1、捕获敌人小美在玩一项游戏。该游戏的目标是尽可能抓获敌人。敌人的位置将被一个二维坐标(x,y)所描述。小美有一个全屏技能，该技能能一次性将若干敌人一次性捕获。捕获的敌人之间的横坐标的最大差值不能大于A，纵坐标的最大差值不能大于B。现在给出所有敌人的坐标，你的任务是计算小美一次性最多能使用技能捕获多少敌人。输入描述第一行三个整数N,A,B，表示共有N个敌人，小美的全屏技能的参数A和参数B。接下来N行，每行两个数字x,y，描述一个敌人所在的坐标。1≤N≤500，1≤A,B≤1000，1≤x,y≤1000输出描述一行，一个整数表示小美使用技能单次所可以捕获的最多数量。样例输入311111213样例
首先，咱们先聊聊，什么是OOM?小伙伴们，有没有遇到过程序突然崩溃，然后抛出一个OutOfMemoryError的异常？这就是我们俗称的OOM，也就是内存溢出。简单来说，就是你的Java应用想要的内存超过了JVM愿意给的极限，就会抛出这个错误。那么为什么会出现OOM呢？一般都是由这些问题引起：分配过少：JVM初始化内存小，业务使用了大量内存；或者不同JVM区域分配内存不合理内存泄漏：某一个对象被频繁申请，不用了之后却没有被释放，发生内存泄漏，导致内存耗尽（比如ThreadLocal泄露）接下来，我们来聊聊JavaOOM的三大经典场景以及解决方案，保证让你有所收获！👍JavaOOM的三大核心场景
美团面试：Kafka如何处理百万级消息队列？在今天的大数据时代，处理海量数据已成为各行各业的标配。特别是在消息队列领域，ApacheKafka作为一个分布式流处理平台，因其高吞吐量、可扩展性、容错性以及低延迟的特性而广受欢迎。但当面对真正的百万级甚至更高量级的消息处理时，如何有效地利用Kafka，确保数据的快速、准确传输，成为了许多开发者和架构师思考的问题。本文将深入探讨Kafka的高级应用，通过10个实用技巧，帮助你掌握处理百万级消息队列的艺术。引言在一个秒杀系统中，瞬时的流量可能达到百万级别，这对数据处理系统提出了极高的要求。Kafka作为消息队列的佼佼者，能够胜任这一挑战，但如何发挥其最
1.背景1.1行业现状与问题很多技术同学都知道，移动端往往比较侧重业务开发，这会导致人员规模不断扩大，项目复杂度也会持续增长。而为了满足业务的快速上线，很难去落实统一的设计规范，在开发过程中由于UI缺乏标准导致的问题不断凸显，具体体现在以下4个层面：设计层面：由于UI缺乏标准化设计规范，在不同App及不同开发语言平台上设计风格不统一，用户体验不一致；设计资源与代码均缺乏统一管理手段，无法实现积累沉淀，无法适应新业务的开发需求。开发层面：组件代码实现碎片化，存在多次开发的情况，质量难以保证；各端代码API不统一，维护拓展成本较高，变更主题、适配DarkMode等需求难以实现。测试层面：重复走查，
XPath通常用来进行网站、XML(APP)和数据挖掘，通过元素和属性的方式来获取指定的节点，然后抓取需要的信息。学习XPath语法之前，首先了解一下一些概念。概念介绍节点之间的关系以上面的HTML节点树为例，节点之间包含了下列的关系：父节点(Parent)：HTML是DIV和P节点的父节点；子节点(Child)：DIV和P是HTML的子节点；兄弟节点(Sibling)：拥有同样的一个父节点，DIV和P就是兄弟节点。类似的span、img和i也是兄弟节点。祖先节点(Ancestor)：html是span的祖先节点，隔开一级；后代节点(Descendant)：span是HTML的后代节点，隔开一
美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中，自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现，并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法，以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。1.业务背景2.分布式因果森林框架2.1技术选型与框架设计2.2性能优化2.3Serving实现3.分布式因果效应评估3.1无偏性校验3.2因果效应量级关系评估3.3分布式评估体系4.总结1.业务背景近年来，因果推断在商品定价、补贴、营销等领域得到广泛应用并取得了显著的业务效果提升，例如用户增长、活动
1.前言最近十年，Elasticsearch已经成为了最受欢迎的开源检索引擎，其作为离线数仓、近线检索、B端检索的经典基建，已沉淀了大量的实践案例及优化总结。然而在高并发、高可用、大数据量的C端场景，目前可参考的资料并不多。因此，我们希望通过分享在外卖搜索场景下的优化实践，能为大家提供Elasticsearch优化思路上的一些借鉴。美团在外卖搜索业务场景中大规模地使用了Elasticsearch作为底层检索引擎。其在过去几年很好地支持了外卖每天十亿以上的检索流量。然而随着供给与数据量的急剧增长，业务检索耗时与CPU负载也随之上涨。通过分析我们发现，当前检索的性能热点主要集中在倒排链的检索与合并
投融资AI创新企业众数信科完成数千万Pre-A轮融资AI芯片独角兽燧原科技增资至1亿元，腾讯持股21.37%为第一大股东兴盛优选曾拒绝美团100亿美元收购：他们不配解清帅家人300万成立电商公司！注册日期和股东被曝光大厂人事变动叮咚买菜任命盒马前高管王松为CFO曝谷歌AI团队将裁员：聚焦广告业务腾讯副总裁、腾讯安全总裁丁珂将正式退休知情人士：苹果前设计总监同SamAltman将邀请苹果资深高管参与打造新AI硬件项目大模型OPPOFindX7系列手机首搭70亿参数AndesGPT端侧大模型，小布助手全新升级上海AI实验室开源医疗大模型群“浦医2.0”北京人工智能公共算力平台（上庄）正式发布华为云
目录相关背景和问题解决思路分析资源调度优化实践资源冗余申请黑名单机制故障节点感知策略异常节点处理机制规避慢节点场景其他优化后续规划相关背景和问题在计算规模方面，目前我们有7w多作业，部署在1.7w台机器上，高峰期流量达到每秒9亿条。在部署方式上，目前我们主要还是在Yarn上使用Session模式部署作业。大量的作业和机器也带来很多资源相关的问题，我们把问题分成两类。一类是硬件问题，比如磁盘故障、机器宕机、内存故障导致的机器卡顿等等。另一类是软件问题，包括磁盘IO被打满、作业间相互竞争影响等等。这两类问题，都会影响作业的部署和运行。对于作业部署，最典型的问题就是，资源被调度到宕机节点，导致资源不
总第580篇| 2023年第032篇本文整理自美团技术沙龙第76期《大前端研发协同效能提升与实践》。前端团队在产研多角色协同形式上存在不同阶段，而大前端多技术栈在各阶段都有其独特的实践，同时又有类似的演进路线。本文从到店终端团队移动端和前端技术栈持续交付演进历程展开，分享了大前端团队研发流程在“标准化”、“线上化”、“自动化”以及“数字化”的演进经验，并探讨了大前端多端DevOps建设思路和未来规划。1背景产研阶段不同应对的问题不同不同业务形态和基础环境面对的问题不同演进策略概览2标准化标准化背景标准化生产过程基础设施支撑规范落地研发规范落地3产研协同协同成本增加终端场景能力增加如何基于终端特
