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这篇文章总结了博主面试字节跳动剪映Java后端开发岗的经历和反思。主要内容包括： 面试背景：博主在项目未完成、八股文准备不足的情况下仓促应战，最终被问穿。 核心教训：强调日常学习要注重思考理解，而非临时突击八股文。通过MySQL最左匹配原则和HashSet初始化容量两个实例，说明带着问题实践的重要性。 面试问题汇总： RabbitMQ特点及消息一致性保障 String类相关区别及线程安全 缓存与数据库操作顺序 AOP原理 Redis特性及实现原理 垃圾回收机制 三数之和算法题 详细解答了每个面试问题，包括R
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- 海梨花
- 昨天
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rabbitmq中，死信队列相关代码，// 死信队列名称// 消费死信队列的消息System.out.println(“Consumer02等待接收死信队列消息…”);System.out.println(“Consumer02接收到死信队列消息：” + deadMsg);// 死信消息处理完成后，手动确认（避免消息重复消费）System.out.println(“死信队列消息消费被中断”);
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Kafka是一个分布式流处理平台，具有高吞吐、可扩展的特点。其核心概念包括生产者、消费者、Topic和Partition，采用发布-订阅模型实现系统解耦。关键特性涵盖消息持久化、分区内有序性和消费者偏移量管理。典型应用场景包括异步处理、流量削峰和日志聚合。相比CompletableFuture，Kafka更适合跨服务通信。建议开发者使用Docker在本地快速搭建Kafka环境，便于测试和学习。该平台通过分布式架构支持水平扩展，是构建高并发系统的理想选择。
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- 码luffyliu
- 昨天
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【摘要】本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的网上商城购物系统。系统采用Java语言开发，使用SpringBoot框架简化配置，前端基于Vue实现数据响应式展示，MyBatis作为持久层框架。系统包含用户和管理员两大模块：用户端支持商品浏览、购物车、在线客服等功能；管理员端提供用户管理、商品分类、订单评价等后台管理功能。文章展示了系统界面截图，并说明使用Navicat导入MySQL数据库的方法。该项目采用模块化设计思路，支持前后端分离开发，具有组件复用、SQL优化等特点，适用于JavaWeb开发学
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- qq_2247278760
- 18小时前
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本文是一篇Git团队协作进阶指南，主要针对已经掌握基本Git命令但需要提升协作效率的开发者。文章首先介绍了分支管理的基本概念，包括如何创建和切换功能分支。随后重点讲解了四个关键协作技巧：1) 使用rebase保持提交历史整洁；2) 交互式rebase整理多个小提交；3) cherry-pick精确选取特定提交；4) 编写规范的提交信息。文章强调了在团队协作中保持代码历史清晰的重要性，并提供了具体操作示例和最佳实践建议，帮助开发者从"只会git push"提升到专业协作水平。
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- snowfoootball
- 22小时前
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RAG分块是一个比较复杂的问题，分块大因内容较多导致块向量不精确，不利于提升RAG召回率；分块小可能导致一个语义完整的文本被分到不同块中，同样不利于提升RAG召回率。参考NodeRAG readmd.md，先安装python环境，然后安装uv，最后安装repriements依赖。NodeRAG将文档抽象为7层节点，感觉通过不同层节点检索，有可能解决RAG检索难以兼容不同语义粒度的问题。语义单元，节点则像是独立的小故事，每个都包含一个完整的事件或概念；关系节点，描述事物之间的连接，比如"张三在北京工作"；
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- liliangcsdn
- 22小时前
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随着城市化进程的不断加速，道路交通问题越来越严重，给城市交通管理和居民出 行带来了巨大挑战。为了更好地分析和优化城市道路交通，本文致力于构建并实现一个 基于大数据的智能交通流量监控和优化系统 。此系统依托 Hadoop 的分布式计算优势，融合大数据技术，完成了道路交通数据的采集、存储、处理、预测和分析。通过对道路 交通数据的分析，可以提取出道路路况和平均速度等关键信息，为交通管理部门和车辆 驾驶者提供决策支持。本平台一方面通过采集的道路交通数据对未来交通路况进行预测， 另一方面也可以将未来道路平均
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- 李小陆工作室(B站同名)
- 前天
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基于大数据的电信客户流失分析系统采用Hadoop+Spark架构，集成Python/Java开发语言与Django/Spring Boot框架，实现多维度客户流失分析。系统通过Spark SQL进行数据清洗与特征工程，结合Echarts可视化展示客户流失趋势、分群特征及风险预警。核心功能包括客户画像分析、合约维度统计、LTM分群模型等，可精准识别高风险流失用户，为电信运营商提供数据驱动的决策支持。该方案有效解决了传统电信行业客户留存分析中的数据量大、维度复杂等挑战。
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- IT毕设梦工厂
- 昨天
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本文探讨了Elasticsearch和Apache Lucene中向量搜索的过滤机制。文章指出，仅靠向量搜索无法满足精准搜索需求，必须结合过滤条件来缩小结果范围。作者详细比较了精确搜索和近似搜索两种方式的过滤实现：精确搜索通过预过滤提升性能，而近似搜索则存在前过滤和后过滤两种策略，各有优缺点。文中还介绍了文档级安全过滤等优化方法，并建议根据过滤条件严格程度选择搜索方式。最后强调，合理运用过滤技术对构建高效、准确的搜索系统至关重要。
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服务器对每个从事IT工作的人来说并不陌生，但是服务器所涉及的各种知识细节，并非大家都十分清楚，为了让大家深入了解服务器的关键知识点，笔者特意抽时间总结了这篇科普文章，旨在帮助读者全面了解服务器。今天内容就从服务器的架构和分类开始。
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Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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进程（process）和线程（thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。最近，我读到一篇材料，发现有一个很好的类比，可以把它们解释地清晰易懂。
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2021-11-10
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