《推荐》专题

问题内容： 我在java 6上。用于读取用户输入。不推荐使用readLine（）的情况。读取用户价值的方法是什么？ 请在不建议使用readLine（）时进行解释。 问题答案： 从根本上说是二进制结构。如果要读取 文本 数据（例如从控制台），则应使用某种描述。要将转换为，请使用。然后在周围创建一个，您可以使用读取一行。 更多选择： 使用内置回合，然后致电 使用（从中获得）并致电

问题内容： 在Java中，我们可以有许多不同的方式来获得当前的时间戳，但哪一个建议： 或 问题答案： 两者都很好。除少数目的外，均不推荐使用。 从纪元开始，您需要几毫秒？ 在Java中，我们可以通过多种方法来获取当前时间戳， 对于当前时间戳，请使用。无需转换为毫秒。 Java诞生之初的许多方法，以及标准库中的许多方法，都以自纪元以来的毫秒数为单位。但是，今天我会考虑过时的。看看是否可以找到（或创建

本文向大家介绍基于JSONP原理解析(推荐)，包括了基于JSONP原理解析(推荐)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 我工作以来接触的第一个项目就是前后端分离的，前端静态文件有自己独立域名，通过接口来获取数据进行渲染等操作。 跨域的方法不需要多言，随便一搜，就有很多，但最常用不外乎jsonp和CORS。jsonp着重于前端，也算是前端Hack技巧，CORS重于后端，服务端需要配置的地方

问题内容： 请为我推荐一些书籍和做法。我在SQL方面相当虚弱，尽管在C＃和VB.NET中还不错。 谢谢。 问题答案： Itzik Ben-Gan已撰写了三本有关SQL Server 2008和T-SQL的优秀书籍。最好的起点是“ SQL Server 2008：T-SQL基础知识”，然后从那里转到“ Inside SQL Server 2008：T-SQL查询”，最后是“ Inside SQL S

本文向大家介绍Mongoose学习全面理解(推荐)，包括了Mongoose学习全面理解(推荐)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、创建schemas 创建schemas的方式： schemas中的数据类型有以下几种：  String  Number  Date  Boolean  Buffer  ObjectId  Mixed  Array 特别需要说明一下ObjectId类型和Mixe

以及如何提供其值？

因为可以完成所能完成的所有工作，而且还具有内置的最佳实践特性，如线程复制和预成熟死亡预防。 还有什么理由继续使用吗？还是应该盲目地到处使用

我最近请求将spring REST分页参数“Page”和“Size”重命名为“PageIndex”和“PageSize”。我的控制器采用一个可分页的对象作为参数。话虽如此，我理解我可以通过设置以下属性来重命名这些参数，如下所示： 但是，因为我正在开发的API正被其他开发人员积极使用，所以我需要不推荐而不是删除“page”和“size”参数（同时继续让API尊重它们的值），同时支持新的可分页参数名称

我用Kafka做一个微服务项目。每当我将记录保存到数据库时，我希望调用一个事件。我一直在看关于春云流的教程。它们都使用@enableBinding、@input、@output注释。当我试图使用它们时，它说它们是不推荐的。我使用的是spring InitialZR。发布说明说，我应该使用供应商、消费者和函数，而不是像输入、输出和过程这样的旧方法。 当我使用这样的供应商时，它每秒钟都会生成消息，因为

由于中不推荐使用getExternalStoragePublicDirectory，建议使用其他方法。那么如何指定要将相机应用程序生成的照片存储到文件夹或中的自定义子文件夹？ 文档中指出，以下3个选项是新的首选选项： 上下文#GetExternalFilesDir（字符串） 纵隔 意图#action_open_document 选项3也不是一个选择，因为它需要用户通过SAF文件资源管理器选择位置。

我们目前正在运行Flyway，以处理捆绑在文件。 我们希望将它们分别处理（例如，作为 和 ），并将 DDL 作为所有者架构运行，以用户身份运行 DML。 这样跑Flyway的推荐方法是什么？这是Flyway的典型场景吗？ 我们考虑过运行Flyway的两个实例(每个实例一个),但是我们想象我们可能希望能够交错DDL和DML。

【boss直聘 hrbp面】 部门：商推 事件：五面终面hr，一个白皙的美女hr，挺好的 时间：20min 内容： 主要就是聊天，问问实习情况，春招情况；主要了解户口，因为我没有在境外停留360天以上，所以hr告诉我留学生和应届通道都没办法给我落户（what？我不算应届生吗，不过查了一下确实两个通道都走不了了，有留学落户意愿的同学注意下）；问我感觉boss面试官如何（高效、好沟通）；问我想在bos

7.21 二面 面试官直接打来电话，没有用视频，这是我没想到的 二面面试官说我一面面评很好，所以不用写代码了（我？？？我以为一面面试官很讨厌我…） 讲自己的实习（面试官抓住一个微不足道的点使劲问使劲问，不过好在我还记得两年前的细节… 问你这个模型提升多少，不记得了…） - 跨域的学习咋做（我举了目前实习的例子，还说了domain specific bn、mmoe等） - 面试官看到我简历上写了知乎

太菜了hhh，因为投得很晚，这算是我的第一场面试qaq。感觉暴露出很多问题，表达能力有所提升，面试官很nice，不会也不会说啥，整个过程还是很轻松的。 1.自我介绍 1-2min 2.细说其中一个项目（感觉没有解释清楚） 3.然后就是开始深挖项目：为什么使用这个模型？可以大致介绍一下模型吗？跟其他模型比好在哪里？诸如此类的问题。感觉就是让你解释清楚这么做的目的，并且具有一定的见解 4.问搜索推荐相

在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法，即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵：$$M_{m times n}=P_{m times k}^TQ_{k times n}$$ 其中k为分解成低维的维数，一般远比m和n小。如果大家对FunkSVD算法不熟悉，可以复习对应的原理篇。 2. Spark推荐算法类库