播放比例统计 1、获取用户维度下按天统计的播放比例,该接口提供多天的数据查询,返回为汇总结果。地址为: a. https://spark.bokecc.com/api/stats/attention/user/daily 需要传递以下参数: 参数 说明 userid 用户 id,不可为空 start_date 查询开始日期(含),格式为yyyy-MM-dd,不可为空 end_date 查询结束日期
一面: 1.标准盒子模型、怪异盒模型 2.怎么隐藏元素 3.display和visible区别 4.flex属性 5.rem、em、px区别 6.盒子垂直居中对齐 7.vue父子组件通信 8.跨域解决 9.js基本数据类型 10.typeof null和NAN区别 11.NAN===自身吗 12.反转字符串方法 13.js的精度丢失问题 14.箭头函数和普通函数区别 15.箭头函数和普通函数中th
🕒岗位/笔试时间 第二事业部 岗位 类似算法检测质量 时间:10月23下午2点,面了30min 面试问题: 自我介绍 问项目 有没有了解嵌入式 做应用部署 我说没有,主要做的算法,在pytorch上,做的模型。 然后问了下面的 svm算法 主要就是面试简历 还有机器学习算法,随机森林 ,线性判别之类 项目里面的算法:tcn的算法,介绍一下resnet,之类的。 一位点卷积的作用,在你项目里的作用
主要内容:数据可靠性,性能对比,单机支持的队列数,消息投递实时性,消费失败重试,严格的消息顺序,定时消息,分布式事务消息,消息查询,消息回溯,消费并行度,消息轨迹,开发语言友好性,Broker端消息过滤,消息堆积能力,开源社区活跃度,商业支持,成熟度数据可靠性 RocketMQ支持异步实时刷盘,同步刷盘,同步Replication,异步Replication Kafka使用异步刷盘方式,异步Replication 总结:RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高,不会因为操作系统C
主要内容:1.DDD到MVC,2.DDD的基本概念,3.DDD的战术设计,4.DDD的战略设计,5.DDD的不足1.DDD到MVC 代码角度: 瘦实体模型:只起到数据类的作用,业务逻辑散落到 service,可维护性越来越差 面向数据库表编程,而非模型编程 实体类之间的关系是复杂的网状结构,成为大泥球,牵一发而动全身,导致不敢轻易改代码 service 类承接的所有的业务逻辑,越来越臃肿,很容易出现几千行的 service 类 对外接口直接暴露实体模型,导致不必要开放内部逻辑对外暴露,就算有 D
主要内容:1.架构,2.消息存储模型,3.消息消费模型,4. 多租户,5.运维1.架构 1.1 Kafka brocker和zk组成 1.2 Pulsar Pulsar Broker会在本地缓存消息,并且支持TTL, Pulsar 通过分层架构, 将计算和存储分离, 存储采用BookKeeper集群, 计算使用Broker集群, Brocker 需要内置BookKeeper 客户端 Pulsar的部署和架构更加复杂,但是也更具有伸缩性。 2.消息存储模型 2.1 Kafka
为什么React中shouldComponentUpdata,React.memo这些使用浅比较,而是===
我正在使用IntelliJ 2020.1 Ultimate,并且有一个JBoss 7.0.2服务器,我想从IntelliJ运行。 我将其添加为配置: 但是当我尝试启动服务器时,我收到以下错误: IDEA.app/Contents/plugins/Kotlin/lib/jps/kotlin-jps-plugin.jar:/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents
我写了一个mandelbrot集,我读过关于julia集的文章,它非常相似,但到底是什么关系呢?我能用mandelbrot公式画一个julia集吗?起始参数是什么?请阅读我的mandelbrot集合代码: 我不确定mandelbrot集对于z是迭代的,julia集对于c是迭代的,这意味着什么?我需要更改代码吗? 更新:我更改了代码,但它不起作用。我的想法是从$re和$im开始,而不是从0开始: 更
CouchDB的特点 以下是CouchDB最有吸引力的功能列表: 文件存储:CouchDB是一个NoSQL数据库,可以跟踪文档存储。 文档是每个字段唯一命名的数据的主要单位,并且包含各种数据类型的值,例如:文本,数字,布尔值,列表等。 文档对文本大小或元素数量没有设置限制。 基于浏览器的GUI:CouchDB提供了一个接口Futon,便于使用基于浏览器的GUI来处理数据,权限和配置。 复制:Cou
主要内容:高可扩展性,刚性结构,快速线性规模的性能,容错,灵活的数据存储,简单的数据分发,事务支持,快速写入有很多优秀的技术特点使Cassandra非常受欢迎。 以下是Cassandra的一些热门特性/功能的列表: 高可扩展性 Cassandra具有高度的可扩展性,可以帮助您可随时添加更多硬件,以便根据需求附加更多客户和更多数据。 刚性结构 Cassandra没有一个单一的故障点,它可用于无法承受故障的关键业务应用程序。 快速线性规模的性能 Cassandra线性可扩展。它可以提高吞吐量,因为它
主要内容:实例,实例,特征构造顺序Scala Trait(特征) 相当于 Java 的接口,实际上它比接口还功能强大。 与接口不同的是,它还可以定义属性和方法的实现。 一般情况下Scala的类只能够继承单一父类,但是如果是 Trait(特征) 的话就可以继承多个,从结果来看就是实现了多重继承。 Trait(特征) 定义的方式与类类似,但它使用的关键字是 trait,如下所示: 实例 trait Equal { def isEq
甘特图用于比较类别之间的数据。此外,它还可用于识别每个过程所花费的时间。 它显示了一段时间内任务值的进展。它在一段时间内广泛用于项目管理和其他类型的变异研究。 除时间维度外,甘特图也采用维度和度量。 例如,使用Sample-Superstore数据源,可以按照每种类型的发运模式进行运输。对于创建,甘特图遵循程序如下: 第1步:转到工作表。 单击“标记(Marks)”窗格中的下拉按钮。 从给定列表中
特殊包中可用的功能是通用功能,它遵循广播和自动数组循环。 下面来看看一些最常用的特殊函数功能 - 立方根函数 指数函数 相对误差指数函数 对数和指数函数 兰伯特函数 排列和组合函数 伽马函数 下面来简单地了解这些函数。 立方根函数 这个立方根函数的语法是 - 。 这将获取的基于元素的立方体根。 参考下面的一个例子 - 执行上面示例代码,得到以下结果 - 指数函数 指数函数的语法是 - 。 这将计算
主要内容:什么是JFreeChart 甘特图,JFreeChart 甘特图的示例什么是JFreeChart 甘特图 甘特图是一种条形图,常用于计划和安排项目任务和事件。 下图显示了 JFreeChart 库中包含的甘特图的一些演示版本: JFreeChart 甘特图的示例 让我们以人口数量作为样本数据。 软件开发阶段 预计日期 实际日期 需求分析 2017-07-03 2017-07-07 2017-07-03 2017-07-05 需求设计 2017-07-10 201