1.为什么我的码分java源代码是乱码？
2.死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
3.深入理解 Flutter 加载原理 | 京东云技术团队
4.都有哪些关于模块化编程与解耦之类的程序设计的好书推荐？
5.SD-Webui源代码学习笔记：（一）生成的调用过程
为什么我的java源代码是乱码？
这是Java文件的编码导致的问题，通常使用javacFirstSample.java编译UTF-8编码的码分.java源文件。没有指定编码参数encoding的码分情况下，默认使用的码分是GBK编码当编译器用GBK编码来编译UTF-8文件时，就会把UTF-8编码文件的码分3个字节的文件头，按照GBK中汉字占2字节、码分聚合引擎源码英文占1字节的码分特性解码成了“乱码”的两个汉字。这个源文件应该是码分用记事本另存为UTF-8编码造成的。
解决方法：
对于非GBK及其子集编码（GB）的码分源文件，编译方式为javac-encodingUTF-8FirstSample.java。码分但还是码分会出现错误，提示非法字节。码分
这是码分因为.java只识别不带BOM的UTF-8编码。所以应该用EmEditor、码分Editplus、码分ULtraEdit或notepad++之类的工具另存为UTF-8（无BOM）。然后就可以用javac.java编译.java文件了。
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扩展资料：
语言特点：
1.简单性
Java看起来设计得很像C++，但是为了使语言小和容易熟悉，设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了，这些特征是一般程序员很少使用的。例如，Java不支持goto语句，代之以提供break和continue语句以及异常处理。
2.面向对象
Java是一个面向对象的语言。对程序员来说，昨日分时最高量公式源码这意味着要注意应中的数据和操纵数据的方法（method），而不是严格地用过程来思考。Java还包括一个类的扩展集合，分别组成各种程序包（Package），用户可以在自己的程序中使用。
3.分布性
Java设计成支持在网络上应用，它是分布式语言。Java既支持各种层次的网络连接，又以Socket类支持可靠的流（stream）网络连接，所以用户可以产生分布式的客户机和服务器。
4.编译和解释性
Java编译程序生成字节码（byte-code），而不是通常的机器码。Java字节码提供对体系结构中性的目标文件格式，代码设计成可有效地传送程序到多个平台。Java程序可以在任何实现了Java解释程序和运行系统（run-timesystem）的系统上运行。
5.稳健性
Java原来是用作编写消费类家用电子产品软件的语言，所以它是被设计成写高可靠和稳健软件的。Java消除了某些编程错误，使得用它写可靠软件相当容易。
参考资料：
/blog.csdn.net/shengzhu1/article/details/"target="_blank"title="CSDN：Java解释执行">CSDN：Java解释执行
死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
双端队列是一种特殊的队列，两端皆可操作元素。ArrayDeque以数组方式实现，非线程安全。Deque接口继承自Queue，新增操作两端元素、成都宝宝吃溯源码燕窝类栈方法。
ArrayDeque属性使用数组存储，头尾指针标识，最小容量为8。默认初始容量，最小8。入队方法包括从头addFirst(e)和尾addLast(e)。容量不足直接扩容两倍，通过取模循环头尾指针。出队方法pollFirst()和pollLast()，同样取模循环。ArrayDeque可直接作为栈使用，操作队列头即可实现。
总结：ArrayDeque采用数组实现双端队列，通过头尾指针循环数组操作。容量不足时扩容，每次增加一倍容量。作为栈使用，只需操作队列头。不支持线程安全。
深入理解 Flutter 加载原理 | 京东云技术团队
随着 Flutter 的稳定版本迭代，京东 APP 中的 Flutter 业务日渐增多。Flutter 提供了高效的开发环境、优秀的跨平台适配、丰富功能组件和动画，福州孕妇溯源码燕窝价格以及接近原生的交互体验。然而，随之而来的 OOM 问题也逐渐显现，尤其在页面加载大量时。本文将深入探讨 Flutter 中的加载原理，以及使用过程中的注意事项和优化思路。基本使用
使用 Image 控件加载是 Flutter 中的常规操作，其基本方法为：image 参数是 Image 控件中的必选参数，可以是 Asset、网络、文件或内存中的数据源。以网络加载为例，具体使用方式如下：
Image 控件的具体使用方法在官方文档中已有详细说明：[Image widget documentation](https://api.flutter.dev/flutter/widgets/Image-class.html) 加载流程Flutter 的加载机制与原生客户端相似，加载流程如下：
根据数据来源生成缓存列表中的唯一 key；
通过 key 读取缓存列表中的数据；
如果缓存存在，直接返回已存在的数据；
如果缓存不存在，按照来源加载数据，解码后同步到缓存中并返回；
设置回调监听数据加载状态，数据加载完成后重新渲染控件显示。
加载流程中，对于文件缓存部分，目前官方不支持此功能，但我们可以通过源码分析和修改来实现文件缓存的补全。 源码分析通过流程图结合 UML 类图分析加载流程：
PaintingBinding：缓存类和着色器预加载。该类是基于框架的应用程序启动时绑定到 Flutter 引擎的胶水类，启动入口 main.dart 中的问答抽奖小程序源码在哪 runApp 方法创建 WidgetsFlutterBinding 类时初始化。PaintingBinding 初始化内部的着色器预加载和缓存等功能。
ImageCache：缓存类，提供缓存最大个数限制和最大容量限制。当加载过程为异步操作时，缓存的分为已使用、已加载、未使用三种状态，分别对应三个缓存列表。当缓存列表超限时，通过 Map 的 keys.first 方法获取缓存列表头部最近最少使用的对象进行删除，以满足缓存限制。
