
2020年03月
while True pass 不就完了
为什么要转linux,各有各的优点,windows开发也不错啊
springboot耦合了部署框架等,解决了之前一直诟病的配置文件过多的问题,spring没有这些,只能老老实实的放在tomcat里面运行
因为前人的代码能改,如果不能改就不会说成是shit mountain了。 比如盖房子,盖得再烂也没法修补,只能等着最后一锤子干倒。
摘下假发露出智慧
最近是不是php连公司都解散了?
word和excel的区别啊,这么简单
补充下上面的回答。现在用的大多数mysql数据库,这个数据库比标准四种隔离级别多了一个机制:可重复读级别可以消除幻读,因为该级别存在间隙锁。
1 不知道。我读过多个框架的源码 2. 没有。基础的东西了解,但是平时用不到。 3. 看是什么项目什么模块,越重要的地方越小心,不重要的地方可以不用这么做。 4. 没有,脑海里一片空白那种。 5. 没有,直接就用了,太熟悉了。 多看书多学习,其他的别想太多。
躺着趴着坐着侧靠着想怎么写就怎么写~还可以一边抠脚一边写~
看你目标是什么了。新时代媒体运营(如公众号等),不是那么容易的,技术不重要,内容和推广才重要。我的建议还是看看你的兴趣,由兴趣长成副业,这样你不会太痛苦。比如你善于写文章,那就弄个公众号。如果善于买卖,可以开个网点或者无人实体店什么的。
bigserial这个类型不存在,我对pg这个库不太熟悉,这个库有这种类型么?
当然了。要不然你用什么存呢,hadoop只能用作离线分析。
根本是关公战秦琼。 一个是技术方案,一个是实施语言,两者根本不能同时比较。 如果非说关系,那就是python可以作为大数据的实施语言。
大数据可以说是人工智能的前序步骤,也可以当成子集。 大数据可以理解为大的excel,你在excel做的所有操作,都和大数据中做的类似,这些结果可以作为特征输入模型中,这种情况下是人工智能的前序步骤。 大数据也可以直接当做人工智能的子集。比如,微信每年出的报告,今年中国有多少亿人聊了什么,最火热的话题是什么,这些可以直接在一个大的excel里面做出来,不需要模型辅助,在这方面,大数据是宽泛人工智能意义上的子集。
算法和语言没关系。 经典排序方法有冒泡、插入排序、快速排序、堆排序等,具体可以阅读这个: https://www.cnblogs.com/itsharehome/p/11058010.html
我就不写了,思路你能明白就够了。 冒泡的原理是把最大的(或最小的)弄到最边上,然后我们就得到了一个全局的极值。 然后除去这个位置和极值,剩下的再把最大的(或最小的)弄到除了刚才位置的最边上。以此类推直至最后一个。找到极值的方法就是和旁边的值比对,把大的(或者小的)不断移动,最后就排序完成了。
算法导论,平时多刷leetcode
就一句话,百度234树,看懂了你就明白红黑树了,别死记硬背。
这个问题需要看情况。如果是相同机器里的桌面程序,单线程运行一个算法,c++比java快。因为c++直接编译成汇编执行,java需要运行在虚拟机里,先转成字节码然后再转汇编。 如果是分布式网络架构的,那就不只是和运行速度有关系了,还需要考虑多少个机器,网络IO,架构之类的,这方面java很擅长。 为什么选择java,因为不容易出错。 c++的野指针问题很麻烦,经常出现跑飞了但是不知道哪里飞的问题,java不会出现野指针,所以栈信息明明白白的在log里放着。而且java开发简单,适合学校批量培养人才。c++的大牛很难招,大部分人都只是学了个皮毛。 而且由于java简单的原因,社区非常活跃,中间件架构也多,而不少人写c++都是重复造轮子。 c++在不同平台语法可能不一样,有些特性只有某些平台支持,所以c++做不到完全的write once,run everywhere。
while True pass 不就完了
为什么要转linux,各有各的优点,windows开发也不错啊
springboot耦合了部署框架等,解决了之前一直诟病的配置文件过多的问题,spring没有这些,只能老老实实的放在tomcat里面运行
因为前人的代码能改,如果不能改就不会说成是shit mountain了。 比如盖房子,盖得再烂也没法修补,只能等着最后一锤子干倒。
摘下假发露出智慧
最近是不是php连公司都解散了?
