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发表了文章 2024-12-30
下一代互联网IPv6规模部署和应用
本文介绍了IPv6在云计算场景下的规模部署与应用创新，强调其作为互联网演进的必然趋势及网络强国建设的基础支撑作用。文章从企业上云部署IPv6、云上IPv6网络底座构建、双栈方案全景图、专有云IPv6改造、政务云和金融客户的实践案例等方面展开讨论，详细阐述了IPv6在不同场景下的技术要求和服务能力。最后展望了IPv6与AI结合的未来发展方向，旨在推动IPv6的全面应用和技术创新。
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发表了文章 2024-12-30
重塑招聘生态，共赴全局提效
本次分享主要探讨了大模型在应用中的经验和心得，特别是在深圳市模型推出后对其应用场景的思考。内容涵盖生成式大模型的应用、标注准确率接近人工、招聘领域的具体应用效果，以及大模型如何重塑招聘生态和赋能职场。通过实际案例展示了大模型在客服、电话分析、简历优化等场景中的高效应用，强调其在降低成本、提高效率和解决时空错配问题上的优势。未来，大模型有望进一步优化招聘流程，提升企业与求职者的匹配效率。
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发表了文章 2024-12-30
高真实感3D高斯数字化身
本次分享介绍了3D高速扩建高新作为一种新的可微渲染技术，特别是高斯泼溅技术在数字化身3D领域的应用。该技术通过高斯点云扩展传统3D点云属性，实现高真实感、实时交互渲染，优化3D重建与多视点图像生成。文中还探讨了数字化身的构建与应用，包括全身和人头模型的创建，并展示了其在不同环境光照下的效果。最后，提出了未来研究方向，如更灵活的编辑和视频生成大模型的融合，以提升数字人的可控性和真实感。
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发表了文章 2024-12-30
新浪微博AIGC业务应用探索-AIGC应用平台助力业务提效实践
本次分享围绕AIGC技术在新浪微博的应用展开，涵盖四个部分。首先分析AIGC为微博带来的机遇与挑战，特别是在内容安全和模型幻觉等问题上的应对策略；其次介绍通过工程架构快速实现AIGC技术落地的方法，包括统一部署模型和服务编排；接着展示AIGC在微博的具体应用场景，如评论互动、视频总结和智能客服等；最后展望未来，探讨大模型的发展趋势及其在多模态和特定业务场景中的应用前景。
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发表了文章 2024-12-30
深度揭秘复杂异构硬件推理优化
本文介绍了大语言模型在部署推理层面的性能优化工作，涵盖高性能算子、量化压缩、高效运行时及分布式调度四个方面。面对参数和上下文规模增长带来的显存、缓存与计算开销挑战，文中详细探讨了如何通过优化算子性能、低精度量化压缩、异步运行时框架设计以及多层次分布式架构来提升大模型推理效率。此外，还展示了BladeLLM引擎框架的实际应用效果，证明了这些技术在高并发场景下的显著性能提升。
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发表了文章 2024-12-30
人工智能平台年度技术趋势
阿里云智能集团研究员林伟在年度技术趋势演讲中，分享了AI平台的五大方面进展。首先，他介绍了大规模语言模型（LLM）训练中的挑战与解决方案，包括高效故障诊断和快速恢复机制。其次，探讨了AI应用和服务的普及化，强调通过优化调度降低成本，使AI真正惠及大众。第三，提出了GreenAI理念，旨在提高AI工程效率，减少能源消耗。第四，讨论了企业级能力，确保数据和模型的安全性，并推出硬件到软件的全面安全方案。最后，介绍了整合多项核心技术的Pai Prime框架，展示了阿里云在自主可控AI核心框架下的整体布局和发展方向。
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发表了文章 2024-12-30
GPU安全容器面临的问题和挑战
本次分享由阿里云智能集团弹性计算高级技术专家李亮主讲，聚焦GPU安全容器面临的问题与挑战。内容分为五个部分：首先介绍GPU安全容器的背景及其优势；其次从安全、成本和性能三个维度探讨实践中遇到的问题及应对方案；最后分享GPU安全容器带状态迁移的技术路径与应用场景。在安全方面，重点解决GPU MMIO攻击问题；在成本上，优化虚拟化引入的内存开销；在性能上，提升P2P通信和GPU Direct的效率。带状态迁移则探讨了CRIU、Hibernate及VM迁移等技术的应用前景。
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发表了文章 2024-12-30
Elasticsearch Serverless高性价比智能时序分析关键技术解读
本篇演讲由阿里云1s团队的贾新寓讲解，主题为高性价比、智能日志更新关键技术。内容分为四部分：回顾日志场景痛点、介绍四大关键能力（开箱即用、高性能低成本、按量付费、智能调度免运维）、解读关键技术（如读写分离架构、ES内核优化等），并演示如何快速接入Serverless产品。通过这些技术，显著提升性能、降低成本，帮助用户实现高效日志管理。
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发表了文章 2024-12-30
