CCIE认证考试笔试LAB面试第9页

Flink读取kafka数据并写入HDFS

硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021

王知无(import_bigdata)·2025-03-19 22:59

微信小程序面试内容整理-图片优化

在微信小程序中，图片优化是提升加载速度、节省网络带宽和提高用户体验的重要步骤。图片通常是小程序页面中的主要资源，合理的图片优化能显著提高小程序的性能，尤其是在用户网络状况较差的情况下。1.选择合适的图片格式不同的图片格式有不同的特点，选择合适的格式能够有效减小图片的大小，同时保证图片质量。

不务正业的猿·2025-03-19 22:56

Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库

neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilter

·2025-03-19 21:30

Websoft9 开源软件实操平台：快速积累企业级软件技能，深入理解真实业务场景

Websoft9作为开源软件自动化部署工具，通过预集成200+企业级应用模板（如GitLab、Odoo、Jenkins）和全流程管理能力，

·2025-03-19 20:52

数据分析 SQL 面试全攻略，看这篇就够了！

数据分析SQL面试八股文（含答案）已经打包好，看文末领取在数据分析领域，SQL技能堪称基石，也是众多企业在招聘数据分析岗位时重点考察的内容。

程功学·2025-03-19 20:42

vue2实现表格拖拽功能。整列的数据可以随意拖拽排序，但是行的拖拽只影响当前列

概述本文介绍基于Vue2实现的表格组件，支持以下核心功能：列拖拽排序（整列位置交换）行拖拽排序（每列内部独立排序）自适应列宽与内容溢出提示可视化拖拽反馈效果数据与视图的自动同步功能演示源码分享{{column.label

火炬冬天·2025-03-19 19:40

【H2O2 | 软件开发】前端深拷贝的实现

过期的H2O2·2025-03-19 19:32

嵌入式知识笔记1——C++面试复习（3）

四、关键字库函数4.1sizeof和strlen的区别strlen是头文件中的函数，sizeof是C++中的运算符。strlen测量的是字符串的实际长度（其源代码如下），以\0结束。而sizeof测量的是字符数组的分配大小。strlen本身是库函数，因此在程序运行过程中，计算长度；而sizeof在编译时，计算长度；sizeof的参数可以是类型，也可以是变量；strlen的参数必须是char*类型的

Yuanyingbian·2025-03-19 19:02

Spring常见面试题

1.Spring框架中的单例bean是线程安全的吗?不是线程安全的，当多用户同时请求一个服务时，容器会给每一个请求分配一个线程，这时多个线程会并发执行该请求对应的业务逻辑(成员方法)，如果该处理逻辑中有对该单列状态的修改(体现为该单例的成员属性)，则必须考虑线程同步问题。Spring框架并没有对单例bean进行任何多线程的封装处理。关于单例bean的线程安全和并发问题需要开发者自行去搞定。比如:我

风清扬，夏邑·2025-03-19 18:27

matlab数据处理：创建网络数据

%创建网格数据[X,Y]=meshgrid(x_data,y_data);如x_data=[1234]X=1234123412341234XY_data=[X(:),Y(:)];%将X和Y合并成一个向量X(:)表示将矩阵排成一列XY_data=1111222233334444

见你背影·2025-03-19 18:56

2.git和github操作：diff链接

目录1.获取差异链接的核心方法方法1：通过分支/提交比较生成链接（适用于GitHub/GitLab/Bitbucket）方法2：使用单次提交的差异链接（查看某次提交的改动）方法3：通过PullRequest

MY Daisy·2025-03-19 17:54

kevindanglu·2025-03-19 17:23

面试官问：什么是分布式定时任务调度？

任务调度的背景在业务系统中有很多这样的场景：1、账单日或者还款日上午10点，给每个信用卡客户发送账单通知，还款通知。如何判断客户的账单日、还款日，完成通知的发送？2、银行业务系统，夜间要完成跑批的一系列流程，清理数据，下载文件，解析文件，对账清算、切换结算日期等等。如何触发一系列流程的执行？3、金融机构跟人民银行二代支付系统对接，人民银行要求低于5W的金额（小额支付）半个小时打一次包发送，以缓解并

