码洞原创深度技术文章大全 —— 高端面试必备

最新推荐文章于 2025-08-12 00:35:33 发布
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本篇深入探讨Go语言的关键特性，包括协程、切片等，并详细解析Redis的数据结构与内部机制，如HyperLogLog、字典遍历等，同时涵盖Python多进程编程与RPC服务器的高级话题。

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《快学 Go 语言》第 11 课 —— 协程

《快学 Go 语言》第 10 课 —— 错误与异常

《快学 Go 语言》第 9 课 —— 接口

《快学 Go 语言》第 8 课 —— 结构体

《快学 Go 语言》第 7 课 —— 字符串

《快学 Go 语言》第 6 课 —— 字典

《快学 Go 语言》第 5 课 —— 神奇的切片

《快学 Go 语言》第 4 课 —— 低调的数组

《快学 Go 语言》第 3 课 —— 分支与循环

《快学 Go 语言》第 2 课 —— 变量基础

《快学 Go 语言》第 1 课 —— Hello World

Go  语言切片的三种特殊状态

不安分的 Go 语言开始入侵 Web 前端领域了

Go 语言之父 Rob Pike

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我们天天都在使用的管道命令，Shell 在里面到底动了什么手脚？

见微知著 —— Redis 字符串内部结构源码分析

RPC 服务器之【多进程描述符传递】高阶模型

老板们都应该学一学 Redis，它能管理上亿对象，你们呢？

见缝插针 —— 深入 Redis HyperLogLog 内部数据结构分析

跋山涉水 —— 深入 Redis 字典遍历

《Redis深度历险》《深入理解RPC》答读者问

如履薄冰 —— Redis懒惰删除的巨大牺牲

通俗易懂的Redis数据结构基础教程

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Raft只读操作实现要点

水塘抽样与阶层固化

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依赖注入不是Java的专利，Golang也有

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有趣的Python开源库之Hashids

一种简单的Failover机制

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程序员访谈视频号 —— 连接技术与商业的桥梁，探索行业前沿与职业发展
AI天才研究院
05-14 903
《程序员访谈视频号》旨在成为连接技术与商业的桥梁，聚焦程序员群体的职业发展、技术趋势与行业前沿。通过“技术+人文”双核驱动的内容形式，填补市场对程序员深度内容的需求空白。项目以短视频和直播结合的方式，邀请头部程序员分享实战经验，挖掘职场与生活故事，增强用户共鸣。冷启动阶段通过私域导流与社交裂变获取流量，后续通过品牌合作、知识付费、技术招聘服务等多元化路径实现商业化。团队计划在2年内达成百万粉丝规模，成为技术圈层头部IP，并探索可持续的商业化闭环。
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全栈虚拟机GraalVM初体验基于Netty自己动手编写RPC框架自己动手实现一个极简Web框架水塘抽样与阶层固化深度解析某头条的一道面试题基于Netty实现Redis协...
AIGC时代程序员的跃迁——编程高手的密码武器
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过去，没有合适的辅助工具，这几乎是一项艰巨的工程。在苹果手机高端机型默认开启HDR视频作为拍摄视频的模式后， 我们的一款APP便收到用户的使用反馈，上传到APP的视频，打开查看时颜色变得很暗淡。总的来说，AI在编程领域对程序员的帮助还是很大的，不会在每个方面帮助都大，但是在特定方面帮助尤其大，比如以上例举的两个例子：学习新技术，解决技术栈层次更深的问题，这可以解决大量的时间去查阅资料，去理解视频转码的每个参数的意思，尤其视频转码参数众多，理解每个参数都得花费不少的时间，还得挨个组合测试，总之，一级棒。
千万应届生都在用的面试辅助软件——多面鹅！
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【面试实战】2025秋招必备：AI面试工具深度测评与面试复盘完整攻略
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IT求职与晋升——AIGC浪潮下如何脱颖而出？
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首先，从标题来看，“嵌入式八股文面试题库资料知识宝典”这一表述揭示了该资料的主要用途——服务于嵌入式方向的技术面试准备。“八股文”在此语境下并非贬义，而是指代那些在技术面试中反复出现、具有高度规律性和...
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五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
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