携程胜

最新推荐文章于 2022-01-20 11:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2022-01-20 11:00:00 发布 · 372 阅读

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挺多的人在跟我们联络北疆结伴同游的事，我问他们在那里看到的，好像大部分是携程!

但是到现在真的能跟我们一起的还是一个意大利女孩从 thatsbj.com 看到我的帖子。

确定要放弃本次机会？

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【2025年携程秋招 - 10月11日 -第二题（200分）- 淘汰赛】（题目+思路+Java&C++&Python解析+在线测试)

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1.python并发编程之多线程(理论)1.1线程概念在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间，而且默认就有一个控制线程线程顾名思义，就是一条流水线工作的过程(流水线的工作需要电源，电源就相当于cpu)，而一条流水线必须属于一个车间，一个车间的工作过程是一个进程，车间负责把资源整合到一起，是一个资源单位，而一个车间内至少有一条流水线。所以，进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位，或者说...

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携程四君子：中国最美创业故事

qq452474654的专栏

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携程四君子：梁建章、季琦、沈南鹏、范敏在中国，朋友之间合伙创业的公司并不少。我们耳熟能详的有“新东方三驾马车”、“腾讯五虎将”、“阿里巴巴十八罗汉”、“万通六君子”等。不过，新东方的...

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GitChat 作者：徐豪杰关注微信公众号：GitChat 技术杂谈，一本正经的讲技术随着互联网技术的迅速发展，运维的事务也日益复杂，如何能更加高效的协调好人、工具与流程之间的关系，把运维人员从低效率、高强度、易犯错的人工操作彻底解决出来，让他们的能力与精力有更大程度的发挥，将是一个很大的挑战。携程运维工作流平台在经过三

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报告指出，从2009年最初的“搭车凑趣”阶段，各大在线旅游厂商如携程、途牛和遨游网逐渐转变为“不得不战”甚至“主动出击”。他们不再仅仅是跟随节日促销，而是积极设计各类营销策略，如低价促销、指定线路免单，...

C++ Primer第1章例题和练习题答案

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源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 《C++ Primer》作为C++编程领域中的一部权威著作，主要服务于初学者和经验丰富的开发者，致力于帮助他们深入掌握C++的核心知识。第一章通常会详细讲解C++语言的基础概念和语法结构，包括变量的使用、数据类型的分类、常量的定义、运算符的应用以及基础的输入输出操作。接下来，我们将对这一章中的核心知识点和可能的习题解答进行深入分析。 ### 1. 变量与数据类型在C++编程中，变量被视为存储数据的媒介。每一个变量都必须预先声明其数据类型，常见的数据类型有整型（int）、浮点型（float）、双精度浮点型（double）以及字符型（char）。例如：```cppint age = 25; // 声明一个整型变量age并赋予其初始值25float weight = 70.5f; // 声明一个浮点型变量weight并赋予其初始值70.5char grade = A; // 声明一个字符型变量grade并赋予其初始值A```### 2. 常量与字面量常量指的是不可更改的值，可以通过`const`关键字进行声明。例如：```cppconst int MAX_SIZE = 100; // 声明一个整型常量MAX_SIZE，其值为100```字面量是指程序中直接书写的值，如`42`、`3.14`或`"Hello"`。 ### 3. 运算符C++提供了多种运算符，涵盖了算术运算符（+，-，*，/，%）、比较运算符（==，!=，<，>，<=，>=）、逻辑运算符（&&，||，!）以及赋值运算符（=，+=，-=，*=，/=，%=）等。 ### 4. 输入与输出在C++中，使用`std::cin`来实现输...

800M无人机音频检测和识别的音频数据集.zip

01-04

800M无人机音频检测和识别的音频数据集.zip 该数据集由室内环境中录制的无人机螺旋桨噪音组成，并通过随机噪音片段进行了人工增强。数据集包含二分类和多分类两种标注格式，其中"未知"类别的噪音来自开源项目ESC-50和语音命令数据集，同时还包含自创的静音音频片段以平衡数据集。该项目是IWCMC 2019学术会议论文《基于音频的无人机深度学习检测与识别》的配套资源。主要功能提供室内环境录制的真实无人机螺旋桨噪音数据包含二分类（是/否无人机）和多分类标注版本通过ESC-50和语音命令数据集进行数据增强支持深度学习模型训练用于无人机音频检测和识别包含平衡的数据集（无人机音频 + 环境噪音 + 静音）

