划重点 float的真正用途不是我们平时用于将同模块下的元素并行显示，也不是为了实现将元素放在某一特殊位置时使用！ float正真的作用是！各位老爷可以...
互联网运维工作，以服务为中心，以稳定、安全、高效为三个基本点，确保公司的互联网业务能够 7×24 小时为用户提供高质量的服务。
DevOps是当前的最新趋势，但是有很多朋友还是不知道DevOps工程师到底是做什么的? DevOps工程师以最纯粹的方式弥合了软件开发和运维团队之间的差距，以提高软件的交付率。
Java类里面解析xml或properties里面的内容，得到对应实体类的字节码字符串以及相关的属性信息 使用反射机制，根据这个字符串获得某个类的Class实例 再在这里扯一下Spring为什么这么做呢
前者如实现一个功能、搭建一个服务、实现一种展现交互方式等。更关注的是如何实现功能，如何对于各种复杂甚至小众的场景都不出错。互联网中典型的后端、前端、平台、网络工...
PD Server --- placement driver 是管理整体TIDB 元数据的功能模块， 为分布式系统分配全局统一的事务ID, 存储整体TIKV...
现在有关数据分析的文章满天飞，很多小伙伴好奇：到底数据分析是做什么的？今天小熊妹给大家捋一捋，就拿几个大家常问的问题举例吧。 问1：数据分析是干什么的？...问5：那数据分析是咋做的？ 答5：数据分析大体上分3步： 第一步：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。 第二步：计算数据。...有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。...很多人会觉得做数据分析工资高，可能是因为自己在的行业本身平均工资就低，和互联网公司一对比就显得更低了。 问8：那做数据分析师一定要学编程吗？...所以其实并非大家想象的，这两岗位都是做数据的，转呀转就转过去了。 问10：那做数据分析师有前途吗？ 答10：这个我可回答不了，毕竟工作经验不久，见识也不算特别多。
GTM 提供分布式数据库中所有事务的GXID,并且这些GXID 是唯一的并且是有序的,在事务的开始和结束这段时间保证来控制所有节点中的tuple的可见性.这个功...
跨行业机会：到处都需要"AI翻译官"提示词工程师就像万金油，哪里都能用：图3：提示词工程师的跨行业应用场景 想象一下，你可以今天帮医院优化AI诊断系统，明天帮银行设计智能客服，后天帮游戏公司做角色对话系统...学习路径推荐第一阶段：AI小白到会用学会使用主流AI工具（DeepSeek、豆包、通义千问）了解基本的提示技巧练习不同场景的对话第二阶段：会用到专业学习AI模型的基本原理掌握高级提示技巧（少样本学习、思维链推理等）开始做项目实战第三阶段
volatile关键字到底是干什么的？（新手可略过） 我们先简要了解一下java虚拟机的内存模型。...当两个线程，根据一个共同的信号，做互动时，一定要加volatile，保证这个信号是最新的。
1 java开发到底是做什么的 在互联网迅猛发展的时代，而我们如果对互联网一无所知，那就相当于文盲。所以很多人都想去了解它，去学习他。...那么下面小编给大家说说java开发到底是做什么的，希望能对你有些帮助。 桌面级应用：尤其是需要跨平台的桌面级应用程序。
近年来，市场上出现了一批优秀的SaaS公司，发起了对传统软件模式的挑战。到底什么是SaaS，SaaS有什么优势？这就是本文将要讨论的问题。
运维到底是干什么的？...如果做运维的话，有开发的底子那么转岗位也不是不可以。
通过以上的学习， 我们知道，所有定义在接口中的常量都默认为public、static和final。所有定义在接口中的方法默认为public和abstract。马...
最近部门在推微前端，需要按功能拆分多个子应用，主应用在加载的过程中经常出现加载失败的问题。因为https地址中，如果加载了http资源，浏览器将认为这是不安全的...
但是解决这个问题的方法是在业务逻辑层做check 然后进行截取（目前我的做法）。因为本来超过了就是不对的，所以这样处理。为何要浪费那个空间呢？？于是又讨论到了varchar在MySQL中的存储方式。...那么我们就看看varchar在mysql中到底是如何存储的。 ? varchar类型在mysql中是如何定义的？ 先看看官方文档: ? ?...我们在评估到底是使用VARCHAR数据类型还是采用CHAR数据类型时，就需要进行均衡。在实际项目中，我们会考量如下情况。 是根据字符的长度来判断。如某个字段，像人的名字，其最长的长度也是有限的。
给你 n 个非负整数 a1，a2，...，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。
为啥我感觉我做的不是？？？”今天简明扼要的教大家如何判断。 凡是符合： 有未解决问题 有研究过程 有研究结论 的都是分析。...如果研究是基于数据做的，就是数据分析 如果研究是基于访谈、沟通、座谈会做的，可以叫定性分析 如果研究是基于二手资料、新闻报道做的，可以叫行业分析 (づ◕ᴗᴗ◕)づ就这么简单 举例 未解决问题：不知道4月份电商网站交易金额下降的原因...这么做还会遭到第二个质疑：你为啥没给建议？如果市场部没有钱了，以后没有补贴是常态，那么还能怎么做？这些质疑，叫分析不够深入。...在企业里不是所有数据工作都需要“分析”，比如做数仓、ETL、BI开发的同学们，就不太需要做分析，看需求单做事把数据跑起来就行。...但做数据分析、数据运营、商业分析、市场研究的同学们，就一定得认真关注自己做的是不是分析，不然仅仅是跑数，没有分析能力，就很难做出价值，也容易被替代掉。去面试的时候也会被各种质疑：你这也算分析？
大家所在公司都属于互联网公司，最大的特点就是快——产品需要不停的迭代，迭代时间基本在15天左右。
因为你会发现这也不知道那也不知道，做啥都很吃力，需要一段很长的时间学习。而这种为了应付工作临时抱佛脚的学习往往很难深入，有种不停打补丁的感觉。...这会带来巨大的计算压力，因此对于这样的数据，我们往往都是借助于hdfs做离线处理。设计一套数据处理流程，进行若干步骤的处理，每一步处理的中间数据都存储在hdfs上。...map步骤做的数据的映射，比如我们从一个很大的json文件当中读取出我们想要的字段，在这个步骤当中，我们从json获得了几个字段。...reduce步骤做的是汇总，我们把刚刚map阶段得到的结果，按照我们的想法汇聚在一起，比如计算平均数、中位数等等。...所以数据处理一般都是numpy + pandas什么的，但是在公司里，几乎没有pandas的用武之地，毕竟数据量太大了，不可能都放内存里，必须要借助大数据计算平台来解决。
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