- 相关博文
- 最新资讯
-
今天分享一位成功上岸腾讯的大三同学的面经。 希望可以鼓励到你!一面大概持续了45分钟,有35分钟都是在问Go基础相关的知识,二三面的话就是八股了,非常广的八股,六边形战士养成记!
-
我们目前学习过的可调用对象有三种:函数指针、仿函数以及lambda表达式(实际上也是仿函数),但是这三种可调用对象却又有各自的缺点,比如函数指针类型写起来比较复杂,仿函数的类型不统一,而lambda表达式语法层上就没有类型,所以C++11引入了包装器,主要就是为了封装他们,统一类型。
-
当类被加载时,会首先执行静态代码块和静态变量的初始化。静态代码块和静态变量的执行顺序只跟代码中出现的顺序有关,且静态变量或静态方法中如果调用构造方法,可以把构造当做一个普通方法来看,但会先执行一遍代码块。接着,会执行父类的静态代码块和静态变量初始化。然后,执行子类的静态代码块和静态变量初始化,实例化父类时,会先执行父类的实例变量初始化,然后执行父类的构造方法实例化子类时,会先执行子类的实例变量初始化,然后执行子类的构造方法在构造方法执行之前,会先执行非静态代码块。
-
我们很高兴地宣布在 Elasticsearch 中推出的最新创新:在 Elastic 的中集成了 OpenAI Chat Completions 功能。这一新特性标志着我们在整合尖端人工智能能力至 Elasticsearch 的旅程中又迈出了一步,提供了生成类人文本完成等更多易于使用的功能。更多关于 OpenAI Chat Completions 的用法,请阅读文章 “
-
支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机数据线性可分,或者需要一个训练速度更快的模型,那么可以选择LinearSVC处理非线性问题,可以尝试使用SVC,并尝试不同的核函数想要一个介于SVC和LinearSVC之间的模型,你可以尝试使用NuSVC高效易于实现。
-
Kafka源码分析,侧重服务端请求处理框架
-
学习笔记
-
(1)高可靠性:Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构,用来解决海量数据的存储和计算。(3)高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处理速度。(2)高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以千计的节点。(4)高容错性:能够自动将失败的任务重新分配。
-
1.先通过脚本启动Kafka;2.打开offset工具查看;
-
クラスタ:独立したコンピュータシステムのグループで構成されるマルチプロセッサシステムを指し、ネットワークを介してプロセス間通信を実現し、複数のコンピュータが連携して動作(サービス)し、並列にしたり、バックアップとして使用したりできます。高い信頼性:Hadoopはデータの複数のコピーを傘下に保持するため、Hadoopのコンピューティング要素やストレージに障害が発生しても、データが失われることはありません。ビッグデータフレームワーク(インフラストラクチャのほとんど)は、中央集権型モデルに準拠しています。
-
filter就是一种过滤器,对于我们的请求进行一次过滤,当客户端向服务器发请求的时候,如果在服务端配置了filter过滤器,过滤器可以在请求目标资源之前或者在响应给客户端之前做一些操作。我们部署了一个filter过滤器,然后再将建立一个servlet对象。再部署一下filter的配置。我们来测试下filter。
数据错误
-
因为一个主机上其实可以有多个本地仓库,每个仓库可以配置不同,这里我没有配置不同信息的需求,所以这里全部设置成了同一个用户的信息。事实上,我们可以创建除master之外的分支,如果切换到对应的分支上,那么HEAD指针就会指向对应的分支,但默认情况下HEAD还是指向master的。在版本库中,每从工作区中add一次,就会生成一个git对象,并写入到对象库中,在暂存区中存的是git对象的索引,与配置相对应的,这里的–global也是可选参数,当配置时使用此参数,若想要删除,也必须带上这个参数。
- 数据错误
-
Kafka - Kafka 为啥抛弃 Zookeeper?
