一面（一个半小时）1.首先自我介绍2.了解Web层开发？数据库索引了解么？聚簇索引，非聚簇索引？索引分类？3.了解数据库都由哪些引擎？分别有什么区别和使用场景？4.了解分布式？高可用？如何保证节点集群的同步？Nginx了解过么？5.什么是事务，数据库的隔离级别，Mysql默认的隔离级别。6.JVM的内存模型，GC算法7.非递归实现

本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。背景在多线程下的生产者消费者模型中，需求满足如下情况：对生产者生产投递数据的性能要求非常高多个生产者，单个（多个也可以，本文只介绍单个的情况）消费者当消费者跟不上生产者速度时，可容忍少部分数据丢失生产者是单条单条地生产数据举个日志采集的例子，日志在不同的

一个目标：容器操作；两地三中心；四层服务发现；五种Pod共享资源；六个CNI常用插件；七层负载均衡；八种隔离维度；九个网络模型原则；十类IP地址；百级产品线；千级物理机；万级容器；相如无亿，K8s有亿：亿级日服务人次。一个目标：容器操作Kubernetes（k8s）是自动化容器操作的开源平台。这些容

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1.堆大小设置JVM中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32bt还是64bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在WindowsServer2003系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。

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前面的文章中只对损失函数进行了不同尝试，今天将从网络结构上进行改进提出融合VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理（1）、多模态MR脑肿瘤图像分析。分析的过程基本上跟上一篇一致，这里就不多言了，直接从数据处理开始。（2）

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