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哥们,BS了解吗?——啥玩意,我是敲代码的

了解B/S和C/S 前言:。。。。。。“学好长时间编程了,JavaSE学完了,前端也简单学了”。。。。。“那你学这么多,讲讲B/S吧”。。。。。。“B/S?这是个啥玩意?没听过”。。。。。。...软件开发两大巨头 B/S和C/S是当今世界的两大主流开发体系。 什么是B/S?...我觉得这不是啥必备的知识点,不牵扯会不会,我也不知道重要不重要,但作为一个程序员,我觉得这应该是个常识吧,就像上厕所要带纸,谈恋爱要趁早。。。。。。。开个玩笑,意思差不多。...下面的这张图是我当初理解B/S和C/S后,理解和总结的,对应于生活去理解,我是个90后,记得小时候偷着去网吧玩,网吧电脑上都是些像“血战上海滩”,“红色警戒”等游戏,那个时期,用的最多的就是局域网,用的最多的都是...知识是死的,看书上的官方语句太枯燥,烦人,反正我是不想看,我喜欢听故事,但是很少有人给我讲故事,唉,所以只能听点再自己编点了,我觉得通过故事学到知识,在轻松的环境中学知识,很爽。

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    快速了解TomCat是个啥

    偷偷看了一下上次的发文日期,已经过去五个多月了,时间过得真快呀。...从今天开始呢就跟大家唠一唠JavaWeb的那些事,首先我们要了解服务器的概念以及tomcat服务器的安装和使用方法。...2)动态资源:指web页面中供人们浏览的数据是由程序产生的,不同时间点访问web页面看到的内容各不相同。...注意:WEB-INF目录是受保护的,外界不能直接访问 使用Eclipse绑定Tomcat并发布应用 步骤1:获得服务器运行环境配置,Window/Preferences/Server/Runtime...想了解更多学习知识,请关注微信公众号“阿Q说”,获取更多学习资料吧!你也可以后台留言说出你的疑惑,阿Q将会在后期的文章中为你解答。每天学习一点点,每天进步一点点。 给个在看呀

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    AI为职业病做了啥贡献,了解一下

    “我有艾滋病。“审讯过程当中犯人自称。 尽管犯人检查结果显示阳性。但是不久后,他却突然感冒一直没好,有点害怕。他自己一个人偷偷到疾控中心检查。而等结果的那一个月,是他人生最黑暗的一段时期。...职业病一直是各行各业不可言说之痛,而我们如何才能更好地应对职业病呢? 用AI降低一下生病的概率先 初期只是有点耳鸣,交谈什么都还算正常。到后来,个人听觉能力开始进一步丧失,“你说啥?我完全听不清啊。”...如果你患了职业病,AI或能提高检测的精准性 “当时我跟医生表明了我的一些不适症状,但是医生说这是正常表现,并在体检报告上填上了正常范围内的数据。”...解释一下也就是说,在训练AI的过程当中,拿来训练AI的数据均是只与某一种疾病相关的单一数据,那么这就会造成AI先入为主的检病逻辑。...实际上,职业病体检和普通体检是完全不同的两种模式。不同的职业所需要进行的体检项目是根据该职业的工作性质来决定,并且每一种职业所囊括的职业病有特定范围。这不就正好与全局观没有培养起来的AI不谋而合吗?

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    10分钟了解啥是数仓

    所谓主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,如:收入、客户、销售渠道等。所谓面向主题,是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的。...DWD:Warehouse Detail 细节数据层,有的也称为 ODS层,是业务层与数据仓库的隔离层 DWB:Data Warehouse Base 基础数据层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层...集市层:DM(Data Mart): 这一层有一个更直观的叫法是宽表层,前面提到这一层主要是为了解决某一类的分析问题,也就是面向分析,既然是面向分析,那么一般来讲是多个业务过程,而将多个业务过程融合成一个分析主题...灵活多变是说业务需要各种形式或者各种自定义口径的数据,如KV结构的,各种条件来计算的。简单指的是数据一般是高度汇总的,如报表或者核心KPI指标。...元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分,元数据管理器是企业级数据仓库中的关键组件,贯穿数据仓库构建的整个过程,直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。 构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。

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    istio 是啥?一文带你简单了解!

