我们经常需要搜索。但是能高效搜索到自己所需要的东西，有点难。 我们希望能用google,但是现实只能接受某度，结果是，通常搜出来是一些无用的信息，甚至是广告。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/palindrome-linked-list/
AI需要网络吗？网络是AI发展的基础。...高性能数据中心：AI涉及到的数据集规模很大，需要服务器集群间频繁地进行向前和向后计算和传播。如何提升东西向流量传输性能成为关键。 高效率云边端架构：由于隐私和延迟限制，边缘计算进行AI处理成为了主流。...同时云边端作为端到端的整体解决方案，需要处理更多带宽和延迟问题，对网络架构设计提出新的要求。 网络需要AI吗？AI是网络创新的驱动力。 网络应用视角，AI代表了先进的生产力。...SBA(Service-based Architecture)网络架构和网络切片将带来定制化、频繁化的资源按需分配和动态调整，传统的人工手段将无法支持，需要AI来辅助实现。
.*; 但是，需要具体的一些边界值的操作，就需要引入扩展包 pom 中加入 Test中引入 import static org.hamcrest.Matchers.*; package
在使用状态机的时候需要注意哪些事项呢？如果你对这些问题还存有疑问，那么请看官继续往下看，和小新一一起，学习基于状态的测试方法。...这些都需要通过人工或者工具的方式进行review。 以腾讯地图App的收藏夹模块为例，我们尝试对其进行状态机建模。 1、 列举研究对象的各种状态。...2.4.2 模块选择过程 一开始，我们认为在买卖过程中，我们只需要以“买家”和“卖家”作为两个元素来进行建模，就可以覆盖到所有的状态，因此我便画出了如下的状态转化图： ?...这个事情并不需要人工的分析过程，能不能让机器帮我们完成呢？答案是肯定的。...首先第一步需要抽象状态，在代码中我们用enmu类型来表示： public enum OrderNum { v1, v2, v3, v4, v5, v6,v7, v8, v9, v10, v11
我记得那时候写应用，如果涉及到需要数据库， 我的发布步骤里面，还要包含数据库的安装步骤。然后op同学就按照安装命令一行行执行。...数据库很多时候被当做应用程序的本地存储，用来替换更早之前，程序员需要自己维护的本地文件存储。研发要自己确定整个机器的内存分配，当然也是因为那时候单机的内存很小。...所以我们说，这是石器时代，当DBA特别需要体力。不止是上服务器，查问题也是，一个个进程看过去，那时候故障排查的资料也不多，很多现象最后陷入到数据库内核原理那一步，就变成无头公案。...这也是DBbrain结合微信的优势，会提供给运维的便利。 那么，到了智能时代，云数据库+智能诊断系统，会抢了DBA的饭碗吗？...只是在智能时代，DBA对业务价值的贡献，因为云数据库和智能诊断工具，会凸显得更加纯粹。 公众号后台回复：techo，可以得到完整版 PPT 。
现在回答 Codex 会取代程序员吗？...我的回答是，会取代靠 Ctrl C + Ctrl V + 补 Bug 编程的程序员，而持续创造代码的程序员，永远不会被取代，未来，初级程序员的需求量将会减少，AI 与人类高级程序员的配合会逐渐增多。
在不传入第二个参数的情况下，parseInt 只支持 16 进制前缀“0x”，而且会忽略非数字字符，也不支持科学计数法。...需要注意的是，call 本身会产生装箱操作，所以需要配合 typeof 来区分基本类型还是对象类型。...拆箱转换会尝试调用 valueOf 和 toString 来获得拆箱后的基本类型。如果 valueOf 和 toString 都不存在，或者没有返回基本类型，则会产生类型错误 TypeError。...到 String 的拆箱转换会优先调用 toString。...如下表： 表格中，多数项是对应的，但是请注意 object——Null 和 function——Object 是特例，理解类型的时候需要特别注意这个区别。
在软件开发的原型设计中，我们不需要纸了么？ 不，我们仍然需要纸。为什么？ 首先，速度快。 建立一个纸质原型，对于大多数人来说都是可以快速完成的。...面对纸和笔，你几乎不需要任何的学习成本，也可以不受电脑硬件的限制，从容自如地画原型。...产品设计的初级阶段几乎是不需要考虑细节，而这种奔放的姿态也只能是靠纸笔来实现了。当你使用软件工具的时候，无论是什么工具，你总会有意无意地去修改那些细节。...准备工具 纸质原型用到的工具很少很简单，但并不意味着你什么都不需要。首先，纸笔必须到位。不需要多精致或者多贵重，但是必须实用方便。...与设计的其他阶段不同，在纸质原型设计中，头脑风暴的时间可能会更多，因为这个本身这就是一个创造无限可能的阶段。如果在设计的最初阶段，就把思维锁定了，那么这次的产品设计将注定是没有亮点和新意的。 2.