分布式大模型训练的性能建模与调优
阿里云智能集团弹性计算高级技术专家林立翔分享了分布式大模型训练的性能建模与调优。内容涵盖四大方面：1) 大模型对AI基础设施的性能挑战，强调规模增大带来的显存和算力需求；2) 大模型训练的性能分析和建模，介绍TOP-DOWN和bottom-up方法论及工具；3) 基于建模分析的性能优化，通过案例展示显存预估和流水线失衡优化；4) 宣传阿里云AI基础设施，提供高效算力集群、网络及软件支持，助力大模型训练与推理。
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发表了文章 2024-12-30
深度揭秘超长序列生成任务训练技术
阿里自研的TorchAcc训练引擎提出了超长序列训练方案FlashSequence，针对超长文本理解、视频生成等场景。通过2D Context Parallel和Hybrid FSDP混合分布式策略，结合显存、计算和通信优化，实现了百万级别超长序列模型的高效训练。FlashSequence在算力、显存需求及分布式训练方面进行了多项创新，性能提升显著，最大可达48%。该方案大幅降低了企业创新成本，提升了业务应用的可能性。
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发表了文章 2024-12-30
云上AI Infra解锁大模型创新应用
本节课程由阿里云智能集团资深技术专家王超分享，主题为AI基础设施的发展趋势。课程聚焦于AI Infra设计与Scaling Law，探讨了下一代AI基础设施的设计目标、功能升级及推理场景中的应用。主要内容包括高效支持大规模模型训练和推理、全球调度系统的设计、Rack level的Scale优化以及多租户容器化使用方式。通过这些改进，旨在提升并行效率、资源利用率及稳定性，推动AI基础设施迈向更高性能和更优调度的新阶段。
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发表了文章 2024-12-30
PAI负责任的AI解决方案： 安全、可信、隐私增强的企业级AI
在《PAI可信AI解决方案》会议中，分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开：首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战；其次阐述构建AI的关键要素；最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望，确保数据、算法和模型的安全与合规，提供全方位的可信AI解决方案。
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发表了文章 2024-12-30
深度解读面向大模型开发和应用的数据处理套件
本文深入解读了大数据与AI联合场景下的技术，重点探讨了大语言模型、多模态模型训练及应用数据处理。文章首先分析了算法、算力和数据在大模型训练中的重要性，强调数据采集、标注和质量控制的关键作用。接着介绍了PAI平台上的端到端数据处理套件，涵盖预训练、有监督微调和偏好对齐的数据处理流程，以及数据合成和蒸馏技术的应用。最后展望了未来在多模态处理、性能优化和行业解决方案方面的扩展方向。
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发表了文章 2024-12-30
大模型训练稳定性思考和实践
本次分享由阿里云智能集团高级技术专家张彭城主讲，聚焦大模型训练的稳定性问题。主要内容分为三部分：1) 大模型训练稳定性的关键挑战，包括大规模同步任务中的故障率高和恢复成本大；2) 阿里云大模型训练稳定性系统的介绍，涵盖健康检测、实时可观测系统及自愈系统；3) 实践分享，探讨集群网络故障定位与修复、性能优化等实际问题的解决方案。通过这些措施，确保大模型训练的高效与稳定。
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发表了文章 2024-12-30
并行文件存储在大模型训练中的探索与实践
阿里云智能集团存储产品专家何邦剑分享了并行文件存储CPFS在大模型训练中的应用。CPFS针对大模型训练的IO特点，优化性能、降低成本、提升用户体验。它支持多计算平台共享访问，具备数据分层存储、生命周期管理、缓存加速等特性，实现高效的数据处理与管理，显著提升训练效率和资源利用率。尤其在大规模集群中，CPFS提供了高吞吐、低延迟及灵活扩展的能力，助力客户如零一万物实现高性能训练。
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发表了文章 2024-12-27
云卓越架构：容器安全最佳实践
本次分享由阿里云智能集团解决方案架构师张玉峰主讲，主题为“云卓越架构：容器安全最佳实践”。内容涵盖容器安全的挑战、云原生容器安全架构及典型场景。首先分析了容器安全面临的问题，如镜像漏洞和权限管理。接着介绍了容器安全架构的五个维度：身份权限管理、配置安全检查、运行时防护、镜像安全检测及发布的安全管控。最后通过具体场景展示了容器身份与权限管理、密钥管理、运行时防入侵等最佳实践，强调了安全左移的重要性，确保从开发到运行的全生命周期安全覆盖。
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发表了文章 2024-12-26
MongoDB云原生化：为企业开发注入高效动力
