-
不阻塞主线程是实现平滑UI更新的核心；2.通过任务切片、requestAnimationFrame、setTimeout(0)/Promise、WebWorkers四种策略错峰执行任务；3.事件循环机制确保宏任务与微任务有序执行，留出UI渲染时间窗口，从而避免页面卡顿，提升用户体验。
-
async和await是JavaScript中处理异步操作的语法糖，它们基于Promise并使异步代码更像同步代码。1.async用于声明异步函数，该函数返回Promise；2.await只能在async函数内使用，会暂停执行直到Promise解决或拒绝；3.使用try...catch可统一捕获错误，提升错误处理的可读性；4.在循环中滥用await会导致串行执行降低效率，应结合Promise.all实现并发；5.async函数总是返回Promise，即使返回的是普通值也会被包装；6.现代环境支持顶层awa
-
源码是从Git拉取的，虽然我未做任何修改，但编译时却出现了上百个错误，显然这并非代码本身的问题。经过排查，发现问题出在换行符格式上——需要将LF转换为CRLF。解决方法非常简单：在VS2019中打开源代码后，查看编辑器右下角的状态栏，点击换行符标识，将其从LF切换为CRLF即可。如图所示：出现该问题的原因是，该源码最初在Linux环境下开发，而Linux使用LF作为换行符，Windows系统则使用CRLF。当VisualStudio在Windows下解析L
-
Java注解处理器通过在编译期检查注解并生成代码，减少样板代码、提升效率并增强类型安全。1.它能解决手动编写重复代码的痛点，如生成getter/setter、equals等方法，降低维护成本；2.替代运行时反射，提升性能并在编译期捕获错误；3.强制执行编码规范，确保代码一致性。编写处理器需定义注解、继承AbstractProcessor、重写init、getSupportedAnnotationTypes、getSupportedSourceVersion及process方法，并使用JavaPoet生成代
-
选择PyCharm作为Python开发的IDE是因为其丰富的功能和不断更新的特性能提升开发效率和代码质量。新版PyCharm在以下方面有显著提升：1.增强的代码补全功能，使用新的机器学习模型提供更准确的补全建议；2.调试工具的显著提升，特别是对于多线程程序的调试支持；3.项目管理功能的提升，提供更强大的项目结构管理工具；4.更好的Git集成，提供更直观的提交界面和版本控制工具。
-
在Python函数中使用for循环是实现数据处理和逻辑封装的核心方式，1.可将for循环直接嵌入函数体内部以遍历传入的可迭代对象，如列表、元组、字典等；2.结合条件语句可实现筛选与累加等逻辑，提升代码复用性；3.需注意return语句位置，避免过早退出循环；4.循环内定义的变量为局部变量，函数外无法访问；5.避免在迭代过程中修改原列表，应使用副本或新建列表；6.嵌套循环需谨慎使用以防性能下降；7.可结合列表推导式、生成器表达式、enumerate、zip等高级特性使代码更简洁高效；8.在循环中应使用try
-
CSS实现图片局部马赛克的核心是利用伪元素创建模糊层，并通过mask属性控制显示区域，mask-composite用于合成多个遮罩。1.使用容器元素设置原始图片为背景；2.利用::before或::after伪元素复制背景并应用filter:blur()生成模糊层；3.通过mask-image定义多个遮罩形状（如圆形和矩形）；4.使用mask-size、mask-position和mask-repeat确保遮罩正确布局；5.应用mask-composite:add将多个遮罩区域合并显示，实现多区域马赛克效
-
Pact是一种契约测试工具，旨在通过模拟服务（MockProvider）而非直接调用实时服务来验证消费者与提供者之间的API契约。这种设计确保了测试的确定性，并为API提供者提供了消费者实际使用接口的清晰视图，从而促进了API的独立演进，避免了不必要的版本升级，并提高了测试的效率和可靠性。
-
