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2025-09-03 14:46:01
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2025-09-03 14:56:02
- TensorFlow JavaAPI深度评测：模型训练与推理性能优化
- TensorFlowJavaAPI在模型训练上性能与生态支持弱于Python，适合模型推理集成。其优势在于将训练好的模型高效部署到Java应用中，尤其适用于企业级后端服务、Android高级场景、桌面与嵌入式系统、数据流处理等低延迟、高吞吐场景。训练方面因缺乏高级API和数据处理工具，且受JNI开销影响，效率较低；推理优化需关注模型导出、Graph/Session复用、Tensor管理、批处理、硬件加速及JVM调优。核心策略是避免频繁创建会话、使用直接内存缓冲、减少数据拷贝，并确保线程安全与GC
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2025-09-03 15:04:01
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2025-09-03 15:53:01
- 如何读写文本文件和二进制文件？
- 答案是文本文件以字符形式存储并依赖编码解析，二进制文件直接存储原始字节。读写时需区分模式（如'r'与'rb'），使用with语句管理资源，避免内存溢出需分块或逐行处理大文件，并注意编码、权限及模式错误。
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2025-09-03 15:53:01
- 如何使用asyncio进行异步编程？
- asyncio通过协程实现单线程并发，适用于I/O密集型任务。使用async/await定义和调用协程，通过事件循环调度执行。可用asyncio.run()启动主协程，create_task()并发运行多个协程，gather()等待所有协程完成。异常处理需在await时捕获，未处理异常会存储于Task中。避免阻塞事件循环：使用异步I/O、将CPU密集型任务放入线程或进程池、用wait_for()设置超时、定期调用sleep(0)让出控制权。相比线程和进程，asyncio轻量高效，适合I/O密集场
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2025-09-03 16:02:01
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2025-09-03 16:18:01
- 常用的JVM性能调优参数有哪些？（堆大小、垃圾收集器等）
- 答案：JVM性能调优需重点关注堆内存设置、垃圾收集器选择、新生代与元空间配置及线程栈大小等参数。合理设置-Xms和-Xmx可避免内存抖动，建议初始与最大堆内存相等，通常为物理内存的25%~50%。G1GC是Java9+默认收集器，适合多数中大型应用，兼顾吞吐量与延迟；ZGC和Shenandoah适用于超大堆和低延迟场景。新生代大小应确保多数对象在MinorGC中回收，避免过早晋升。Metaspace需设上限防OOM，-Xss影响线程数与栈深度平衡，直接内存和JIT缓存也需监控。调优应基于监控数据
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2025-09-03 16:24:02
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2025-09-03 17:04:01
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2025-09-03 17:31:01
- 如何使用Python处理日期和时间（datetime模块）？
- datetime模块是Python处理日期时间的核心工具，提供date、time、datetime、timedelta和timezone等类，支持创建、格式化、解析及加减运算。通过datetime.now()获取当前时间，date.today()获取当前日期，strptime()从字符串解析时间，strftime()格式化输出。timedelta用于日期加减，自动处理闰年和月份天数差异。时区处理需区分“天真”与“感知”时间，推荐使用zoneinfo模块（Python3.9+）进行时区转换，避免夏
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