☀️前言相信百分之80的同学们都会被问到这个问题：你觉得你最大的缺点是什么?这也是求职者一个充满恐惧的问题，特别是我们程序员，大家在与人沟通并没有我们与代码沟通这么得心应手，如果你没回答好就会给HR留下不好的印象，如果你能漂亮的拿下一城，那你就会掌握主动权。❓为什么要问这个问题要想回答这个问题首先我们要知道为什么面试官会想要问这个问题。一般像这种开放性问题，正解并不是正确的答案，而是你解决问题的思路，你认为面试官真的会想知道你的缺点是什么吗?面试官早就知道回答这个问题的时候求职者不会把自己的缺点暴露出来，他知道你说的一切缺点都是假的，所以他考察的是你是否有正确的自我认知。 ❌逆天禁忌千万别把优
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭5年前。ImprovethisquestionDashbyPlotly对于Python开发人员而言，这似乎是一种无需学习Javascript和前端Web开发即可创建交互式Web应用程序的好方法。另一个具有相似目标和范围的伟大项目是JupyterDashboards.各有什么优缺点？特别是在多用户部署中？我还发现Plotly文档非常不清楚究竟什么是开源以及数据是否上传到他们，或者绘图是否可以离线完成？底层Plotly库显然有两种模式，但
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭5年前。ImprovethisquestionDashbyPlotly对于Python开发人员而言，这似乎是一种无需学习Javascript和前端Web开发即可创建交互式Web应用程序的好方法。另一个具有相似目标和范围的伟大项目是JupyterDashboards.各有什么优缺点？特别是在多用户部署中？我还发现Plotly文档非常不清楚究竟什么是开源以及数据是否上传到他们，或者绘图是否可以离线完成？底层Plotly库显然有两种模式，但
SSM的优缺点Mybatis的优缺点优点1、与JDBC相比，减少了50%以上的代码量2、最简单的持久化框架、小巧简单易学3、SQL代码从程序代码中彻底分离出来，可重用4、提供XML标签，支持编写动态SQL5、提供映射标签，支持对象与数据库的ORM字段关系映射缺点1、SQL语句编写工作量大，熟练度要高2、数据库移植性差，比如mysql移植到Orecle，SQL语句会有差异从而引起errMyBatis专注于SQL本身，是实体类与SQL语句之间建立的映射关系（不是实体类与表），是一个足够灵活的dao层优化方案，适用于性能要求高，需求多变的项目。Spring的优缺点优点1.方便解耦，简化开发（高内聚低
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我了解Django、PyPy和Psycopg2都可以正常工作，并且speed.pypy.org声称比CPython有很大的性能改进。有什么缺点吗？ 最佳答案 库支持。并非所有库都与PyPy兼容。最好的办法是实际尝试运行pypymanage.pytest并查看它是否中断。然后你就知道需要引入哪些依赖项。http://reinout.vanrees.or
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我了解Django、PyPy和Psycopg2都可以正常工作，并且speed.pypy.org声称比CPython有很大的性能改进。有什么缺点吗？ 最佳答案 库支持。并非所有库都与PyPy兼容。最好的办法是实际尝试运行pypymanage.pytest并查看它是否中断。然后你就知道需要引入哪些依赖项。http://reinout.vanrees.or
在过去的一年中，NFT的火热引发了许多人的关注，大量创作者在区块链上发布了他们的NFT，并进行出售、交易等，引发了一次全新的数字经济浪潮。大量NFT的出现也为区块链中的数据存储带来了一个新的挑战，以当前的区块链技术来看，将所有NFT数据存储在运行的链上是不现实的。不仅链上存储的成本十分昂贵，当数据存储过多时，也容易造成区块链拥堵。通常来说，现在的大多数NFT项目都是将记载了NFT所有信息的元数据存储在其他地方，只是在链上智能合约中保留一个存储链接定位该元数据。从存储类型来看，NFT的存储方式主要分为中心化存储和去中心化存储两大方式。中心化存储有一些NFT项目方为图省事和方便，会选择传统的中心化
我正在学习将分类变量转换为机器学习分类器的数值的不同方法。我遇到了pd.get_dummies方法和sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()，我想看看它们在性能和使用方面有何不同。我在https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/上找到了关于如何使用OneHotEncoder()的教程因为sklearn文档对此功能没有太大帮助。我感觉我做得不对……但是能否解释一下使用p
我正在学习将分类变量转换为机器学习分类器的数值的不同方法。我遇到了pd.get_dummies方法和sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()，我想看看它们在性能和使用方面有何不同。我在https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/上找到了关于如何使用OneHotEncoder()的教程因为sklearn文档对此功能没有太大帮助。我感觉我做得不对……但是能否解释一下使用p
Mipmap的作用以及其优势和缺点定义Mipmap，又叫做多级渐进贴图纹理映射，作用在游戏的纹理贴图，根据渲染物体距离相机的远近，选用不同大小的纹理贴图；作用可以使得远处的像素不发生闪烁；减小带宽；减小带宽的原理说到MipMap可能很多人都会觉得，只是开启后会增加内存的消耗，可以让远处部分不会有像素闪烁，因为每个层级的MipMap，都是上一层级，经过双线性、或者三线性插值后的结果，其表现是连续的。但是其更重要的作用是减少带宽的消耗。因为在读取贴图的时候，在正常的UV0~1的连续读取中，GPU会尽量的将这个Shader中读取这张贴图的指令，拼接在一起，GPU会将贴图中第一个读取指令的UV值位置周
