《群核科技》专题

10.9 16:00-16:30 面试官不开摄像头，只问了半个小时不知道是不是kpi 1.自我介绍 2.Linux系统分区了解哪一些，C++下面的分区了解哪一些 3.进程和线程的区别，协程了解吗 4.git merge和git rebase的区别 5.C++中的extern关键字，new和malloc的区别 6.C++中的智能指针，析构函数和构造函数是否可以定义为虚函数 7.深拷贝和浅拷贝的区别，

🕒 岗位/面试时间 大模型应用/8.28 🤔 面试感受 面试官很随和，氛围不压抑。废话不多说，直接谈干货。以点带面交流整个项目内容，抽丝剥茧地提问。 手撕transformer注意力机制（本人太菜脑子空了）！

1.跨域问题，是谁造成的。 2.int a = 3; float b = 2; a/b=?; 3.涉及到金额计算的话用什么数据类型？类型转换？（忘了） 4.POST接口和GET接口有什么区别？ 5.接口里边的参数用什么注解？ 6.接口测试工具？文件怎样上传 7.接口的压力测试，怎样计算QPS（怎样做的），假设走spring的默认配置，知道springboot的默认配置在哪配吗？ 8.线程池的核心参

高级测试开发一面 背景：一年字节测试开发经验，22年毕业 1、ui自动化如何使用的，使用的情况 2、ui自动化的优势在哪，什么时候不能够使用ui自动化 3、大学期间影响比较深的项目和做的比较好内容，有什么感触

30min，面试官很好。 #前端##前端暑期实习#

我尝试从一个配置单元（配置单元n°1）读取数据，并将结果写入另一个配置单元（配置单元n°2）（它们来自两个不同的集群）。我不能使用单个spark会话连接到两个配置单元，因此我将使用jdbc读取数据，并使用spark配置单元上下文写入数据。 两个集群都使用kerberos，Knox，ranger。 THS批火花将在蜂巢n°2上运行 这是我的主要错误： GSSException:未提供有效凭据（机制级

本文向大家介绍浅谈Laravel核心解读之Console内核，包括了浅谈Laravel核心解读之Console内核的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Console内核 上一篇文章我们介绍了Laravel的HTTP内核，详细概述了网络请求从进入应用到应用处理完请求返回HTTP响应整个生命周期中HTTP内核是如何调动Laravel各个核心组件来完成任务的。除了处理HTTP请求一个健壮的应用经常

本文向大家介绍ZooKeeper 集群 ？相关面试题，主要包含被问及ZooKeeper 集群 ？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 为了保证高可用，最好是以集群形态来部署 ZooKeeper，这样只要集群中大部分机器是可用的（能够容忍一定的机器故障），那么 ZooKeeper 本身仍然是可用的。通常 3 台服务器就可以构成一个 ZooKeeper 集群了。ZooKeeper 官方提供的架构

稳定性: 2 - 稳定的 一个单一的 Node.js 实例运行在一个单独的线程上。 为了利用多核系统，用户有时会想启动一个 Node.js 进程的集群去处理负载。 cluster 模块可以轻松地创建一些共享服务器端口的子进程。 const cluster = require('cluster'); const http = require('http'); const numCPUs = requ

Redis 集群（Redis Cluster） 是 Redis 提供的分布式数据库方案。 既然是分布式，自然具备分布式系统的基本特性：可扩展、高可用、一致性。 Redis 集群通过划分 hash 槽来分片，进行数据分享。 Redis 集群采用主从模型，提供复制和故障转移功能，来保证 Redis 集群的高可用。 根据 CAP 理论，Consistency、Availability、Partition

{ "name": "...", "type": "...", "connect_timeout_ms": "...", "per_connection_buffer_limit_bytes": "...", "lb_type": "...", "ring_hash_lb_config": "{...}", "hosts": [], "service_name":

1.简介 为了避免单点故障，现在的应用通常至少会部署在两台服务器上。对于一些负载比较高的服务，会部署更多的服务器。这样，在同一环境下的服务提供者数量会大于1。对于服务消费者来说，同一环境下出现了多个服务提供者。这时会出现一个问题，服务消费者需要决定选择哪个服务提供者进行调用。另外服务调用失败时的处理措施也是需要考虑的，是重试呢，还是抛出异常，亦或是只打印异常等。为了处理这些问题，Dubbo 定义了

K-means clustering是一种在一组未标记数据中查找聚类和聚类中心的方法。 直觉上，我们可能会认为一个聚类是由一组数据点组成的，它们的点间距离与到聚类外部点的距离相比较小。 给定一组初始的K中心，K-means算法迭代以下两个步骤 - 对于每个中心，识别比其更靠近它的训练点子集（其簇）比任何其他中心。 计算每个聚类中数据点的每个特征的平均值，并且该平均向量成为该聚类的新中心。 迭代这两

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