工作常见问题

最新推荐文章于 2023-11-30 09:03:38 发布
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#常见问题

博客主要包含三方面信息技术内容，一是介绍了在idea中使用git进行版本回退的方法；二是探讨了ChatGPT在国内的免费使用途径；三是讲解了Java里秒表StopWatch的相关知识。
子书少卿
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餐饮服务人员工作常见问题之应变能力（一）
12-18
21世纪人才最珍贵的就是能力素质，我们为你提供了最实用餐饮服务人员工作常见问题之应变能力（一），欢迎...该文档为餐饮服务人员工作常见问题之应变能力（一），是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣...
餐饮服务人员工作常见问题之应变能力（二）
12-17
这一款整理发布的餐饮服务人员工作常见问题之应变能力（二），适用于日常学习、参考、借鉴餐饮...该文档为餐饮服务人员工作常见问题之应变能力（二），是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载...
优快云常见问题汇总
测试专用
01-29 3万+
通过优快云平台购买的“VIP会员、余额”，在刚购买后未使用的情况可支持退款；“付费资源、付费专栏、盲盒、魔盒、课程、C认证”等虚拟商品一经购买后，除了特殊原因外，概不支持退款；特殊原因包括：付费资源无法正常使用、课程重复购买、讲师无法继续更新完毕全部课程等；如未使用或者符合特殊原因，请提供账号用户名ID、订单号、退款原因给，以便核实处理；注意：购买的套餐使用后不支持退款，正常退款申请后会在7个工作日内原路返还到支付帐号退款进度：已申请的退款可在“”中查询退款进度。
C语言常见问题
lijunlin0329的博客
10-13 4366
C语言常见问题
编程中常见的技术难题——如何有效地解决编程中常见的技术难题？
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
11-30 1万+
在编写程序的过程中，总会遇到各种各样的技术难题，这些问题常常需要程序员们耗费大量的时间和精力来解决。有些问题看似简单，但实际上却隐藏着许多细节和陷阱；有些问题则需要我们深入研究某些领域的知识才能够解决。但不论问题的难度有多高，解决它们的过程都是一次宝贵的经验积累。只有在不断地克服技术难题的过程中，程序员们才能成长为优秀的技术专家。“分享你最令人苦笑不得的编程bug经历“回忆初学编程的糗事：愚蠢的代码也是宝贵的学习经验「我的编程笔记」——记录学习中的代码、函数、概念等。
SpringBoot常见问题
weixin_42854346的博客
08-02 3821
概述 什么是 Spring Boot？ Spring Boot 是 Spring 开源组织下的子项目，是 Spring 组件一站式解决方案，主要是简化了使用 Spring 的难度，简省了繁重的配置，提供了各种启动器，开发者能快速上手。 Spring Boot 有哪些优点？ Spring Boot 主要有如下优点： 容易上手，提升开发效率，为 Spring 开发提供一个更快、更广泛的入门体验。 开箱即用，远离繁琐的配置。 提供了一系列大型项目通用的非业务性功能，例如：内嵌服务器、安全管理、运行数据
VUE常见问题汇总
qq_42383970的博客
02-08 3633
1.npm下载超时或者失败 npm安装依赖包是从国外服务器下载，受网络影响很大，可能会出现异常，cnpm解决了这个问题，cnpm是国内镜像 安装： 执行命令 npm install -g mirror-config-china --registry=http://registry.npm.taobao.org 2.can’t not find ‘xxModule’ - 找不到某些依赖或者模块 这种情况一般报错信息可以看到是哪个包抛出的信息，一般卸载模块重新安装即可 3.data functio
redis常见问题汇总
Mountainest
04-07 2359
redis vs memcached redis支持持久化。 RDB（Redis DataBase，是将redis某一时刻的数据持久化到磁盘中，是一种快照式的持久化方法） AOF（Append Only File，AOF方式是将执行过的写指令记录下来，在数据恢复时按照从前到后的顺序再将指令都执行一遍） redis的数据结构更丰富。 redis是目前最快的。 参考：https://blog.youkuaiyun.com/liqingtx/article/details/60330555 ...
java开发常见问题总结
bcbobo21cn的专栏
03-30 3万+
Java编程中的一些常见问题汇总 ..本文列举了我在周围同事的Java代码中看到的一些比较典型的错误。显然，静态代码分析（我们团队用的是qulice）不可能发现所有的问题，这也是为什么我要在这里列出它们的原因。 如果你觉得少了什么，请不吝赐教，我会很乐意把它们加上。 下面列出的所有这些错误基本都与面向对象编程有关，尤其是Java的OOP。 类名 读
分布式系统常见问题总结
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二十同学
09-02 6万+
秒杀系统架构优化思路 一、秒杀业务为什么难做 1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）； 2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据； 3）秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据，多个人读一个数据。 例如：小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。 又例如：12306抢票，...
JAVA开发中常见问题
Mr_Hellon的博客
10-20 7006
JAVA开发工作常见问题收集录
BGP面试常见问题
qq_45630589的博客
05-07 9594
1、 IBGP 为什么采用全互联？不采用全互联怎么部署？ 由 于IBGP的水平分割导致一个路由器收到的一条BGP路由不能传递给其他IBGP的邻居。这样的话，如果要让一个iGp中所有路由器都要可以给别的路由器传递BGP路由的话，就需要建立全互连这样的邻居关系就是每个路由器两两之间都要建立邻居，这样才能解决那个数据层面路由黑洞的问题。 可以采用反射器和联邦 2、 Bgp 中团体的作用 标准团体属性：针...
中小学生学籍信息管理系统建设工作常见问题.docx
03-06
。
基层畜牧兽医动物防疫工作常见问题及应对策略__畜牧兽医专业毕业论文设计范文.pdf
06-07
基层畜牧兽医动物防疫工作常见问题及应对策略__畜牧兽医专业毕业论文设计范文.pdf
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同行评审常见问题解答
02-26
第一个原因：技术工作之所以需要接受同行评审就好比铅笔需要橡皮一样，请记住：凡人皆有错！我们离不开同行评审的第二个原因是：尽管人们善于找出自己所犯的部分错误，但是相对于其他任何人而言，大量的各种错误还是...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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