JavaScript中的浅拷贝和深拷贝是非常重要的概念，它们在处理对象和数组时具有不同的作用。在编程中，经常需要复制数据以便进行各种操作，但必须注意拷贝的方式，以确保得到预期的结果。
你无法优化代码；优化是针对特定的条件来实现的。当条件改变时，你的优化反而可能会变为瓶颈。这时仔细审查你对这些条件的假设，其中也许就蕴藏着解决方案的关键。
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
在本文中，将通过示例讨论C＃中的浅拷贝和深拷贝。这是上一篇文章的续篇。因此，在继续本文之前，请阅读以前的文章，其中之前使用示例讨论了C＃中的原型设计模式。
ArrayList 是Java中的一个类，它实现了List接口，并且可以动态地调整大小。它内部使用数组来存储元素，并提供了一系列方法来操作这些元素。
C＃是一种通用编程语言，涵盖了诸如面向对象编程，静态类型化，面向组件的编程，强类型化等各种学科。C＃在ASP.NET框架中广泛用于创建网站，Web应用程序和游戏。世界各地的C＃编程都有巨大的机会。如果您想在C＃编程中谋求一份职业，则需要进行一次面试，在其中会向您询问以下几个C＃基本面试问题和解答。 这是C＃面试问题和答案的精选列表，在面试过程中可能会提出这些问题。根据他们的经验和其他各种因素，可能会向候选人询问基本的C＃面试问题，以提高C＃.NET面试的水平。此列表涵盖了所有针对新生的C＃问题以及针对经验丰富的应聘者的C＃面试问题和答案。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
高可用数据库系统常常使用用数据复制来达到容错的目的。Active-passive和active-active复制算法都是严重依赖于时延，网络常常成为性能的主要瓶颈。从某种意义上说，这些技术旨在最小化副本之间的网络通信。然而，下一代网络的出现，以期高吞吐低延迟的特性，使得需要重视这些假设。
这是关于对象管理系列的第12篇也是最后一篇教程。它涵盖了kill区域的增加和更严格的关卡对象管理。
这篇博客文章是CDP中Cloudera的操作数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅《CDP中的运营数据库》，《运营数据库系列之可访问性》，《运营数据库系列之管理篇》。
关于JavaScript如何将值传递给函数，在互联网上有很多误解和争论。大致认为，参数为原始数据类时使用按值传递，参数为数组、对象和函数等数据类型使用引用传递。
XCOPY——目录复制命令 1．功能：复制指定的目录和目录下的所有文件连同目录结构。 2．类型：外部命令 3．格式：XCOPY [源盘：]〈源路径名〉[目标盘符：][目标路径名][/S][/V][/E] 4．使用说明： （1）XCOPY是COPY的扩展，可以把指定的目录连文件和目录结构一并拷贝，但不能拷贝隐藏文件和系统文件； （2）使用时源盘符、源目标路径名、源文件名至少指定一个； （3）选用/S时对源目录下及其子目录下的所有文件进行COPY。除非指定/E参数，否则/S不会拷贝空目录，
在Elasticsearch中，映射类似于关系型数据库中的表结构定义。它描述了索引中字段的类型、如何索引这些字段以及如何处理这些字段的查询。每个索引都有一个与之关联的映射类型，尽管在Elasticsearch 7.x中，每个索引只能有一个映射类型（与之前版本中的多个映射类型不同）。
将数据从一个服务器复制到另一个服务器的过程就是PG复制。源数据库服务器通常称为Master，而接收复制数据的数据库服务器称为Replica服务器。
引言：本文学习整理自powerspreadsheets.com，非常清晰透彻地讲解如何使用VBA进行复制粘贴操作。
如果你在开发中遇到需要创建大量的对象，你可以使用传统的构造函数创建对象。但是对于开发来说这样做太麻烦了，有没有高效的生成对象的方式呢？
Java NIO的ByteBuffer被称为字节缓冲区。此类针对字节缓冲区定义了以下六类操作：
欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。
作为MQ，Kafka的性能说第二，恐难有人敢说第一。一台配置较好的服务器，对Kafka做极限性能压测，Kafka单节点的极限处理能力接近2000万条消息/s，吞吐量达600MB/s。
本文作者从开发者角度出发，介绍了几个关于 Chrome 开发者工具的高级用法。熟练使用这些高级用法可以大大地提高你的生产力。
函数是一组一起执行任务的语句。每个C程序至少有一个函数，即main，所有最简单的程序都可以定义其他函数。您可以将代码划分为单独的函数。如何在不同的函数之间划分代码取决于你，但从逻辑上讲，划分是这样的，即每个函数执行特定的任务。
芯片复位后，将在异常向量表中复位向量的位置开始执行。复位操作的代码必须做以下事情:
网络数据的基本单位总是字节，Java NIO 提供了ByteBuffer作为它的字节容器，但是其过于复杂且繁琐。
通常情况下，即使拥有管理员权限，也无法读取域控制器中的C:\Windows\NTDS\ntds.dit文件。那么什么是ntds.dit呢？
Kafka 是一个高性能的消息队列，在众多消息队列产品中，Kafka 的性能绝对是处于第一梯队的。我曾经在一台配置比较好的服务器上，对 Kafka 做过极限的性能压测，Kafka 单个节点的极限处理能力接近每秒钟 2000 万条消息，吞吐量达到每秒钟 600MB。
机器之心报道 编辑：romerome、张倩 一个 13 层的 Transformer 能干什么用？模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。 Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择，并且取得了很好的效果，那它还能怎么用？脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机！ 这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学，标题为《Looped Transformers as Programmable Computers》，旨在探索如何用 T
来源：机器之心本文约4500字，建议阅读5分钟一个 13 层的 Transformer 能干什么用？模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。 Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择，并且取得了很好的效果，那它还能怎么用？脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机！ 这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学，标题为《Looped Transformers as Programmable Computers》，旨在探索如何用
