全国Java工程师薪资范围分布图： 全国超过50%的Java工程师，月薪在16k以上，11-15k的工程师占比35.6%。...Java工程师薪资与工作年限的关系分布(薪资单位为K)： 随着工作经验的增加，Java工程师的平均薪资也在增加，可见工作经验很重要。当然优秀的工程师，1-3年的工作经验，也可以拿到比较好的薪酬。
你的变量究竟存储在什么地方？ 作者：杨小华 我相信大家都有过这样的经历，在面试过程中，考官通常会给你一道题目，然后问你某个变量存储在什么地方，在内存中是如何存储的等等一系列问题。...对于malloc而来的变量存储在堆（heap）中，局部变量都存储在栈（stack）中。...data段，main和swap在.text段，a和c在.bss段，x,y,temp在stack中，printf函数所打印的字符串在.rodata中。...下面我们在通过符号表来解释变量的存储。 每个可重定位目标文件都有一个符号表，它包含该文件所定义和引用的符号的信息。在链接器的上下文中，有三种不同的符号： 1....符号是全局的还是本地的 Vis 目前还没有查到资料，待以后改正 Ndx 通过索引来表示每个节 ABS：不该被重定位的符号 UND：代表未定义的符号（在其他地方定义
不由得，就开始思考，大数据人才的价值到底在什么地方 大数据思维 个人感觉，这是首先第一个需要有的。因为我们现阶段生活在一个数据爆炸的时代，掌握良好的数据思维是对你的商业决策，乃至IT架构有很大的帮助。...在这方面我设置的决策条件就是：由于技术的相通性，短期能够学会，能够在实际使用过程中用到。这项技术能够给自己创造相应的收入。关于看书，也有相应的决策条件：纸质书为主，技术类的纸质书一天50页左右。...尽量不要看电子纸，若看电子书，基本要求在30分钟之内可以看完的。 营销商业能力 实际上，一名真正的大数据人才，在技术上除了要出类拔萃外，在相应的商业模式上也要有一些自己的领悟与见底。...说得简单点，就是销售的能力也要很好，尤其是在中国！不光要能讲出大数据的用途，方法，能为企业创造 的价值。而且还要能够很好地让大数据技术去落地，不要整天云里雾里，最重要的落地才是最为重要的。...也就是说在讲解技术的过程中相关的目的导向很重要。营销商业活动中最为重要的就是要成交，若你只是口若悬河的去讲技术实现，却不告诉对方你能够为对方创造的价值，这样无疑就是一次失败的讲解。
对于sessionid存储的位置，既然cookie已经禁用了，那么就可以存储在localStorage 或者 SessionStorage中 ?
但是没有理由让它只限于出现在 Github 网站上 有一些人玩一些小聪明，在 Github 的绿色日历上搞出来图案，不过确实是蛮好看的 来看一下 Github “提交狂魔”阮一峰 @ruanyf 的提交记录...这可不是我的截图，而是现成的 API，官网地址：https://ghchart.rshah.org/ 源码在 Github 上开源，仓库地址：https://github.com/2016rshah/githubchart-api...over，如果有任何可以改进的内容，可以给作者在 Github 上提交 issue/PR
程序在进行编译链接时，就会自动在这些路径下搜索需要的文件。当编译好的目标程序直接运行时，装载器会自动加载必要的系统动态链接库，但是基于特定环境的动态库在当前路径下如果不存在，那么它就不知道去哪里找了。...在QT5环境下，要确定需要哪些动态链接库，可以用Process Explorer来查看。我开发的程序所以来的动态库如下： ? 这几个是比较基本的动态链接库，这是因为程序简单。
hInstance, HINSTANCE__ * hPrevInstance, wchar_t * lpstrCmdLine, int nCmdShow) 行 200 C++ webkit的代码是在XMLHttpRequest...::didReceiveData里收到数据后，存到Blob里，然后在BlobResourceHandle里创建异步回调，模拟网络请求给FileReaderLoader去加载 > WebKit.dll!...blob请求： XMLHttpRequest::createRequest 此时设置 request.setDownloadToFile(true);，告诉net层这玩意需要存在文件里 在xhr...发出send blob请求后，content层根据request.setDownloadToFile标志，转到文件里，并且在repose里设置一个文件路径 > content.dll!...结束后，在FileLoader发起网络请求后，storage层开始读取之前的本地路径 > storage.dll!