MongoDB云原生化为企业开发注入高效动力，分为三部分：1. 介绍阿里云和MongoDB的服务；2. 阿里云MongoDB解决自建模型痛点的功能，包括隔离性、海量数据处理、弹性能力及运维操作优化；3. 客户案例展示。通过云原生架构，MongoDB实现了灵活的扩展、高效的备份恢复和快速的回档能力，显著提升了企业的业务迭代速度和数据管理效率。典型客户如吉比特、莉莉丝、掌阅等受益于这些功能，实现了更稳定和高效的数据库服务。
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发表了文章 2024-12-26
云数据库Tair：从稳定低延时缓存到 Serverless KV
本次分享聚焦云数据库Tair的使用，涵盖三部分内容：1) Tair概览，介绍其作为稳定低延时缓存及KV数据库服务的特点和优势；2) 稳定低延迟缓存技术，探讨如何通过多线程处理、优化内核等手段提升性能与稳定性；3) 从缓存到Serverless KV的演进，特别是在AI大模型时代，Tair如何助力在线服务和推理缓存加速。Tair在兼容性、性能优化、扩缩容及AI推理加速方面表现出色，满足不同场景需求。
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发表了文章 2024-12-26
Lindorm：AI和具身智能时代的海量多模数据服务
本次分享由阿里云资深技术专家沈春辉介绍Lindorm数据库在AI和具身智能时代的应用。Lindorm定位于提供海量多模数据服务，融合了结构化、半结构化及非结构化数据的处理能力，支持时序、地理位置、文本、向量等多种数据类型。其核心特点包括多模一体化、云原生分布式架构、异步攒批写入、冷热数据分离、深度压缩优化、丰富索引和Serverless计算等，旨在提升研发效率并降低成本。Lindorm已广泛应用于车联网领域，覆盖60%国内头部车企，支撑近百PB数据规模，带来90%业务成本下降。
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发表了文章 2024-12-23
面试的流程，面试的重点
本文介绍了面试流程及各轮面试的重点。通常面试为1-5轮，首轮关注技术实力与项目经验，次轮深入考察技术细节，第三轮侧重项目协调、创新及价值观等软性问题，如职业规划和沟通能力。面试题分为开放型（如项目经验、解决问题思路）和非开放型（如技术细节、手撕算法），需提前准备。测试类问题涉及自动化测试、持续集成等实际应用。
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发表了文章 2024-12-23
企业招聘时看重哪些能力
企业招聘主要看重三方面：测试技术能力、计算机理论知识和业务能力。以腾讯为例，测试技术涵盖功能测试、自动化测试等；计算机理论包括网络、操作系统、数据库等基础知识；业务能力则要求掌握常用测试方法及业务和技术架构梳理。社招中，企业更注重应聘者的技术能力和项目经验的结合，建议候选人通过实际项目提升并展示这些能力。
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发表了文章 2024-12-23
赛博宝剑铭文铸造技术_批量替换_vim
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发表了文章 2024-12-23
如何将代码量迅速提升到一万行
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发表了文章 2024-12-23
用好PDCA循环法，轻松slay面试
如何在面试中完美发挥？可以借鉴PDCA循环法。P（Plan）：规划面试策略和简历；D（Do）：准备面试技巧、刷题等；C（Check）：通过模拟面试提升表达能力；A（Act）：复盘面试问题，查漏补缺，避免重复错误。这一科学方法有助于系统性地提升面试表现。
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发表了文章 2024-12-23
外包对职业发展是否有影响？
从事两年外包工作并不会影响未来的发展，关键在于是否在此期间提升了个人能力。许多外包人员由于缺乏系统的培训，能力停滞不前，只能从事低级的手工测试工作。在华为合作的外包人员中，部分人因公司未提供培养机会，导致技能难以提升。因此，在外包期间应主动学习，掌握自动化和编程技能，以提高竞争力。大部分企业并不在意求职者是否有外包经历，只要能力达标即可。建议不要在外包公司停留过久，及时跳槽寻找更好的发展机会，避免因长期外包而失去学习动力。
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发表了文章 2024-12-23
github是怎么用的,如何下载仓库
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发表了文章 2024-12-23
如何在vim里直接运行python程序
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发表了文章 2024-12-23
找工作时，如何选择适合自己的公司
在选择公司时，应根据职业规划考虑工资、工作量和通勤距离等因素，满足其中两项即可。同时关注未来产业发展，如AI赛道更有前景。
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发表了文章 2024-12-23
键盘改造计划_实现手腕稳定 _将esc和capslock键位对调_vim小技巧
