本文向大家介绍阿里云CentOS7安装Mongodb教程,包括了阿里云CentOS7安装Mongodb教程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、概述 近日要在新的CentOS系统上安装MongoDB,某度结果后直接从Mongo官网直接获得3.2版本的下载链接,结果在下载时发觉速度慢的可怜。迫于无奈,只能找国内的镜像下载。切换国内的安装源后,使用yum的方式安装后发现,安装的MongoD
egg 集成阿里短信验证码 安装Node.js SDK https://help.aliyun.com/document_detail/112185.html?spm=a2c4g.11174283.6.634.36bf2c42lebO4R 阿里控制器 添加签名 添加一个短信模板 生成短信发送NodeJS类 封装阿里生成的类,适用于eggJS [ ] app / service / alisms.j
第一第二题ac了,最后一题暴力骗分20%,没时间细想了 第一题,猴子摘桃 签到题 输入n和两个长度为n的数组a,b a表示每颗树的高度 b表示树上果子的高度 小红(猴子)从第一颗树的第0高度开始,每次可以进行两个操作,1)高度加一或减一;2)移动到下一颗树的同等高度(要确保在下一颗树的高度范围内) 求小红摘完全部果实的最小操作次数 逐步模拟就行了,一次遍历,注意变量类型为long,不然只能过10%
1. 小红的排列,小红有2种操作:选择一个数字+1/-1。给定一个长度为len列表,求令其变成包含1到len所有数字所需的操作数; 简单题,排序,然后按位相减; 2. 小红的象棋,给定n*n的棋盘,每个格子具有权值,从左上角出发,只能走马字:(x+/-2, y+1), (x+/-1, y+2),求走到最右一列的最大路径权值和; n<= 1000, dfs 一直超时,没想到很好的剪枝方法,待补; 3
选择题 SVM支持向量机、KMP、RNN、倒排索引、ELMo 极大似然估计、Dropout和Bagging,L1&L2正则 编程题 ①. 只包含数字1,2的序列,可以将数字2切割为2个1,求最小切割数能够产生的非降序序列。 签到题,建立一个栈,若遇到降序数字,则出栈直到符合标准; ②. 每个人都只能看到他人头上的数字,并计算数字的异或和,已知每个人计算的异或和,求头上的数字。 没做出来,待补; ③
Spring Cloud Alibaba 一、介绍Spring Cloud Alibaba Ⅰ、简介 spring cloud Netflix 相关技术整体进入维护模式 Ribbon、Hystrix、zuul、Eureka、config等 spring cloud 整合Netflix spring cloud alibaba 包含Netflix功能 中文介绍:https://github.com/
买了一个阿里云服务器,必须要创建实例才可以使用吗?什么是阿里云服务器的实例呢?
8.30 投简历 投晚了,阿里校招刚出的时候感觉还没准备好,打算再攒攒面经刷刷题 后面才知道,时间不等人,在你犹豫的同时别人已经上车了,座位就会少一个 9.6 19:30 一面(≈60min) 属于是电话面📞吧? 面试开始前5分钟面试官给发了个链接,里面有道代码题 到点了面试官就打电话过来了,说先做一下这个题
准备面试过程中搜数据开发岗面经还是费了点劲的 所以在此记录一下攒人品 之后各位uu能多一点参考 背景 阿里的数据研发(不是大数据研发)校招的时候对技术要求不高比较随意 所以我这种数据分析岗位背景的人简历也是秒过 还有蚂蚁的某些数据开发也是这样的 之前找过我说现有的技术栈没问题 但我因为自我感觉不行+对数据分析的执着给拒了!!大家不要学我可以多看看机会 数据分析岗位基本趋于饱和 只看大公司+数据分析
数据库底层索引的优劣势? 数据库底层索引的优势和劣势主要取决于具体的索引类型和使用场景: 优势: 提升查询性能:索引可以加快数据库的查询速度,通过跳过不需要的数据块,减少了磁盘I/O操作。 加速排序:索引可以帮助数据库对查询结果进行排序,从而提高排序的效率。 支持唯一性约束:索引可以保证某一列或多列的唯一性,保证数据的完整性。 提高并发性能:索引可以减少数据的锁竞争,提高数据库的并发性能。 支持数
9.9面试的,上来没自我介绍环节,直接简历项目开始过,比赛,论文,实习,中间穿插八股:BN和LN区别,transformer encoder组成,BERT等等,应该是都答上来了。 之后手撕,很简单求根号,没用二分,用梯度下降写出来了,被老哥表扬(大四机器学习课考过,做题家基因动了)。 最后说岗位匹配的问题,因为之前没做过自动驾驶,我就拼命说对这个方向感兴趣,自己这两天看过哪些论文(真的是为了这个岗
我面的全都是机器学习/AI/计算机视觉算法岗,拿到了自己满意的offer,菜菜的小孙同学来牛客还愿啦,希望能帮助他其他小伙伴吖,祝愿大家都能拿到心仪的offer哇! 本人本硕985,研究大方向深度学习,小方向应用于计算机视觉的连续学习/增量学习/终身学习,同时涉猎了一点元学习、多任务学习、可解释性机器学习这部分的内容。研究生期间一共完成了三篇工作,一篇nips一作(oral),一篇aaai学生二作
没想到现在竟然还有面试,来都来了,就面一下吧。 一面 5月12日13:45——14:15 自我介绍 面向对象三大特性 重写和重载 protected 关键字和 default 关键字的作用范围 栈帧中有哪些东西? 堆中有哪些区域? new 一个对象存放在哪里? CMS 收集器回收阶段 CMS 收集器回收过程哪些需要暂停线程? HashMap JDK 1.7 和 1.8 区别 ConcurrentH
4月12日19:30——21:00 自我介绍 项目机制原理、设计架构 项目调用链是什么样的? 智能客服智能体现在哪里(技术细节上)? 题库的数据量级 用户随机提问会不会有没有匹配的答案? C 端和用户交互的时候有没有前置的引导过程? 如果让你自己来设计,你会怎么设计的更好? RPC 调用比 HTTP 调用好在哪里? 集群环境怎么更新本地缓存? 进程和线程的区别 进程之间的通信方式 线程之间的通信方
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