现在我们将一些问题转移到了云中的DevOps平台。 分解单体应用 传统的n层单体式应用部署到云中后很难维护, 传统的n层,单体式企业应用程序在部署到云基础设施中后很难良好运行,因为它们经常对云基础设施无法提供的部署环境做出不可靠的假设。 例如以下要求: 可访问已挂载的共享文件系统 P2P应用服务器集群 共享库 配置文件位于常用的配置文件目录 大多数这些假设都出于这样的事实:单体应用通常都部署在长期
在虚拟机流行以前,为了确保多位程序员开发出的代码能在服务器环境上正确运行,很多公司的办法是组里提供独立的开发服务器,对团队成员的开发运行环境没有统一的模板或标准,由各成员自行配置专属的开发环境,开发过程中/上线前将代码提交到服务器验证代码是否正确。 VMWare Workstation/Virutal Box Share Folder Unity Mode Snapshot Vagrant Doc
一、背景介绍 生产环境中,hadoop的版本选择是一个公司架构之时,很重要的一个考虑因素。 Apache Hadoop:Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。称为社区版Hadoop。
最终作品介绍: http://bbs.mscode.cc/thread-28283-1-1.html 作品下载地址: http://soft.ylmf.com/downinfo/264.html 引用脚本的内容: ; 该脚本使用 HM VNISEdit 脚本编辑器向导产生 ; 安装程序初始定义常量 !define PRODUCT_NAME "技术员实用工具合集" !define PRODUCT
备注:Electron 的原名是 Atom Shell。 与 NW.js 相似,Electron 提供了一个能通过 JavaScript 和 HTML 创建桌面应用的平台,同时集成 Node 来授予网页访问底层系统的权限。 但是这两个项目也有本质上的区别,使得 Electron 和 NW.js 成为两个相互独立的产品。 1. 应用的入口 在 NW.js 中,一个应用的主入口是一个页面。你在 pac
首先,必须理解一件事:移动和云时代的企业应用技术,说白了,也就三块:前端UI、后端服务、前端设备api。这后面,是一个事实和趋势:就是前后端已经分化,并各自独立发展: 1 前端UI 互联网和浏览器已经普及和扎根,企业应用的前端UI和样式组件,都会沿着w3c的html+css+js路线发展,资源也越来越多,比如bootstrap等。已经没有任何企业,能离开w3c的html+css+js
首先,必须理解一件事:移动和云时代的企业应用技术,说白了,也就三块:前端UI、后端服务、前端设备api。这后面,是一个事实和趋势:就是前后端已经分化,并各自独立发展: 1 前端UI 互联网和浏览器已经普及和扎根,企业应用的前端UI和样式组件,都会沿着w3c的html+css+js路线发展,资源也越来越多,比如bootstrap等。已经没有任何企业,能离开w3c的html+css+js
C/C++ 技术面试基础知识总结,包括语言、程序库、数据结构、算法、系统、网络、链接装载库等知识及面试经验、招聘等信息。
考虑到历史原因以及现代浏览器中用户代理字符串的使用方式,通过用户代理字符串来检测特定的浏览器并不是一件轻松的事。因此,首先要确定的往往是你需要多么具体的浏览器信息。一般情况下,知道呈现引擎和最低限度的版本就足以决定正确的操作方法了。例如,我们不推荐使用下列代码: if (isIE6 || isIE7) { //不推荐!!! //代码 } 这个例子是想要在浏览器为IE6 或IE7 时执行相应
一面 1.在字节的实习做了哪些事,设计了什么样的方案,解决了什么问题 2.内容查询能支持多大的并发?我说QPS只有几十;问流量放大1000倍的情况下,怎么应对?答限流,除了限流呢?就是要抗住1000倍压力。脑抽想到消息队列,问我查询用消息队列怎么削峰,查询过来放到消息队列再去查,我就觉得不太对了,赶紧换思路;然后想到缓存。 3.缓存和数据库怎么保证数据一致性?答用先更新数据库再延时双删,提到db更
#比亚迪# 面试时间:2023-11-23 19:30-20:00 半个小时左右 面试形式:腾讯会议,一对一 首先老规矩自我结束 int与integer的区别? 你写代码时,什么时候会用int,什么时候会用integer? hashmap的底层结构? hashmap的存值与取值? 根据我的个人博客系统提的问题(看我只有这一个项目是纯Java开发的,说3D相机那个项目有关Java开发的较少) (因为
1007,大华测开,二面,24min,电话面试 1. 介绍一下 Python back-end API 项目 1. 爬虫逻辑 2. 接口路由,后端返回的比较大的 List 怎么优化的(分页) 3. 存储 MySQL 1. 怎么存储,技术选型,为什么不用 mongoDB,大批量的数据怎么存储的(自定义协议,或者存储序列化后的字符串【面试官说性能不行】) 2. 聊一下 Linux 1. 常用什么命令或
挺离谱的一次面试。。面试官提前几天发短信说看我简历很优秀而且match,想约面试,让我提前下钉钉,最好做个ppt。 面试时间:50min 面试内容:面试官先自我介绍业务。我做了个PPT然后自我介绍,然后每个项目都大概深挖了一点,首先人脸项目的目的,输入输出,质量和下游比对能否合并,然后挖生成模型 ,聊数据用了多少 用没用过VAE GAN这种 区别懂不懂 实际上有没有有(diffusion用数据挺多
1、面试状态:已拿offer 2、面试地点:线下,武汉华美达线下面 3、面试过程: 面试岗位:机器学习算法工程师 面试流程:先技术面,当场出结果,如果通过继续综合面,然后回去等消息 面试心态:没有怎么认真准备,随缘来面的 1)技术面:问了梯度下降、随机梯度下降、MDP、指针、数组、深度学习的相关知识,优化考的比较多 2)综合面:C中的全局变量和局部变量的使用方法,然后问了一些C。之后就是基本的,为
【问题】: 1.自我介绍 2.介绍下研究生大学情况,自己考研的吗? 3.本科获得过奖学金吗? 4.竞赛内容以及所承担的工作(再上一个问题的回答中提到了竞赛情况) 5.会画运放的电路板吗?模电中的虚短、虚断是什么?(接上一个问题深挖) 6.硕士的课题是什么?文章创新点是啥? 7.图像处理研究那些?写过哪些代码? 8.反问 面试时长:20mins左右,面试官人还不错,没问实习项目,没有太压抑。 【附上