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发表了文章 2024-12-23
终端_CLI_GUI_编程环境_游戏_真实_元宇宙
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发表了文章 2024-12-23
一次读懂网络分层：应用层到物理层全解析
网络模型分为五层结构，从应用层到物理层逐层解析。应用层提供HTTP、SMTP、DNS等常见协议；传输层通过TCP和UDP确保数据可靠或高效传输；网络层利用IP和路由器实现跨网数据包路由；数据链路层通过MAC地址管理局域网设备；物理层负责比特流的物理传输。各层协同工作，使网络通信得以实现。
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发表了文章 2024-12-23
为什么会TCP粘包？读完这篇你就懂了
在网络编程中，TCP粘包问题指发送方多个数据包在接收方粘成一包，导致数据解析混乱。其原因包括Nagle算法合并小包、发送方收集多个小分组及接收方缓存积压等。解决方法有：固定消息长度、包尾加特殊标记（如\r\n）、包头加包体长度等。选择合适方案可确保数据传输的可靠性和准确性。
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发表了文章 2024-12-23
JVM加载过程
JVM类加载过程是Java开发中的关键环节，主要包括五个阶段：加载、验证、准备、解析和初始化。加载阶段获取类的二进制字节流；验证确保字节码符合规范；准备为静态变量分配内存并默认初始化；解析将符号引用转为直接引用；初始化执行静态变量赋值和静态代码块。了解这一过程有助于深入理解Java程序运行机制，提升编程水平。
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发表了文章 2024-12-23
JVM对象引用
本次课程聚焦JVM对象引用，涵盖强引用、软引用、弱引用和虚引用。强引用是最常见的引用类型，确保对象不会被垃圾回收器回收，适用于需要确保对象存活的场景；软引用在内存不足时会被优先回收，常用于缓存；弱引用的对象随时可能被回收，适合临时对象；虚引用最弱，主要用于接收对象回收通知，进行资源清理。通过合理选择引用类型，可优化内存管理，避免内存泄露。
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发表了文章 2024-12-23
为什么TCP需要三次握手？一文讲透！
TCP三次握手是TCP协议建立连接的关键步骤，确保客户端和服务端同步状态并确认彼此的存在。过程分为三步：1) 客户端发送SYN包请求连接；2) 服务端回应SYN/ACK包确认收到并提供初始序列号；3) 客户端发送ACK包确认服务端的序列号，双方进入连接状态。此机制确保了双向通信的可靠性和资源的有效利用，避免了失效请求导致的问题。
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发表了文章 2024-12-23
无法复现Bug怎么办
无法复现Bug怎么办
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发表了文章 2024-12-23
JVM创建对象，你了解几个步骤
JVM创建对象的过程包括五个主要步骤：1. 类加载检查，确保类已加载并验证其合法性；2. 内存分配，根据对象大小和堆内存情况分配空间，必要时触发垃圾回收；3. 初始化零值，为基本数据类型和引用类型设置初始值；4. 设置对象头，记录对象的类型信息和GC相关数据；5. 执行init方法，调用构造函数完成对象的初始化。掌握这些步骤有助于深入理解JAVA虚拟机的工作原理，并在技术面试中展示技术实力。
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发表了文章 2024-12-23
从零开始掌握HTTP协议
本文介绍HTTP协议的演变，从HTTP1.0到HTTP2.0。HTTP1.0为无状态连接，每次请求独立；HTTP1.1引入持久连接、管道化请求和更多状态码；HTTP2.0采用二进制分帧、多路复用、头部压缩及服务器主动推送，大幅提升性能与用户体验。了解这些区别有助于开发者优化应用和服务。
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发表了文章 2024-12-23
不再困惑！一文搞懂TCP与UDP的所有区别
本文介绍网络基础中TCP与UDP的区别及其应用场景。TCP是面向连接、可靠传输的协议，适用于HTTP、FTP等需要保证数据完整性的场景；UDP是无连接、不可靠但速度快的协议，适合DNS、RIP等对实时性要求高的应用。文章通过对比两者在连接方式、可靠性、速度、流量控制和数据包大小等方面的差异，帮助读者理解其各自特点与适用场景。
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发表了文章 2024-12-23
堆内存分配策略解密
本文深入探讨了Java虚拟机中堆内存的分配策略，包括新生代（Eden区和Survivor区）与老年代的分配机制。新生代对象优先分配在Eden区，当空间不足时执行Minor GC并将存活对象移至Survivor区；老年代则用于存放长期存活或大对象，避免频繁内存拷贝。通过动态对象年龄判定优化晋升策略，并介绍Full GC触发条件。理解这些策略有助于提高程序性能和稳定性。
