开心一刻　　昨晚和媳妇坐在沙发上刷视频　　我用手肘轻轻推了推媳妇：你看这渣男，玩完女的都不娶人家　　媳妇：哎哟我天，哎呀妈，我这也没好哪去呀　　我疑惑的看向媳妇：啥意思啊　　媳妇看向自己的手机：啥意思啊，特么有些人，娶完了也不玩呀背景介绍　　我负责的系统需要同步上游系统的数据　　同步机制分两步　　1、上游系统数据变动了，会下发消息，通知下游系统：我这边数据更新了，你们爱咋办咋办啊　　2、下游系统收到消息后，会调上游系统提供的数据查询接口：请给我最新的数据　　你情我愿，没有强买强卖，简直就是天作之合！问题复现　　我先模拟下两个系统，免得你们说我：光说不练假把式　　环境准备　　消息组件： Rabb

文章目录1、操作系统的选择1.1、I/O模型的使用1.2、数据网络传输效率1.3、社区支持度2、磁盘的选择3、磁盘容量的规划3.1、举例思考本问题：3.2、计算一下：3.3、规划磁盘容量时你需要考虑下面这几个元素：4、带宽规划4.1、计算总结1、操作系统的选择对比Linux、Mac、Window，Linux系统显然要更加适合部署Kafka。主要有下面这三个方面，Linux的表现更胜一筹。1.1、I/O模型的使用主流的I/O模型通常有5种类型：阻塞式I/O、非阻塞式I/O、I/O多路复用、信号驱动I/O和异步I/O。通常情况下我们认为后一种模型会比前一种模型要高级。相关实现场景，比如Java中S

受疫情影响，许多院校都采用线上考核的形式，由于组织线上笔试较为复杂，所以大部分的院校采取的考核模式以面试为主。相应地，近两年大家都非常强调面试环节在保研中的作用，而渐渐忽略了笔试环节的重要性。然而，随着疫情结束遥遥无期，不少院校意识到仅设置面试作为过渡手段并不可取，并考虑恢复笔试这一环节。随着各大院校的线上设考经验逐渐成熟，可能笔试环节会以线上的方式逐渐回归，笔试环节的重要性需要重新引起重视。例如，今年复旦大学计算机学院夏令营通知中就明确说明考核内容包括“编程能力摸底和面试”，而此处的“编程能力摸底”可能会以机试或笔试的方式进行；香港中文大学（深圳）理工学院也在夏令营安排中明确说明在7月10日

又崩了？盘点2023年十大线上事故！2023年，互联网世界日新月异，线上应用已成为我们生活中不可或缺的一部分。然而，在这一年里，一系列令人咋舌的线上事故频频发生，“XXX崩了”成为热搜常客。这些事故不仅给用户带来了不便和困扰，也暴露出线上服务在稳定性、安全性和应对突发事件的能力方面存在的问题。本文将盘点2023年的十大线上事故，以期为未来的线上服务提供借鉴和警示。哔哩哔哩3月5日晚，B站出现服务器故障，网页端和移动端的视频均无法加载，转发的视频链接显示“资源失效”。图片受影响的主要是“番剧”和“影视”页面，用户反映“追番一直提示获取视频内容失败”、“显示页面加载失败”、“看番看一半加载不出来”

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赛题背景：近年来，随着互联网与通信技术的高速发展，学习资源的建设与共享呈现出新的发展趋势，各种网课、慕课、直播课等层出不穷，各种在线教育平台和学习应用纷纷涌现。尤其是2020年春季学期，受新冠疫情影响，在教育部“停课不停学”的要求下，网络平台成为“互联网+教育”成果的重要展示阵地。因此，如何根据教育平台的线上用户信息和学习信息，通过数据分析为教育平台和用户提供精准的课程推荐服务就成为线上教育的热点问题。本赛题提供了某教育平台近两年的运营数据，希望参赛者根据这些数据，为平台制定综合的线上课程推荐策略，以便更好地服务线上用户。users.csv（用户信息表）、study_information.c

#includeintmain(){ floata[5][5],k=0,q=1; inti,j,n; printf("请输入5x5矩阵中的元素\n"); for(i=0;i=0;i++,j++,n--) { k=k+a[i][j]+a[i][n]; } k-=a[2][2]; printf("两条对角线上的各元素之和为%f\n",k); for(i=0,j=0;i=0;i+=4,j-=4) { q=q*a[i][j]; } printf("两条对角线上行、列下标均为偶数的各元素之积为%f\n",q); return0;}

2023/10/16个人情况：博士，预计2024年毕业，参加了2023秋招，华为应聘到3面主管面。下面按招聘流程顺序，记录我的面试经历。因为想写详细一点的独立文章，所以想来想去还是放到CSDN上。1.宣讲会宣讲会的提前批在8月，正式批在9月。我参加的是提前批。提前批应该是一些特定人才的集中宣讲会，宣讲后即可走后续流程，如果想参加的话需要多留意hr的相关信息。提前批的后续流程都是线上进行的。与其他同学交流后，认为9月份全国巡回宣讲+面试应该是正式批。这一批的面试是线下集中进行的，通常从1面到3面共3轮面试会在一天内完成。具体岗位申请方式，不同部门不一样，建议提前和hr联系，确认相关流程。2.《知

1.出现内存泄漏1.1事发现场在风和日丽的一天，本人正看着需求、敲着代码，展望美好的未来。突然收到一条内存使用率过高的告警。1.2证人证词告警的这个项目，老代码是python的，最近一直在go化。随着go化率不断上升，发现内存的RSS使用率越飙越高。最终达到容器内存限制后，进程会自动重启。RSS如下图所示：2.排查内存泄露2.1分析问题看到这种不正常的RSS增长，第一反应是：是不是最近上的代码有什么问题？是不是发生了内存泄露？内存泄露可是大事，赶紧查查。于是将时间线拉长，看看是从哪天开始的。结果，现实是很残酷的。从项目刚上线的时候就有这个问题了。由于项目是2周一个版本，以前是还没达到内存限制，

假如我们一定要说深度学习入门会有一定的门槛，那么设备成本是一个无法避开的话题。深度学习模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。较大规模的深度学习模型和复杂的数据集需要更高的计算能力才能进行有效的训练。因此，训练深度学习模型可能需要使用高性能的计算设备，如图形处理器（GPU）或专用的深度学习处理器（如TPU），这让很多本地没有N卡的同学望而却步。GoogleColab是由Google提供的一种基于云的免费Jupyter笔记本环境。它可以帮助入门用户轻松地进行机器学习和深度学习的实验。尽管GoogleColab提供了很多便利和免费的功能，但也有一些限制。例如，每个会话的计算资源可能是有限的，并