QA这个角色难道就这么没有吸引力么？为什么都想转型或者自己出去单干呢？和组里几个QA聊了之后，发现主要因素在于对QA职业发展的担忧，觉得敏捷团队对专职QA的需求并不大。 ?...由于产品复杂，需要大量的测试工程师以保证产品能顺利发布。...在这个框架下，很容易让人产生这样的误解： 1、开发负责单元测试，不需要QA参与 跟组里的开发讨论过“是否需要QA参与到审查单元测试覆盖率”的问题，开发通常会觉得用处不大，因为有专门的工具比如：Cobertura...有人会说自动化覆盖所有回归测试不就行了么？理论上是这样的，但现实中有很多限制，只能通过手动验证来完成回归测试。这种情况下，精确定位回归测试的范围变得尤为重要了。...举个简单的例子，我们聚餐的时候有时候会玩猜数字的游戏，主持会写下一个数字，大家轮流猜，主持会提示大了或者小了。那么下一个人会根据这个提示来继续猜，直到有人猜中这个数字。
前端这个工种未来会继续拆分么？ 大家好，我是卡颂。 作为前端，你和UI撕过逼么？ 脑中的场景 前端：“上线日期定死了，你什么时候出设计稿？你不出稿子后面开发、测试都得加班！”...你遇到过这种情况么？ 您觉得本质原因是什么？如何才能最高效解决这个问题？ 本文会提供一种思路以及可借鉴的产品。...为什么UI用设计软件绘制的页面样式，前端还需要重复绘制一次？仅仅因为UI用设计软件，而前端需要编程么？...大白话讲就是： 前端不用画静态页了 虽然这套流程有诸多难点需要解决，比如： 对于UI来说，页面是一张张图层，对于前端则是一个个组件，怎么对齐这两者差异 需要UI了解基本的页面布局（浮动、flex、绝对定位...同样，前端也需要与UI配合，会不会如上文所设想，未来会出现一批UI+前端工程师呢？
我们会变成有血有肉的数字设备么？ 这篇文章来源于脑机接口20年文集汇总中的第二本书。...现实世界中的现代人有这样的危险么？我们与数字逻辑（如笔记本电脑、平板电脑、智能手机）的被动互动，尤其是那些让人沉迷、快乐的互动会不会有风险降低甚至清零我们非常珍贵并非常珍惜的认知能力和行为能力？...这也表明着，人脑空间有的地方就是会专门用来表达这些延伸的人造工具。这些发现与其他的一些科学成果一同表明了自我认知可以被重新编程以同化外部设备。...人的数字化 上述的情况值得我们注意么？是的！不仅是因为对这一代和下一代人的心理能力的潜在影响也因为我们与数字系统过分接触的深远后果。
问题 我们经常使用浮动 IP（SIP，或叫 VIP），来完成数据库的高可用部署。业务通过访问浮动 IP，始终访问主数据库。...如果业务正在访问数据库时，数据库主从发生切换，导致 SIP 漂移，那正在使用的数据库连接会受到影响么? 实验 我们创建同子网的两台虚拟机，分别安装 MySQL。...这两台虚拟机的 IP 分别是 x.x.x.37 和 x.x.x.39，为了容易区分，我们设置 PS1，来区分两个 linux 的会话。...执行 SQL 后，MySQL 客户端会不停输出结果，如果发生了任何连接问题，我们可以立刻发现。 现在让 SIP 发生一次切换。...也就是说：当 SIP 发生切换时，旧连接发出的包已经被丢弃了，旧连接会一直等待应答，所以需要 TCP keepalive 这种主动探测机制，才会探测到无应答的状况。
而且很多时候是为了当下特定的主题或者活动所做的数据分析，比如月度需要各种汇总统计报表，季度需要各种预测预算报表。...每一个企业，都需要一个开放的，共享的数据目录和结构，并且实时更新，从而让每个业务单元和个体，都清晰的知道当他需要一个数据的时候，他从哪里，通过什么样的渠道和方法去获取这些数据。...缺乏面向未来的思考 过去的数据项目，都是从已有数据资源开始，而不去涉及哪些数据库里还没有的数据，比如，经常听到企业的CIO说，“我们连数据都没有呢，谈什么数据分析和利用啊。”...这样的思考是局限的，没有实体的数据存储在数据库里，就不能去思考数据规划，不能思考如何利用数据么？ 答案是否定的，数据就像空气，企业的业务只要在运行，数据就在产生，只是没有将它们存储下来而已。...而企业的业务模式就决定了这个企业可能会产生哪些数据，即使它的业务还没有正式开展。
