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“泄露” Windows Core OS 信息

其它渠道不说,单是因为微软相关透露出来的信息,我们对于 WCOS 就有了不少单的了解。 所招募主要作是在新硬件上整合软件体验,这首次证实了 WCOS 的存在,同时微软团队正在进行积极的研发。? 去年 1 月份的时候,又有消息指出 Windows Core OS 包含了开源组件,这让其模块化(子系统化)的猜想进一步得到证实。 该的一个职责应该正是将 Windows 10 的这一功能移植到 Windows Core OS 中。 不知道正式发布 WCOS 的时候,微软会不会考虑直接通过来“透露”? 「逆锋起笔」专注序员综合发展,分享Java、Python、编技术资讯、职业生涯、行业动态的互联网平台,实现技术与信息共享,关注即送全网最新视频教

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测试-真的拿得出手吗

所谓测试经理保障xxx的整体测试质量负责xxx版本管理以及发版作参与招聘测试并对其进行培训编写及评审测试用例,参与项目的整体测试负责与各部门之间沟通协调,以推动项目测试作的及时完成负责测试环境搭建所谓测试开发使用 JMeter)进行压力测试使用appium、selenium、UiAutomator进行UI自动化测试熟练使用adb命令,熟练使用monkey使用GT进行性能测试参与测试平台和接口自动化平台搭建所谓高级测试使用 不管是入参还是返回都应该先明确数据的准确性;模拟并发时,用户信息如何模拟应该着重体现;压测的qps基数以及压测的目的应该有所提及;3、UI自动化投入本身就和产出不成正比,回归测试的用例维护应该有完善且单操作的方案 ;事实证明appium虽然主流但并不好用,尝试其他自动化框架的心得;4、adb完成远操作设备并获取APP内信息;测试报告最起码应该有时间或者错误唯一标识追溯日志信息,有功能提示,最好有截图展示;5、选择 、保障测试质量、招聘、培训这种真的写在上没什么意义啊,难道不都是应该的么3、jira、Charles、fiddler、postman这种基础具熟练掌握难道不是应该的么,日常作中都在用啊4、号称5

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    面向学习-数仓成名之道

    居士的观点很单,就是标题的内容:面向学习! 大致意思就是,提前按照写的思路来安排自己的学习计划!我认为这是一种比较高效的学习态度,能让自己目标更明确,更有紧迫感。 0x01 规划以数据仓库为例,准备的时候应该有一些核心知识点要搞定,不同公司的要求不同,我们假设目标公司的期望如下:了解 Hive、Spark 等分布式计算框架的原理了解数据建模,了解Olap 按照上面这个表格,那我们在写的时候就可以比较自信地写上类似的内容: 熟悉 Hive、Spark 等分布式计算平台,了解其基本原理熟练使用 Hive Sql,熟悉 cube、row_number、rollup 等常用数据分析函数,能够完成日常数据分析作熟悉数据仓库原理,了解维度建模和数据分层,能够根据业务场景设计整套数据模型熟悉数据治理,能够设计和实现元数据管理系统有定期阅读论文的习惯,能将Google关于元数据管理的内容融入元数据系统设计中 关于面向学习,我认为最重要的一个点就是要提前准备,以个人为例,我的准备周期一般都是半年以上。耐得住性子,一周进步一点,半年或者一年后的收获是巨大的。

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    关于优秀前端小常识

    为了避免你的被HR一键移到废纸篓,首先要符合岗位要求,千万不要死在HR手里!3、非设计类或产品类的不需要格外的美化!所以不要将大量的时间花费在选择如何漂亮且高大上的模板当中! 关于二五原则:即在以往的公司期间每个公司的作时间不低于2年,或者某个公司就职时间超过5年。下图是我帮朋友内推的反馈:?7、有很多的公司会在面试前将你的打印好,所以没有携带也不必慌。 11、不宜太长,如果你是作多年的前端,肯定有很多项目可写,但全部写出来就有点流水账了,而且会掩盖主要内容,建议最好控制在三页之内,把最能体现自己价值的内容写清楚。 14、上的照片如果“不好看”请不要放!这里的“好看”是指正面、积极、青春、干净利索、积极向上的,给面试官一种积极向上能量的。15、作经以及项目经验一定要以倒序的形式排列。 请记住你是找作的,而不是来相亲的。最后,以上这些都是建议,不管你觉得有没有用,请坚持一个原则,那就是:尽量体现自己是一名合格的前端

