P8级别的顶级“并发编程”宝典,面试经历分享
为什么学Java?Java能干什么?每年转行想做程序员的人都不少,这个行业不像销售一样,你不必要懂那么多人情世故;也不像某些“安稳岗位”一样,工资较低。程序员靠技术恰饭,没有那么多职场周旋,工资也很可观,因此就成为了大多数转行人的第一选择。Java作为世界上最主流的编程语言之一,也是应用最广泛的编程语言,属于编程语言中老大哥般的存在,是绝大多数人的第一选择。
Wesley13 Wesley13
3年前
ROS的安装与使用
一、apt方式安装安装说起ROS,可能大家现在或多或少都有所了解。现如今世界机器人发展之迅猛犹如几十年前计算机行业一样,机器人也逐渐进入到千家万户,大到工业机器人,小到家用的服务型机器人,各式各样,为各种人们生活所需的机器人以计算机技术的发展为基础的机器人也是如雨后春笋。机器人可主要分为硬件层和软件层两个大的主要方向。每一种
不温卜火 不温卜火
3年前
爬虫入门经典(二十四) | 爬取当当网图书信息并进行数据清洗
大家好,我是不温卜火,是一名计算机学院大数据专业大三的学生,昵称来源于成语—不温不火,本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白,博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程,另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限,博客中难免会有一些错误出现,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!暂时只在csdn这一个平台进行
卡尔 卡尔
3年前
从面试官角度看一次前端面试经历
今天被抓差给候选者进行初面。在这里记录一下面试中涉及的几个知识点。每次面试我都会递给候选者一瓶水,这样可以让候选者没那么紧张,有更好的状态进行面试,毕竟面试是双向选择,公司也需要尽快找到合适的人,没那么多网上说的心理战。这里我还想吐槽一下面试造火箭工作拧螺丝,尤其是开发行业,很多面试官针对自己擅长的方向大问特问,完全忽略了候选人的优势,从而给候选人带来一个极
微步在线 微步在线
3年前
利用树莓派构建低成本分布式蜜罐系统
逛论坛发现一个很有意思的利用树莓派构建低成本分布式蜜罐系统的文,共享下正文:博主所在的是制造业,具体行业就不说了,公司在全国10个省会和直辖市有售后处2个省份有分公司,员工流动性很大,有时候客户来也要连网,关键是没有访客网络,IT就5个人负责网络建设,之前在网络安全唯一的投入是防火墙,最近老板要求加强内部网络安全感知,重点是:不加人,还没预算!具体做事在同学
穿山甲联盟:今日头条下一个总流量野兽
头条的总流量迅速,而在头条全部产品体系以外,今日头条也在团结一致手机制造商和长尾关键词app的总流量,这一点,从头条近日悄悄的发布的穿山甲联盟就可以看出去。是啥?简易而言,穿山甲联盟是一个根据移动互联广告服务的流量联盟服务平台,这一同盟的组员除开今日头条,也有许多细分化行业的头顶部APP和手机制造商,穿山甲联盟在这里当中的人物角色则是一个联接微信流量主和广告
天翼云4.0创新成果发布!科技创新赋能安全普惠
5月17日,中国电信天翼云以“红云天翼,安全普惠”为主题,在线上举办了天翼云4.0创新成果发布会。此次发布会重磅发布了七款自主研发产品,全面展示了天翼云4.0分布式云的科技创新能力,为行业用户构建云边端“一朵云”。近年来,算力已成为最具活力和创新力的新型生产力,算力种类多样性态势日渐凸显、算力布局泛在化趋势愈发显著。如何构建无缝分布式部署体系,实现“算力一体
加快云网融合发展,打通算力传输大动脉!
8月24日25日,第六届未来网络发展大会在南京举办,天翼云受邀参加25日举办的“云网融合与云原生网络论坛”。天翼云研发一部副总经理杨鑫发表题为《天翼云网络及云网融合实践》的演讲,详细介绍了天翼云网络技术与产品特性和布局,以及在多个行业中的云网融合应用实践。如今,数字经济底座正从连接为主的网络基础设施向云网融合的数字信息基础设施加速演进。天翼云历经十年发展,构
liam liam
2年前
低成本、快速造测试数据,这个造数工具我后悔推荐晚了!
没有测试数据的用例就像一盘散沙,跑两步就跑不动了没有测试数据,所谓的功能测试和性能测试全都是无米之炊。但我发现一个蛮诡异的事情,就是行业内很少会有人去强调测试数据的重要性,甚至市面上都没有人在做测试数据这门生意。至今测试er造测试数据还是靠人工写,电话号码、身份证号、地址随便敲个差不多的数据就凑合着用。或者用Python或js脚本去跑些测试数据出来,当然
领域建模之数据模型设计方法论 | 京东云技术团队
本文通过实际业务需求场景建模案例,为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论,用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象,并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考。通过文章,读者可以收获到业务模型向数据模型抽象可参考的一种方法论,并针对后期业务需求变化,尽可能降低模型调整或者模型推a倒重建的风险。本文可以重点关注建模实施流程,针对自己实际业务场景,不断抽象优化自己的数据模型。