山尽的高质量精选文章合集

大家好,我叫山尽,是一个靠国外公开课实验跟开源项目三本逆袭bat的横杠青年,目前在shopee工作。

关注我,我会分享如何拿到大厂offer,如何修炼技术,如何提升职场经验,一步一步打怪成为大神。

我呀,编程生涯我也没有什么别的,大概三件事:

  • 一个,初一自学C++编程确立了之后的职业选择;

  • 第二个,大学给Wine这个软件贡献了一些补丁,参加了Google的活动;

  • 第三个,因为elixir加入了阿里游戏,恰好参加过风之大陆、旅行青蛙、淘宝小游戏这些开发;

  • 如果说还有一点什么成绩就是现在在新加坡虾皮,做云产品如redis云的相关开发。

    很惭愧,就做了一点微小的工作,接下来就跟大家分享一下我的经验,谢谢大家(文末可加读者群,一起学习提高)。
    在这里插入图片描述

赚大钱

Tegus有人联系我做咨询,200美金一小时

我是如何靠运气在美股一分钟赚2万人民币的

HTTP 深入详解

一步步手写 http 底层客户端

不懂 http 协议,连 nginx 为什么这么设置都不懂

如果这篇文章说不清HTTP2的本质,那就过来掐死我吧!

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服务器很卡,怎么排查——你缺的只是对排查工具的熟悉

设计分布式系统—简明粗暴的名字发现服务

洗澡时,我终于跑出来喊出了我的Eureka

C/C++ 编译链接与装载深入浅出 其一

C/C++ 编译链接与装载深入浅出 其二

计算机网络基础

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三次握手的误解与错误类比 (RFC 解读)

DNS的镜像服务器与任播

从限流谈到伪造 IP(nginx remote_addr)

自我提升

【书单】让你跳出了思维框架,观点新颖深刻的书籍

别傻了,世界上没有技术驱动型公司

2019苏州微软面经

造轮子

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函数式编程

假期7天学会elixir,掌握函数式编程与 actor 模型

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内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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