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发表了文章 2024-12-23
Redis经典问题：数据不一致
在使用Redis时，缓存与数据库数据不一致会导致应用异常。主要原因包括缓存更新失败、Rehash异常等。解决方案有：重试机制、缩短缓存时间、优化写入策略、建立监控报警、定期验证一致性、采用缓存分层及数据回滚恢复机制。这些措施可确保数据最终一致性，提升应用稳定性和性能。
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发表了文章 2024-12-23
UDP报文结构详解：一篇文章带你搞懂
本文介绍了网络基础中的重要概念——UDP报文格式，包括源端口号、目的端口号、长度和检验和四个字段。UDP是一种无连接的传输层协议，简单高效但不可靠。文中还简要介绍了IP报文的重要字段，如版本、首部长度、服务类型、总长度、标识字段、生存时间和首部检验和。最后推荐了几本深入学习网络协议的书籍，帮助读者进一步理解相关知识。
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发表了文章 2024-12-23
TCP报文格式全解析：网络小白变高手的必读指南
本文深入解析TCP报文格式，涵盖源端口、目的端口、序号、确认序号、首部长度、标志字段、窗口大小、检验和、紧急指针及选项字段。每个字段的作用和意义详尽说明，帮助理解TCP协议如何确保可靠的数据传输，是互联网通信的基石。通过学习这些内容，读者可以更好地掌握TCP的工作原理及其在网络中的应用。
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发表了文章 2024-12-23
Redis经典问题：数据并发竞争
数据并发竞争是大流量系统（如火车票系统、微博平台）中常见的问题，可能导致用户体验下降甚至系统崩溃。本文介绍了两种解决方案：1) 加写回操作加互斥锁，查询失败快速返回默认值；2) 保持多个缓存备份，减少并发竞争概率。通过实践案例展示，成功提高了系统的稳定性和性能。
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发表了文章 2024-12-23
Redis经典问题：缓存穿透
本文详细探讨了分布式系统和缓存应用中的经典问题——缓存穿透。缓存穿透是指用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致大量请求直接落到数据库上，可能引发数据库崩溃或性能下降。文章介绍了几种有效的解决方案，包括接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、优化数据库查询以及加强监控报警机制。通过这些方法，可以有效缓解缓存穿透对系统的影响，提升系统的稳定性和性能。
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发表了文章 2024-12-23
HTTP和HTTPS的区别
本文介绍HTTP与HTTPS的区别、HTTPS链接建立过程及常见加密算法。HTTP为明文传输，易被窃听；HTTPS通过SSL/TLS协议加密，确保数据安全。HTTPS使用端口443，提供认证机制。文中还详细讲解了对称加密（如AES、DES）和非对称加密（如RSA、ECC）算法的特点及应用场景。
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发表了文章 2024-12-19
5分钟读懂成员变量和局部变量的所有区别
本文介绍了Java面试中常见的成员变量与局部变量的区别，包括定义位置、生命周期、默认值、修饰符支持、存储位置以及在多线程环境中的表现。成员变量存储在堆内存，生命周期与对象绑定；局部变量存储在栈内存，生命周期较短。在多线程中，成员变量线程不安全，局部变量线程安全。掌握这些区别有助于应对面试中的相关问题。
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发表了文章 2024-12-19
还在纠结抽象类和接口？看这篇就够了！
本文详细介绍经典又高频的Java面试题——抽象类和接口的区别，以及它们在实际开发中的应用场景。内容主要为以下五部分： 1.抽象类和接口的概念 2.抽象类和接口的区别 3.抽象类和接口的应用场景 4.面试中的答题技巧 5. 总结
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发表了文章 2024-12-19
Java社招面试题：& 和 && 的区别，HR的套路险些让我翻车！
今日分享的主题是如何区分&和&&的区别，提高自身面试的能力。主要分为以下四部分。 1、自我面试经历 2、&和&&的不同之处 3、&对&&的不同用回答逻辑解释 4、彩蛋
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发表了文章 2024-12-19
面试官刁钻提问？轻松应对 break、continue 和 return 的巧妙用法
本次分享的主题是在面试break社招时被问到continue和return的区别与作用，面试官还刁钻的问了一些场景使用的坑点，小伙伴表示不太懂，现场有点慌。今天由我来给大家深入讲讲这三个关键词的区别和作用还会结合一些实战例子，保证你看完后不仅面试游刃有余，临时写代码也更得心应手，我们分为以下四部分。 1.了解背景铺垫的相关知识 2.Break、continue和return的定义 3.使用代码来实现三个关键字的逻辑 4.三个关键字在实践中应注意的坑点
