🚢写在前面🚢时隔一年，去年的1024，我从0开始再度学习C语言，从初识C语言到实用调试技巧，中间时隔9个月的时间，带领大家从头开始将C语言从入门到进阶的所有知识点学习了一遍，这些都是最基本、也是最核心的知识，希望在学习完这些内容，读者可以认识到C语言重要性，为今后的Coding之路打下坚实的基础🌹从今年的1024开始，有了扎实的C语言基础后，我将去认真再度学习《数据结构》、《计算机组成原理》、《操作系统》、《计算机网络》这四门大学期间最核心的课程，也今后的职业生涯打下稳固的计算机基础💪目录导航🚀前言📺配套教程推荐🔰文章列表📚Part1：初识C语言📚Part2：分支和循环语句📚Part3：函数📚

很多时候做事情靠经验和直觉，虽然一些事情能做成，但总体感觉在做个案，无法积累迭代。而这套方法论，就是解决问题的底层逻辑。1.明确问题才有可能解决问题。明确问题需要熟悉专业知识、行业知识，考虑到岗位的点、公司的面、行业的体，问题才能被定义清楚。2.解决问题的过程像PDCA。有了P解决方案计划，在做中试错D，检查执行的效果C，根据检查结果进一步处理A，PDCA循环。3.展示结果。解决问题的底层逻辑对了，问题就不难解决了。

一、说明hashMap在java1.7和java1.8版本中有做一些调整，我们本篇只说java1.7的hashMap。二、数据结构hashMap的数据结构是由数组和链表组成，table是一个存放Entry对象的数组，每个Entry对象由4个属性组成，分别是key、value、next、hash，key和value是我们熟知的键值对，不需要过多解释，next是当前元素在链表中指向下一个元素的引用，hash是计算出来的hashcode，hashMap中的hsah是通过对key.hashcode()进行一定操作得出的，并不是直接使用key.hashcode()方法计算数来的值。三、属性信息先来了解下

JVM系列整体栏目内容链接地址【一】初识虚拟机与java虚拟机https://blog.csdn.net/zhenghuishengq/article/details/129544460【二】jvm的类加载子系统以及jclasslib的基本使用https://blog.csdn.net/zhenghuishengq/article/details/129610963【三】运行时私有区域之虚拟机栈、程序计数器、本地方法栈https://blog.csdn.net/zhenghuishengq/article/details/129684076【四】运行时数据区共享区域之堆、逃逸分析https:/

分层思想分层思想是软件设计模式中比较流行的一种模式，简单地说就是底层的代码负责具体的技术，而上层的代码负责业务。也就是说，越往上，其技术属性（比如具体的通信协议、数据库类型等）就越弱，但是业务属性就越强，比如具体做了什么。三层架构最底层是数据层，负责具体的技术代码，包括数据库、网络通信和操作系统这些操作与具体的业务逻辑没有直接关系，但是如果设计得当，该层面可以被不同的项目所复用。中间层也称为业务逻辑层，主要针对具体的业务逻辑进行封装，业务的实现依赖底层的技术代码所提供的功能。比如对于一个产品的管理功能，通过底层数据库提供的增删改查接口，进行逻辑功能的封装。最上层也称为表示层，具体负责调用中间层

这个问题在这里已经有了答案:MySqlviewisveryslow.Why?(1个回答)关闭2年前。我有一个使用以下定义的MySQLView(为简洁起见省略了JOIN语句)。CREATEVIEWvw_exampleASSELECTa,b,cFROMx,y,z经过多次重复SELECTa,b,cFROMx,y,z比SELECTa,b,cFROMvw_example快5倍。我想了解这是为什么，以及如何使SELECTFROMvw_example性能与底层SELECTFROMx,y,z保持一致。

“Trainingdataistechnology”.数据即科技，OpenAI的联合创始人IlyaSutskever在与知名科技媒体TheVerge访谈中提到。ChatGPT自发布以来热度席卷全球，一周前惊艳亮相的GPT-4更是让人感叹我们迎来了AI发展的历史性时刻。然而我们也困惑，OpenAI为何不开源GPT-4？在我们看来，更多的奥秘或许存在于数据之中......本文是MagicData创始人兼CEO张晴晴博士关于数据、大模型与生成式AI的观点分享。对话式是人机交互的关键OpenAI成立于2015年，而MagicData则于2016年成立。成立7年以来，MagicData专注于对话式数据的

&&大数据学习&&🔥系列专栏：👑哲学语录:承认自己的无知，乃是开启智慧的大门💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博>主哦🤞MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。MapReduce的工作流程分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，MapTask并行度决定机制根据InputFormat数据切片机制对输入数据进行切片，将切片分配给不同的Map任务。每个Map任务对输入数据进行处理，生成一系列的键值对（）。在Reduce阶段，不同

汇编语言的组成伪操作不参与程序执行，但是用于告诉编译器程序怎么编译.text.global.end.if.else.endif.data汇编指令编译器将一条汇编指令编译成一条机器码，在内存里一条指令占4字节内存，一条指令可以实现一个特定的功能伪指令不是指令，看起来像是一条指令，可以实现和指令类似的功能。一条伪指令实际上可能是由多条指令共同实现注释单行注释：@多行注释：/**/条件编译.if0@text.else@text.endif汇编指令的介绍基本数据操作指令数据搬移指令：=数据位移指令：>数据算数运算指令：+-*/位运算指令：$|~^数据比较指令：跳转指令内存读写指令状态寄存器读写指令软中