胡哥有话说 胡哥有话说
4年前
面试官在“逗”你系列:数组去重你会几种呀?
前言数组去重是一个老生常谈的话题,也是前端童鞋在面试时的一道高频题。本文将深入的探索数组去重的原理及实现,为各位小伙伴提供多种可以反手“调戏”面试官的解决方案。话不多说,上去就来一梭子...数组去重核心原理价值100W的核心原理上来就给你了...,记得留言点赞鸭!1.一般我们都会创建临时变量tmp,存储不重复的元素(以数组元素存储或对
云计算这一行业发展前景怎样?
云计算:颠覆式创新将来的三驾马车之一、互联网大数据、人工智能技术被称作推动将来、颠覆式创新中国实体经济的三驾马车!现阶段,《财富》全世界50强公司中有48家企业公布公布了自身的云布署方案,在其中好几家公司的IT单位已在普遍应用云服务器。Adobe转型发展SaaS服务项目9年里,公司市值增长幅度达10倍;Salesforce.发售9年里,公司市值增长幅度达30
徐小夕 徐小夕
4年前
当后端一次性丢给你10万条数据, 作为前端工程师的你,要怎么处理?
前段时间有朋友问我一个他们公司遇到的问题,说是后端由于某种原因没有实现分页功能,所以一次性返回了2万条数据,让前端用select组件展示到用户界面里.我听完之后立马明白了他的困惑,如果通过硬编码的方式去直接渲染这两万条数据到select中,肯定会卡死.后面他还说需要支持搜索,也是前端来实现,我顿时产生了兴趣.当时想到的方案大致如下:1.采用
Easter79 Easter79
3年前
TiDB DM 2.0 GA,数据迁移不用愁
社会数字化、智能化的发展进程中,海量的数据带来巨大挑战,各行各业都在加速数字化转型,越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而,作为数据基础设施的核心,传统数据库例如MySQL面临性能和容量瓶颈,通过中间件实现的分库分表方案复杂度高,同时带来高昂的运维成本。作为一款企业级NewSQL数据库,TiDB采用计算、存储分离的架构,可以根据业务
Stella981 Stella981
3年前
ReactNative全面屏(Android)适配问题
现在是全面屏的时代,Android手机现在也是各种全面屏,“刘海屏”,“弹出摄像头”,"水滴屏",“挖孔屏”,伴随着科技的飞速发展,各种提高屏占比的方案也是层出不穷,有点“百花齐放百家争鸣”的感觉,哈哈。但是对于开发者来说,Android的屏幕适配就是一个富有挑战性的工作了。为了呈现更好的视觉效果,许多安卓OEM厂商都开始采用超大屏幕。三星刚刚发布了自己的
Wesley13 Wesley13
3年前
C++矩阵处理库
项目要进行比较多的矩阵操作,特别是二维矩阵。刚开始做实验时,使用了动态二维数组,于是写了一堆Matrix函数,作矩阵的乘除加减求逆求行列式。实验做完了,开始做代码优化,发现Matrix.h文件里适用性太低,而且动态二维数组的空间分配与释放也影响效率,于是寻找其他解决方案。首先考虑的是与Matlab混合编程,折腾了半天把Matlab环境与VS2010环境之
Stella981 Stella981
3年前
Seata是什么?一文了解其实现原理
一、背景随着业务发展,单体系统逐渐无法满足业务的需求,分布式架构逐渐成为大型互联网平台首选。伴随而来的问题是,本地事务方案已经无法满足,分布式事务相关规范和框架应运而生。在这种情况下,大型厂商根据分布式事务实现规范,实现了不同的分布式框架,以简化业务开发者处理分布式事务相关工作,让开发者专注于核心业务开发。Seata就是这么一个分布式事
Wesley13 Wesley13
3年前
mysql基础知识总结
\前记 如果你想算一个两位数乘两位数的结果,首先要学会0到9这10个阿拉伯数字。面对任何复杂需求,首先要沉淀基础知识到信手拈来,这样在复杂需求到来的时候,才能轻松搜罗自己的大脑快速将基本原素运用组合,聚合,衍生,复加,都手法快速形成解决方案。mysql亦是如此。以下不涉及复杂高深的理论知识,更像是mysql实战的一些基本原素。1.mys
Wesley13 Wesley13
3年前
Java 多用户登录限制的实现方法
Java多用户登录限制的实现方法现在有两种解决方案:1、将用户的登录信息用一个标志位的字段保存起来,每次登录成功就标记1,注销登录就标记为0,当标记为1的时候不允许别人登录。2、将用户的登录信息保存在application内置作用域内,然后利用session监听器监听每一个登录用户的登录情况。很显然,第一种方式每次登录都需要操作数据库,多了一
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,