金三银四求职季，我特地为大家汇总了涵盖Java基础、线程、并发编程及JVM等核心领域的面试题集，希望能为正在准备或即将参与面试的小伙伴们提供些许帮助。 以下是本文精心挑选的15道Redis面试题。...最近我给大家准备了一个关注领红包福利，欢迎大家加入我的技术交流群，一起抱团学习。一人走得更快，但是一群人才能走得更远。 2、为什么Redis单线程模型效率也能那么高？...4、Redis的数据结构是如何组织的? 为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个全局哈希表来保存所有键值对。 哈希表的最大好处很明显，可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。...所以，引入多线程主要是为了并行处理网络IO，命令执行仍然是单线程的。 10、如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在？...这个问题可以移步至《面试官：如何在海量数据中快速检测某个数据》 11、什么是渐进式rehash？ 渐进式rehash是Redis中一种用于对hash表进行扩容和缩容的操作方法。
打造家庭助理机器人OriginBot，我希望它能够识别并欢迎家庭成员。为此，我引入了“家人识别”功能，它由人脸检测和人脸识别两大核心部分组成。 人脸检测是识别摄像头图像中是否存在人脸的过程。...人脸识别则是确定图像中人脸身份的高级技术。我选择了阿里云视觉智能开放平台。因为对于非算法专业人员来说，最方便。...阿里云视觉智能开放平台提供了一系列高效、易用的视觉智能API接口，旨在帮助用户轻松实现图像识别、视频分析、图像搜索等功能，从而提升业务效率和用户体验，这对我来说正适合。...其中就包含了我需要的功能。 高度可定制：用户可以根据自己的业务场景定制模型，例如通过训练自己的图像识别模型来识别特定的物体或场景。...阿里云官方有API调试台，可以在页面上直接调试，自动生成代码，最终的代码如下： … 全文发布在古月居， 请移步阅读~
facerecognition的应用开发极为简单，只用几行 Python 命令行就可以轻松实现人脸识别应用，而且也提供了树莓派的支持。...虽然我们可以用virtualenv对Python环境进行隔离，但是对于一些系统级的依赖冲突就不好办了。在漫长构建中遇到依赖导致编译失败，让人非常有挫败感。...树莓派上部署人脸识别应用 得益于树莓派和Docker安装部署人脸识别开发环境非常简单： 1、在 Raspberry PI 3 安装最新的 Raspbian。...基于 examples/facereconraspberry_pi.py 我修改了一个面部识别应用供参考，其实现如下： # This is a demo of running face recognition...最后来晒一下我的树莓派3配置，除了Camera之外还加装了一个液晶显示屏，通过GPIO驱动，可以方便地通过编程来显示CPU/Memory/温度等各种信息。 ?
Q：由于工作太多太杂，导致经常忘记要做的事情，希望利用Excel工作表来定时提醒当前要进行的工作。也就是说，在到达某个时刻后，工作表中的文本框会自动显示该时刻应该做的工作。...如下面的图1和图2所示，图1为工作安排表，列A中为安排的工作，列B中为相应工作开始的时间；图2用于显示当前应进行的工作。 ? 图1：工作安排表。...列A中是工作安排，列B中是工作开始的时间，可根据需要修改和添加。 ? 图2：显示当前工作的界面。单击“显示”按钮后程序开始工作，当达到某时刻后，文本框中会显示当前应进行的工作。...rng.Find(dTime) Sheet5.TextBox1.Value =rngFind.Offset(0, -1).Value DisplayData End Sub 注意，工作表中的“...显示”按钮关联的子过程为“DisplayData”。
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。...*当然，你也可以在本篇文章，评论区自荐/推荐他人优秀作品（标题+链接+推荐理由），增加文章入选的概率哟~科技好文1、技术干货C#实战：使用腾讯语音识别服务轻松完成音频文件识别功能今天给大家分享一下使用腾讯语音识别服务轻松完成音频文件识别功能...这里使用的是C#编写的窗体应用。希望对大家了解和快速接入腾讯语音识别服务的朋友提供一些帮助！...后续将继续通过腾讯云开发者平台分享知识和经验，结合趣图和通俗易懂的文字让社区的朋友们能更简单高效的学习，同时欢迎大家一起探讨交流！2、作者代表作分布式锁的各种实现，看完这篇你就懂了！...有没有签名让你眼前一亮，甚至不由自主地点赞？快来跟我们分享~
