Yarn架构

编程领域大约有700种代码语言。理解编程语言的重要性以及其如何影响需要执行的具体任务至关重要。一篇文章穷尽700 种语言不现实，也没有意义。因此，笔者挑选出了时下最热门的原因，在本文中一一分析其特征、优缺点和发展方向，并确定其是否有学习价值。根据设计，C

刚开始学习数据科学时，笔者经常面临这样一个问题：遇到具体问题，选择何种算法才合适。也许你也和我一样，搜了很多有关机器学习算法的文章，会看到许多详细的描述，却并没有减少让抉择的难度。问题陈述2：深挖客户统计数据用以识别模式。问题陈述12：根据车辆特性预估车辆

Netty、Quartz、Kafka 以及 Linux 都有定时任务功能。在任务量大、性能要求高的场景，为了将任务存取及取消操作时间复杂度降为 O，会采用时间轮算法。指针周期性跳动，跳动到一个槽位，就执行该槽位的定时任务。需要高效的定时器算法以减少总体中断

④用户输入结束或暂停时，才会触发change事件，类似搜索框中输入信息停下来1秒后才会出现可能要搜索的内容。控制事件发生的频率，如控制为1秒发生一次，甚至1分钟发生一次。与服务端及网关控制的限流类似。防抖是触发间隔大于time触发，所以每次在小于间隔tim

作为一名程序员，好的开发环境可以提升你的工作效率，事半功倍。那么一名Java程序员应该拥有什么样的开发工具呢。java程序员都知道，第一节课就会教你安装jdk。jdk是java开发工具包，包含了jvm虚拟机，你写的java代码就是通过jdk编译运行的。ja

人工智能被认为是当代“最热门”的工作。根据《财富》杂志统计，雇佣AI专家的人数在过去4年里增长了74%，社会对人工智能专家的需求正以前所未有的速度增长。人工智能的子领域，如机器学习、深度学习、计算机视觉、统计学和自然语言处理，对这些领域专家的需求和空缺职位

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在训练数据不足的情况下，你可以尝试引入额外的训练数据，只要它们能提供对训练有价值的信息。如果模型在引入额外数据的训练数据集和引入额外数据的测试数据集中都表现的很好，但在不引入额外数据的测试数据集中表现糟糕，那么这种情况称为：数据不匹配。此时可以考虑在目标函

现在比较流行的移动APP开发框架有以下六种：网页、混合、不仅、原生、桥接、自绘。前三种体验与Web的体验相似，后三种与原生APP的体验相似。这六种框架形式，都有自己适用的范围。无所谓好坏，适用就是好。自绘应用适用于游戏和有特殊效果的应用，最大的好处是没有平

下面，我们将和您在健康运营的过程中，企业所面临的各项挑战、痛点、以及需要衡量的各项关键指标。在此基础上，我们会进一步给出一个标准成熟度模型，以及对应的实践案例。同时，由于不同团队各司其职、各自为政，因此数据孤岛的现象在企业中屡见不鲜。对应的KPI包括：了解

当表的数量达到几百上千张表时， 众多的业务模块都访问这个数据库， 压力会非常的大， 考虑对其进行分库。支持MySQL、Oracle、DB2、SQL Server、PostgreSQL等DB的常见SQL语法。基于心跳的自动故障切换，支持读写分离，支持MySQ

随着大型网站反扒机制的增强，更改IP登陆已经成为一种最高效的方式，为此打造一款超强IP池项目，采用最新最快的Python技术——异步。编写了一个免费的异步爬虫代理池，以 Python asyncio 为基础，充分利用 Python 的异步性能，异步处理比同

跨 Native 与 Web：商品详情页等要求有一套功能差不多的 Web 页能够在端外访问，需要跨 Native App 与 Web. 容器化 Native 跨端：将 Native App 改造成标准化的容器，进而允许一套代码跨多端标准容器运行，如 Rea

本文转载自公众号“读芯术”。新的东西令人激动，新的框架、新的仪器、新的工具，都会让生活变得更轻松。保持更新很难，我们需要花更多的时间在其上。当然，我们并不是要一直更新到最新的发现，它可能是某个特定库的新的小版本，也可能是处于兴趣或是工作需要而寻找。应用tf

新生代，老年代，永久代/元空间。晋升机制根据对象存活时间。jmap -dump:file=[文件名] pid：将进程运行的状况dump到文件中,文件通过fastThread线上工具分析。

Mybatis中namespace用于绑定dao接口，dao接口的方法对应mapper中的sql语名。--默认名为类名首字母小写-->. --environment配置数据库环境 id 属性唯一标识 -->. --dataSource数据源信息

在python解释器开始执行, 就会在内存中开辟一个空间, 每当遇到一个变量的时候, 就把变量名和值之间的关系记录下来,当遇到函数定义的时候, 解释器只是把函数名读入内存, 并检查语法是否正确，表示这个函数存在了, 至于函数内部的变量和逻辑, 解释器是不关

一个numpy array 是内存中一个连续块，并且array里的元素都是同一类。　　 list完全不同，它的每个元素其实是一个地址的引用，这个地址又指向了另一个元素，这些元素的在内存里不一定是连续的。所以list其实是只 能塞进地址的“数组”

Redis 无疑是一个大量消耗内存的数据库，因此 Redis 引入了一些设计巧妙的数据结构进行内存压缩来减轻负担。ziplist、quicklist 以及 intset 是其中最常用最重要的压缩存储结构。Redis对外提供了 string, list, h

就是将多个数据源合并存放在一个数据仓库中。与主流的ETL的区别是：在抽取后首先将结果写入目的地，然后通过数据库的聚合分析能力或外部计算框架来完成转换。通过以下方法针对算法对数据进行变换。数据平滑---去除数据中的噪声，将连续数据离散化。