1\.背景用户数据分析与埋点，在互联网产品的设计与迭代中是不可缺少的一部分，利用用户的行为规律、用户画像，能在很大程度上帮助团队制定合适的运营策略与产品方向。随着产品的迭代与业务的发展，对业务团队的敏捷性与创新性提出了更高的要求，而通过大数据的手段在一定程度上可以帮助我们实现这个愿景，同时，良好的数据分析可以帮助我们进行更好更优的决策

一、项目说明1.项目背景一天，一朋友扔给我一个链接，让我看看这个歌商品的所有评论怎么抓取，我打开一看，好家伙，竟然有近300万条评论，不是一个小数目啊。但是仔细一看，原来有234万的评论是默认好评，还是有少部分是有价值的评价的。经过进一步观察，可以看到显然，网页中显示的只有100页数据，每页显示10条，通常可以用selenium点击每一页然后获取

@toc一、项目概述1.项目背景一天，一个朋友给我发来一条链接，让我帮他看看怎么能获取到网页中所有的图片链接。我打开链接一看，页面的标题是阴阳师:百闻牌，下面有选择栏，再下边就是各种奇奇怪怪的看不懂的图片，我就问他这是什么呀？他说是一个游戏阴阳师里边的卡牌。怪不得我没听过，因为我不玩游戏，一个准程序猿不玩游戏一定

项目背景大家好，我是J哥。新房数据，对于房地产置业者来说是买房的重要参考依据，对于房地产开发商来说，也是分析竞争对手项目的绝佳途径，对于房地产代理来说，是踩盘前的重要准备。今天J哥以「惠民之家」为例，手把手教你利用Python将惠州市新房数据批量抓取下来，共采集到近千个楼盘，包含楼盘名称、销售价格、主力户型、开盘时间、容积率、绿化率等「41个字段」。数

背景为了提高开发的软件产品安全性，大部分选择的方案防护方案是，通过用成熟的加固软件进行对自己研发的软件做防护，从而达到对软件搭建一个安全防护墙。加固软件主要做的两件事，对软件中关键代码的保护以及提高对软件逆向反编译的门槛。那么软件安全性防护墙的第一道门那就是反调试。反调试技术又细分为静态反调试和动态反调试。下面就针对window端的进行梳理反调试检测方案。

背景一：世界需要更多的计算能力信息技术时代的基石是建立在“计算”之上的。以搜索引擎为例，早期的搜索引擎是人工分类索引的，类似黄页，但是随着网站数量的增多，人工索引的工作量变得巨大，而且更新时效低得难以忍受了。后来的一波搜索引擎都采用了由计算机算法自动索引，查找相关文档，并排序展示的方式。这种方式就导致了对计算能力的巨大需求，类似的趋势出现在多种技术领域，

背景近几年来基于互联网渠道的现金贷业务发展十分迅猛，无论是新兴的互联网企业还是传统的金融机构，都想在这个领域快速占领市场，攫取客户。然而在线贷款业务与其他互联网业务有着明显的不同，源自金融的基因决定了重视风险的必要性，这不仅关系到产品的收益，也直接影响了产品是否可以成功。将业务推到线上意味着无法准确的获取客户信息，只能通过有限的渠道验证客户的真

写在片头：声明，勿杠首先简单说一下，这三次面试阿里并不是一次性去面的，实际上第一次面试时候还在大四，找的实习岗，不太清楚是什么部门，别问我为什么还记得面试题，有记录和复盘的习惯，再问就是杠。个人背景不详细多说，学历双非本科，不是应届生，工作年限不长，技术不是大牛，但也非小白，面经分享是想给正面试的同行一些建议和鼓励，希望能够多多

背景描述通过上一篇中网络模型中的IP层的介绍，我们知道网络层，可以实现两个主机之间的通信。但是这并不具体，因为，真正进行通信的实体是在主机中的进程，是一个主机中的一个进程与另外一个主机中的一个进程在交换数据。IP协议虽然能把数据报文送到目的主机，但是并没有交付给主机的具体应用进程。而端到端的通信才应该是应用进程之间的通信。UDP，在传送数据前不需要

流体力学深度学习建模技术研究进展王怡星、韩仁坤、刘子扬、张扬、陈刚摘要：深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点，恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前，深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用，其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景，