4月19日-4月21日，第二十九届中国国际广播电视信息网络展览会(CCBN2023)于北京市石景山区首钢会展中心盛大开幕。本届CCBN广电展以“大视听向未来”为主题，内容涵盖广播电视、网络视听、电影、信息化视听、视听消费电子、通信、IT等多个领域创新科技和行业应用，旨在通过核心技术、设备以及创新发展模式，积极探索“未来电视”发展路径，推动科技自立自强和产业高质量发展，助力构建现代化大视听发展格局。作为中国市场“智慧连接整体解决方案”的领导者，同时作为中国广电重要合作伙伴，ATEN宏正在本届CCBN广电展3号馆3909展位重磅亮相，并以创新前沿技术聚焦广电行业发展痛点，带来某市融媒体中心解决方
【LittleXi】2023ICPCECfinal出线官方数据民间预测说明：参考去年、前年上海大学，设置210出线队伍对6场区域赛（不含港澳）走Z字,每个学校最多三支队伍出线字符串问题，可能会有几个名额失真，比如南京大学unreal和虚幻黄昏是同一个队伍，但是被出线了两次出线名单：SchoolTeam北京大学摆烂人北京大学重生之我是菜狗北京大学呆呆鸟清华大学一路向北清华大学world.search（you）;清华大学有手有脚浙江大学十发罚时南京邮电大学Cirtrus上海交通大学柳北京交通大学羊羊羊南京大学Unreal上海交通大学逆命电子科技大学UESTC_Guest_WiFi中国科学技术大学丝
⭐创作时间2022年12月31日⭐· ✨结果一直到现在才发，说真的写年度总结还是第一次写比较不熟练，去年有这个活动也有佬叫我参加，不过没参加。今年想着有时间来写下的，结果写到现在才发，这东西说真的挺难写的，刚开始都一直在电脑前打摆子都不知道写什么～好在总算写好了(oﾟvﾟ)这里也是看了下其他佬文章是怎么写的慢慢的就知道自己写什么了✨ 📆来都来了不妨三连支持下来瞅瞅，感谢、祝大家新年快乐🌹年度总结📆"遇见"⛳"开端"🌌"经历" ✨"收获"'📕''🎵''🎁''🏅' 🌠"目标" 🔚"最后" 📆"遇见" 今天过后就是2023年了、本来想着要写个总结的，刚好CSDN就有
前言2023春招即将来临，很多同学会问Java面试八股文有必要背吗？我的回答是：很有必要。你可以讨厌这种模式，但你一定要去背，因为不背你就进不了大厂。国内的互联网面试，恐怕是现存的、最接近科举考试的制度。而且，我国的八股文确实是独树一帜。以美国为例，北美工程师面试比较重视算法（Coding），近几年也会加入Design轮（系统设计和面向对象设计OOD）和BQ轮（Behavioralquestion，行为面试问题）。那么为什么国内面试不采取这样的考察方式呢？简单来说，互联网IT行业的求职者太多了，如果考察的是清一溜的算法题和设计题，那么会要求面试官有极高的技术水平，还要花大量的时间成本和精力。也
1.Elasticsearch非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容什么是elasticsearch一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控什么是elasticstack是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、Kibana、elasticsearcg什么是Lucene是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API1.1.正向索引和倒排索引1.1.1.传统数据库(如MYSQL)采用正向索引1.1.2.elasticsearch采用倒排索引：文档（document）：每条数据就是一个文档词
本文来通过详细的数据（2023年npm累计下载量），看看2023年热门前端框架、构建工具的使用量以及使用趋势！数据来源：https://github.com/pvorb/npm-stat.com本文数据为全球npm下载量数据。前端框架ReactReact每月平均下载量8500w左右，2023年累计下载量：1,025,630,896（10.2亿+）。图片NextNext.js每月平均下载量2000w左右，2023年累计下载量：225,193,981（2.2亿+）。图片VueVue每月平均下载量1700w左右，2023年累计下载量：199,055,201（2亿）。图片AngularAngular每
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芯片原厂必学课程-第六篇章-FPGA设计篇06-01FPGA芯片架构新芯设计：专注，积累，探索，挑战文章目录芯片原厂必学课程-第六篇章-FPGA设计篇06-01FPGA芯片架构引言🌏一、输入和输出块（IOB：InputOutputBlock）🌏二、可配置逻辑块（CLB：ConfigurableLogicBlock）🌏三、嵌入式块存储（BRAM：BlockRAM）🌏四、互连线（Interconnect）🌏五、内嵌功能单元🌏六、内嵌专用硬核引言 FPGA芯片架构是非常重要的，如果你不了解FPGA芯片内部的详细架构，那么：你就不了解自己的芯片设计的细节你就不清楚如何有效安排各种资源你就不熟悉如何合
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1、数据倾斜优化1.1由分组聚合导致的数据倾斜（1）优化说明（2）优化案例1.2join导致的数据倾斜（1）优化说明（2）优化案例2、HQL语法优化之任务并行度2.1Map端并行度2.2Reduce端并行度3、HQL语法优化之小文件合并3.1Map端输入文件合并3.2Reduce输出文件合并4、其他优化4.1CBO优化4.2谓词下推4.3矢量化查询4.4Fetch抓取4.5本地模式4.6并行执行4.7严格模式1、数据倾斜优化数据倾斜问题，通常是指参与计算的数据分布不均，即某个key或者某些key的数据量远超其他key，导致在shuffle阶段，大量相同key的数据被发往同一个Reduce，进而