回答：解释语言是在运行时之前不在机器级别代码中的任何编程语言。因此，Python是一种解释型语言。
https://googleprojectzero.blogspot.com/2020/08/exploiting-android-messengers-part-2.html
最近由于系统业务量比较大，从生产的GC日志(结合Pinpoint)来看，需要对部分系统进行GC调优。但是鉴于以往不是专门做这一块，但是一直都有零散的积累，这里做一个相对全面的总结。本文只针对HotSpot VM也就是Oracle Hotspot VM或者OpenJDK Hotspot VM，版本为Java8，其他VM不一定适用。
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语，这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获，整理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在，他们可以成功地从数据中获取价值，并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
PS: 腾讯云流计算 Oceanus 是大数据实时化分析利器，兼容 Apache Flink 应用程序。新用户可以 1 元购买流计算 Oceanus(Flink) 集群，欢迎读者们体验使用。
漏洞可以定义为“在软件和硬件组件中发现的计算逻辑（例如代码）中的弱点，当被利用时，会对机密性，完整性或可用性产生负面影响”。
QLineEdit.NoEcho：不显示任何输入的字符，常用于密码类型的输入，且长度保密
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
我已经谈到了构建属于你自己的数据仓库需要采取的前两个步骤（请参阅：如何在4周内构建数据仓库，第1部分）。选择架构和DBMS是需要完成的第一件事情。到目前为止，我们已经有了需要复制的数据的概念以及我们想要存储数据的数据库。缺失的部分就是复制的过程。我们如何存储复制的数据？我们如何转换数据？这些是我在这篇文章中所要回答的问题。
GC，即就是Java垃圾回收机制。目前主流的JVM（HotSpot）采用的是分代收集算法。作为Java开发者，一般不需要专门编写内存回收和垃圾清理代码，对内存泄露和溢出的问题。与C++不同的是，Java采用的是类似于树形结构的可达性分析法来判断对象是否还存在引用。即：从gcroot开始，把所有可以搜索得到的对象标记为存活对象。缺点就是：1. 有可能不知不觉浪费了很多内存。2. JVM花费过多时间来进行内存回收。3. 内存泄露
Redis 现在应该是各大厂标配了，不过可能很多人只懂得怎么用，但对其原理不甚了解，今天我们就用图解的形式来深入了解 Redis 高性能，高可用的秘密
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 游戏制作涉及处理大量不同类型的资产，如纹理、网格、动画和声音。本章提供了有关这些资产的实用知识，包括调优性能时要记住的设置。
导语：为了帮助想要快速学会Excel VBA的朋友，特以《Excel Programming Weekend Crash Course》这本书为基础，开始整理一系列资料，在完美Excel社群上分享。一共有30课，本文为第3课，目前已在社群上发布4课。有兴趣的朋友可以到社群上学习。
Kafka消费者组 您可以通过用例或功能将消费者组合成消费者组。一个消费者组可能负责将记录传送到高速的、基于内存的微服务，而另一个消费者组将这些记录传输到Hadoop。消费者组有自己的名称以便于从其它消费者组中区分出来。 消费者组具有唯一的ID。每个消费者组是一个或多个Kafka主题的订阅者。每个消费者组维护其每个主题分区的偏移量。如果您需要多个订阅者，那么您有多个消费者组。一个记录只交付给消费者组中的一个消费者。 消费者组中的每个消费者处理记录，并且该组中只有一个消费者将获得相同的记录。消费组内的
从来没有深入了解ECMA，网上找了一下，发现早在2010年就有大佬 Dmitry Soshnikov 总结了ECMA中的核心内容，我这里只是翻译记录，加深自己的印象。文章原文来自 ECMA-262-3 in detail. Chapter 8. Evaluation strategy。
在Ubuntu上，Nginx Web服务器将其文档存储在/var/www/html中，该文档通常位于其余具有操作系统部分的根文件系统上。但有时，将文档根移动到另一个位置（例如单独安装的文件系统）会很有帮助。例如，如果您从同一个Nginx实例提供多个网站，则将每个网站的文档根目录放在其自己的卷上，这样您就可以根据特定网站或客户端的需求进行扩展。
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵，然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
我一直喜欢报纸之类的东西，可以在较短的时间内提供足够的信息。在这里，我为前端开发优化创建了一个新的学习列表。
Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用，很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query，其实不必为此纠结，总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中，从 Excel 复制到 Power BI，或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中，将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住，虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI，但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的，即使它包含在其他微软产品或服务中。
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# 原始值与引用值 在把一个值赋给变量时，JS引擎必须确定这个值是原始值还是引用值（原始值有6种：Undefined，Null，Boolean，Number，String和Symbol） 原始值（primitive value）就是最简单的数据（原始值大小固定，因此保存在栈内存） 保存原始值的变量是按值(by value)访问的，因为操作的就是存储在变量中的实际值 引用值（reference value）则是由多个值构成的对象（引用值是对象，保存在堆内存） 引用值是保存在内存中的对象 与其他语言不同，J
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