我的空间（My Spaces） 添加任何你希望快速导航的空间到 我的空间（My Spaces）列表中。这个列表可以在主面板下找到和空间目录下找到。...希望将一个空间从我的空间中删除，取消选择空间边上的星号图标就可以了。 ? 为以后保存（Save for later） 如果你仅仅希望链接一些特定的页面和博客页面而不是整个空间的话。...@mentions 使用 @mentions 功能能够让你希望其他用户对这个内容进行评论或者修改，或者将一些任务指派给其他用户。这个功能称为提及（mentions）。提及用户的工作原理和标签是类似的。...如果你是通过 creating a task 来提及用户的，这些任务将会被指派给提及的用户，同时这些任务也能够让他们在他们的属性页中找到。...同时他们还可以通过提及你来让你知道他们的工作已经完成了。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Organize+your+Space
大家好，周末愉快，刚开完组会，就来写这篇文章了 今天要分享一个人工智能模型 Suno V3 这个模型可以实现用Ai来生成音乐， 仅通过简单的文字提示（填词），你便能迅速创作出一首包含背景音乐和填词的两分钟完整曲目...email登录 登录成功，把custom mode打开 在歌词框里输入Tom利用chatgpt4 生成的歌词： Verse 1: 在月光下，我看到你的眼，如此明亮 你牵起我的手，我们在星空下起舞...，让我们勇敢写下去 在这无尽的夜里，与你共舞直到天明 就算全世界反对，我也愿意为你而战 只要你握紧我的手，我们的爱就能战胜一切 Verse 2: 回忆中，我们的笑容在闪耀，无忧无虑 在每个梦里，我都能找到你温柔的眼眸...跨过山丘和河流，只为找到属于我们的地方 你是我的王子，我是你的公主，我们的爱像童话 Pre-Chorus: 他们不懂这感觉，像是命中注定的爱情 与你一起，我找到了我自己，找到了我的一切 Chorus...: 这是我们的爱情故事，让我们勇敢写下去 在这无尽的夜里，与你共舞直到天明 就算全世界反对，我也愿意为你而战 只要你握紧我的手，我们的爱就能战胜一切 Bridge: 每当我感到迷失，你都是我的北星 引导我穿越黑夜
AIGC：如何用AI生成惊艳的3D内容引言在这个博客中，我们将探讨如何使用人工智能生成计算机（AIGC）来生成惊艳的3D内容。我们将详细介绍每个步骤，并提供代码示例以帮助您理解。1....# 示例：使用GAN生成3D对象from keras.models import load_model# 加载预训练的GAN模型model = load_model('gan_model.h5')# 生成随机噪声...可视化生成的3D内容生成3D内容后，我们需要将其可视化。这可以通过各种3D渲染工具来实现。..., 0], generated_object[:, :, :, 1], generated_object[:, :, :, 2])plt.show()结论通过这个教程，我们了解了如何使用AIGC生成惊艳的...我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
语音合成是一项重要的人工智能技术，它可以将文本转换为自然流畅的语音，为语音交互应用、辅助技术等领域提供了便利。本文将介绍如何利用AI技术实现自然和多样的语音合成，让你的应用更具人性化和个性化。...2.使用TTS模型生成语音TTS（Text-to-Speech）模型是常用的语音合成模型之一，它通过深度学习技术将输入的文本转换为语音。...# 对文本进行预处理text_tokens = tokenizer(text)# 使用TTS模型生成语音audio = tts_model.predict(text_tokens)# 播放生成的语音play_audio...引入情感和语气信息：通过引入情感和语气信息，可以让语音合成更加生动和个性化。4.应用场景举例语音合成技术在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于：智能语音助手：如Siri、Alexa等。...通过使用TTS模型和其他提升语音合成质量的方法，我们可以实现更加自然和多样的语音合成效果，为我们的应用增添人性化和个性化的特点。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
这篇文章里，让我们尝试用最通俗易懂的方式-一家烘培店，向餐桌上的朋友和亲人解释技术相关的基本概念。既然是在餐桌上，身为吃货的我们，就用吃来解释这一切吧！ 先来聊聊公司背景 你的公司是一家烘焙店。...1、产品经理 你的任务是弄清楚面包店整体的经营策略，或者某种面包的烘焙策略，比方说烘焙时加什么香料，有什么特色，或者面包店应该提供什么新的东西。 到了开发产品时，你代表客户的声音。...你负责整合顾客反馈并提出新的想法（可能是新口味或全新的糕点种类），为了确保面包房的知名度达到你预期的规模和质量，你需要做出决策。...你不是面包师或厨师的管理者，你只管理面包店的烘焙食物：什么时候发售，推出它的目标是什么，它的目标受众是谁。...你还需要不断给团队提供信息，确保面包店的客源不会流失。 我如何工作？ APIs 烤箱上的刻度盘。 Cloud云 一个大型网络烤箱，可以帮助你快速地向世界各地提供商品。