鸡米花不花·2025-03-19 17:48

MySQL主从同步面试核心20问：从原理到实战深度拆解

一、核心原理篇1.主从同步基础流程（必考）答：主库：事务提交后生成binlog，由Dump线程发送给从库从库：I/O线程：接收binlog写入relaylog，受slave_net_timeout控制网络超时（默认3600秒）SQL线程：解析relaylog执行SQL，单线程设计是经典瓶颈核心文件：master.info（连接信息）、relay-log.info（执行进度）2.异步复制vs半同步复

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-19 17:48

并发编程面试题四

1、ReentrantLock和synchronized的区别及使用的场景synchronized关键字（是悲观锁）：自动管理：synchronized是Java提供的一种内置锁机制，使用简单，不需要显式地获取和释放锁。可重入性：同一个线程可以多次获取同一个锁而不被阻塞。不可中断：一旦一个线程开始等待获取锁，它不能被其他线程中断。内存可见性：synchronized块或方法提供了内存可见性的保证，

2301_76231794·2025-03-19 16:14

【Go基础】Go入门与实践资源帖

看到好的持续更新……Go系统教程从语法讲起：李文周博客七天快速上手项目Go测试驱动开发博客孔令飞项目开发实战课程，孔令飞图文教程《Go语言高级编程》书籍Go算法刷题模板Go实战项目KV系统crawlab

小超人冲鸭·2025-03-19 16:41

【优化选址】基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究一、引言二、海上救援选址多目标优化问题分析（一）成本因素（二）救援时间因素（三）可靠性因素三、多目标遗传NSGAII算法（一）算法原理（二）在

荔枝科研社·2025-03-19 14:25

面试经典算法150题系列-除自身以外数组的乘积

除自身以外数组的乘积给你一个整数数组nums，返回数组answer，其中answer[i]等于nums中除nums[i]之外其余各元素的乘积。题目数据保证数组nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在32位整数范围内。请不要使用除法，且在O(n)时间复杂度内完成此题。示例1:输入:nums=[1,2,3,4]输出:[24,12,8,6]示例2:输入:nums=[-1,1,0,-3,3]输出

betterManchester·2025-03-19 13:22

光伏储能直流系统MATLAB仿真（PV光伏阵列+Boost DCDC变换器+负载+双向DCDC变换器+锂离子电池系统）

本文目录如下：目录1概述光伏储能直流系统MATLAB仿真研究一、引言二、光伏储能直流系统的基本构成（一）PV光伏阵列（二）BoostDC/DC变换器（三）负载（四）双向DC/DC变换器（五）锂离子电池系统

yyds_2201·2025-03-19 13:48

中电金信25/3/18面前笔试（需求分析岗+数据开发岗）

部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析，本次解析来源于豆包AI，正确与否有待商榷，本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题，单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个？MapReduceSparkStormFlink解析：Hadoop的核心组件是HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术，但

苍曦·2025-03-19 12:43

【教程4＞第2章＞第30节】本章整体思维导图与学习总结

教程4.目录.目录1.本章节目录2.本章节思维导图3.本章节学习案例与实际应用欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100

fpga和matlab·2025-03-19 12:39

小红书，把失业线压到了 32 岁。

最近的面试辅导，有个兄弟找我咨询，他说：我马上就35岁了，双非二本，还有没有机会冲下大厂？

·2025-03-19 11:02

面试中JVM常被问到的问题以及对应的答案

在面试中，关于JVM常被问到的问题以及对应的答案可能包括：什么是JVM？它的作用是什么？答：JVM是Java虚拟机的缩写，是Java程序运行的环境。

酷爱码·2025-03-19 11:32

高级java每日一道面试题-2025年3月06日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka服务注册与发现是什么?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:Eureka服务注册与发现是什么我回答:根据你提供的详细解析，结合之前的回答，我们可以更加全面地理解Eureka服务注册与发现机制，并补充一些关键点，特别是针对面试准备的内容

java我跟你拼了·2025-03-19 10:55

如何用贡献法破解90%的数组难题？5大经典案例深度解析

5大经典案例深度解析引言在算法竞赛和面试中，数组类问题始终占据着重要地位。面对看似复杂的数组题目，老手们往往能一眼看穿本质——因为他们掌握了一个被称为"贡献法"的核武器。

