什么是Hadoop？请简要解释其架构和组件。 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理和存储大规模数据集。它的设计目标是在廉价的硬件上提供高容错性，并且能够处理大量的数据。...它帮助减轻了NameNode的负载压力，并提高了系统的可靠性。 MapReduce： MapReduce是Hadoop的计算模型和执行框架。它将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。...它接收来自JobTracker的指令，并运行Map任务和Reduce任务。TaskTracker还负责监控任务的进度和状态，并将结果报告给JobTracker。...Map任务：Map任务是MapReduce的第一个阶段，负责将输入数据转换为键值对的形式，并生成中间结果。每个Map任务独立地处理输入数据的一个子集，并生成中间结果。...Reduce任务：Reduce任务是MapReduce的第二个阶段，负责对中间结果进行聚合和计算，并生成最终结果。每个Reduce任务处理一个或多个Map任务生成的中间结果。
大致来讲，当光线投射到视网膜后，视觉膜上的光感受细胞的突触直接与双极细胞相连，双极细胞突触则与最外层的节细胞相连，节细胞将动作电位传递到大脑。...上图的神经网络由 3 个单元的输入层，4 个单元的隐藏层和 2 个单元的输出层组成。单元等于感知器。 输入层的单元是隐藏层单元的输入，隐藏层单元的输出是输出层单元的输入。...异或门的输出是最右边一列的情况，即两个输入相同时输出 1，否则为 0。我们在输入层和输出层之间加入两个单元的隐藏层，那么，它给输出层的输入应该是什么呢？答案如下图。...而从隐藏层到输出层，是逻辑或。前馈神经网络可以实现异或门！ 图 8: 异或门输入输出下推导隐藏层 于是我们建立如下的神经网络，但是其输出并非我们想要。为什么？...后面的第二部分是正则化项，暂时不用理睬，不影响后面的理解。 有人可能会问，为什么神经网络的损失函数是上面的形式？这个问题等价于为什么 logistic 函数采用上面的形式？
大多数人既不想也不需要深入物联网的实质。所以在这篇文章中，我将为你提供一个物联网的简单解释，以及它是如何影响你的。这也可以作为一种资源，与需要介绍物联网的其他人(如朋友、家庭成员或客户)共享。...物联网（IoT）解释：简单且非技术性 您现在如何阅读这篇文章？它可能在台式机上，在移动设备上，也可能在平板电脑上，但是无论您使用什么设备，它都绝对可以连接到互联网。...物联网实际上是一个非常简单的概念，它意味着把世界上所有的东西连接到互联网上。 理解将事物与互联网连接的好处是很重要的。我们为什么要把所有东西都连接到互联网上呢？...您的汽车收到来自您的汽车钥匙的信号，车门打开。 不管是发送“打开”命令这么简单，还是向3D打印机发送3D模型这么复杂，我们都知道我们可以从很远的地方告诉机器该做什么。...：物联网或简称“IoT”，是指将互联网的力量从计算机和智能手机扩展到其他所有事物、过程和环境。这些“连接的”事物用于收集信息，将信息发送回去，或两者兼而有之。 物联网为什么重要？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Promise是什么？ Promise英文翻译过来意为承诺，许诺。它的作用就像中文意思一样，是一种许诺。...MDN的解释： Promise 对象是一个代理对象（代理一个值），被代理的值在Promise对象创建时可能是未知的。它允许你为异步操作的成功和失败分别绑定相应的处理方法（handlers）。...then方法包含两个参数：onfulfilled 和 onrejected，它们都是 Function 类型。...当Promise状态为fulfilled时，调用 then 的 onfulfilled 方法，当Promise状态为rejected时，调用 then 的 onrejected 方法， 所以在异步操作的完成和绑定处理方法之间不存在竞争...它最多需要有两个参数：Promise 的成功和失败情况的回调函数。
引言 在 CSS 中，伪类和伪元素是两种强大的选择器，它们允许开发者对元素的特定状态或特定部分进行样式设置。理解它们的概念与使用方法，有助于提高样式表的灵活性和可维护性。 2....伪类 2.1 什么是伪类？ 伪类是一种选择器，用于选择处于特定状态的元素。它通过在选择器后加上冒号（:）来表示，允许开发者在不增加额外的类或标识符的情况下，针对元素的状态变化应用样式。...2.2 常见的伪类 以下是一些常用的伪类： 2.2.1 :hover 用于选中鼠标悬停时的元素。...伪元素 3.1 什么是伪元素？ 伪元素是一种选择器，用于选择元素的特定部分。它通过在选择器后加上双冒号（::）来表示，目的是为元素的特定部分添加样式。...总结 伪类和伪元素是 CSS 中的重要工具，能够帮助开发者以更灵活的方式控制样式。