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    2017年 Python面试经分享(七家)

    虽然大学就开始做研发,但无奈只看毕业作经验,所以本人只有一年作经验。 ,不算难,基本就是 可变对象不可变对象区别、 Python 垃圾回收机制之类的题目,有一两道编题也很单,最后有个根据题目设计数据表的问题也不难,搞定后等面试官开始二面;二面面试官好像是个主管,开始让做自我介绍 学堂在线公司也在五道口,清华科技园里,Google 前中国办公室对面的楼里 ( 好像现在搬到 Google 那里了 )一面一面面试官应该是个后端研发,感觉有些羞涩,全一直不看我,主要聊了一些里的项目经验 ,当题目很单时,人家考验的就不是智商了,而是看你的编码能力,化能力及面向对象抽象能力,所以果断完整的写了个,加上完整的测试,然后提交之。 在前台签到,领了候选人的牌子,等了一会儿就叫到了我,由于面试的人实在太多,我实在 -1 楼食堂进行的面试,一面面试官是广告投放部门的,先自我介绍,谈创业经,问了 redis 用法及原理 ( 前面几次问到数据库的前车之鉴

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    一份来自前端开发的规范

    个人资料姓名:嘻嘻性别:女电话:12132323613邮箱:12132143285@163.com现居地:上海市 作年限:3年求职意向期望职位:前端开发期望薪资:面议作性质:全职到岗时间:离职 掌握Css类库Sass技术、Less技术、Gulp构建化具,了解node.js,react.js,angular.js以及MVC&MVVM设计模式与模块化开发流。 201310 - 201402安徽合肥包河绿地有限公司产品研发部web A组web开发201406 – 至今北京海博远创软件科技有限公司技术部HTML5开发职责:1.与项目经理与技术团队等进行充分的沟通 touchslide.js函数库实现手机端的banner图3.使用animate.min.css运动框架实现图片运动效果4.使用iScroll.js实现页面的流畅滑动5.利用zoom.js实现手机的适屏问题教育经20xx 坚持总结作中遇到的技术问题,坚持记录作中所所思所见,欢迎大家一起探讨交流。

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    优秀的前端开发是怎么样的?

    在阿里常年招聘,筛过各式各样的,每到招聘季,筛、面试过非常耗精力,当然,原因之一是我想招非常优秀的人,宁可多花些时间,另一方面,除了那些不合格的之外,还有好多语焉不详,不得不在电面时反复确认 阿里内部的招聘系统支持 word 和 pdf 格式支持的最好,我在录入系统时,上传完附件后好多字段直接就被系统读出来了,HTML 的支持的最差,传完附件我还要一个个手去填,花精力在这上面是完全没意义的 所以,应对这每个环节所需的技能,最好在里有所表现。具体说就是描述每个项目时,不仅要有背景、过,还要有你为这个项目带来的结果。 这个过要靠面试的时候问答大半天才能搞清楚,问不出来的,基本也就跳过了。要是里表达出来,脑子里很嘹喨,面聊也不会很拖沓,能力评价自然会很高。 第六,其他关注和不关注关注:每次换作的离职原因,可量化的作成果,能代表你最高水平的项目要写详细,标红加粗下划线,在中强调出来。

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    大数据怎么写,更受到HR青睐?