    这篇文章是我之前在公司内部做过的分享,可以作为了解 istio 的入门介绍,了解什么是 istio,istio 为什么最近这么火,以及 istio 能够我们带来什么好处。...这里再阐释一下: 连接(Connect):智能控制服务之间的调用流量,能够实现灰度升级、AB 测试和红黑部署等功能 安全加固(Secure):自动为服务之间的调用提供认证、授权和加密 控制(Control...我这次换个思路,从 service mesh 的技术根基——网络代理来分析。 说起网络代理,我们会想到访问外国网站,如果对软件架构比较熟悉的会想到 Nginx 等反向代理软件。...再来看 istio 了解了 service mesh 的概念,我们再来看 istio ,也许就会清楚很多。...了解 istio 提供的接口和资源,知道它们的用处,思考如何应用到自己的场景中,然后是熟悉 istio 的源代码,跟进社区的 issues,了解目前还存在的 issues 和 bug,思考如何规避或者修复

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    10分钟了解啥是数仓

    所谓主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,如:收入、客户、销售渠道等。所谓面向主题,是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的。...DWD:Warehouse Detail 细节数据层,有的也称为 ODS层,是业务层与数据仓库的隔离层 DWB:Data Warehouse Base 基础数据层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层...集市层:DM(Data Mart): 这一层有一个更直观的叫法是宽表层,前面提到这一层主要是为了解决某一类的分析问题,也就是面向分析,既然是面向分析,那么一般来讲是多个业务过程,而将多个业务过程融合成一个分析主题...灵活多变是说业务需要各种形式或者各种自定义口径的数据,如KV结构的,各种条件来计算的。简单指的是数据一般是高度汇总的,如报表或者核心KPI指标。...元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分,元数据管理器是企业级数据仓库中的关键组件,贯穿数据仓库构建的整个过程,直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。 构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。

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    换IP的是你,凭啥重启的却是我?

    由A的调整(数据库换ip),配合修改和调整的却是BCDE(改配置重启),BCDE内心非常的郁闷:明明换ip的是你,凭什么配合重启的却是我?...二、如何寻找不合理“反向依赖” 方法论: 变动方是A,配合方却是BCDE (或者说需求方是A,改动方确是BCDE) 想想“换IP的是你,配合重启的却是我”更好理解。...基础服务的抽象,本身是一种共性聚焦,是系统解耦常见的方案。...回答: (1)变动方是A,配合方却是BCDE (2)需求方是A,改动方确是BCDE 想想“换IP的是你,配合重启的却是我”,此时往往架构上可以进行解耦优化。 常见反向依赖及优化方案?...,凭啥配合重启的却是我。

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    用户凭啥要用小程序?我用 FOGG 模型分析了一下

    文 | 姜太公公 都有 app 了,用户凭啥使用小程序? 这是我最近经常听到的问题。 作为朝阳吃瓜子儿群众,一个锦上添花的「优化」是让人提不起兴趣的。...那么小程序是「app」形态的「优化」,还是一个和「app」完全不同的形态,是一种「颠覆」呢? 我将用 FOGG 模型来阐述小程序到底是个啥?到底颠覆了啥?用户用它是凭啥?...类似的,我们可以用下图对比一下传统 app 的操作闭环和小程序的操作闭环。可以看到,小程序不但实现了内部体验的流畅性,还极大的减少了跨 app 的操作。 ?...可是,慢,我们设想一下下面的一个场景: 某天,我想听音乐。 方式1:使用 app。我手机安装了某易云音乐 app。我记得它的位置在手机第 2 屏的第 3 排,我轻松的找到,然后点开。...仿佛没有眼镜的近视眼的患者,我们能看到的,可触达的,不过是方圆 1m,并且不断喊着「快下载我啊!!嗷嗷嗷!」的东西。 小程序的「被动触发」是通过二维码。

