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2025-09-03 12:29:01
- 详解 Python 的垃圾回收机制：引用计数与分代回收
- Python的垃圾回收机制主要通过引用计数和分代回收协同工作。引用计数即时回收无引用对象，实现高效内存管理，但无法处理循环引用；分代回收则通过将对象按存活时间分为三代，定期检测并清除循环引用，弥补引用计数的不足。两者结合，既保证了内存释放的及时性，又解决了复杂场景下的内存泄露问题，构成了Python高效且健壮的内存管理机制。
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2025-09-03 12:42:01
- 类变量和实例变量有什么区别？
- 类变量属于类本身，被所有实例共享，修改会影响全部实例；实例变量属于每个实例，独立存在，互不影响。类变量适用于共享数据如常量、计数器，实例变量用于对象独有属性如姓名、状态。可变类变量易引发意外共享，继承中子类可遮蔽父类类变量，而实例变量通过super()继承并保持独立。
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2025-09-03 14:15:01
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2025-09-03 14:21:01
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2025-09-03 14:43:01
- with 语句和上下文管理器（Context Manager）的原理
- with语句通过上下文管理器协议确保资源在进入和退出代码块时被正确初始化和清理，即使发生异常也能自动释放资源，从而避免资源泄漏；它通过__enter__和__exit__方法或contextlib的@contextmanager装饰器实现，使文件、数据库连接等资源管理更安全、简洁。
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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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