3、没有哪一份工资是好赚的，有的人总认为自己的工作特别的累，赚的钱还不多，就想换一份轻松容易赚钱的工作，但是换来换去最后却发现没有哪个行业容易赚钱。...)： 1、太绝对的话不能说——和领导打交道时，得向领导多学习，你想一下，领导是不是这样做的，有些事情明明就能理成，领导也会说再考虑一下，这不是拒绝你，而是给自己一个缓冲的余地，以免情况有变，所以，你在领导面前也不要动不动...2、太滑的话不说——在领导面前一定要留下老实能干听话的感觉，这就要求你不能象那些老油条一样，说话圆滑的不得了，你最好不要在领导面前说这样的话。
在流量被劫持之后，mesh其实就有了对整个流量的管控能力。除了第二点的路由转发功能，Mesh还可以对流量作异常处理，包括:限流、熔断、流量镜像等。...在问题排查阶段，往往线上出了问题之后，不知道到底哪一个服务有问题，而全链路追踪恰恰就能很好的解决这个问题。
最近，一张名为 “100 万在中国各省能生活多久？”...惯例先上个总表 按城市房屋均价 来看看100万在全国主要城市 能买到什么样的房？ 在深圳 关外100万的房子还是还算不错 关内根本买不到房 只能堪当首付！...在上海，买个郊区 回头就收到中国移动欢迎你 然后坐公交回家 在武汉 买个市区三室两厅二手房 在成都 买套140多平米的房子还是可以的 在西安 市中心可以买套120平米的优质地段房 在长沙 你壳以买到...200平方的二手高层房子 在郑州 你买到的是这样的 在广州 你买到的是这样的 在北京，基本买不到房，就算在四、五环外 连一套小一居的二手房也是没有希望的 你买到的是这样的，厕所 看到这，你还觉得...- END - 对比Excel系列图书累积销量达15w册，让你轻松掌握数据分析技能，可以在全网搜索书名进行了解：
（其实当时Linux操作系统在设计的时候，目标是一个通用的操作系统，并不是专门针对服务端高并发来设计的） 为了避免频繁的上下文切换，还有一种异步非阻塞的开发模型。...于是就有一些聪明的脑袋们继续在应用层又动起了主意，设计出了不需要进程/线程上下文切换的“线程”，协程。...1、协程切换CPU开销 测试过程是不断在协程之间让出CPU。核心代码如下。...所以，近几年来协程大火，在互联网后端的高并发场景里大放光彩。 无论是空间还是时间性能都比进程（线程）好这么多，那么Linus为啥不把它在操作系统里实现了多好？...要知道go这条指令在切换到协程之前，得先把协程创建出来。而一次创建加上调度开销就涨到400ns，差不多相当于一次系统调用的耗时了。
安装好后，把 D:\Python27_64\Lib\site-packages\pywin32_system32下的所有东西拷贝到C:\Windows\System32下面 爬虫流程 在E盘下面建立文件夹...project_scrapy, 建立爬虫项目 在E盘下面建立文件夹project_scrapy,进入该文件夹下面，打开cmd窗口，然后运行下面的命令搭建爬虫框架。...: utf-8 -*- 在settings.py 中设置爬虫源头 在settings.py 文件添加如下语句 starturl = 'http://www.cae.cn/cae/html/main/col48...python 结果输出代码 在pipelines.py 处理输出内容，可以把内容保存到数据库或者文本中。 这里我直接保存到文本result.txt中。...在该目录下生成结果文件result.txt。
在这里它采集了在美国市场上编程语言和技术的一些相关数据，让我们来看一看这些有趣的图表吧： 1.美国程序员平均收入排名前15位的编程语言： 2.在某一时段采集到的技术职位需求排名前15位的编程语言： 3.