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    啥也没做,测试考试我接口StackOverflowError了,让查一下

    测试反馈:StackOverflowError的触发 正在戴着耳机沉浸在代码的海洋中,不可自拔 测试遇到一个报错,拉了一圈人,都说不是自己的,让我看看。...写代码正嗨的不行,一下子转到这个报错上: 问题还是要解决的 根据测试提供的信息,找到搜索关键词查日志,果然有报错: java.lang.StackOverflowError 什么原因呢?...毕竟,父类中有这个方法,并且子类中也没有啥逻辑 并且,“Bug都是从代码中来的,没有代码,就没有Bug” 编译报错了:原来与父类相比,返回值类型与调用方不匹配。...父类中返回的是父类对象 子类中返回的是子类对象! 经过仔细的代码审查,我们发现问题出在一个子类重写父类方法的过程中。...void method() { super.method(); // 调用父类方法 // 子类特有逻辑 } } 下面这个IDEA认为不规范的地方也要fix一下

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    生日悖论是啥?我用它省了上百G的内存

    4.1 布隆过滤器(BloomFilter) 5 结语 6 参考资料 生日悖论: 是指在不少于 23 个人中至少有两人生日相同的概率大于 50%。...生日悖论是有个有趣的概念,但这和我省上百G的内存有什么关系?...而优秀的我,为了替公司省钱,走了优化的路。 如何优化? 首先可以肯定的是数据条数不会少,因为业务量就在那里,所以减少数据量的这条路肯定行不通。那是否可以减少每条数据的长度呢?...我也考虑过应用端基于redis去实现布隆过滤器,但我们应用端是个集群,需要解决一些分布式数据一致性的问题,作罢。...对公司而言就是每个月节省几千的成本,我司这种大厂其实是不会在乎这点钱的。不过即便这几千的成本最终不会转化成我的工资或者奖金,但像这种优化该做还是得做。

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    DBA 我想上一层楼,DFD 了解一下

    活着绕不过修行,越简单越复杂,然后有可能是越复杂,越简单。DBA 做久了,貌似两个路径,运维DBA, 开发DBA,实际上还有另一条路,就是将其合二为一,让你自身升华一次,成为一个数据库架构师。...那在软件项目中,除了去给硬件层次,或数据库层次做一个架构的规划以外, 从软件的开发角度,作为DB的层次也可以梳理和参与甚至是贴合软件来做一些事。...软件人员可能会问,这有必要吗,因为从软件设计的角度很多企业是没有这个“项目”的。...在绘制 DFD的时候会以四种图形来描述DFD的四个基本概念, 1 外部实体 2 过程 3 数据存储 4 数据流 来组成DFD,其中是可以用不同的图形来表达这四种实体的不同。...下面就是DFD的分层图 顶层数据流图只包含一个过程,表示整个系统 中层数据流图是对父层数据流中某个过程进行细化 底层是细化的过程,细化到不能在细化 OK 就先写到这,也编不出什么来了,如果写错了还请软件方面的大仙们指正

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    语言模型是如何感知时间的?「时间向量」了解一下

    如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑?最近,来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。...并且如果能研究一下不同模型对应层之间的差值有多大,也许就能知道这种影响有多深。同样有趣的是向量的组织方式。 Hrishi Olickel 认为能够提出一个存在内部时间的模型,是相当惊人的。...人类到现在都不知道时间是如何在大脑中工作的,但如果我们是语言驱动的学习者(如 LLM),而「意识」是一个内心里循环启动的「进程」,那么人和 LLM 可能会有相似之处。...另一个可能会有趣的探索是通过观察模型的激活情况来了解对应的时间段。 论文中依靠模型从 prompt 中「找出」时间和概念,并激活正确的部分。...以下是论文的具体内容。 论文概览 时间变化是语言的一个基本特征。

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