万，看来大家都是苦调参久已。难道依靠经验的调参变得“可解释”了？显然不是，而是大佬们分享自己的调参经验，内容还是挺多的，下面咱们去粗取精，希望能够获得飞升。

本文将给大家分享Java并发编程相关的知识点，具体将对Java常见的并发编程方式和手段进行总结，以便可以从使用角度更好地感知Java并发编程带来的效果。