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我也要
在腾讯工作了6年，工作压力大，节奏快，但是从技术上确实得到了成长，尤其是当你维护与大促相关的系统的时候，熬到T3-2也费了不少心思，小编也是个爱学习的人，把这几年的工作经验整理成了一份完整的笔记。此笔记已助朋友拿到腾讯，阿里，美团等7个offer。
由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！
大致内容包括了： Java 集合、JVM、多线程、并发编程、设计模式、Spring全家桶、Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、MongoDB、Redis、MySQL、RabbitMQ、Kafka、Linux、Netty、Tomcat等大厂面试题等、等技术栈！
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腾讯T4 Java技术专家，他们的技术能力都需要达到什么程度？
大家口中的T4，通常都是腾讯T4技术专家，相当于阿里的P8高级技术专家级别（甚至高一点点），是一线Team leader或者二级域架构师，需要对一个领域的业务非常熟悉并且能够将影响力辐射到其他合作团队。 一般来说一些业务架构、应用架构、产品功能决策、技术选型、协作分工等问题应该在T4层次终结，T4是一线作战的小队长，向下提供决策，向上提供有效的信息。 能达到年入百万的T4 Java技术专家级别...
阿里-P10、腾讯-T4、华为-18，互联网公司职级、薪资、股权大揭秘
这次面试问的还是还是有难度的，要求当场写代码并且运行，也是很考察面试者写代码因为Android知识体系比较庞大和复杂的，涉及到计算机知识领域的方方面面。在这里我和身边一些朋友特意整理了一份快速进阶为Android高级工程师的系统且全面的学习资料。涵盖了Android初级——Android高级架构师进阶必备的一些学习技能。
北航机器学习期末考试试题2020年春
北航机器学习期末考试试题2020春 看csdn上试题收费，积分还挺高，本着共享的理念，把2020春季ML考试的试题公开，若侵权，立删 前8道题10分，第9题20分 决策树采用ID3算法 对宇宙星球是否适合生存分类 SVM的原理；软间隔、硬间隔；以及对非线性样本点分类 集成学习的原理，以及及串行boosting以及bagging的简单概括 K-means与混合高斯模型的异同以及EM算法的原理，如何计算 马尔可夫随机场最大团；马尔可夫随机场的联合概率分布（势函数表示），贝叶斯网络联合概率分布 PCA主成分基于
今天面了个腾讯的T4，让我见识到了基础的天花板
最近有不少小伙伴在后台留言，近期的面试越来越难了，要背的八股文越来越多了，考察得越来越细，越来越底层，明摆着就是想让我们徒手造航母嘛！实在是太为难我们这些程序员了。
Windows 11下用Ollama一键部署DeepSeek-R1大模型（附8B/14B版本选择建议）
本文详细介绍了在Windows 11环境下使用Ollama工具一键部署DeepSeek-R1大模型的完整指南，包括8B和14B版本的选择建议。通过硬件评估、安装配置、性能优化等步骤，帮助开发者高效实现本地部署，提升AI应用体验。
N32串口DMA接收不定长数据：空闲中断与DMA通道的协同处理
本文详细解析了在N32系列MCU中，利用串口空闲中断与DMA通道协同处理不定长数据的核心机制与实战方法。通过剖析空闲中断的触发时机、DMA的配置要点以及两者协同工作的关键时序，提供了避免数据错乱的避坑指南和完整的代码实现，旨在帮助开发者构建高效、可靠的嵌入式串口通信子系统。
不愧是腾讯T4大神，整理出这份Spring源码笔记太牛了，放眼整个IT圈也是相当炸裂
为什么要学习源码？这是一个有趣的问题，类似的问题还有，为什么要看书？为什么要爬山？
光伏发电预测（LSTM、CNN_LSTM和XGBoost回归模型，Python代码）
一旦结果与预测差距较大，可能存在光伏系统的问题，需要找出原因，然后采取适当措施来修复光伏系统并做出更好的决策。例如，根据准确的预测，光伏系统运营商可以平衡电力消耗，并将多余的电力储备用于紧急情况。然而，光伏系统的发电量估算是一个挑战，因为光伏系统的发电量受到天气条件的极大影响。整个项目文件夹（第一个文件夹为xgboost模型相关的包文件，xg.py是xgboost模型英文注释版本，xg_chinese.py是xgboost模型中文注释版本）表示空气的温度，通常以摄氏度（°C）或华氏度（°F）为单位。