剑指-->Offer 01 值传递是对基本型变量而言的,传递的是该变量的一个副本,改变副本不影响原变量....引用传递一般是对于对象型变量而言的,传递的是该对象地址的一个副本, 并不是原对象本身 。所以对引用对象进行操作会同时改变原对象....一般认为,java内的传递都是值传递. 02 写在后面 本文章将以“指导面试，智取Offer”为宗旨，为广大Java开发求职者扫清面试道路上的障碍，成为面试官眼中的精英，朋友圈里的大神。...在面试场上“胸有成竹”，坦然面对每个面试官的“拷问”，做到进可攻“项目经理、项目总监”等高级职务，视之为翘首可及；退可守“Java工程师、Java测试工程师”等职务，视之为探囊取物。
原文作者：煎鱼 EDDYCJY 原文地址：为什么遍历 Go map 是无序的？ 为什么遍历 Go map 是无序的？ ?...有的小伙伴没留意过 Go map 输出顺序，以为它是稳定的有序的；有的小伙伴知道是无序的，但却不知道为什么？有的却理解错误？...今天我们将通过本文，揭开 for range map 的 “神秘” 面纱，看看它内部实现到底是怎么样的，输出顺序到底是怎么样？...共有三个形参，用于读取当前哈希表的类型信息、当前哈希表的存储信息和当前遍历迭代的数据 为什么 咱们关注到源码中 fastrand 的部分，这个方法名，是不是迷之眼熟。没错，它是一个生成随机数的方法。...因此没有具体展开） 总结 在本文开始，咱们先提出核心讨论点：“为什么 Go map 遍历输出是不固定顺序？”。而通过这一番分析，原因也很简单明了。
一位高中老师用一次简洁有力的实验，在课堂上解释了什么是特权，什么是社会流动性。他先是给每个学生发了一张废纸，并让他们揉成纸团。 ? 然后，他把废纸篓放在教室的最前面。 ?...他说，“这个游戏很简单——你们代表了这个国家的人口，而每个人都有机会变得富有，并进入上流社会。” ? “为了进入上层社会，你所必须做的就是坐在座位上，把废纸团丢进废纸篓里。” ?...很明显，位置靠前的学生比他们有优势。 ? 每个人都投完后，跟预期一样，大部分坐在前面的学生投进了（但不是全部），还有几个坐在后排的学生。 ? 老师总结说，“你离废纸篓越近，你的胜算就越大。这就是特权。...你注意到坐在后排的同学是怎么抱怨不公平的吗？” ? “相比之下，坐在前排的同学不太可能清楚自己与生俱来的特权。他们只看得见自己和目标之间 3 米的距离。” ?...“你们的任务——作为学生——是要意识到‘受教育’是一项特权。你们要利用这项特权去努力完成一些伟大的事情，并为那些没有机会的人发声。” 来源：微在
什么是物联网？ 物联网将互联网、数据处理和分析的力量带到真实的物理对象世界。...一个重要的里程碑是RFID标签的广泛采用，这是一种价格低廉、极简的应答器，可以粘贴在任何物体上，将其连接到更大的互联网世界。无所不在的Wi-Fi和4G使得设计师可以简单地在任何地方进行无线连接。...工业物联网 IIoT是物联网的一个特定子集，由交通、能源和工业部门的机械连接传感器和仪器组成。IIoT包括物联网市场中一些最成熟的领域。...或许最突出的物联网产品类别是家庭助理，比如Amazon Alexa或Google Home。 智能家居 消费者可以连接到所谓的智能家居产品，从而提供气候和照明控制以及安全服务。...也许没有什么比Mirai僵尸网络更能证明这一点了，它是由一个青少年通过远程登录进入家庭安全摄像头和婴儿监视器而创建的，这些摄像头和婴儿监视器具有容易猜到的默认密码，并最终发起了历史上最大的DDoS攻击之一
什么是JVM、JRE、JDK？区别？...Java Virtual Machine JVM ：JVM 是 Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，它是整个 java 实现跨平台的最核心的部分，所有的 java 程序会首先被编译为...JVM 是 Java 平台的基础，和实际的机器一样，它也有自己的指令集，并且在运行时操作不同的内存区域。...JVM 的主要工作是解释自己的指令集（即字节码）到 CPU 的指令集或对应的系统调用，保护用户免被恶意程序骚扰。...JDK、JRE 内部都包含 JAVA 虚拟机 JVM，JAVA 虚拟机内部包含许多应用程序的类的解释器和类加载器等等。