-
(这里,替换成小数点后,打开即可)
-
MapReduce(分布式计算框架):MapReduce是Hadoop的分布式计算框架,用于处理大规模数据的计算任务。MapReduce将计算任务分解成Map和Reduce两个阶段,Map阶段负责数据的处理和转换,Reduce阶段负责数据的汇总和计算。HDFS将大文件切分成多个数据块(block),并将这些数据块分布存储在集群的不同节点上,实现数据的分布式存储和高可靠性。Hadoop是一个用于处理大规模数据的开源框架,主要包括HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)两部分。
-
-
-
-
-
王坚博士曾经做过这样一个非常形象的比喻,他将做 App 比作是在别人的花园里弄盆栽,「种点花草是没有问题的」,不过「别人叫你的产品下架你就得下架,这是有问题的」,现在在 GitHub 上,众多的开发者显然遭遇了这样的问题。
-
刚刚获悉,腾讯在光网络设备和数据中心领域的两大硬件自研设计“OPC-4”和“TMDC”顺利通过OCP(Open Compute Project)审核并正式接受为官方开源贡献。这是腾讯在硬件领域的开源设计首次被OCP官方正式认可,同时,腾讯也成为中国首家对OCP有开源贡献的互联网公司。
-
NVIDIA今日宣布,在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
-
11月28日,阿里云正式开源机器学习平台 Alink,这也是全球首个批流一体的算法平台,旨在降低算法开发门槛,帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
-
近日,开源数据库厂商MongoDB与阿里云在北京达成战略合作,作为合作的第一步,最新版MongoDB 4.2数据库产品正式上线阿里云平台。
- 数据错误
-
-
首次落地中国大陆的OpenInfra:中国对于开源做出的贡献力量已不可忽视
一张标志着上海现代建筑地标的东方明珠海报,另一张展示着上海悠久历史的豫园景区海报,不仅向我们展示了这座城市浓厚的历史气息与现代化的繁荣,也让我们看到了OpenStack历经9年历史背后仍有着新鲜的科技气息。仅从这两张景色迷人且拥有时尚气息的两张海报,便能够看出此次开源基础设施峰会的用心良苦。没错,前身为OpenStack Summit的Open Infrastructure Summit首次落地中国大陆,而此次也正是阿丹第一次参加这场盛会,深感荣幸。
-
四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司!
近日在Techo开发者大会上,腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布,包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase,以及企业级容器平台TKEStack。
-
正式开源TKE和TBase,腾讯正成为大数据领域开源全面的厂商
在11月6日召开的Techo开发者大会上,腾讯云副总裁、腾讯数据平台部总经理蒋杰博士正式对外披露腾讯大数据平台10年技术演进历程。经过10年的积累,腾讯大数据平台的算力资源池目前已有超过20万台的规模,每天实时数据计算量超过30万亿条,并且随着资源管理平台核心TKE和分布式数据库TBase正式对外开源,腾讯正在成为大数据领域开源全面的公司。
-
首次落地中国大陆的OpenInfra:中国对于开源做出的贡献力量已不可忽视
一张标志着上海现代建筑地标的东方明珠海报,另一张展示着上海悠久历史的豫园景区海报,不仅向我们展示了这座城市浓厚的历史气息与现代化的繁荣,也让我们看到了OpenStack历经9年历史背后仍有着新鲜的科技气息。仅从这两张景色迷人且拥有时尚气息的两张海报,便能够看出此次开源基础设施峰会的用心良苦。没错,前身为OpenStack Summit的Open Infrastructure Summit首次落地中国大陆,而此次也正是阿丹第一次参加这项盛会,并感到十分荣幸。
数据错误 -
雪花算法(snowflake) :分布式环境,生成全局唯一的订单号
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID。 这种方案大致来说是一种以划分命名空间(UUID也算,由于比较常见,所以单独分析)来生成ID的一种算法,这种方案把64-bit分别划分成多段,分开来标示机器、时间等。 其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的流水号,最后还有一个符号位,永远是0。
-
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。