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胡哥有话说
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3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
Easter79
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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
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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
Stella981
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3年前
Docker+Kubernetes(k8s)微服务容器化实战视频教程
第1章初识微服务微服务的入门,我们从传统的单体架构入手,看看在什么样的环境和需求下一步步走到微服务的,然后再具体了解一下什么才是微服务,让大家对微服务的概念有深入的理解。然后我们一起画一个微服务的架构图,再从架构上去分析微服务架构的优势和不足。...第2章微服务带来的问题及解决方案分析通过传统服务与微服务对比的方式去学习,
Stella981
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3年前
Sketch 和 PS中的设计图如何实现“自动切图”?
切图是很多UI设计师的一项日常工作。平时做完设计图,要将设计稿切成便于制作成页面的图片,并标注好尺寸和间距,交付给前端来完成htmlcss布局的静态页面,有利于交互,形成良好的视觉感。但有的认为前端自己会切图是最好,不建议把切图的事情丢给设计师做。这样中途会损耗结构讲解的开销(比如网页层级,细节重构方案等),毕竟最后css是前端去码,怎么切最合适要自己
Easter79
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3年前
TiDB 在新乐视云联“月光宝盒”项目中的应用与实践
公司介绍2018年,乐视云计算有限公司品牌升级为新乐视云联,新乐视云联是新乐视上市体系中核心业务版块之一,负责新乐视体系所有基础设施服务和云计算服务。新乐视云联围绕视频云和物联云两大方向开展业务,致力成为领先的家庭互联智能娱乐云技术提供者,以物联云为核心创造更智能的家居社区解决方案。新乐视云联在视频行业有强大的技术储备,在视频领域中的点播
Stella981
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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
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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
Easter79
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3年前
TiDB 整体架构及到底有什么用
据我所知,目前很多公司都在生产环境使用TiDB了,例如:小米,小红书,饿了吗,美团等。如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。当前数据库领域面临各种问题,如在缩放、一致性、大数据分析、与云基础架构集成等方面均存在
helloworld_54277843
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2年前
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,
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