什么是Hive？请简要解释其作用和用途。...Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，用于将结构化的数据映射到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并支持高效的数据查询和分析。...Hive的主要作用和用途是将大规模的数据集存储在Hadoop集群中，并提供一种简单和直观的方式来查询和分析这些数据。...它的设计目标是为那些熟悉SQL的开发人员和分析师提供一个熟悉的界面，使他们能够利用Hadoop的强大分布式计算能力来处理和分析大规模的结构化和半结构化数据。...Hive的作用和用途在这里得到了解释，它提供了一种简单和直观的方式来查询和分析大规模的结构化和半结构化数据，利用Hadoop的强大分布式计算能力来处理和分析数据。
某天下班后，我在家里进行电话面试，问到面试者这样一个问题："能不能简单介绍一下你理解的并发和并行，并说明一下他们之间的关系"。...但是面试者回答的并不好，所以我在面试评价中写到："对并发和并行的概念不清楚"。这时，女朋友看到这句话。 并发和并行最开始都是操作系统中的概念，表示的是CPU执行多个任务的方式。...这样，给用户的感觉是他在同时的进行听歌和打游戏，实际上，在操作系统中，CPU是在游戏进程和音乐播放器进程之间来回切换执行的。...我也吃了米饭、蔬菜和牛肉。我们两个人之间的吃饭就是并行的。两个人之间可以在同一时间点一起吃牛肉，或者一个吃牛肉，一个吃蔬菜。之间是互不影响的。 所以，并发是指在一段时间内宏观上多个程序同时运行。...并发和并行的区别 并发，指的是多个事情，在同一时间段内同时发生了。 并行，指的是多个事情，在同一时间点上同时发生了。 并发的多个任务之间是互相抢占资源的。
什么是Spark？请简要解释其作用和特点。 Spark是一个快速、通用、易用、灵活和可扩展的大数据处理引擎。...它使用内存计算和并行处理等技术，可以比传统的批处理引擎（如Hadoop MapReduce）快几个数量级。...它提供了丰富的调优选项和配置参数，使得用户可以根据具体需求进行性能调优和资源管理，以实现更好的扩展性和性能。...下面是一个使用Java编写的Spark应用程序示例，用于计算一个文本文件中单词的词频统计： import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD...通过这个例子，我们可以看到Spark的易用性和高效性。使用Spark的API，我们可以简洁地编写出高效的数据处理程序，并且通过并行计算和内存缓存等技术，实现快速的数据处理和分析。
什么是HDFS？请解释其架构和工作原理。 HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop生态系统中的一个关键组件，用于存储和处理大规模数据集。...NameNode：NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间和访问控制。它维护了整个文件系统的元数据信息，包括文件和目录的层次结构、文件的块信息以及文件的访问权限。...NameNode还负责处理客户端的文件系统操作请求，如文件的创建、删除、重命名和访问控制等。 DataNode：DataNode是HDFS的从节点，负责实际存储数据。...总结起来，HDFS是一个分布式文件系统，由NameNode和DataNode组成。NameNode负责管理文件系统的元数据和处理客户端请求，而DataNode负责实际存储和处理数据。...通过数据块的复制和分布存储，HDFS实现了高可靠性和高容错性。它的工作原理是通过将文件分割成数据块，并将数据块存储在不同的DataNode上，实现数据的并行处理和快速访问。
版本控制 想要介绍什么是GitHub，就要介绍下什么是Git，想要介绍什么是Git，那就不得不提版本控制。 我们知道，如果多台计算机在同一个局域网中，是可以进行局域网文件共享的。...共享者可以通过设置把自己文件共享给他人进行阅读和修改。 ? 对于同一份共享文件，如果又多个人需要修改的话会发生什么事情呢？... 为了解决这个问题，人们很久以前就开发了许多种本地版本控制系统，大多都是采用某种简单的数据库来记录文件的历次更新差异。 ?...分布式版本控制系统 集中化最显而易见的缺点是中央服务器的单点问题。如果中央服务器宕机一小时，那么在这一小时内，谁都无法提交更新，也就无法协同工作。... 简单的说，在GitHub上面，你可以提交你自己写的代码（发微博）、关注（粉）某人、关注（赞）某个项目、添加评论、Fork（转发）一个项目来自己修改，这些功能和微博都是一样的，只是将我们的吐槽换成了由各种编程语言写的代码