word和excel的区别啊,这么简单
补充下上面的回答。现在用的大多数mysql数据库,这个数据库比标准四种隔离级别多了一个机制:可重复读级别可以消除幻读,因为该级别存在间隙锁。
1 不知道。我读过多个框架的源码 2. 没有。基础的东西了解,但是平时用不到。 3. 看是什么项目什么模块,越重要的地方越小心,不重要的地方可以不用这么做。 4. 没有,脑海里一片空白那种。 5. 没有,直接就用了,太熟悉了。 多看书多学习,其他的别想太多。
躺着趴着坐着侧靠着想怎么写就怎么写~还可以一边抠脚一边写~
看你目标是什么了。新时代媒体运营(如公众号等),不是那么容易的,技术不重要,内容和推广才重要。我的建议还是看看你的兴趣,由兴趣长成副业,这样你不会太痛苦。比如你善于写文章,那就弄个公众号。如果善于买卖,可以开个网点或者无人实体店什么的。
bigserial这个类型不存在,我对pg这个库不太熟悉,这个库有这种类型么?
当然了。要不然你用什么存呢,hadoop只能用作离线分析。
根本是关公战秦琼。 一个是技术方案,一个是实施语言,两者根本不能同时比较。 如果非说关系,那就是python可以作为大数据的实施语言。
大数据可以说是人工智能的前序步骤,也可以当成子集。 大数据可以理解为大的excel,你在excel做的所有操作,都和大数据中做的类似,这些结果可以作为特征输入模型中,这种情况下是人工智能的前序步骤。 大数据也可以直接当做人工智能的子集。比如,微信每年出的报告,今年中国有多少亿人聊了什么,最火热的话题是什么,这些可以直接在一个大的excel里面做出来,不需要模型辅助,在这方面,大数据是宽泛人工智能意义上的子集。
算法和语言没关系。 经典排序方法有冒泡、插入排序、快速排序、堆排序等,具体可以阅读这个: https://www.cnblogs.com/itsharehome/p/11058010.html
我就不写了,思路你能明白就够了。 冒泡的原理是把最大的(或最小的)弄到最边上,然后我们就得到了一个全局的极值。 然后除去这个位置和极值,剩下的再把最大的(或最小的)弄到除了刚才位置的最边上。以此类推直至最后一个。找到极值的方法就是和旁边的值比对,把大的(或者小的)不断移动,最后就排序完成了。
算法导论,平时多刷leetcode
就一句话,百度234树,看懂了你就明白红黑树了,别死记硬背。
这个问题需要看情况。如果是相同机器里的桌面程序,单线程运行一个算法,c++比java快。因为c++直接编译成汇编执行,java需要运行在虚拟机里,先转成字节码然后再转汇编。 如果是分布式网络架构的,那就不只是和运行速度有关系了,还需要考虑多少个机器,网络IO,架构之类的,这方面java很擅长。 为什么选择java,因为不容易出错。 c++的野指针问题很麻烦,经常出现跑飞了但是不知道哪里飞的问题,java不会出现野指针,所以栈信息明明白白的在log里放着。而且java开发简单,适合学校批量培养人才。c++的大牛很难招,大部分人都只是学了个皮毛。 而且由于java简单的原因,社区非常活跃,中间件架构也多,而不少人写c++都是重复造轮子。 c++在不同平台语法可能不一样,有些特性只有某些平台支持,所以c++做不到完全的write once,run everywhere。