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System.out.println( 应用程序类加载器 + systemClassLoader); System.out.println( 扩展类加载器 + classLoader1); System.out.println( 启动类加载器 + classLoader2); } } 补充：Arthas中类加载器相关的功能 Arthas是程序员开发运维必不可少的一个工具，还记得如何使用吗？

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一个部分词内部使用一个中竖线作为分割，第一个中竖线前的词为部分词，剩余词为部分词同义词 校验： 支持类型：中文、英文、数字、符号 部分词个数限制：20个/一个核心词 部分词同义词个数限制：20个/一个部分词 词内部不允许重复 关键词泛化黑名单 适用场景 目标：解决关键词过度泛化的问题 作用：将该词添加至泛化黑名单，对应关键词不进行泛化 范围：关键词范围为实体、属性、属性值、表格名称 举例：case1：奔驰最近有什么电商活动吗？

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有喜欢的老铁吗？好说，直接壕送三套！有三合一磁吸充电坞+车载香薰+三合一充电线+无线磁吸。【抽奖条件】转+关，9月27号抽三位「铁粉」送出图里的一整套大礼包，不过滤！由@微博抽奖平台官方备案真实有效！。\n -「文章摘要」：国庆双节大礼包啦！这套数码产品太适合我的新款手机了（虽然手机还没到）。。\n## 注意\n - 尽量覆盖文章中与监测对象和关键词相关的所有内容，以确保分析的全面性。

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需要调整树的结构，算法比较复杂 跳表 有序链表扩展而来 单key，分页 O(logn) 除了数据，还多了指针，但是每个节点的指针小于<2,所以比B+树占用空间小 O(logn)，只用处理链表，算法比较简单 参考 Redis常见面试题：ZSet底层数据结构，SDS、压缩列表ZipList、跳表SkipList Redis数据结构：Zset类型全面解析 redis的zset底层数据结构，你真的懂了吗？

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这里我选择尝鲜模式，但遗憾是，其生成的效果让我有些大跌眼镜，这些配图真的合适吗？清一色的家具图，对比网页版的配图，实在不敢相信使用的是同一套文生图引擎。 为了避免随机性，我又让其重新生成了几套，部分页面的效果也并不是特别理想。 于是我再次重头开始创建，并将构图模式选择为默认的【快速模式】，期望能带给我一些惊喜吧。 采用快速模式后，图片效果确实比尝鲜模式好了很多！

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return */ virtual int get_height() = 0; struct VideoConfig /** * @brief 视频源、抽帧策略、存储策略的设置选项 */ struct VideoConfig { SourceType source_type; // 输入源类型 std::string source_value; // 输入源地址，如视频文件路径、摄像头index、网络流地址

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return */ virtual int get_height() = 0; struct VideoConfig /** * @brief 视频源、抽帧策略、存储策略的设置选项 */ struct VideoConfig { SourceType source_type; // 输入源类型 std::string source_value; // 输入源地址，如视频文件路径、摄像头index、网络流地址

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return */ virtual int get_height() = 0; struct VideoConfig /** * @brief 视频源、抽帧策略、存储策略的设置选项 */ struct VideoConfig { SourceType source_type; // 输入源类型 std::string source_value; // 输入源地址，如视频文件路径、摄像头index、网络流地址

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