什么是Flink？请简要解释其概念和特点。 Flink是一个开源的流处理和批处理框架，旨在处理大规模、高吞吐量的实时数据流和批量数据。...它通过在分布式环境中复制和备份数据来实现容错，从而保证系统的可靠性和稳定性。 精确的事件时间处理：Flink支持精确的事件时间处理，可以根据事件的实际发生时间进行处理和分析。...它提供了事件时间窗口和水印机制，用于处理乱序事件和延迟事件。 灵活的API：Flink提供了丰富的API，包括Java和Scala的API，以及SQL和Table API。...开发人员可以根据自己的需求选择合适的API来进行开发，并且可以轻松地切换和组合不同的API。 高性能：Flink具有优秀的性能和可伸缩性，可以处理大规模的数据和高并发的请求。...下面是一个使用Flink进行实时订单处理的示例代码，演示了Flink的概念和特点： import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import
本文目录如下： Go的Map遍历结果“无序” 遍历Map的索引的起点是随机的 Go的Map本质上是“无序的” 无序写入 正常写入(非哈希冲突写入) 哈希冲突写入 扩容 成倍扩容迫使元素顺序变化 等量扩容...mapiternext(it) } 但是呢，有没有再推测过Go的作者们这么做背后的真正原因是什么？个人觉着因为： Go的Map本质上是“无序的” Go的Map本质上是“无序的”，为什么这么说？...成倍扩容迫使元素顺序变化 为了简化理解我们对「成倍扩容」的理解，我们假设如下条件： 有如下map 且该map当前有2个bucket(也就是2个bmap结构) 键hash的过程这里简单用取模(便于理解)...同样，为了简化理解我们对「等量扩容」的理解，我们假设如下条件： 有如下map 且该map当前有2个bucket(也就是2个bmap结构) 键hash的过程这里简单用取模(便于理解) 忽略索引为1的的bucket...其次，通过本文我们： 再次回顾了Go的Map遍历结果“无序”的原因 了解了Map的写入过程 了解了Map的「成倍扩容」和「等量扩容」的设计与目的
为什么是无序的？...因为每次迭代的起始位置都是不固定的，所以我们每次for range map的结构可能都是不一样的。 为什么要这样做？...在 Go 语言中，map 的键是无序的主要是为了维护 map 的高效性能和简化实现。以下是一些关于为什么选择无序键的考虑： 1.高效性能：无序键的 map 在插入、查找和删除等操作上具有高效性能。...无需维护键的顺序，减少了数据结构的复杂性。这对于实现和维护 map 结构是有益的，使得代码更加清晰和高效。3.并发安全：无序键减少了并发访问时需要考虑的因素。...因此，无序键符合语言设计的一致性和简洁性。 虽然 map 的键是无序的，但在 Go 1.12 版本及之后，map 的遍历顺序是有序的。
Java Java是一种通用的通用编程语言，主要用于创建跨平台应用程序。无论想部署于何种平台 - 桌面，移动端还是Web - Java都能满足您的需求。...TIOBE编程社区索引根据搜索引擎结果衡量编程语言的流行程度，截至2018年7月，Java一直是最受欢迎的语言。 以下是TIOBE编程语言排行： ?...根据Stack Overflow调查，Java的受欢迎程度为45.3％，（排除HTML，CSS，SQL这些非独立的，用于支持主语言的编程语言）排名第二位 在美国，调查发现Java开发人员每年的收入约为10...同样，Indeed.com估计，美国的Java开发人员每年的平均收入为100,873美元。 当然是java！赶紧长按下方二维码，一起免费每天学习java吧！记得关注后置顶哦。
又是翻译一篇，主要在概念和使用场景上来介绍FaaS和微服务，并不是介绍他们具体是什么。而是在对服务架构和业务结合的角度上去看待架构问题。...随着技术的快速发展，在构建服务和应用上新的选择不断出现。你能确定你能把微服务作为你组织的成功因素？而不是白费功夫。 简单的回答是是可以确定的。 近来，发现无服务和函数即服务已经处在操作早期了。...虽然作为技术从业者，我们有责任去跟进最新技术，同样我们应该要知道新技术什么时候应用到我们已有的技术和IT部门中。让我们来看一个模型，从而了解微服务架构和函数即服务的无服务怎么适应我们的工具箱中。...最终，当我们决定我们可以采用什么样的应用架构或者技术的时候，业务决策，业务目标，一个IT组织的成熟度和能力，还有已经存在的约束条件都会参与到我们的决策当中来。...如果你是应为正确的原因而采取了微服务架构，那就不要被其它东西分心了。相反，你则需要不断的学习最新的技术和技巧来知道如何使用他们。总结一下，当体架构，微服务架构和无服务架构都有适合他们的地方。
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