    通常来说,我们找作都是从写开始,一份优秀的,能够帮助你在HR筛选当中快速被选中,获得下一步的面试机会。大数据,作为近年来的新兴技术岗,瞄准这个岗位的人也不少。 今天我们就来分享,大数据怎么写,更受到HR青睐?2.png通常来说,HR筛选,比较关注的几个部分如下:毕业学校以及学,对应的专业或者研究方向。作年限。作经,即跳槽史。项目经。 而作为大数据这样的技术岗位,各个岗位还有一些相应的加分点,比如说:数据挖掘,HR会着重关注毕业学校以及最高学,并且这项将会占据整体面试评分中不低的一部分。 11.png关于大数据怎么写,更受到HR青睐,相信今天的分享能够给到大家一些启发。 大数据,在不同的公司会有各自的岗位规划,对专业技能的要求不会完全一致,但是不管在哪个公司,从到面试,专业技能始终是占比最重的。

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    .net学习vue的心路(三)

    这里还提供了一个vue cli可视化具,通过这一具可以更加方便的去管理和创建我们的vue项目! 我们去执行的时候好是通过 npm run serve 这个和vue cli2还是不愿意,vue cli2是通过 npm run dev接下来就是要去看到一个可视化具。 实际上可视化具在我们通过命令:npm install -g @vuecli 的时候已经帮我们创建好了。

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    碎片化 | 视频课-如何写一份漂亮的(JAVA开发)

    如清晰度低,可转PC网页观看高清版本: http:v.qq.comxpagem0501xps9c7.html 大咖聊 个人信息:(无需照片)姓 名: 性 别:出生年月: 民 族:学 : 专 业:籍 贯: 现 居:手 机: 邮 箱: 专业技能:1:精通java编和设计模式,如:网络编、多线以及IO流技术(必写)2:具有良好的编码规范和设计思想,如厂模式、代理模式、装饰模式、适配器模式等(必写 功能)负责模块:(负责业务功能)个人心得(不写):作经验:eg:2017.9-2018.11 百度 Java开发作职责: 1: 2: 3:教育经:2017.9-2018.11 北大 本科 计算机管理个人评价 纪律性强,作积极配合;意志坚强,具有较强的无私奉献精神。 作中,我将发扬成绩,克服不足,以对作、对事业高度负责的态度,脚踏实地,尽职尽责地做好各项作,不辜负领导和同志们对我的期望。 2:公司是否有架构啊?3:是否有定期的技术培训?还有什么想问题的啊?1:可以咨询待遇和福利问题?

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    Python进阶之道

    这是the5fire总结出来的Python序员或者序员的进阶之道——零到入门,入门到初级,初级到中级,中级到高级。 于是我冒出一句:“Python进阶最单的方式:搞清楚你所写代码文件的每一行,每一个字符的意义。”相对于推荐几本进阶的书籍来说,能够自行且有效的去找“食物”是更为重要的事情。 你知识的边界仅仅通过一个项目就可以扩展的很大,大到能够满足你去找一份作。初级作一两年的同学,暂且定为初级吧。 初级作一般是上级分派下来的,一个系统的某个模块。一开始很happy的coding,然后提交代码,被review,被吐槽———— 长此以往,终于提交代码时不再需要重新改很多次了。 对于这个阶段的来说,进阶的方式很单,因为Ta已经在生产环境中了,是其中的一个环节(其实理解为一个螺丝钉也未尝不可),Ta需要做的事情是熟悉自己每天维护的项目中从来不属于自己的部分。

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    一名数据分析Python学习

    导读前期,将自己完整的SQL学习尽可能详细的总结了一遍,后台也收到了一些读者的反馈,并私信交流Python的学习,恰好这也在个人的计划之中。 再之后,经了一段编真空期后,因为人智能和数据科学的日益火爆,开始入坑Python学习大潮中,期间也见证了各种培训机构的炒作,一定度上也加深了自身学习Python的热情。 和很多python初学者一样,个人最初学习Python时也是从爬虫这个方向开始的,在有了一定Python经验之后我仍然建议初学者以Python爬虫作为初学的练手方向,其原因也再单不过:Python爬虫语法单 当然,要想成为资深爬虫那也是要付出长期坚持和努力的。单总结来看,学习Python爬虫的过其实就是学习几个常用库的过,比如个人将爬虫区分3步:获取网页响应、解析目标字段以及爬虫结果保存。 学习数据结构与算法的过,个人主要经了理论和刷题两部分:理论篇优先推荐B站北大陈斌老的mooc视频,完整学习下来感觉是讲的既对新人友好又能启发思考,个人也是完整的学习了两遍;刷题则毫无悬念的推荐LeetCode