事实上，现在新的加密货币交易业务服务的兴起，比以往任何时候都更有安全性和可靠性，很多人仍然在等待最值得信赖的服务，并且认为，目前最信赖的服务还没有出现过。
---- 背景 最近新入手一台云主机用来做开发机，在安装配置好环境，正准备写几行 cpp。突然想到作为一个性能工程师，我有必要在空负载的情况下观测一下我的开发环境。不看不知道，一看吓一跳。...---- 第一步 CPU 采样审视性能 在环境准备好之后这个也比较简单，两行命令就能出火焰图，下面直接上命令。
不由得，就开始思考，大数据人才的价值到底在什么地方? 大数据思维 个人感觉，这是首先第一个需要有的。...在这方面我设置的决策条件就是：由于技术的相通性，短期能够学会，能够在实际使用过程中用到。这项技术能够给自己创造相应的收入。关于看书，也有相应的决策条件：纸质书为主，技术类的纸质书一天50页左右。...尽量不要看电子纸，若看电子书，基本要求在30分钟之内可以看完的。 营销商业能力 实际上，一名真正的大数据人才，在技术上除了要出类拔萃外，在相应的商业模式上也要有一些自己的领悟与见底。...说得简单点，就是销售的能力也要很好，尤其是在中国!不光要能讲出大数据的用途，方法，能为企业创造 的价值。而且还要能够很好地让大数据技术去落地，不要整天云里雾里，最重要的落地才是最为重要的。...也就是说在讲解技术的过程中相关的目的导向很重要。营销商业活动中最为重要的就是要成交，若你只是口若悬河的去讲技术实现，却不告诉对方你能够为对方创造的价值，这样无疑就是一次失败的讲解。
当我们一直在讨论AI能给互联网安全带来什么影响的时候，可能一直都忽略了一个问题：AI本身也不安全。 这两天的新闻恰如其分地提醒了我们这一点。...某种意义上来说，这些消息在提醒我们同一个问题：当我们急切的将资金与用户关系聚集在机器学习周围时，也可能是将巨大的危险捆绑在了身上。...另外必须提醒开发者和企业的是，在谷歌这些大公司不遗余力的推广自家机器学习平台，并且为了吸引使用者而快速迭代、大量发布免费资源时，开发者本身一定要留个心眼，不能不假思索的使用。...试想，假如AlphaGo中的某个训练模型被黑客攻击了，比如让系统在该打吃的时候偏偏就不。那么最终展现出的将不是某个棋招运算失当，而是干脆一盘棋也赢不了。...毕竟吃一堑长一智的事情在互联网历史上已经发生太多了。 希望这次我们可以预见危险，而不是痛而后悟吧。
在ASP.NET中ASPX页面的Page_Load事件有两个让人奇怪的地方，你应该记住它们： a.有时Page_Load事件在你的ASP.NET页面里会发生多次。...如果是这样，那么在“Sub Page_Load(ByVal Sender as System.Object,ByVal e as System.EventArgs”后面加上“Handles MyBase.Load...这里你应该检查Page_Load事件确保任何加载数据的代码（比方在下拉列表中绑定数据的代码）只在初始加载这个页面的时候运行，而不是在后来客户端数据返回的时候运行。
动力环境监控系统的应用场景非常广泛，例如：在电力领域，动力环境监控系统可以监测发电机、变压器、配电柜等电力设备的运行情况和环境参数；在工业制造领域，动力环境监控系统可以监测机床、输送带等生产设备的运行情况和能耗...动力环境监控系统可能出错的地方：动力环境监控系统可能出错的地方包括以下几个方面：设备故障或失灵，导致监测数据不准确或无法收集；数据采集、传输或存储出现问题，导致数据丢失或错误；系统设置或配置不当，导致系统出现漏洞或安全问题
知乎上有人提问： 在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个？...我说个几个真实的例子，前几个都是刚毕业几年的年轻人，都是在我身边的人。...（注：如果他有一天不喜欢美帝了，回国，那么北京上海都对于海归都可以在一年内拿到落户口的政策，而且我相信，那时他要去 BAT 这些公司是随便去的，而且级别都不差）。...5） 这个故事的发生在 2012 年左右吧，还是一个刚毕业的同学，拿到了北京豆瓣和上海腾讯的 offer，在豆瓣做基础设施的工作，在腾讯做广告相关的业务（好像是，我记不清了）。...在尊重个人的成长，和工作生活平衡的这方面，外国的公司会更好一些。”
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