腾讯T4梳理！Spring快速入门手册
Spring在java开发中的地位我就不说了，无论国内外，现在的主流框架都是Spring。在工作招聘中Spring也早就成了java开发工作中的基本能力，今天的文章是写给刚刚开始学习java的小伙伴们的。这一本Spring快速开发手册，虽然不能让你理解底层的原理，但是能够帮助你快速的迈入Spring大军的门槛。在腾讯社区阅读的一位T4大佬的文章，基本上写的都是Spring。花费了五天的整理，把这位T4大佬的文章整理成了一个Spring快速入门的手册。简单的讲一下这本手册讲了一些什么吧。
QT编程系列1--QT学习前需知
本周学习了一些QT编程方面的知识，学写了几个程序，这里把记录下来。一方面对前面学习的知识做一个总结，便于以后复习、再学习和应用；另一方面也和大家做个交流，有不足的地方请各位看官多指点。 首先是做一些学习之前的交代：一，学习QT需要哪些基础；二，学习QT有哪些用途，QT较其他的开发工具有哪些特点；三，学习QT的思路。
CISSP/CCSP证书到手后别松懈！保姆级维持攻略：CPE积分怎么攒？年费怎么交？
本文为CISSP/CCSP持证者提供详细的维持认证攻略，重点介绍如何高效积累CPE积分和避免年费缴纳中的常见问题。通过免费与付费资源结合的策略，帮助持证者轻松完成年度认证要求，同时利用认证创造职业价值。
某外包程序员炫耀：不用管绩效和代码质量，工作摸鱼，从不加班，没有pua，外包是真的舒服！
业界都说外包员工苦，但一个外包员工却用亲身经历证明：外包员工完胜正式员工！他说：外包不用管绩效和代码质量，有活就慢慢做，到点下班。工作时间刷手机，聊天，一个单表的crud做一周，不用排查线上问题。从业六年，从没这么爽过！总之，做了外包才感觉自己活得像个人。反观正式员工，每天唯唯诺诺，熬夜加班被pua，也许月薪还没自己高。许多正式员工表示赞同和羡慕外包员工，方案有人出，黑锅有人背，什么心都不操，没那么多事。虽然收入少，但是干活轻松。
UNet 改进(22)：结合Transformer结构
保留了UNet的经典编码器-解码器结构在瓶颈层使用Transformer替代传统的卷积层采用跳跃连接保持空间细节信息使用双卷积块(DoubleConv)作为基础构建模块。
漫画解释啥是云计算
哈喽~大家好哇！ 欢迎来到波波阿菌的科普频道，未来波波和阿菌希望能打造一个各行各业小伙伴都能看懂的科普频道。 今天，波波阿菌要科普的是：啥是云计算。 在正式开始之前，我们先做一下铺垫。 不知道大家有没有听说过一场著名的唠嗑，2010年3月28日下午，腾讯的创始人马化腾和百度的创始人李彦宏相聚一堂，表面交流互动，实则中门对狙。 在谈到有关云计算话题的时候，李彦宏表示： 当时的IT领袖峰会，另一位小马哥虽然没有参与此次讨论，但他早在2008年就开始布局云计算了。 其实李彦宏说得没错，从技术角度来看，云计.
从传统业务到 AI Skill：产品经理也能看懂的能力改造指南（含完整案例）
从传统业务到 AI Skill：产品经理也能看懂的能力改造指南（含完整案例）
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
2018年最吸引人的技术是什么？微信小程序是其中之一
要论2018年最吸引人的技术是什么？绝对非微信小程序莫属。小程序从2016年开始内测公测，到2017年的不温不火，一直到2017年低，2018年初，出现了各种爆款……什么是微信小程序呢？首先传智播客在针对老学员所就业公司所使用技术的调查的时候，发现除了常规的三大框架之外，提到更多的是微信小程序。按照数据比例来看，微信小程序设置差不多占据了10分之4，几乎就要追上vue框架。那到底什么是微信小程序呢...
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
java开发级别t4,腾讯技术等级T系列解读，T4等于百万年薪加股份
腾讯今年宣布调整职级，取消了原有的6级18等(1.1-6.3级)的职级体系设计，将专业职级体系优化为14级(4-17级)。在腾讯，技术线在此之前属于T序列，在腾讯的职级体系里，T3级别已经是很多人的上限，行走江湖有名有号的T4级别更是当得起各技术分享大会的技术爱好者们一声老师的称呼。而T5级别在整个腾讯也是凤毛麟角，代表人物有玄武实验室的于旸、优图实验室的贾佳亚等。腾讯T2 2.1——2.2工作要...
