《米哈游秋招》专题

host_vars/test.localdomain包含我想优先于默认值的变量。 inventory/debug是我们将要使用的库存文件。 roles/debug/tasks/main.yml输出foo.bar变量。

我在Spring和Redis上都很新。我想知道有没有办法按价值得到钥匙？ 例如，我希望获得具有给定文件哈希和内容的图像类型文件的get the KEY。我是这样做的： 然而，我被告知这是相当昂贵的，因为我要获得所有以“image”开头的键，并手动检查所有这些键。 现在我在想，也许如果我能按价值得到钥匙会好得多。以便更容易得到它的所有属性。在Redis可能吗？

我正在做，我把键作为 我想从中搜索， 也不起作用。请救命！！

树哈希，顾名思义，对树进行哈希，经常判断两个树是否同构。一下均为对有根树的算法，而无根树只需要找重心。 我们有时需要判断一些树是否同构。这时，选择恰当的哈希方式来将树映射成一个便于储存的哈希值（一般是 32 位或 64 位整数）是一个优秀的方案。 树哈希有很多种哈希方式，下面将选出几种较为常用的方式来加以介绍。 方法一 公式 注意： 其中为以节点 x 为根的子树对应的哈希值。特殊地，我们令叶子节点

说到什么是字符串哈希(Hash)？很多人都会疑惑，我们可以这么理解，定义一个把字符串映射到整数的函数 f，这个 f 称为是Hash函数。而我们希望这个函数 f 可以方便地帮我们判断两个字符串是否相等。 （1）Hash 的思想 Hash 的核心思想在于，将输入映射到一个值域较小、可以方便比较的范围。 （2）使用场景 当一个字符串规模很大，并且需要多次访问该字符串或者子串的时候，我们可以用哈希函数对每

hget key field 获取指定的hash field hmget key filed1....fieldN 获取全部指定的hash filed hmset key filed1 value1 ... filedN valueN 同时设置hash的多个field

hset key field value 设置hash field为指定值，如果key不存在，则先创建。 hsetnx 设置hash field为指定值，如果 key 不存在，则先创建。如果 field已经存在，返回0，nx是not exist的意思。

底层实现是hash table，一般操作复杂度是O(1)，要同时操作多个field时就是O(N)，N是field的数量。应用场景：土法建索引。比如User对象，除了id有时还要按name来查询。 可以有如下的数据记录: (String) user:101 -> {“id”:101,”name”:”calvin”…} (String) user:102 -> {“id”:102,”name”:”ke

哈希表的生成： 一个关联数组不通过下标来访问,而是通过主键(key)访问.这样的数组有时被叫作哈希(hash).将一对对的元素用逗号分隔开,并用大括号({})括起来,这样就组成了一个哈希表.你用一个关键字在哈希表里进行搜索,就像你在数组里用索引来提取数据一样. 例如： a={" Allex"=>2000," 帆布背包 "=>2003} 在这个例子中，" Allex" 和 " 帆布背包 " 是主键(

使用web3.utils.sha3()方法计算给定字符串的sha3哈希值。 注意，如果要模拟solidity中的sha3，请使用soliditySha3函数。 调用： web3.utils.sha3(string) web3.utils.keccak256(string) // ALIAS 参数： string - String: 要计算sha3哈希值的字符串 返回值： String: 计算结果

codding环节 利用数组的最后一个数，作为分类标杆，把小于该数的数字放前面，大于该数的放后面。要求不能新建数组。 简历细挖，不是往深度思考的方向挖，而是更针对细节。扣的十分细节，总之，学到了很多东西。 部分提问如下 对比学习的思想？ bert所有构件参数分析？ 自注意力机制和多头自注意力机制的时间复杂度是多少？ 自注意力流程说一下，每个小块都问了why？ encoder部分中mlp怎么设置的，

哈啰运营实习生(已offer) 👥 面试题目 投递渠道是BOSS直聘，岗位名称就是运营实习生。业务面试官面了一次： 1.开头面试官很详细的介绍了部门情况，以及这个岗位负责哪些任务 2.然后让我自我介绍了一下 3.挖了第二段实习，我第二段实习偏数据产品，我强调了自己起到的沟通角色，被问了如何沟通，和协调各部门之间的任务。 4.有没有遇到什么困难，如何克服的 5.考察了SQL，问了几个问题没考代码，

好好好，又新增一个kpi面业绩 1、自我介绍 2、扒项目细节并且想出对应的优化方案 3、针对实际的业务场景，对于一个亿级数量的表和几百条、几十万条数据的表，你如何选择用ES还是MySQL,说明原因 4、当数据表中数据量过大，应该如何优化查询速度（建立索引或者分库分表） 5、MySQL和Redis的数据强一致性如何实现？（我说的先更新数据库再删除缓存，面试官说这不能保证强一致，要先删缓存再更新数据库

1、发布订阅者模式设计思想 2、发布订阅者模式和观察者模式区别 3、React hooks的优点 4、React fiber可以做什么 5、typeof 和instanceof区别 6、0.1+0.2为什么不等于0.3，底层逻辑 7、Promise状态更新是什么过程 8、接口调用超时，抛出错误怎么实现，如何用Promise.race实现 9、反转一个单向链表 10、Http缓存机制 11、Etag

1.有了解过JUC吗，讲一下你知道的 2.Java和python的内存管理机制 2.Hadoop，Hive和Hbase之间的关系 3.Spark和Flink有什么区别 4.Flink有哪些组件以及架构是什么样的 5.Flink有哪几种窗口和哪几种时间语义 6.Flink程序的编写流程是什么样的 7.Flink优化了解过吗，讲一下有哪些优化 8.FlinkUI监控页面使用过吗，你主要用来看什么 9.