六七_Shmily·2025-03-19 10:50

电机控制常见面试问题（十）

文章目录一、Kalman滤波器的原理以及EKF（扩展卡尔曼滤波）的概念1.理解Kalman滤波器2.理解EKF3.总结二、滑动平均滤波器的设计1.定义与原理2.关键参数设计3.与其它滤波器对比三.PID与MPC的区别四.李雅普诺夫稳定性的概念五.谈一下对电感与电容的理解一、Kalman滤波器的原理以及EKF（扩展卡尔曼滤波）的概念1.理解Kalman滤波器什么是Kalman滤波器？——用“天气预报

小雀丝·2025-03-19 09:45

2024年机电工程师最新面试题及答案

由于篇幅限制，以下是一些机电工程师可能会遇到的面试问题及其简要答案概述。###机电工程师面试题1.**什么是机电一体化？**2.**机电一体化系统有哪些关键组件？**3.**什么是伺服电机？**4.

静水流深497·2025-03-19 09:13

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法（GA）与BP神经网络的结合（GA-BP）主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值，解决传统BP易陷入局部最优

默默科研仔·2025-03-19 09:41

没有接口文档，该怎么进行接口测试？

在面试中如何回答好“没有接口文档，该怎么进行接口测试”，可按以下要点阐述，全面展现你的应变能力和专业素养：沟通协调-与开发人员沟通：主动与开发人员交流，了解接口的基本信息，如接口的用途、请求方法（GET

海姐软件测试·2025-03-19 09:40

题解 | 牛客周赛 Round 41 BCDEF Java

中国电子工程设计院的工作环境办公环境较好，工作时间正常是8-9点弹性上班11.30吃午饭，13.00午休结束，下午17.00下良品铺子视觉设计师岗面经因为武汉的良品铺子是本土比较大的企业，所以参加了他们视觉设计师岗面试

huaxinjiayou·2025-03-19 08:05

题解 | 牛客周赛 Round 49 DEF Java题解

面试又黄了反正不是什么喜欢的工作[牛泪]面试又黄了反正不是什么喜欢的工作2024秋招数据开发第一波面试题露出#字节##滴滴##大数据##面经##秋招#引流字节阿里巴巴腾讯百度美团美团后端暑期实习体验——

han_xue_feng·2025-03-19 08:05

Git 面试问题，解决冲突

1.问题描述在多人协作开发中，当多个开发者在同一文件的同一部分进行修改并提交时，Git无法自动合并这些更改，从而产生代码冲突（Conflict）。冲突的代码会被Git标记出来，需要开发者手动解决。冲突原因多人同时修改同一文件的同一行内容。合并分支时，目标分支和源分支都有对同一文件的修改。拉取远程分支时，本地分支和远程分支有冲突的修改。冲突表现冲突的文件会被Git标记为以下格式：>>>>>>comm

z2637305611·2025-03-19 08:32

Matlab绘图(一)——设置坐标轴标签指定中英文字体和字体大小

❤️代码1%设置x轴和y轴标签，分别指定中文和英文的字体xlabel(['\fontname{宋体}数据1\fontname{TimesNewRoman}(Data1)'],...'

