专题37：Docker面试题（史上最全、定期更新）本文版本说明：V26《尼恩面试宝典》升级的规划为：后续基本上，每一个月，都会发布一次，最新版本，可以联系构师尼恩获取，发送“领取电子书”获取。Docker简介Docker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似iPhone的app）,更重要的是容器性能开销极低。Docker从17.03版本之后分为CE（CommunityEditi
专题37：Docker面试题（史上最全、定期更新）本文版本说明：V26《尼恩面试宝典》升级的规划为：后续基本上，每一个月，都会发布一次，最新版本，可以联系构师尼恩获取，发送“领取电子书”获取。Docker简介Docker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似iPhone的app）,更重要的是容器性能开销极低。Docker从17.03版本之后分为CE（CommunityEditi
个人简介：非科班双一流硕士，CAE仿真方向转行大数据，现杭州某大厂大数据工程师！我可以给你提供最全的【大数据学习路线】；帮助你搭建大数据知识体系，从入门到精通；亲自指导你大数据工程师面试的简历该如何撰写！前言本文针对非科班生转行大数据所遇到的问题，提出一些切实的建议，以免小伙伴在学习过程中走弯路。我依据自己转行所走过的一些弯路，总结了我自己大数据学习的详细路线，推荐一些我看过的大数据课程以及技术书籍，帮助各位小伙伴做一个资源筛选。我能够理解每一位即将转行和正在转行的小伙伴，你们可能焦虑自己是否能够学好这么多的大数据知识，也可能正在担心35岁后的自己该怎么办？曾经的我，也曾陷入同样的焦虑和迷茫情
个人简介：非科班双一流硕士，CAE仿真方向转行大数据，现杭州某大厂大数据工程师！我可以给你提供最全的【大数据学习路线】；帮助你搭建大数据知识体系，从入门到精通；亲自指导你大数据工程师面试的简历该如何撰写！前言本文针对非科班生转行大数据所遇到的问题，提出一些切实的建议，以免小伙伴在学习过程中走弯路。我依据自己转行所走过的一些弯路，总结了我自己大数据学习的详细路线，推荐一些我看过的大数据课程以及技术书籍，帮助各位小伙伴做一个资源筛选。我能够理解每一位即将转行和正在转行的小伙伴，你们可能焦虑自己是否能够学好这么多的大数据知识，也可能正在担心35岁后的自己该怎么办？曾经的我，也曾陷入同样的焦虑和迷茫情
今天开始带着大家一起零基础学习uniapp，在下面的课程中我们就简称uniapp为uni吧。我这里从零基础开始教大家，后面可以带大家简单的做一个实战项目。所以不用担心自己没有基础，跟着石头哥认真学习就行了的。一，认识uniapp1-1，uniapp的好处我们学习uniapp之前先要认识uniapp的好处看下官网https://uniapp.dcloud.net.cn就可以看到，我们用编写一套代码，可发布到iOS、Android、Web（响应式）、以及各种小程序（微信/支付宝/百度/头条/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝）、快应用等多个平台。总结起来uniapp有以下几点好处1，同一套代码可以编译运
今天开始带着大家一起零基础学习uniapp，在下面的课程中我们就简称uniapp为uni吧。我这里从零基础开始教大家，后面可以带大家简单的做一个实战项目。所以不用担心自己没有基础，跟着石头哥认真学习就行了的。一，认识uniapp1-1，uniapp的好处我们学习uniapp之前先要认识uniapp的好处看下官网https://uniapp.dcloud.net.cn就可以看到，我们用编写一套代码，可发布到iOS、Android、Web（响应式）、以及各种小程序（微信/支付宝/百度/头条/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝）、快应用等多个平台。总结起来uniapp有以下几点好处1，同一套代码可以编译运
数据处理方法主要采用编写数据处理代码来对数据进行处理步骤，主要采用Python语言，使用相关的Pandas、Numpy、Scikit-learn等库来进行操作，一些代码实例如下。1、缺失数据处理数据缺失是指数据集中某行记录或某列特征的变量值存在空值的情况。常用的缺失值处理方法主要包括以下几种：（1）删除法，若数据集中某行记录或某一列特征的数据缺失比率大于指定阅值时，可以认为该行数据或该列特征为无效数据或无效特征，直接删除含缺失数据的记录即可。#参考代码#缺失值进行判断df.isnull()#缺失值删除df.dropna(axis=0,how=‘any’,thresh=None,subset=N
数据处理方法主要采用编写数据处理代码来对数据进行处理步骤，主要采用Python语言，使用相关的Pandas、Numpy、Scikit-learn等库来进行操作，一些代码实例如下。1、缺失数据处理数据缺失是指数据集中某行记录或某列特征的变量值存在空值的情况。常用的缺失值处理方法主要包括以下几种：（1）删除法，若数据集中某行记录或某一列特征的数据缺失比率大于指定阅值时，可以认为该行数据或该列特征为无效数据或无效特征，直接删除含缺失数据的记录即可。#参考代码#缺失值进行判断df.isnull()#缺失值删除df.dropna(axis=0,how=‘any’,thresh=None,subset=N
Android中的性能优分为以下几个方面：布局优化网络优化安装包优化内存优化卡顿优化启动优化……一.布局优化布局优化的本质就是减少View的层级。常见的布局优化方案如下：在LinearLayout和RelativeLayout都可以完成布局的情况下优先选择LinearLayout，可以减少View的层级，但是注意相同组件可能RelativeLayout绘制时间长使用标签将常用的布局组件共同的部分抽取出来，以便复用。通过标签来加载不常用的布局，延迟加载（需要的时候在activity中加载出来）使用标签来减少布局的嵌套层次二.绘制优化绘制优化是指View的onDraw方法要避免执行大量的操作，这主
Android中的性能优分为以下几个方面：布局优化网络优化安装包优化内存优化卡顿优化启动优化……一.布局优化布局优化的本质就是减少View的层级。常见的布局优化方案如下：在LinearLayout和RelativeLayout都可以完成布局的情况下优先选择LinearLayout，可以减少View的层级，但是注意相同组件可能RelativeLayout绘制时间长使用标签将常用的布局组件共同的部分抽取出来，以便复用。通过标签来加载不常用的布局，延迟加载（需要的时候在activity中加载出来）使用标签来减少布局的嵌套层次二.绘制优化绘制优化是指View的onDraw方法要避免执行大量的操作，这主
