- 文本数据增强-同义词替换、随机交换、随机插入、随机删除
根据zhangy代码改写,主要针对千言问题匹配进行文本数据增强。依赖安装pipinstalljiebapipinstallsynonymseda.pyimportjiebaimportsynonymsimportrandomfromrandomimportshufflerandom.seed(2019)#停用词列表,默认使用哈工大停用词表f=open('stopwords/hit_stopword
- 头歌 MapReduce的编程开发-排序
敲代码的苦13
头歌mapreduce电脑大数据
任务描述本关任务:根据用户行为数据,编写MapReduce程序来统计出商品点击量排行。相关知识排序概述在MapReduce的Shuffle的过程中执行了三次排序,分别是:map中的溢写阶段:根据分区以及key进行快速排序。map中合并溢写文件:将同一分区的多个溢写文件进行归并排序,合成一个大的溢写文件。reduce输入阶段:将同一分区,来自不同maptask的数据文件进行归并排序。在MapRedu
- YOLO11改进|注意力机制篇|引入注意力机制Shuffle Attention
如果能为勤奋颁奖
YOLO11改进专栏YOLO
目录一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【ShuffleAttention】注意力介绍1.2【ShuffleAttention】核心代码二、添加【ShuffleAttention】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【Shuff
- 基于CNN卷积神经网络识别汉字合集-视频介绍下自取
no_work
深度学习cnn人工智能神经网络
内容包括:含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版109含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版_哔哩哔哩_bilibili本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集
- 【Flink】Flink自定义流分区器Partitioner、数据倾斜、CustomPartitionerWrapper
九师兄
flink大数据
1.概述20240118今日在群里看到一个人的流计算任务发生数据倾斜了。然后第一怀疑是上游不均匀,然后发现上游是均匀的。但是后面发现他这个分区器是一个新的shufflebybucket但是我在文章中:【Flink】FlinkUI上下游算子并发之间的数据传递方式Partitioner、流分区器记得好像没有这种类型。然后查看了一下,发现果然没有。
- 28 - ShuffleAttention模块
Leo Chaw
深度学习算法实现深度学习计算机视觉pytorch人工智能
论文《SA-NET:SHUFFLEATTENTIONFORDEEPCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS》1、作用SA模块主要用于增强深度卷积网络在处理图像分类、对象检测和实例分割等任务时的性能。它通过在神经网络中引入注意力机制,使网络能够更加关注于图像中的重要特征,同时抑制不相关的信息。2、机制1、特征分组:SA模块首先将输入特征图沿通道维度分成多个子特征组,这样每个子特征组可以
- Spark Shuffle详解
zh_19995
spark大数据分布式数据仓库
Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下,reducetask需要跨节点去拉取其它节点上的maptask结果。这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁
- 【STL】函数对象+常用算法
Cai junhao
C++算法c++stl考研笔记
文章目录STL-函数对象函数对象函数对象使用谓词一元谓词二元谓词内建函数对象算术仿函数关系仿函数STL-常用算法常用遍历算法for_eachtransform常用查找算法findfind_ifadjacent_findbinary_searchcountcount_if常用排序算法sortrandom_shufflemergereverse常用拷贝和替换算法copyreplacereplace_i
- Spark性能优化深度剖析:十大实战策略与案例解析
目录Spark核心优化原理资源调优实战技巧并行度优化指南广播变量高效应用数据倾斜终极解决方案Shuffle过程优化秘籍内存管理进阶技巧算子优化黄金法则真实案例深度解析全链路调优方案1.Spark核心优化原理Spark基于内存计算的特性使其比Hadoop快100倍,但实际性能取决于资源配置、数据倾斜处理、Shuffle优化等关键因素。核心优化公式:性能=资源效率×并行度×算法效率×数据均衡度内存计算
- SparkSQL 优化实操
社恐码农
sparksql
一、基础优化配置1.资源配置优化#提交Spark作业时的资源配置示例spark-submit\--masteryarn\--executor-memory8G\--executor-cores4\--num-executors10\--confspark.sql.shuffle.partitions=200\your_spark_app.py参数说明:executor-memory:每个Execu
- 突破协议限制:Python猴子补丁的动态魔力
钢铁男儿
流程Pythonpython网络开发语言
协议即契约,动态语言的可塑性让代码在运行时重生。问题根源:不可变序列的局限性协议缺失FrenchDeck实现了不可变序列协议(len和getitem),但缺少可变序列的关键方法setitem,导致无法就地修改元素位置。错误本质random.shuffle依赖元素赋值操作x[i]=x[j],抛出TypeError的根本原因是对象未实现可变容器协议。解决方案:猴子补丁技术剖析核心操作#定义元素赋值函数