目前的这些所谓的测开大佬们，很排斥手工回归测试啊，但是又不能招进来几个手工正岗，那样的话，不就相当于打脸了之前所说的全员测开，超强精兵队伍这个了么？...那代码开发同学不会自己写么？或者说只负责写代码脚本，还叫测试么？还叫测试开发么？只能属于开发的一个小流派了吧？最主要的是不知道写什么....需求何在？...用例设计技术只是所有宝贵的护城河技术的最亮点，除此之外，仍然有很多其他的传统测试技术，大家别觉得那些枯燥乏味而不想学，别忘了，你是干这行，吃这碗饭的，看家本领都没有，你天天去忧虑那些所谓的35岁红线有什么用么？
之前知乎上有人问“硬盘被写入数据后重量会变化么？”。来，先投个票看看你的观点： 然后看看冬瓜哥的观点。 这个问题还真是有点烧脑。我们不妨先看看高中物理学过的极板电容器被充了电，其质量是否有变化。...RAM里每一个Cell本质上就是一个微型电容器，那么你说它充电或者放电之后质量有变化么？没有。 再来看看NAND Flash，还不懂NAND Flash基本原理的可以翻看本公众号历史文章了。...总之，对NAND Flash充电的电源，负极虽然提供给Cell一堆电子，但是电源也会从Cell中吸纳1000个电子输送给电源正极，也就是说，在Cell内部其实是有个电势差的，整体是电中性，所以，质量不变...怎么样，你懂了么？ ?
“吾生也有涯，而知也无涯”，那么，对于一个工程师而言，不了解并学习持续架构会落伍么？...对一个IT从业者，尤其是一名软件工程师，对自己而言，需要不断成长才能提高自己的适应能力以及市场的竞争力，才能坦然地面对所谓的“35岁危机”；对企业而言，只有不断地成长才能持续地为企业创造价值。...那么，什么样的可持续性技术会贯穿所有的领域呢？聚焦在软件工程的话，恐怕应该是持续架构了。 从架构到持续架构 软件架构是客观存在的， 不论你是否主观情愿，它都在那里。...这需要从明确架构活动开始—— 软件架构是由业务目标所驱动，然而，在架构活动中，对业务及其需求的深入理解并不常见，进而被认为为业务增值，而且太慢了。
_m=mod_article&_a=fullist&caa_id=35"–dbs 爆出数据库的名字： ?
从该咨询机构的数据可以看出，最近一两年中国的SDS市场一直保持着极高的增长速度，并且运行在SDS上的工作负载也越来越多，除了早期广泛采用的VDI应用之外，像HPC、数据库、云原生、媒体流、VSS、归档等应用都开始在...该调研机构给出未来五年中国SDS市场的预测，从数据可以看出，未来五年中国的SDS市场依然会保持着极高的增长速度，到2023年，中国SDS市场规模将会是2018年的将近3倍。...如果是基于开源方案的SDS产品，有人甚至会直言：“都是Ceph改的，基本大同小异。”但事实真会朝着这样的方向发展么？...而利用该接口，仅仅只需要存储软件将元数据整合即可完成，大幅提升数据处理的效率。...未来，需要存储能够更加贴近应用、理解应用、感知应用、服务应用。在这种趋势下，软件定义存储+AI来感知应用会给市场带来无限的想象力。
在使用状态机的时候需要注意哪些事项呢？如果你对这些问题还存有疑问，那么请看官继续往下看，和小新一一起，学习基于状态的测试方法。 2....这些都需要通过人工或者工具的方式进行review。 以腾讯地图App的收藏夹模块为例，我们尝试对其进行状态机建模。 1、 列举研究对象的各种状态。...2.4.2 模块选择过程 一开始，我们认为在买卖过程中，我们只需要以“买家”和“卖家”作为两个元素来进行建模，就可以覆盖到所有的状态，因此我便画出了如下的状态转化图： 图2.2 卖家的订单状态图...如下表3.1所示： 如上表所示，根据转换表第一条，我们需要覆盖从订单初始化到待发货的状态转换，因此我们构造一条用例为： 1）订单创建成功后，买家付款，在卖家发货前，买家发起退款，卖家同意退款后，订单关闭...这个事情并不需要人工的分析过程，能不能让机器帮我们完成呢？答案是肯定的。
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