《昆仑万维》专题

问题内容： 回顾停滞的项目，并在现代化成千上万的“旧”文档并通过网络提供文档方面寻求建议。 文档以各种格式存在，有些已经过时：（。 doc ， PageMaker ，硬拷贝（OCR）， PDF 等）。有资金可用于将文档迁移为“现代”格式，许多硬拷贝已被OCR转换为PDF-我们原本以为PDF是最终格式，但我们愿意接受建议（XML？） 。 一旦所有文档都采用通用格式，我们便希望 通过Web界面 提供和

问题内容： 这是一次冒险。我从上一个问题中的循环重复查询开始，但是每个循环将遍历所有 1700万条记录 ， 这意味着将花费数周的时间 （使用MSSQL 2005，运行服务器需要4:30分钟）。我从这个站点和这个帖子中闪现了信息。 并已经到达下面的查询。问题是，对于任何类型的性能，这是否是对1700万条记录运行的正确查询类型？如果不是，那是什么？ SQL查询： 问题答案： 看到QueryPlan会有

创建（和发布）数百万个小对象的“最佳实践”是什么？ 我正在用Java编写一个国际象棋程序，搜索算法为每一个可能的移动生成一个“移动”对象，一次标称搜索每秒可以轻松生成超过一百万个移动对象。JVM GC已经能够处理我的开发系统上的负载，但我有兴趣探索以下替代方法： 最小化垃圾收集的开销，以及 降低低端系统的峰值内存占用 绝大多数对象的寿命都很短，但生成的移动中约有1%是持久化的，并作为持久化值返回，

问题内容： 我正在尝试从包含数亿行的SQLite表中检索一些最常出现的值。 到目前为止，查询可能如下所示： 该字段上有一个索引。 但是，使用ORDER BY子句，查询会花费很多时间，我从未见过它的结尾。 可以采取什么措施来大幅度改善对如此大量数据的此类查询？ 我试图添加一个HAVING子句（例如：HAVING count> 100000）以减少要排序的行数，但是没有成功。 请注意，我不太在意插入所

我有一个包含2000万行的表，由于，我无法使用单个查询选择所有行。我读到了属性，看起来它可能有助于解决我的问题，因为它是常见的建议 但我对如何应用它有疑问。 我有以下代码： 看起来jdbc驱动程序会为每个请求选择1000。但是我应该怎么做才能处理所有2000万行呢？ 我应该调用jdbcTemplate吗。查询几次？

从Spark数据框到Postgres表格插入数百万条记录的最有效方法是什么？我在过去通过使用批量复制和批量大小选项也成功地从火花到MSSQL做到了这一点。 有没有类似的东西可以在这里为博士后？ 添加我尝试过的代码以及运行流程所需的时间： 所以我做了上面的方法，1000万记录，并有5个并行连接，如中指定的，还尝试了200k的批量大小。 整个过程的总时间为0:14:05.760926（14分5秒）。

注意：计数是对处理文件需要多长时间的更多调试。这项工作几乎花了一整天的时间，超过10个实例，但仍然失败，错误发布在列表的底部。然后我找到了这个链接，它基本上说这不是最佳的:https://forums.databricks.com/questions/480/how-do-i-ingest-a-large-number-of-files-from-s3-my.html 然后，我决定尝试另一个我目前

 一面 群面 一小时 三个候选人 三个面试官 ——基础问题 第一部分 个人英文自我介绍 一分钟 第二部分 自我评价（优缺点）及理想工作状态 第三部分 你了解到的产品经理完整的工作流程，详细说一下 ——业务问题 第一部分 如何理解国际业务 第二部分 如何理解前台如销售岗位与中台如产品设计岗位 第三部分 中台部门如何与前台部门合作推广一个产品 第四部分 所在实习券商公司有什么比较优势和不足 第五部分

牛客网真的是灵到爆炸，来记录一下春招第一场面试，希望能继续保持面试好运拿到offer！！ 一面 - 实习经历介绍 - 项目中充当的角色 - 为什么当时要做这个项目，做这个事情，背景的目的，最终产生的价值 - 复盘的话过程中什么地方可以做到更好 - 和设计开发吵架的时候怎么看待 - 产品经理需要的能力 - 对mentor的期望 - 新接手了一个产品，怎么快速接手业务、上手 #产品##求offer##

9.20收到电话 月薪16k 一年13薪，年终双薪，相当于14薪。有公寓（4人）月租金600 每个月300的食堂补贴  8.26一面 测试工程师 一共两个面试官 首先是自我介绍。然后面试官着重问项目，项目原理和算法，抠得很细，还问了代码是多少行之类的问题； 接着就是问关于测试的知识点，但我研究生不是这方向的所以答得不好 之后就是面试官讲了讲他们部门的构成 感觉凉了一半。。。因为后期面试官也没什么要

7.13 一面 专业问答环节 自我介绍 项目1介绍 数据标注中遇到的问题 团队分工以及具体职责 模型推理速度 基线的选择 训练设备以及部署设备 算法性能提升情况 项目2介绍 项目3介绍 聊天环节 薪资考虑 工作地考虑 读研期间工作时间安排 7.19 HR面 自我介绍 家庭情况 为什么选择XX大学 读研期间科研的整个过程 对象问题 职业规划 为什么选择苏州 为什么选择我们，不考虑一些大厂吗 对未来工

对语料库切词 因为word2vec的输入需要是切好词的文本文件，但我们的影视剧字幕语料库是回车换行分隔的完整句子，所以我们先对其做切词，有关中文切词的方法请见《教你成为全栈工程师(Full Stack Developer) 三十四-基于python的高效中文文本切词》，为了对影视剧字幕语料库切词，我们来创建word_segment.py文件，内容如下： # coding:utf-8 import

主要内容：1、页缓存技术 + 磁盘顺序写,2、零拷贝技术,3、最后的总结这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。 Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？这篇文章我们来一点一点说一下。 1、页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先Kafka每次接收到数据都会往磁

二十九万条数据要13秒多，是不是有点久？这个语句也没办法优化了吧？

统计数据表中多个sum千万级数据超时。由于业务需要实时 所以做不来快照表 我加了索引似乎也不管用 后来为了不联表 我直接把快照写入进去了