加点油。。。。·2025-03-19 07:54

基于MATLAB的齿轮箱振动信号分析

基于MATLAB的齿轮箱振动信号分析齿轮传动是工业生产中常见的机械传动方式，但是在长期运转过程中会产生振动现象，这种振动会影响齿轮传动的精度、寿命以及稳定性。

代码编织匠人·2025-03-19 05:37

数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】

kay_545·2025-03-19 04:25

Android面试总结（Android篇）

Rookie、Zyu·2025-03-19 04:24

Android 面试（Java 篇）

Android面试（Java篇）一Java的继承机制二进程跟线程，以及线程的创建三简述wait()和sleep()的区别四如何终止一个线程五Synchronized（内置锁，线程同步）六Synchronized

约翰先森不喝酒·2025-03-19 03:50

Android第四次面试总结（基础算法篇）

一、反转链表//定义链表节点类classListNode{//节点存储的值intval;//指向下一个节点的引用ListNodenext;//构造函数，用于初始化节点的值ListNode(intx){val=x;}}classSolution{//反转链表的方法publicListNodereverseList(ListNodehead){//初始化前一个节点为nullListNodeprev=n

每次的天空·2025-03-19 03:49

Android 高频面试必问之Java基础

BootstrapClassLoader：Bootstrap类加载器负责加载rt.jar中的JDK类文件，它是所有类加载器的父加载器。Bootstrap类加载器没有任何父类加载器，如果调用String.class.getClassLoader()，会返回null，任何基于此的代码会抛出NUllPointerException异常，因此Bootstrap加载器又被称为初始类加载器。ExtClassL

2401_83641443·2025-03-19 03:49

Android第三次面试（Java基础）

面试题一：在Android里，Array和ArrayList区别？定义与大小：数组声明时要指定大小，之后固定；ArrayList动态，无需提前定大小。

每次的天空·2025-03-19 03:18

企业信息化整体架构图

CollaboraticeCommerce转载于:https://www.cnblogs.com/Masterpiece/archive/2004/12/29/83696.html

weixin_33937913·2025-03-19 03:47

MATLAB 控制系统设计与仿真 - 28

MATLAB状态空间控制系统分析-极点配置就受控系统的控制律的设计而言，由状态反馈极点配置和输出反馈极点配置。

东雁西飞·2025-03-19 03:43

一份Python面试宝典

Python面试宝典文章目录Python面试宝典题目001:在Python中如何实现单例模式。题目002：不使用中间变量，交换两个变量`a`和`b`的值。

小夕Coding·2025-03-19 01:32

[HelloCTF]PHPinclude-labs超详细WP-Level 2-data协议

源码分析重点关注这两行代码echoinclude("data://text/plain;base64,4pedKCrigbDilr/igbAqKeKXnEhlbGxvLUNURnd3");isset($_GET['wrappers'])?include("data://text/plain".$_GET['wrappers']):'';发现这里出现了data协议data://-数据流(RFC239

Haicaji·2025-03-19 01:00

C++高频面试问题

C++常见面试问题汇总一、指针和引用的区别1.指针有自己的一块空间，而引用只是一个别名；2.使用sizeof看一个指针的大小是4，而引用则是被引用对象的大小；3.指针可以被初始化为NULL，而引用必须被初始化且必须是一个已有对象的引用

HJ_sky·2025-03-19 01:00

C++高频（二）

C++面试高频（二）1.知道动态链接与静态链接吗？两者有什么区别动态链接和静态链接的区别：动态链接：在程序运行时进行链接，加载共享库文件。节省空间，可多个程序共享库文件。

HUZ_小Z·2025-03-19 00:56

基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）

目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类，同样适用于风光等可再生能源聚类，只需要改变聚类的数据即可，该方法的通用性和可创新性强。该代码实现一种基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类方法，代码中，主要做了四种聚类

电力程序小学童·2025-03-19 00:55

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。然而，二者在实际应用中有着明显的区别与联系，尤其在Transformer的Attention机制中，LN有着独特的优势。一、BN与LN的核心区别与联系1.BatchNormalization(BN)BN的思想源于一个叫

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

利用Python进行数据可视化（Plotly与Dash的应用）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net

步入烟尘·2025-03-19 00:54

【H2O2 | 软件开发】什么是Promise？

过期的H2O2·2025-03-19 00:23

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