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    软件测试介 软件测试的发展前景

    现在随着越来越多的软件走进大家的生活中,软件测试也变得越来越不可或缺。作为一种新兴的职业,对于这些来说却面临着诸多的挑战。对于大众来说,计算机软件领域的作似乎从来是一块未涉足之地。 实际上软件测试的发展已经超出大多数人的想象。下面就来为大家普及一下这个职业及其发展前景。 image.png 一、软件测试单介绍 就如字面意思所述,软件测试就是一种对新开发软件进行全面检查的人员。这其中包括检测软件的漏洞、测试软件的安全性、测试软件的易操作性等测试项目。 在这个作中,被划分为初级、中级、高级测试。不同等级的根据其能力的不同,这些担当着不同的责任。 二、巨大的发展前景 随着互联网的不断深入发展。 这类人主要负责的是测试计划的制定、测试过的管理等方面的作。继续发展可能会发展为测试部门的经理,甚至是质量监管经理,待遇较高。 以上就是为大家介绍的关于软件测试的相关行业知识及其发展前景。

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    Python序员跳槽薪资报告:人生苦短,你们还好吗?

    ,开发环境友好的 Python成为许多首选。 在求职者的作年限上,近年的人员构成变化很小,Python仍是年轻人的天下:近半数分布在3-5年经验区间,6年以上的资深人员占比不到三成。? 因此整体上,市场稀缺的资深Python人才更受追捧。2. 学:优中选优,低学人群的市场空间被挤压Python求职者的整体学水平,近年有所提升。 2018年在100offer平台上进行匿名展示的Python序员中,硕士及以上学的占比上升了5个百分点,专科生原本就不大的「生存空间」,还在被不断挤压。?? 中的最近一份作经中有Python开发经验的人仅占26%,加上算法和数据这两个与Python密切相关的岗位,一共也才34%。

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    Python研发必备具合集

    Python研发必备具合集1、必备具2、常用网站3、学习路线4、必备技能5、书籍推荐6、进阶学习一、必备具:1.Sublime Text2.Notepad++3.Visual Studio 爬虫相关 :1、爬取校花网资源 2、请求库-request 3、解析库-re-beautifulsoup 4、存储库-MySQL(见上面MySQL),MongoDB 5、github绵密登录,自动投递 GUI编10.Python时间和日 掌握技能(1)掌握计算机的构成和作原理(2)会使用Linux常用具(3)熟练使用Docker的基本命令(4)建立Python开发环境,并使用print输出( (5)能开发多进、多线软件。3、Python全栈式WEBWEB后端软件2.WEB前端软件掌握技能(1)能够独立完成后端软件开发,深入理解Python开发后端的精髓。 4、Python多领域开发1.Python 爬虫2.大数据分析3.人智能4.设计模式与算法5.软件掌握技能(1)能够使用Python熟练编写爬虫软件。

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    刚面完Python!这个被Oracle裁掉的序员求职刷爆全网!

    最近笔者收到一封投稿,就是来自Oracle前员李南,他刚刚经了国内某互联网大佬的面试并顺利拿到的offer,年薪近80万,方向为Python,我们将邀请他率先分享以下问题:1.大环境下技术岗招聘现状究竟如何 2.Oracle再就业市场情况如何?3.面试Python岗,哪些问题最常问?(进入大厂必备)Oracle序员被搜10W次架构吃香,Python疯抢这个时代,序员会更好吗? 所以这次事情出现后,我很快做了调整,5.7号投出了一封求职,目标是Python高级,5.8进行了电话面试,5.10号进行面聊,基本3天内确定了offer。 一个人的命运啊,当然要靠自我奋斗,但也要考虑到史的行。面试Python这些绝招务必掌握! 在整个求职过中,我大概与20位+位专业人士有过交谈,以下为经验之谈:展示自己很重要,很重要。一定要体现自己参与过的项目,学习过的课证书,参加的活动,发表过的论文等,这些都是加分项。