通过创新的预分配策略，完美解决了分布式系统中自增ID的性能难题。不仅让用户画像秒级响应，还能让深分页查询飞起来，堪称分布式数据库的一次优雅突破。...Doris如何破解分布式自增列的难题? 最近在做数据分析平台架构设计,遇到一个有趣的挑战:需要为数亿用户生成唯一ID做画像分析。...Doris的自增列简直就是为这种场景量身定制的。" 让我们一起看看在实战中如何玩转这个功能。...采取自增列可以为每一行生成唯一标识、查询时记住上一页最大唯一标识并用于下一页的查询条件，实现更高效的分页查询。...实战小贴士 使用中还发现一个有趣的现象:由于每个BE节点缓存一段序列号,新导入数据的自增值可能比老数据小。这让我想起量子物理中的"叠加态" - 在你观察之前,X既可能是活的也可能是死的。
maven插件mybatis-generator，如何让生成的PO类的field上有对应表字段的注释 前言 去年刚入职的时候，我就发现，po类（和数据库表对应的类）上，一片都是光秃秃的，什么注释都没有，...如何调试maven插件的代码 我们现在知道了，maven找插件的jar的时候，是去本地仓库找。...这里，以官方插件maven-source举例，这个插件是生成一个源码包，我们看看如何调试，了解一下这个插件是如何实现的。...所以，我个人在解决这个问题时，是找到了公司内部这个依赖的源码，导入到idea，打上断点，debug即可。 实践 要实现标题说的效果，其实就是一个类的事儿，那个代码也不是我写的，以前网上找的。...总体我觉得是部好剧，诚然会有一些不是特别合理的地方（剧本来源于生活，但毕竟不是生活，一般来说，矛盾点更加集中，现实生活中可能不会那么多事情一下全让大家给遇上），但是瑕不掩瑜吧。
准备 通过某歌搜索关键词：java+word+导出，我立马得出了很多成熟的方案，通过横向、纵向比较，再结合本次报告样式比较多、用户可灵活选择不同模块导出的特点，最终，我决定使用Freemarker 动态替换模版数据来导出...最终我选择使用docx格式（原因文末会讲），但是为了让大家有更多的选择，满足更多的业务场景，借此机会，小明会分别给大家介绍使用freemarker导出word文档两种格式的方式。...，以达到动态生成文本的目的，直接上代码。...在成功使用Freemarker动态导出doc格式的文档之后，相信大家和我的心情一样非常激动。但以上操作只是一个小铺垫，接下来我们来看看如何实现docx格式的文档导出，小明相信一定会让各位看官大跌眼镜！...，会造成生成后文档中的图片变形。
1 主从读写分离 大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高查询数，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。...所以，一般把从库落后的时间作为一个重点DB指标，做监控和报警，正常时间在ms级，达到s级就要告警。 主从的延迟时间预警，那如何通过哪个数据库中的哪个指标来判别？...这个参数值是通过比较sql_thread执行的event的timestamp和io_thread复制好的 event的timestamp(简写为ts)进行比较，而得到的这么一个差值。...3 如何访问DB 使用主从复制将数据复制到多个节点，也实现了DB的读写分离，这时，对DB的使用也发生了变化： 以前只需使用一个DB地址 现在需使用一个主库地址，多个从库地址，且需区分写入操作和查询操作，...互联网项目，一般优先考虑性能而非数据的强一致性 主从的延迟 会导致很多诡异的读取不到数据的问题 很多实际案例： Redis通过主从复制实现读写分离 Elasticsearch中存储的索引分片也可被复制到多个节点
大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。...所以，一般把从库落后的时间作为一个重点DB指标，做监控和报警，正常时间在ms级，达到s级就要告警。 主从的延迟时间预警，那如何通过哪个数据库中的哪个指标来判别？...这个参数值是通过比较sql_thread执行的event的timestamp和io_thread复制好的 event的timestamp(简写为ts)进行比较，而得到的这么一个差值。...3 如何访问DB 使用主从复制将数据复制到多个节点，也实现了DB的读写分离，这时，对DB的使用也发生了变化： 以前只需使用一个DB地址 现在需使用一个主库地址，多个从库地址，且需区分写入操作和查询操作，...互联网项目，一般优先考虑性能而非数据的强一致性 主从的延迟 会导致很多诡异的读取不到数据的问题 很多实际案例： Redis通过主从复制实现读写分离 Elasticsearch中存储的索引分片也可被复制到多个节点