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内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的仓库存储管理系统的设计与实现，涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，并系统阐述了整体架构设计、数据库建模、功能模块划分、权限安全、并发控制、数据一致性保障、异常处理与可扩展性等关键内容。通过面向对象编程思想，采用分层架构与模块化解耦设计，结合STL容器、多线程、锁机制等C++核心技术，实现了高效的库存管理功能，包括入库、出库、盘点、调拨、权限控制、日志追踪与智能报表分析。文中还提供了核心类如Inventory（库存）、User（用户权限）、LogEntry（操作日志）及WarehouseManager（主控制器）的代码示例，展示了数据结构设计与关键算法逻辑。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉面向对象设计与基本数据结构的软件开发人员，尤其适合从事企业级管理系统开发或希望深入理解系统架构设计的中级开发者（工作1-3年）；也适用于计算机相关专业学生进行课程设计或毕业项目参考；使用场景及目标：①学习如何使用C++构建复杂业务系统的整体架构与模块划分方法；②掌握高并发、数据一致性、权限控制、异常处理等企业级系统关键技术的实现思路；③理解仓储管理业务流程及其在软件系统中的建模与落地方式；④为开发类似ERP、MES等后台管理系统提供技术原型与设计参考；阅读建议：此资源不仅提供理论架构与代码片段，更强调系统设计的完整性与工程实践性。建议读者结合代码示例动手实现核心模块，深入理解类之间的关系与交互逻辑，重点关注多线程安全、事务管理与权限校验等难点环节，并尝试扩展功能如对接GUI界面或数据库持久化模块，以全面提升系统开发能力。

利用固定的FMCW雷达进行近距离心跳和呼吸活动的非接触式测量。.zip

最新发布

01-04

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【分布式系统】基于Redis集群的Session高可用管理：计算机竞赛中多节点会话同步与容灾架构设计

01-04

内容概要：本文深入探讨了在大规模计算机竞赛场景下，基于分布式架构的Session管理与实现方案，重点分析了粘性会话与无粘会话、Session复制、集中式存储（如Redis Cluster）、故障转移等关键技术，并结合Node.js + Express + Redis的高可用实现案例，展示了如何通过一致性哈希、双写策略、分层存储、灰度发布等核心技巧保障系统稳定性与用户体验。代码层面详细解析了集群部署、Session共享、答题记录存储、安全机制及自动恢复能力，全面支撑全球同步赛、实时直播赛等高并发场景。; 适合人群：具备一定后端开发经验，熟悉Web会话机制、Redis及Node.js的技术人员，尤其是参与高并发系统设计或竞赛平台开发的1-5年工作经验者；使用场景及目标：①构建支持跨地域、高可用的分布式竞赛系统；②实现Session在多节点间的无缝共享与容灾恢复；③应对突发流量下的弹性扩容与故障自愈；④提升实时交互类应用的数据一致性与安全性；阅读建议：此资源强调理论与实践结合，建议读者在理解架构设计理念的同时，动手搭建示例环境，深入调试代码逻辑，重点关注Redis集成、Cluster模式运行及安全配置细节，以掌握分布式Session的核心实现路径。

农作物叶子健康与疾病实例分割数据集-20251117-000906.zip

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农作物叶子健康与疾病实例分割数据集一、基础信息数据集名称：农作物叶子健康与疾病实例分割数据集图片数量： - 训练集：7,446张图片 - 验证集：970张图片 - 测试集：182张图片 - 总计：8,598张图片分类类别： - Apple Healthy（健康苹果叶） - Apple Rust Leaf（苹果锈病叶） - Apple Scab Leaf（苹果黑星病叶） - BellPepper Healthy（健康甜椒叶） - BellPepper Leaf Spot（甜椒叶斑病） - Corn Gray Leaf Spot（玉米灰斑病） - Corn Leaf Blight（玉米叶枯病） - Corn Rust Leaf（玉米锈病叶） - Grape Black Rot（葡萄黑腐病） - Grape Healthy（健康葡萄叶） - Squash Powdery Leaf（南瓜白粉病叶） - Tomato Bacterial Spot（番茄细菌性斑点病） - Tomato Healthy（健康番茄叶） - Tomato Septoria（番茄斑枯病）标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务。数据格式：图片来源于农业图像数据库，细节清晰。二、适用场景农业植物疾病AI检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别植物叶子疾病区域并分类的AI模型，辅助农民快速诊断和治理。精准农业应用研发：集成至农业智能管理系统中，提供实时疾病识别功能，为农作物健康管理提供决策支持。学术研究与创新：支持农业科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习植物疾病分类和诊断的重要资源。三、数据集优势精准标注与多样性：每张图片均经过准确标注，确保疾病区域分割精确。包