ImageProvider：数据提供抽象类，定义数据解析方法、唯一 key 生成方法和数据加载方法。常用的 Provider 子类有：NetworkImage、AssetImage、FileImage、MemoryImage 等。resolve 方法返回 ImageStream 对象，load 方法加载图像数据并返回 ImageStreamCompleter 类管理加载状态和图像数据。
ImageStreamCompleter：用于管理加载图像对象的加载过程。Image 控件通过它监听加载状态。
ImageStream：图像加载对象，监听加载状态，最终返回 ImageInfo 对象用于图像显示。
NetworkImage：网络加载类，ImageProvider 的实现类。通过 URL 加载网络图像，load 方法返回 MultiFrameImageStreamCompleter 对象，通过 PaintingBinding 的 instantiateImageCodec 方法解码数据，obtainKey 方法生成缓存列表中的 key，确保缓存的唯一性。
MultiFrameImageStreamCompleter：ImageStreamCompleter 的子类，用于管理单帧和多帧图像数据的加载过程。
ImageState：Image 控件创建的 State 类，调用 ImageProvider 的 resolve 方法解析数据，通过 ImageStreamListener 的 onImage 回调获取数据加载完成状态。
RawImage：RenderObjectWidget 的子类，重写 createRenderObject 方法创建 RenderObject 子类。
RenderImage：渲染树中 RenderObject 的实现类，负责绘制渲染图像。performLayout 方法度量渲染尺寸并布局，paint 方法获取画布 Canvas，处理镜像、裁剪、平铺等逻辑后调用 Skia 引擎 API 进行绘制。
总结通过源码分析，我们了解到 Image 加载原理及关键类和方法的功能。在实际使用中，我们可以通过优化缓存池大小限制、未显示图像内存管理、预缓存处理、增加文件缓存功能、自定义占位图和错误图、控制大图下载进度显示和拉伸区域设置等方式进行优化。未来，我们还将持续优化加载框架，探索原生和 Flutter 中内存共享方案，以实现非侵入式增强能力。
都有哪些关于模块化编程与解耦之类的程序设计的好书推荐？
首先是关于JavaScript设计模式和开发实践的注释。每当我们看到大量的if或swtich-case语句时，我们首先应该考虑的是我们是否可以使用对象的多态性来重构它们。uncurring的目的那么有什么办法可以泛化本节描述的uncurrying来解决这个问题。为什么要提取这个？或与呼叫应用相同的目的。方法中使用this的地方不再局限于原来的指定对象，而是泛化的，具有更广泛的适用性。其次是数据库基础。尽管我将这本书归类为数据库基础知识，但它实际上涵盖的内容远不止数据库基础知识，它还讨论了分布式数据库、数据分区、事务、分布式系统等等。本书涵盖了完整的数据库系统概念，知识体系清晰。是学习数据库系统的非常经典的教材。
再者是游戏编程。游戏开发入门级教材，从游戏框架结构入手，讲解游戏开发基础知识，涵盖游戏框架、游戏双缓冲展示、游戏循环控制、游戏动画、鼠标交互、游戏打包、二人游戏等。书中的案例都是按照游戏框架的模块结构进行开发的。在开发层面，详细描述了游戏从原型到成品的开发过程，强调了模块可用和可维护的理念。
另外是高性能MySQL。是高级MySQL的必读书籍。它不适合入门MySQL。毕竟主要讲的是MySQL的底层原理和性能提升相关的东西。重点是教你如何更好地使用MySQL，而不是如何使用它。mysql。既有理论又有实践。这些工具和方法的选择、使用与排列组合，形成了第一个独特的来源。 不同的调研方式、不同的设计方法、不同的表现手法。
SD-Webui源代码学习笔记：（一）生成的调用过程
本文旨在探讨Stable-Diffusion-Webui源代码中的生成调用过程，提供对相关代码段的深入解读。首先，深入解析的路径集中在文件 modules/call_queue.py，其中封装了用于实现请求处理的函数 wrap_queued_call, wrap_gradio_gpu_call 及 wrap_gradio_call。这些函数用于实现多种类型的请求处理，几乎囊括了webui中常见请求。
着重考察了文件 ui.py 中的 modules.txt2img.txt2img 函数调用，发现其被封装于 wrap_gradio_gpu_call 中，且其调用路径清晰地指向生成的核心代码。通过全局搜索定位到关键函数，我们能够观察到一个典型的绘图执行流程。
经过多次函数调用与变量追踪，最终到达关键步骤：首先，process_images 函数负责管理当前配置的暂存、覆盖和图像生成任务。而真正实现图像生成的部分位于 process_images_inner 函数，此函数调用一系列复杂的模型操作，最终实现图像从隐空间到像素空间的转换。
在这一转换过程中，关键函数如 decode_first_stage 负责将模型输出的隐空间表示解码为可视图像。进一步探究，发现其作用于预先训练的VAE模型，将输出转换为人类可读的图像形式。同时，p.sample 的操作则涉及对预测噪声的迭代更新与去除噪声，实现图像的最终生成。
为了明确这一操作所依赖的库代码，进一步对 decode_first_stage 和 p.sample 的执行细节进行了跟踪和验证，明确了它们分别位于 repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/models/diffusion/ddpm.py 和 repositories/k-diffusion/k_diffusion/sampling.py 中的实现路径。
同时，文中提到了Stable Diffusion项目中集成的安全检查器在Webui版本中的缺失，这一改动是为了允许生成彩色图像。若考虑使用SD-Webui部署AI生成内容服务，建议对生成的图像进行安全检查，以防范潜在风险。
总结，本文通过对Stable-Diffusion-Webui源代码的详细解析，揭示了生成的主要逻辑和关键技术路径。这些见解将为个人自定义Webui开发提供宝贵的参考，旨在提升项目的实用性与安全可靠性。
