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我也要
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资料介绍
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如何获取？
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字节跳动面试：redis+MySQL事务+Linux+算法
说了两个方案，一个是使用 redis 的ZSET 来实现，考虑分片来抗高并发，使用 redis 的持久化来实现落地，使用 redis 的哨兵实现故障转移。7、给出一棵二叉树的根节点，现在有这个二叉树的部分节点，要求这些节点最近的公共祖先。9、一个 10M 大小的 buffer 里存满了数据，现在要把这个 buffer 里的数据尽量发出去，可以允许部分丢包，问是用TCP好还是UDP好？5、现有一个随机数生成器可以生成0到4的数，现在要让你用这个随机数生成器生成0到6的随机数，要保证生成的数概率均匀。
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Java开发者跳槽必备：必看的100道MySQL数据库经典面试题解析，深入分析
前言 说起来开始进行面试是11月倒数第二周，上午9点，我还在去公司的公交上，突然收到蚂蚁的面试电话，其实算不上真正的面试。面试官只是和我聊了下他们在做的事情（主要是做双十一这里大促的稳定性保障，偏中间件吧），说的很详细，然后和我沟通了下是否有兴趣，我表示有兴趣，后面就收到正式面试的通知，最后没选择去蚂蚁表示抱歉。 当时我自己也准备出去看看机会，顺便看看自己的实力。当时我其实挺纠结的，一方面现在部门也正需要我，还是可以有一番作为的，另一方面觉得近一年来进步缓慢，没有以前飞速进步的成就感了，而且业务和技术偏于稳
mysql入门学习资料（含手打笔记）
mysql入门基础和复习资料。
GD32F303实战：用定时器4触发ADC2+DMA，实现10ms精准采样1024点的完整流程
本文详细介绍了在GD32F303微控制器上使用Timer4触发ADC2配合DMA传输，实现10ms精准采样1024点的完整方案。从硬件架构设计、时钟树配置到定时器参数计算，提供了完整的工程实现流程和常见问题排查方法，适用于工业传感器监测等高实时性场景。
最新九月字节跳动面经：Spring+Mysql+线程安全+反射+设计模式+Redis等
一面 自我介绍 问项目 项目里的超卖问题你是怎么解决的？ java多态？ java运行时数据区？作用？ 反射是什么？ 怎么用反射创建对象？好处？ http协议有哪些组成，请求方式哪些？ http与https区别 get与post区别 数据库索引 创建索引的sql语句 三道编程： 第一个硬币问题，具体怎么描述的忘了 第二个：链表，两个链表的公共点 第三个数组：具体怎么描述的忘了...
概率整形 Peobabilistic Shaping PS 第一节
概率整形概述 概率整形(Peobabilistic Shaping, PS)是一种针对于调制格式的优化技术，它为光通信通信提供了非常高的灵活性，但不会增加系统复杂性。尤其是光通信中的非线性问题会限制功率，使得PS就像为光通信量身定做的一样。 PS技术能够在不增加发送功率的前提下，获得高频谱效率和传输容量。2016年在使用PS技术的实验中实现了6600km单模光纤的65Tbit/s数据的传输。 到目前位置PS技术的研究主要集中在具有相干检测的单载波光纤传输。 概率整形的基本原理 概率整形技术就是通过在编码前
蚂蚁京东新浪等10位架构师424页佳作深入分布式缓存从原理到实践技术分享
前言 最近刷到了一句耐人寻味的话，“解决雪崩问题的最好办法是不发生雪崩”。 不论是在硅谷互联网公司里还是在国内的互联网平台上，曾多次遇到过海量规模的交易瞬间吞噬平台的悲惨故事。 核心的解决方案大同小异，都是通过缓存，逐层减少流量的冲击，保护用户的体验和平台的服务可用。 金融、财务行业有现金为王的说法，互联网技术行业用“缓存为王"清楚地概括了缓存的重要性。 而本文深入浅出地讨论了Ehcache、Memcached、Redis、 Tair、 EVCache等各种常用缓存开源系统的方案及精粹。 虽然读
顶刊级科研绘图技巧
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100天精通Python（数据分析篇）——第53天：初识pandas模块_基础介绍
一、初始pandas 1. 什么是pandas？ 2. 为什么要学习pandas？ 3. pandas的优势 4. 下载安装pandas 二、Pandas的数据类型 1. Series 2. DataFrame
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手把手教你模拟登录豆瓣并爬取个人书影音数据：从Cookie解析到反爬攻防实战
在开始写代码之前，先明确我们需要的工具。：建议用3.10以上版本，方便使用一些新特性（如match语句）httpx：比requests更现代，支持HTTP/2，异步性能强，连接池复用好：解析HTML，语法简单，容错性强selenium：仅用于处理登录时的滑块验证（模拟真人）pandas：最终数据清洗和导出Excel/CSVretrying：自动重试机制，应对临时封禁：随机UA，降低特征lxml：作为BeautifulSoup的解析器，速度快为什么不只用requests？
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滴滴数据分析80道面试题及参考答案
常见的模型评价指标有准确率、召回率、F1 值、均方误差、均方根误差、R 方等。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，它反映了模型预测的准确性。召回率是指模型预测为正例的样本中实际为正例的比例，它衡量了模型对正例的捕捉能力。F1 值是准确率和召回率的调和平均数，综合考虑了两者的平衡。均方误差是预测值与真实值之差的平方的平均值，它衡量了模型预测值与真实值的平均偏离程度。均方根误差是均方误差的平方根，与均方误差类似，但更直观地反映了误差的大小。
代谢组数据分析（三十一）：空间代谢组学分析从数据加载到通路分析的流程解析
空间代谢组学是一种先进的技术，能够在组织切片上以高分辨率检测代谢物分布，为理解生物代谢过程提供新视角。其分析流程包括数据获取、预处理、代谢物注释、差异表达分析、可视化、通路分析、聚类分析及空间相关代谢物分析等关键步骤。这些步骤帮助研究人员从海量数据中提取有价值信息，揭示代谢物的空间分布规律，发现潜在生物标志物，探索代谢通路调控机制。例如，SpaMTP等工具为全流程分析提供了强大支持，助力研究人员高效处理数据，深入理解代谢过程，为生物学研究和临床应用提供重要依据。
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VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
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假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
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文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
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