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2025-03-04
课时20：集合的运算
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2025-03-04
课时19：集合的介绍
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2025-03-04
课时17：字典的使用_2
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2025-03-04
字典的遍历
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2025-03-04
课时16：字典的使用_1
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2025-03-04
课时15：字典的介绍
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课时13：可变对象
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课时14：==和is
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课时12：元组
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课时10：EMS项目练习_删除员工
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课时11：range
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课时9：EMS项目练习_添加员工
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课时8：EMS项目练习_添加员工
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课时7：遍历列表
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课时6：列表的方法
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课时3：通用操作
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课时4：序列
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课时5：修改列表
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课时1：列表的简介
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PolarDB-X 冷热数据归档发布时间：2023-09-22 14:52:23 视频时长：30分40秒 播放量：1061讲解并演示PolarDB-X的冷数据归档功能的相关原理和使用。 -
PolarDB-X 表组与分区变更介绍发布时间：2023-09-22 14:47:37 视频时长：50分6秒 播放量：462PolarDB-X 进阶系列课程第一讲：部署与运维，讲解并演示PolarDB-X的安装部署以及常规的运维操作 (备份恢复、只读实例、备库重搭等) -
PolarDB-X 备库重搭原理与实践发布时间：2023-09-22 14:42:38 视频时长：51分24秒 播放量：489PolarDB-X全新发布的V2.2.1升级版本，加强了生产级关键能力，全面提升PolarDB-X面向数据库生产环境的易用性和安全性。备库重搭是指在备库发生故障时进行恢复的过程，PolarDB-X 基于自身特点实现一套备库重搭流程，可帮助用户及时恢复故障节点。本次分享主要介绍 PolarDB-X 中备库重搭的背景与原理，以及 PolarDB-X Operator 是如何实现 DN 备库重搭的。 -
PolarDB-PG + LLM 构建专属 Chatbot 技术解析发布时间：2023-09-22 14:41:07 视频时长：36分17秒 播放量：17053随着ChatGPT的横空问世，大语言模型带来了各种场景下颠覆性的变革与热议，PolarDB的大模型能力也被OpenAI合入到官方GitHub库中。本次分享主要介绍PolarDB的大模型及其相关应用，包括PolarDB向量技术对应人脸识别应用，PolarDB与OpenAI结合的知识库问答应用及其背后的技术解析。 -
Kubernetes与PolarDB-X开源发布时间：2023-09-22 14:39:02 视频时长：45分22秒 播放量：8900Kubernetes是使用PolarDB-X开源版本绕不开的话题，了解Kubernetes不光有助于更好的使用PolarDB-X，还能通过Kubernetes的架构设计去理解分布式系统的资源调度核心思路。本期分享将介绍Kubernetes基础和PolarDB-X开源是如何使用Kubernetes来实现集群管理。
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