- Python 接口:从协议到抽象基 类(使用猴子补丁在运行时实现协议)
钢铁男儿
流程Pythonpython开发语言
使用猴子补丁在运行时实现协议示例11-4中的FrenchDeck类有个重大缺陷:无法洗牌。几年前,第一次编写FrenchDeck示例时,我实现了shuffle方法。后来,我对Python风格有了深刻理解,我发现如果FrenchDeck实例的行为像序列,那么它就不需要shuffle方法,因为已经有random.shuffle函数可用,文档中说它的作用是“就地打乱序列x”(https://docs.p
- ResNet改进(45):结合通道混洗(ShuffleNet)的混合架构
点我头像干啥
ResNet改进【有效涨点!】机器学习人工智能深度学习算法
1.创新点分析今天我们将深入分析一个创新的卷积神经网络(CNN)实现,它巧妙地将经典的ResNet架构与新兴的通道混洗(ChannelShuffle)技术相结合。这个实现位于cnn_model.py文件中,展示了如何通过自定义模块来增强现有网络架构的性能。模型架构总览该实现定义了一个名为CustomResNet的类,它基于ResNet34架构,但在其中嵌入了自定义的ShuffleBlock模块。这
- 学习日记-day20-6.1
永日45670
学习
完成目标:知识点:1.集合_Collections集合工具类方法:staticbooleanaddAll(Collectionc,T...elements)->批量添加元素staticvoidshuffle(Listlist)->将集合中的元素顺序打乱staticvoidsort(Listlist)->将集合中的元素按照默认规则排序staticvoidsort(Listlist,Comparato
- yolov8添加注意力机制
LeonDL168
YOLOYOLOpython深度学习yolo数据集yolov8添加注意力机制yolov8/yolo11人工智能
在YOLOv8中添加注意力机制可以显著提升模型对关键特征的关注能力,从而提高检测精度。以下是几种主流注意力机制的实现方法和集成策略:1.注意力机制选择根据计算效率和效果,推荐以下几种注意力模块:CBAM:同时关注通道和空间维度,效果显著但计算开销较大。ECA:轻量级通道注意力,几乎不增加参数量。ShuffleAttention:高效的通道和空间注意力融合。SimAM:无需额外参数,基于神经元活跃度
- Hive的数据倾斜是什么?
安审若无
Hive性能优化及调优hivehadoop数据仓库
一、Hive数据倾斜的定义数据倾斜指在Hive分布式计算过程中,某一个或几个Task(如Map/Reduce任务)处理的数据量远大于其他Task,导致这些Task成为整个作业的性能瓶颈,甚至因内存不足而失败。数据倾斜通常发生在Shuffle阶段(如Join、GroupBy、Distinct等操作),本质是键分布不均匀导致的计算资源分配失衡。二、数据倾斜的原因1.数据源本身分布不均业务数据中某些键(
- spark- ResultStage 和 ShuffleMapStage介绍
大数据知识搬运工
spark学习spark大数据分布式
目录1.ShuffleMapStage(中间阶段)1.1作用1.2核心特性1.3示例2.ResultStage(最终结果阶段)2.1作用2.2核心特性2.3示例3.对比总结4.执行流程示例5.常见问题Q1:为什么需要区分两种Stage?**Q2:如何手动观察Stage划分?Q3:ShuffleMapStage的数据一定会落盘吗?在Spark的DAG调度模型中,Stage被划分为ResultStag
- spark shuffle的分区支持动态调整,而hive不支持
大数据知识搬运工
spark学习sparkhive大数据
根据Spark官方文档,SparkShuffle分区支持动态调整的核心原因在于其架构设计和执行模型的先进性:1.自适应查询执行(AQE)机制Spark3.0+引入的AQE特性允许在运行时动态优化执行计划,包括Shuffle分区调整:分区合并:通过spark.sql.adaptive.coalescePartitions参数,自动合并小分区(默认目标分区大小64MB)数据倾斜处理:自动将大分区拆分为
- spark 2.1 Stage and ResultStage and ShuffleMapStage
houzhizhen
sparkspark
Stage/***Astageisasetofparalleltasksallcomputingthesamefunctionthatneedtorunaspart*ofaSparkjob,whereallthetaskshavethesameshuffledependencies.EachDAGoftasksrun*bytheschedulerissplitupintostagesatthebo
- 机器学习dataloader中shuffle=True及使用随机种子控制随机性
行至568
机器学习实践机器学习人工智能python深度学习数据分析数据库
我们首先来看如下代码:train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)val_loader=Dataloader(val_dataset,batch_size=x=batch_size,shuffle=False)为什么train_loader的shuffle=True而val_loader的shuf
- Java Collections集合的工具类使用方法
揭开画皮
javawindowspython
