《超聚变》专题

1.stream中间操作和终止操作有哪些？ 2.线程池怎么用的？为什么不用自带的？怎么设置的参数？直接丢弃用mq了吗？ 3.redis实现延迟队列(g) 4.有spring为什么还要有springboot？springboot自动装配？ 5.condition注解用过吗？(g中g，说是跟自动装配有关系) 6.B+树优点？ 7.项目中用到过锁吗？ 8.手撕，密码复杂度校验 主动说要转go#超聚变##

23-09-19 超聚变 30分钟 手撕 反转链表 final和finally的区别 创建线程的方式 乐观锁悲观锁 JVM垃圾回收 mysql和redis区别比较 HTTP和HTTPS 了解前端哪些框架 Vue1和Vue2有哪些变化 Git命令如何合并多条commit的message 网络编程，聊天室服务端设计要用什么函数 Linux如何查询程序占用情况，除了top还有呢 你对多语言使用怎么看 愿

手撕环节：LeetCode原题 5分钟结束。 1.什么是链表(我例举了单链表和双向链表)。 2.尾插法，头插法(尾插忘了，就记了个头插入)。 3.HashMap(老八股了，从头溜到尾)。 4.HashMap线程安全吗? 为什么，会导致什么?(循环链表)。 5.为什么选用SpringBoot。 6.@Autowired和@Resource(面试官没读清，就听到了个@Resource) 7.Mysql

1.介绍一下自己 巴拉巴拉一堆 2.你讲到了内存管理进程管理，简单说说 内存置换算法啥的阿巴阿巴 3.讲讲你的项目 讲了自己干了啥 4.你对你的项目有啥改进 redis啥的阿巴阿巴 5.有没有在linux上面开发项目 没有。。。。 6.讲讲缓存击穿、雪崩、穿透及其解决方案 过期时间 空值等 7.项目里面最终一致性是啥意思 8.xxl-job调度怎么用的 调度中心执行器啥的 9.你提到了jvm讲一下

我一直在尝试在聚集中添加超时，以避免等待每个流都完成。但是当我添加超时时，它不起作用，因为聚合器等待每个流完成。 E、 在我的流中，其中一个有2秒的延迟，另一个有4秒的延迟 我使用遗嘱执行人。newCachedThreadPool（）以并行运行。我想释放包含的每条消息，直到超时完成 我一直在测试的另一种方法是使用默认的gatherer，并在scatterGather中设置GathereTimeou

问题内容： 我有一个脚本，可在mongodb集合上定期运行聚合。随着数据集的增长，聚合所花费的时间也随之增长。我的聚合脚本最近停止了一致的工作，并且错误日志显示： 我已经尝试调试了这一点，并且我可以找到的唯一模式是，这种超时似乎仅在聚合时间超过2分钟（正确的超时）时发生2m左右）。有人为此提供其他调试提示吗？2分钟的事情给我的印象是，我只需要在某处配置一些超时，但是我无法弄清楚我在哪里或者是否陷入

子查询返回超过1行？？ 下表是我想要达到的目标 这就是为什么我认为我需要使用group by来区分user_id 我已经看过了 子查询返回超过1行-MySQL 子查询返回的行数是否超过1行？ 但还是不明白。 通过连接两个不同的表，我得到了下表。 谁能帮我解决这个问题？

我需要进行docx操作（在占位符上查找/替换，并选中/取消选中复选框）。由于ColdFusion 10与Java集成良好，我决定尝试使用Java库docx4j，它基本上模仿了OpenXML SDK（.net平台）。 我有一个自定义文件夹内的docx4j JAR，我已经通过JavaSetting在我的Application.cfc中设置了它（CF10中的新功能，我用其他JARS尝试过，它可以工作）：

我在WSO2 Esb上工作了几个月，现在我需要使用迭代器中介器拆分传入的消息，将每个部分发送到一个endpoint，并使用聚合中介器收集答案。类似于这样： 它工作正常，但是，正如您所看到的，我在聚合器上定义了一个超时，这样超时中的消息就不会被“聚合”，而是会被“重定向”到故障序列。一般来说，任何发送到故障序列的消息都会“错过”聚合器，所以问题是：有什么方法可以将答案和错误聚合在一个消息中？ “B计

对于层次聚类法，我们不需要预先指定分类的数量，这个算方法会将每条数据都当作是一个分类，每次迭代的时候合并距离最近的两个分类，直到剩下一个分类为止。 因此聚类的结果是：顶层有一个大分类，这个分类下有两个子分类，每个子分类下又有两个子分类，依此类推，层次聚类也因此得命。 在合并的时候我们会计算两个分类之间的距离，可以采用不同的方法。如下图中的A、B、C三个分类，我们应该将哪两个分类合并起来呢？ 单链聚

Django数据库抽象API描述了使用Django查询来增删查改单个对象的方法。然而，你有时候会想要获取从一组对象导出的值或者是聚合一组对象。这份指南描述了通过Django查询来生成和返回聚合值的方法。 整篇指南我们都将引用以下模型。这些模型用来记录多个网上书店的库存。 from django.db import models class Author(models.Model): na

  聚类是一种无监督学习问题，它的目标就是基于相似度将相似的子集聚合在一起。聚类经常用于探索性研究或者作为分层有监督流程的一部分。 spark.mllib包中支持下面的模型。 k-means算法 GMM（高斯混合模型） PIC（快速迭代聚类） LDA（隐式狄利克雷分布) 二分k-means算法 流式k-means算法

内容： 层次聚类法 编写层次聚类算法 k-means聚类算法 安然事件 前几章我们学习了如何构建分类系统，使用的是已经标记好类别的数据集进行训练： 训练完成后我们就可以用来预测了：这个人看起来像是篮球运动员，那个人可能是练体操的；这个人三年内不会患有糖尿病。 可以看到，分类器在训练阶段就已经知道各个类别的名称了。那如果我们不知道呢？如何构建一个能够自动对数据进行分组的系统？比如有1000人，每人有

聚类是一种无监督机器学习方法，它基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群（即集群），常用于新闻分类、推荐系统等。聚类的特点是训练数据没有标注，通常使用数据可视化评价结果。 聚类的常用方法包括 K均值聚类：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离它最近的均值（即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。 Affinity Propagation聚类：基于样本之间

使用k-means算法时需要指定分类的数量，这也是算法名称中“k”的由来。 k-means是Lloyd博士在1957年提出的，虽然这个算法已有50年的历史，但却是当前最流行的聚类算法！ 下面让我们来了解一下k-means聚类过程： 我们想将图中的记录分成三个分类（即k=3），比如上文提到的犬种数据，坐标轴分别是身高和体重。 由于k=3，我们随机选取三个点来作为聚类的起始点（分类的中心点），并用红黄