Python多线程能否提升速度取决于任务类型：1.对于I/O密集型任务，多线程能显著提升效率，因为GIL会在I/O等待时释放，允许其他线程运行；2.对于计算密集型任务，由于CPython的GIL限制，多线程无法实现真正并行，执行速度不会提升甚至可能下降，此时应使用multiprocessing模块；3.多线程数据安全需通过同步机制保障，常用Lock确保共享资源的原子访问，避免竞态条件；4.线程间通信推荐使用queue.Queue实现安全的生产者-消费者模型；5.实际开发中优先使用concurrent.fu
-
Python列表去重的常见方法有：1.使用集合（set）去重，优点是高效但会打乱顺序；2.循环遍历并判断元素是否已存在，优点是保持顺序但时间复杂度为O(n²)，性能差；3.使用OrderedDict.fromkeys()，既保持顺序又具备较好性能，但需导入模块；4.列表推导式结合set记录已见元素，写法简洁但大列表性能不如集合；选择方法时应根据列表大小、是否需保持顺序、代码可读性权衡，注意避免可变对象不可哈希、类型不一致和大内存消耗等问题，必要时可采用NumPy或BloomFilter等高级方法处理海量数
-
优化缅甸文显示最关键的不是font-variant-east-asian，因为它仅适用于中文、日文、韩文等东亚文字的排版，对缅甸文的字符堆叠、连写等复杂布局无效；2.核心解决方案是正确使用font-family，优先指定支持缅甸文的高质量字体，如NotoSansMyanmar、Padauk或MyanmarText，确保浏览器能加载具备完整OpenType规则的字体；3.必须保证HTML文档使用UTF-8编码，以确保缅甸文Unicode字符正确解析，避免乱码；4.合理设置font-size和line-hei
-
z-index不生效的常见原因包括元素未定位、层叠上下文限制及z-index值相同。1.元素必须设置position为relative、absolute、fixed或sticky，否则z-index无效；2.不同层叠上下文中的元素，其堆叠顺序由各自上下文在父级中的层级决定，子级z-index再高也无法突破父级上下文；3.同一层叠上下文中z-index相同则后渲染的元素覆盖前者。排查时应检查元素是否定位、查看祖先元素是否创建了层叠上下文（如opacity小于1、transform、filter等属性），并逐
-
Python中数据加密主要通过cryptography库实现，分为对称加密、非对称加密和哈希三种方式，各自适用不同场景。1.对称加密（如AES）使用同一密钥进行加解密，适合加密大量数据，如文件加密、数据库加密和批量数据传输；2.非对称加密（如RSA）使用公钥加密、私钥解密，适用于密钥交换、数字签名、身份认证等场景；3.哈希（如SHA256）用于生成数据指纹，确保数据完整性，常用于密码存储和文件校验。此外，HMAC结合密钥实现数据完整性和真实性验证，数字签名则用于不可否认的身份验证。密钥管理应避免硬编码或明
-
Docker通过容器化技术解决了Java应用部署中的环境不一致问题，简化了部署流程并提高了可移植性。1.它将Java应用及其依赖打包到独立镜像中，确保在任何环境中都能一致运行；2.通过自动化部署工具如Jenkins实现CI/CD，减少手动配置带来的错误风险；3.虽有轻微性能开销但通常可忽略，甚至能通过资源隔离与共享提高资源利用率和启动速度；4.使用Dockerfile定义镜像构建步骤，结合dockerbuild与run命令完成镜像构建与容器运行，提升了开发效率与部署便捷性。
-
实现文字图片混合填充最核心的属性是mix-blend-mode，它控制元素内容与下方背景的视觉混合效果；2.需结合background-image设置背景图，background-clip:text将背景裁剪至文字形状，-webkit-text-fill-color:transparent使文字透明以显露背景图；3.必须确保文字元素位于可混合的背景之上，通过z-index和堆叠上下文控制层序；4.常见陷阱包括浏览器兼容性、图片路径错误导致文字消失、混合模式效果不明显及性能开销；5.mix-blend-mo