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    【2020年11月】编语言 序员资排行榜

    img有人说Python的流行和数据挖掘、人智能数值计算等领域的蓬勃发展息息相关,但是,TIOBE CEO Paul Jansen认为Python的流行和它普遍的需求有关,在过去,大多数编活动都是由软件来完成的 但是现在到处都需要编技能,而且优秀的软件开发人员一直供不应求,因此,一些非软件也需要学习一些单的,易于学习的,编辑周期短并且能够快速部署的编语言。? 对此Paul Jansen还分享了一则他的亲身经,前段时间,Paul Jansen的车爆胎了,于是叫来交警帮忙,一位修车机械问了他的职业是什么,当他回答软件的时候,那位修车傅笑了笑,开始和他说自己的爱好 ,原来他喜欢用Python,那一刻,Paul Jansen才意识到Python将无处不在。 img(数据来源:有数可据)主要城市资北京,上海,杭州,深圳,仍然是资最高的四座城市。?img按职能资?img编语言资?史排名(1988-2020)?

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    北京智云视图算法面试经

    在网上很早之前听说过北京智云视图科技有限公司,看过他们的开源产品,自己也对这方面感兴趣,想过去面试作,由于错过了校招,走的社招,因为可能是个本科生,找了内推才给的面试机会。3-5分钟自我介绍。 答:我回答做过人脸检测速度优化等方面的作 ,等等要说了一下one stage和cascade based detector的区别。问:One stage相比cascade有什么好处和坏处? 和关于你们retinaface的作? 答:好处是,one stage性能更稳定,one stage能隐性的学到一定度上的context获取更全局的信息,使得的同等计算量的模型,效果要比cascade based好不少,我们retineface 答:我说最近的anchorfree 作比较多,我说有fcos、cornernet,还有centernet,centernet看过一些。问:给我讲一下centernet的细节吧,尽可能详略。

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    如何进阶成为一名数据科学家?

    ▌数据分析与数据科学家?上图中的语言与学均以占比从高到低排列薪资首先拿到这个数据,自然要从大家最关心的资说起: ? 更细致的来看数据分析与数据科学家的资情况,科学家资不管是均值还是中位数都稳超分析,且高资处分析的离散度远远大于科学家,也就是说数据科学家在高资处的分布集中度更高。性别? 不难看出的还有一点就是,SQL在科学家中基本不在使用了,而VBA却仍有不小的比例,看来单的取数据的作要么科学家已经交给分析来做,或者自己动手使用python爬虫,而小量的数据仍有可能使用VBA进行前期分析 学?学柱状图最明显的一点莫过于数据科学家的博士学位明显高于数据分析和其他职业,可以说是门槛超高的一个职业了,大部分的科学家都接受了相当好的教育,本科以上的学高达91%。 综上数据分析的学门槛比较高,而科学家的门槛更高,分析准备转行科学家的时候,磨练自己技术的同时还需要加强自己的专业知识也就是提升学,边上班研究业务知识,边申请在职研究生或者博士课也是可以选在的方向

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    如何进阶成为一名数据科学家?

    ▌数据分析与数据科学家?上图中的语言与学均以占比从高到低排列薪资首先拿到这个数据,自然要从大家最关心的资说起: ? 更细致的来看数据分析与数据科学家的资情况,科学家资不管是均值还是中位数都稳超分析,且高资处分析的离散度远远大于科学家,也就是说数据科学家在高资处的分布集中度更高。性别? 不难看出的还有一点就是,SQL在科学家中基本不在使用了,而VBA却仍有不小的比例,看来单的取数据的作要么科学家已经交给分析来做,或者自己动手使用python爬虫,而小量的数据仍有可能使用VBA进行前期分析 学?学柱状图最明显的一点莫过于数据科学家的博士学位明显高于数据分析和其他职业,可以说是门槛超高的一个职业了,大部分的科学家都接受了相当好的教育,本科以上的学高达91%。 综上数据分析的学门槛比较高,而科学家的门槛更高,分析准备转行科学家的时候,磨练自己技术的同时还需要加强自己的专业知识也就是提升学,边上班研究业务知识,边申请在职研究生或者博士课也是可以选在的方向

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