做IE定制开发的文章，目前有两个人的文章值得看： 1、蒋晟 从csdn上可以搜索到。 2 、TechnoFantasy的专栏 有好资源，请大家推荐。 ?...第二部分： 发送键盘命令生成get set脚本。...另外 我的 TroyKM?...VB下的版本，可以，可是我在C#下总没有成功 http://www.blogbus.com/blogbus/blog/diary.php?...How can I make any control or DIV overlap the combo box CSDN技术中心层遇到select框时 HTML表单javascript验证通用模式 我所看到的防网站内容拷贝的一些方法
其实我也遇到过相同的情况，和面试官说如何通过搜索引擎解决这些坑的吧不太好，让面试官认为你只是一个API Caller，但是又没有什么值得一谈的项目难点 我的建议是，如果没有什么可以深聊的技术难点，不妨在日常开发过程中...，试着封装几个常用的组件，同时尝试分析项目的性能瓶颈，寻找一些优化的方案，同样也能让面试官对你有一个整体的了解 在这篇文章中，我会分享在我目前公司的项目里，是如何在满足业务需求的基础上，让整个系统焕然一新的过程...这里我从以下4个方面分享一下我在项目中是如何改善系统的性能，让系统"步履如飞"的 网络请求相关 构建相关 静态资源优化 编码相关 网络请求相关 这部分旨在实现需求的前提下尽量减少http请求的开销，或者减少响应时间...，如何尽可能的减少白屏对用户的影响，目前我选择的是在html模版中，注入一个loading动画，这里我拿D2-Admin中的loading动画举例 <!...源代码 部分优化的方案放在我的github上,有兴趣可以看看 源码地址 下篇在这里: 我是如何让公司后台管理系统焕然一新的（下）-封装组件 参考资料 vue-element-admin D2 Admin
其实我也遇到过相同的情况，和面试官说如何通过搜索引擎解决这些坑的吧不太好，让面试官认为你只是一个API Caller，但是又没有什么值得一谈的项目难点 我的建议是，如果没有什么可以深聊的技术难点，不妨在日常开发过程中...，试着封装几个常用的组件，同时尝试分析项目的性能瓶颈，寻找一些优化的方案，同样也能让面试官对你有一个整体的了解 上篇分享了我在项目中是如何根据功能划分模块以及性能优化的技巧，这章我会记录设计和封装组件的过程...,从而达到了模板和配置项解耦的目的 交互复杂的表头列的解决方式 对于一些需要特别处理的表头列的数据，我在组件内部利用插槽和作用域插槽，通过插槽定义表头列的插入位置，再通过作用域插槽将信息返回给父组件，在父组件中定义如何显示...可以看到具名插槽的名字也是通过配置项传入的,并且作用域插槽将整个表单内部的数据通过scope传给父组件,在复杂的业务场景,无法通过配置项解决问题的时候,通过插槽和作用域插槽让父组件去决定如何去处理数据...控制表单控件的属性 这里还用到了component标签,通过配置项的tag标签动态生成el-input的表单控件,但是可以看到这里我并没有直接将tag的值设为el-input,那input是如何变成el-input
什么是TianliGPT TianliGPT是一个基于GPT-3.5的文字摘要生成工具，你可以将需要提取摘要的文本内容发送给TianliGPT，稍等一会他就可以给你发送一个基于这段文本内容的摘要。...实时生成的摘要 自动生成，无需人工干预 一次生成，再次生成无需消耗key 包含文字审核过滤，适用于中国大陆 支持中国大陆访问 如何部署TianliGPT 我们可以通过在网页中嵌入TianliGPT的服务支持...，让TianliGPT能够获取到你需要提交的内容。...方案一：如何让博客支持AI摘要，使用TianliGPT自动生成文章的AI摘要 | 张洪Heo (zhheo.com) 在博客靠后的位置位置引入js和css（需要在文章之后） 的内容再次请求不会消耗key，可以无限期使用。 相比实时请求openai，使用tianliGPT可以让你请求过的内容不再消耗key，适合生产环境。
不知不觉中，七岁时的 Stewart 就已经对编程有所了解。 “但等到上高中的时候，计算机对我来说已经不那么有趣了。好在进入大学之后，我在学校的 Unix 机器上得到一个账户，并首次接触到了互联网。...当时是 1992 年，网络这东西真的令人眼前一亮……我几乎不敢相信自己看到的一切。” 而 Stewart 随后的职业生涯也始终秉持着以探索计算机技术为手段、以服务人类交互为目的的基本观念。...“我们让大家失望了，很多参与测试的朋友都很喜欢这款游戏，觉得它很酷。但好在 Flickr 也不错，很有前途，所以大家也不算是深受打击。” Flickr 也确实受到大家的青睐，用户基础逐步积累了起来。...但到了 2009 年，Apache 的基础已经强大且成熟，种种伟大的网络科技再辅以性能更强的计算机设备，开始让更多人享受到「网上冲浪」的快感。”...一年之后，Tim Leffler 最终加入了 Slack，意味着整个变轨流程的最终结束。但是，那一刻我完全没有任何轻松的感觉。” Stewart 怀着沉重的心情关停了《Glitch》。
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