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
太厉害了！腾讯T4大牛把《数据结构与算法》讲透了，带源码笔记
在面试（现场面或者视频面）的时候也会问算法题，难度肯定是没有笔试的时候那么难的。最后想要说明的是，排序算法/数据结构的代码可能不是最优解，代码的实现都是以比较容易理解的方式去写的。在笔试的时候，最主要的就是靠算法题。下面简单介绍一下八大基础排序和基础的数据结构，每种排序的思想和基础的讲解和源码在PDF里边有。添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）
腾讯任职职级
腾讯的技术体系。TTCP（技术职业发展通道管理委员会）是腾讯的“黄埔军校”，技术人才被分为六个级别，从T1（工程师）到T6（首席科学家），每个级别的职员都会得到详细有效的提升培训计划。TTCP还负责打造腾讯的秘密武器—T4专家。T4就是专家工程师，必须做过亿次级用户的产品才能当选。 腾讯也分技术族（T）和管理族（M）两条路线 最低是1级，如 T1， M1等，最高四级，貌似每一级还有三个小级别
震惊：继阿里要求P8级别尽快实现全员35后，腾讯给员工发起了PIP
其实客户端开发的知识点就那么多，面试问来问去还是那么点东西。所以面试没有其他的诀窍，只看你对这些知识点准备的充分程度。so，出去面试时先看看自己复习到了哪个阶段就好。（以下体系的复习资料是我从各路大佬收集整理好的）《Android开发七大模块核心知识笔记》《960全网最全Android开发笔记》《379页Android开发面试宝典》历时半年，我们整理了这份市面上最全面的安卓面试题解析大全包含了腾讯、百度、小米、阿里、乐视、美团、58、猎豹、360、新浪、搜狐等一线互联网公司面试被问到的题目。
腾讯T4架构师用这12张手绘图，轻松带你搞懂微服务架构！太厉害了
微服务的概念最早在 2012 年提出，在 Martin Fowler 的大力推广下，微服务在 2014 年后得到了大力发展。今天我们通过一组手绘图来梳理下微服务的核心架构。 什么是微服务？ 微服务 Microservices 之父，马丁.福勒，对微服务大概的概述如下： 就目前而言，对于微服务业界并没有一个统一的、标准的定义（While there is no precise definition of this architectural style ) 。 但通常在其而言，微服务架构是一种架...
薪资与职级全景：一览互联网巨头的晋升之路
得分靠前的员工将获得较高的年终奖，而考核得分低于预期的员工则可能面临淘汰。T4级别被视为腾讯的专家工程师，整个腾讯的研发团队接近2万人，而达到T4级别的人数不到500人，这也是进入专家层次的重要分水岭。新的数字职级体系使这一差距更加合理，且新的晋升机制使12级以下的员工可以由部门直接负责答辩，11级升12级则是一个关键门槛。是重要的晋升分水岭，升至19级及以上的员工需通过严格的考核和答辩，成为领导或专家。但需注意，阿里的股票激励是为了提升员工忠诚度，分阶段行权，离职时套现较为困难，且需缴纳高额税收。
太厉害了 腾讯T4某神熬夜把Docker实战整理成了PDF文档
第十一章：Docker Compose 声明式环境。第四章： 持久化存储和卷间状态共享。第十章：运行自定义Registry。第八章：构建自动化和高级镜像设置。Docker 解决了什么问题。为什么Docker 如此重要。第一章：什么是Docker。第二章： 在容器中运行软件。第七章： 在镜像中打包软件。第九章：公有和私有软件分发。第六章：隔离--限制危险。第三章：软件安装的简化。
在腾讯内部硬肝了5年！熬到了腾讯T4，却只剩下这份学习笔记！已经帮助好友拿到10个offer
在腾讯给工作了5年，工作压力大，节奏快，但是从技术上确实得到了成长，尤其是当你维护与大促相关的系统的时候，熬到T4也费了不少心思，小编也是个爱学习的人，把这几年的工作经验整理成了一份完整的笔记。此笔记已助朋友拿到腾讯，阿里，美团等7个offer。 由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！ 大致内容包括了： Java 集合、JVM、多线程、并发编程、设计模式、Spring全家桶、Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Ela...
转载：刚入职美团两个月，就想离职了，每天加班到吐
一名刚入职美团两个月的程序员在互联网社区吐槽自己的遭遇：刚入职美团两个月，就想离职了，每天加班到吐。 看样子，这名美团员工不堪加班的压力，已经萌生了离职的想法，但才入职两个月左右，现在离职又担心简历不好看，且近年关，工作并不是那么好找的。 看看同行是怎么评论的吧：是活太多干不完还是不到点不能走？搞不明白那些大厂为什么要加班？是真的工作多到做不完非得加班？还是为了所谓的狼性文化而加班？如果是后者，我...
Offer手到擒来，肝了腾讯T4的多线程＆高并发实战手册文档，我从15K跳到25K
当你开始开始去跳槽面试的时候，明明只是一份15K的工作，却问你会不会多线程，懂不懂高并发，火箭造得让你猝及不防，结果就是凉凉；现如今市场，多线程、高并发编程、分布式、负载均衡、集群等可以说是现在高级后端开发求职的必备技能。很多人拥有大厂梦，却因为多线程与高并发败下阵来。实际上，多线程与高并发并不难，今天这份最全的多线程与高并发总结，助你向大厂“开炮”，面试不再被多线程与高并发难倒。多线程与高并发面试题（基础部分）你如何确保main()方法所在的线程是Java程序最后结束的线程？
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