《原型》专题

面试过程在腾讯会议，下午16-17点，一个面试官面三个人，前期回答面试官问题，后期自由顺序： 大概询问的问题为： 1、自我介绍包括家庭背景 2、在校成绩 3、对于选择牧原的原因举例三点 4、单休能否接受（能肯定能哈哈哈） 5、对地域要求 6、家里人对工作地点的看法 7、对考研考公想法 8、对岗位来源的认识 9、已有项目评价 10、想要的期望薪资 11、对公司还想了解什么 { 我问了两个： a、该职

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某个 shard 分配在哪个节点上，一般来说，是由 ES 自动决定的。以下几种情况会触发分配动作： 新索引生成 索引的删除 新增副本分片 节点增减引发的数据均衡 ES 提供了一系列参数详细控制这部分逻辑： cluster.routing.allocation.enable 该参数用来控制允许分配哪种分片。默认是 all。可选项还包括 primaries 和 new_primaries。none 则

ListView原理与优化 原理：ListView与Adapter ListView的实现离不开Adapter。可以这么理解：ListView中给出了数据来的时候，View如何实现的具体方式，相当于MVC中的V；而Adapter提供了相当于MVC中的C，指挥了ListView的数据加载等行为。 提一个问题：假设ListView中有10W个条项，那内存中会缓存10W个吗？答案当然是否定的。那么是如何

词法分析器 语法分析器 语义分析及中间代码生成 代码优化 代码生成

现象： 运行status命令，看到有send_fail的情况，是什么原因？ 答： 有send_fail通常来说不是什么大问题，一般是由于客户端主动关闭连接或者客户端停止接收数据导致的数据发送失败。 send_fail有两种原因 1、调用send接口向客户端发送数据时发现客户端已经断开，则send_fail计数加1。由于是客户端主动断开的，属于正常现象，一般可以忽略。 2、客户端接收缓冲区满（一般是

1. 并发编程概念 原子性 一个操作不能被再拆分了；即一个操作或者多个操作 要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行。一个很经典的例子就是银行账户转账问题。 增量操作符++，不是原子的操作，它是先读取旧值，然后写回新值，包含2个操作 可见性 可见性是指当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值。 有序性 即程序执行的顺序按照代码的先后

使用 Creator 打包的 iOS / Mac 原生应用中，我们也提供了在 iOS 和 Mac 上 JavaScript 通过原生语言的反射机制直接调用 Objective-C 函数的方法，示例代码如下： var result = jsb.reflection.callStaticMethod(className, methodName, arg1, arg2, .....); 在 jsb.r

点击菜单栏的 项目 -> 构建发布，打开构建发布面板。 目前可以选择的原生平台包括 Android、iOS、Mac、Windows 四个，其中发布到 iOS、Mac 和 Windows 的选项只能在相应的操作系统中才会出现。 构建选项 合并图集中的 SpriteFrame 将图集中的全部 SpriteFrame 合并到同一个包中。默认关闭，启用后能够减少热更新时需要下载的 SpriteFrame

设计理念与分布式系统 分析和理解Kubernetes的设计理念可以使我们更深入地了解Kubernetes系统，更好地利用它管理分布式部署的云原生应用，另一方面也可以让我们借鉴其在分布式系统设计方面的经验。 API设计原则 对于云计算系统，系统API实际上处于系统设计的统领地位。Kubernetes集群系统每支持一项新功能，引入一项新技术，一定会新引入对应的API对象，支持对该功能的管理操作。理解掌

原理 ListView的实现离不开Adapter。可以这么理解：ListView中给出了数据来的时候，View如何实现的具体方式，相当于MVC中的V；而Adapter提供了相当于MVC中的C，指挥了ListView的数据加载等行为。 提一个问题：假设ListView中有10W个条项，那内存中会缓存10W个吗？答案当然是否定的。那么是如何实现的呢？下面这张图可以清晰地解释其中的原理: 可以看到当一个

网络爬虫使用的技术--数据抓取： 在爬虫实现上，除了scrapy框架之外，python有许多与此相关的库可供使用。其中，在数据抓取方面包括： urllib2（urllib3）、requests、mechanize、selenium、splinter； 其中，urllib2（urllib3）、requests、mechanize用来获取URL对应的原始响应内容；而selenium、splinter通

现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标准的语料库。假如有一个句子：“小明来到荔湾区”，我们期望语料库统计后分词的结果是："小明/来到/荔湾/区"，而不是“小明/来到/荔/湾区”。那么如何做到这一点呢？ 从统计的角度，我们期望"小明/来到/荔湾/区"这个分词后句子出现的概率要比“小明/来到/荔/湾区”大。如果用数学的语言来说说，如果有一个句子S,它有m种分词选项如下：$$A_{11

LLE属于流形学习(Manifold Learning)的一种。因此我们首先看看什么是流形学习。流形学习是一大类基于流形的框架。数学意义上的流形比较抽象，不过我们可以认为LLE中的流形是一个不闭合的曲面。这个流形曲面有数据分布比较均匀，且比较稠密的特征，有点像流水的味道。基于流行的降维算法就是将流形从高维到低维的降维过程，在降维的过程中我们希望流形在高维的一些特征可以得到保留。 一个形象的流形降维

这个章节描述内核中所有的同步原语。 自旋锁简介 - 这个章节的第一部分描述 Linux 内核中自旋锁机制的实现； 队列自旋锁 - 第二部分描述自旋锁的另一种类型 - 队列自旋锁； 信号量 - this part describes impmentation of semaphore synchronization primitive in the Linux kernel. 这个部分描述 Linu