importjava.util.*;publicclasstest1{publicstaticvoidmain(String[]args){//Collections集合的工具类使用方法/*1.Collections.addAll(list,l1,l2,l3...)可变参数添加对象2.Collections.shuffle(list)打乱集合中的元素顺序3.Collection.sort(list
- spark-shuffle 类型及其对比
大数据知识搬运工
spark学习spark大数据分布式
1.HashShuffle原理:将数据按照分区键进行哈希计算,将相同哈希值的数据发送到同一个Reducer中。特点:实现简单,适用于数据分布均匀的场景。但在数据分布不均匀时,容易导致某些Reducer处理的数据量过大,产生性能瓶颈。适用场景:当数据分布相对均匀时,可以使用HashShuffle。2.SortShuffle原理:在Map端对数据进行排序,然后按照排序后的顺序将数据发送到Reducer
- 面向对象编程实战:用C#模拟扑克牌游戏
钢铁男儿
C#图解教程游戏c#
程序中的对象世界在面向对象编程中,一个运行中的程序本质上是一组相互作用的类型对象集合。这些对象大多是类的实例,每个实例都代表程序中的特定实体,拥有自己的状态和行为。以扑克牌游戏为例,我们可以清晰地看到这种对象交互的生动体现:核心类设计Dealer类(庄家)职责:掌控游戏流程属性:当前牌堆状态玩家数量游戏阶段标识方法:Shuffle()-洗牌DealCards()-发牌ManageGameFlow(
- Spark中自定义分区器实现shuffle
自由幻想的人儿
sparkSpark自定义分区器PartitionerURL对象转换
Spark中实现了两种类型的分区函数,一个是基于哈希的HashPartitioner,另外一个是基于范围的RangPartitioner。只对于key--value的的RDD才有Partitioner。决定shuffle后的分区输出数量。同时我们可以自定义Partitioner。importjava.net.URLimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.ap
- 【大数据、数据开发与数据分析面试题汇总(含答案)】
花架ギ
数分数开数据分析数据挖掘数据开发面试试题
在大数据、数据开发与数据分析领域的面试中,扎实掌握各类知识点至关重要。以下是精心整理的面试题,涵盖单选题和多选题,助你备考一臂之力。试题目录大数据、数据开发与数据分析高频面试题解析1.数据仓库分层架构设计2.维度建模与范式建模的区别3.MapReduce的Shuffle阶段详解4.Hive数据倾斜的优化方法5.Spark比MapReduce快的核心原因6.Flink的Watermark机制7.SQ
- MapReduce基本介绍
姬激薄
mapreduce大数据
核心思想分而治之:将大规模的数据处理任务分解成多个可以并行处理的子任务,然后将这些子任务分配到不同的计算节点上进行处理,最后将各个子任务的处理结果合并起来,得到最终的结果。工作流程Map阶段:输入数据被分割成多个小块,每个小块作为一个独立的任务由不同的Map任务处理。Map函数将输入数据转换为键值对形式,并对键值对进行处理,生成中间结果。Shuffle阶段:对Map阶段产生的中间结果进行分区、排序
- 【Spark】-- DAG 和宽窄依赖的核心
oo寻梦in记
ApacheSparkspark大数据分布式
目录SparkDAG和宽窄依赖的核心一、什么是DAG?示例:WordCount程序的DAG二、宽依赖与窄依赖1.窄依赖2.宽依赖三、DAG与宽窄依赖的性能优化1.减少Shuffle操作2.合理划分Stage3.使用缓存机制四、实际案例分析:同行车判断五、总结SparkDAG和宽窄依赖的核心ApacheSpark是当前主流的大数据处理框架之一,其高效的内存计算和灵活的编程模型使其在大数据处理领域占据
- Java-Collections类高效应用的全面指南
AA-代码批发V哥
JavaSEjava开发语言
Java-Collections类高效应用的全面指南前言一、Collections类概述二、Collections类的基础方法2.1排序操作2.1.1`sort`方法2.1.2`reverse`方法2.1.3`shuffle`方法2.2查找与替换操作2.2.1`binarySearch`方法2.2.2`max`和`min`方法2.2.3`replaceAll`方法三、Collections类的高级
- MapReduce Shuffle 全解析:从 Map 端到 Reduce 端的核心数据流
线条1
mapreduce大数据hadoop
一、Shuffle的本质定位:MapReduce的核心枢纽Shuffle过程涵盖MapTask的后半程与ReduceTask的前半程,具体指从map方法输出到reduce方法输入之间的整个数据处理链路。它承担着三大核心使命:数据分区:决定数据归属哪个ReduceTask排序分组:为后续处理提供有序数据跨节点传输:实现分布式环境下的数据流动二、Map端处理:数据输出的三级加工流水线(一)环形缓冲区:
- wordCount程序设计思想
山河执手
大数据大数据mapreduce
MapReduce经典案例wordCount的设计思想Mapper阶段1.我们将MapTask传给我们的文本内容先转换成一行字符串2.根据空格对这一行进行分割,从而形成多个单词3.通过for循环我们将得到一系列这样形式的中间结果4.输出的中间结果将保存在内存的缓冲区中,而缓冲区的中间结果会被定期写到磁盘上。Shuffle阶段Shuffle阶段会对Map阶段产生的中间结果进行排序和分区,得到的形式,
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始 
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S