大家好！我是路飞，一个即将毕业(22届应届生)，刚刚踏入互联网行业的“准程序员”。今天是2022年的第1天，回顾2021，它对我来说是一个充满辛酸与收获的一年，前半年挥洒汗水与泪水，后半年收获胜利果实！这篇文章，总结一下我的2021年，希望能让每一位对“未来”充满期待，正在努力付诸行动，去改变自己生活现状的小伙伴有所收获！一、起飞的2021年，我收获了哪些？①CSDN博客社区１０万粉丝啦！作为CSDN大家庭中的一员，很荣幸能获得CSDN博客专家、Java领域优质创作者头衔，通过在这里持续输出博客文章，让自己技术能力进步的同时，也逐渐扩大了自己的交际圈子，认识到越来越多同为程序员的大佬们！此外，

你是不是经常看到一些游戏辅助声称自己独家内核驱动，支持一切机型，无视游戏检测。本文将带领你，从0开始，编译属于自己的安卓内核驱动。通过本文：你将从一名初级的游戏辅助开发者，摇身一变成为所谓的独家内核作者本文只涉及过检测等内容，不涉及辅助编写。如果对辅助编写感兴趣的，请看我以前的文章。目录前置知识何为内核驱动安卓内核boot获取boot.img文件将你的纯c项目，适配内核过检测技术win端编译纯c一.下载NDK二.环境变量三.检查NDK是否能正确运行四.编译纯c下载对应版本的内核源码编译内核驱动模块~环境配置编译源码使用android-image-kitchen解压boot在源码中加点私货下载内

文章目录华为OD面试流程一、数据库索引，SQL优化，执行计划二、分布式锁的原理三、kafka用在什么地方，消息丢失问题以及怎么解决四、aop怎么理解，有什么好处，使用场景五、线程池参数流转，有那些参数，怎么触发，每个参数的作用六、池化场景有哪些，好处是什么七、消息中间件了解哪些，实际用到了哪些华为OD面试流程机试：三道算法题，关于机试，橡皮擦已经准备好了各语言专栏，可以直接订阅。性格测试：机试技术一面技术二面主管面试定级定薪发offer体检入职本专栏的所有博客，将为大家整理技术一面二面中【面试官问到的真题】，并提供大家答案。⭐️华为OD机考Pythonhttps://blog.csdn.net

随着国内互联网环境越来越卷，许多程序员选择去国外发展。其中，新加坡由于环境好、机会多、要求低、加班少等优势，成为许多人求职的重要选项之一。一个去了新加坡的程序员发帖“诉苦”：自从来了新加坡，感觉人都废了，每天都是居家办公，没有老大管，除了偶尔开会基本啥事没有，无聊到爆炸，感觉特别适合肥宅。这番话名为诉苦，实则炫耀，简直深得“凡尔赛”精髓，看到的人估计都变成柠檬精了。那么在新加坡当程序员是种什么体验？真有传说中那么好吗？近日，一个前阿里程序员在网上发帖介绍了自己在新加坡的生活：每天最多工作五六个小时，已躺平，老婆也是程序员，家庭年收入税后大约150万人民币。生活太无聊，以至于夫妻俩在考虑要不要入

近年来，全球开源生态不断发展成熟，云与开源进一步深度融合，共同为开发者提供了能力普惠、技术共享的底层支撑。12月1日，在2022腾讯全球数字生态大会腾讯云开源生态论坛上，腾讯云全面披露了在操作系统、云原生、分布式云、微服务、区块链等领域的最新开源进展。全链路自主可控，助力国产操作系统蓬勃发展腾讯云操作系统研发和产品负责人，OpenCloudOS开源社区核心TOC成员蒋彪，分享了腾讯云在参与国产开源操作系统OpenCloudOS建设中的实践与思考。操作系统是基础软件的核心，也是科技研发必备的底层关键技术。完整成熟的操作系统研发模式应该涵盖了L1（上游发行版）、L2（企业版）、L3（社区稳定版）、

关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭8年前。Improvethisquestion我开发了一个GPS应用程序，其中所有设备(在路上移动)每30秒将其坐标发送到服务器。现在我必须计算这些设备之间的距离，所以如果任何设备进入另一个设备的范围内，那么两个设备都会收到通知。我知道如何计算两个坐标之间的距离(感谢Google)，但我不确定如何实现它；如果我们有100万台设备同时向服务器发送数据，那么服务器需要每30秒执行100万*(100万-1)次距离计算。请告诉我如何实现它。我是否需要使用Ha

前言京喜APP最早在2019年引入了Swift，使用Swift完成了第一个订单模块的开发。之后一年多我们持续在团队/公司内部推广和普及Swift，目前Swift已经支撑了70%+以上的业务。通过使用Swift提高了团队内同学的开发效率，同时也带来了质量的提升，目前来自Swift的Crash的占比不到1%。在这过程中不断的学习/实践，团队内的CodeReview，也对如何使用Swift来提高代码质量有更深的理解。Swift特性在讨论如何使用Swift提高代码质量之前，我们先来看看Swift本身相比ObjC或其他编程语言有什么优势。Swift有三个重要的特性分别是富有表现力/安全性/快速，接下来我

作为当代年轻人，你在生活中最想要的是什么？之前听过一个很真实的回答：就是想搞钱，赚到钱什么都有了！其实想了想真的就是这样的，就像我们平时看一些限制级大片一样，没什么好避讳的，都是合理的需求而已，只要我们通过正当合法的手段获得。但赚钱哪有那么容易呢？，想要在一个二三线的城市供得起房和车还能有点自己的生活，最基本的要求也是月入过万。即使在北上广深这类一线城市，能达到月入过万的也是少的可怜，尤其是有些行业，它的上限就已经决定了不管怎么努力，都到不了这个标准。在疫情的冲击下，更是让很多人感受到了危机，这也是为什么“副业”成为了今年的热词。一份收入不够，两份来凑，情况好的话直接平滑转行也没什么不可。那么

虽然ChatGPT似乎让人类正在接近重新创造智慧，但迄今为止，我们从来就没有完全理解智能是什么，不论自然的还是人工的。认识智慧的原理显然很有必要，如何理解大语言模型的智力？OpenAI给出的解决方案是：问问GPT-4是怎么说的。5月9日，OpenAI发布了最新研究，其使用GPT-4自动进行大语言模型中神经元行为的解释，获得了很多有趣的结果。可解释性研究的一种简单方法是首先了解AI模型各个组件（神经元和注意力头）在做什么。传统的方法是需要人类手动检查神经元，以确定它们代表数据的哪些特征。这个过程很难扩展，将它应用于具有数百或数千亿个参数的神经网络的成本过于高昂。所以OpenAI提出了一种自动化方

没想到，打开AI黑盒这件事，可能还要靠AI自己来实现了。OpenAI的最新研究来了一波大胆尝试：让GPT-4去解释GPT-2的行为模式。结果显示，超过1000个神经元的解释得分在0.8以上——也就是说GPT-4能理解这些神经元。要知道，“AI黑箱难题”长期以来是一个热议话题，尤其是大语言模型领域，人类对其内部工作原理的理解还非常有限，这种“不透明化”也进一步引发了人类对AI的诸多担忧。目前推进AI可解释性研究的一个简单办法，就是逐个分析大模型中的神经元，手动检查以确定它们各自所代表的数据特征。但对于规模已经达到百亿、千亿级别的大规模神经网络来说，工作量和工作难度就都涨了亿点点吧。由此，Open