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程序员编程什么编程经验可以分享

分享 关于什么是KISS原则,在这里我并不想过多阐述,网上资料也很多,感兴趣小伙伴,可以深入去了解一下细节。...这个原则认为架构是可以演进,我们平时做软件架构,应避免过度设计,尽可能做到简单、明了,因为只有这样设计出来系统,才能做到系统运行较为稳健,不易出错。...(其他细节这里就过多展开了) 刚提到,这次新协同工单需求功能,和以往工单功能有很多相似性,如果单从这个角度出发,那是不是代表可以照搬照抄,以往一系列方案呢,比如Mysql分库分表、ES存储查询等等...主要都是内部客服人员在界面手动提交产生,它不像外部工单,超多外部来源➕内部界面提交产生。 所以在这样背景下,如果用以往工单方案来做设计,明显不适合,架构显得太过重且复杂。...所以,大家平时软件架构设计中,并不是不是越复杂越好(比如用了很多你认为牛逼技术),一定是什么阶段才用什么矛。

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父类main方法可以被继承么?什么特殊?

方法调用要么是通过对象,要么是通过类,而 main 方法的话因为是由虚拟机调用,所以无需生成对象,那么声明为 static 即可; main :至于为什么方法名称叫 main,我想应该是参考是...:3 main方法执行:2 main方法执行:1 main方法执行:0 所以说即使是作为应用程序入口 main 方法,也是可以被其他方法调用 2 main方法可以继承么?...当类继承时,子类可以继承父类方法和变量,那么当父类定义了 main 方法,而子类没有 main 方法时,能继承父类 main 方法,从而正常运行程序么?...,同样打印了hello world,这说明 main 方法也是可以继承。...那么还有一种隐藏情况也很显然了,子类定义自己 main 方法,隐藏掉父类中实现,那么这也是可以。 总结 除了main方法作为应用程序入口比较特殊外,其他情况下与正常静态方法是没什么区别的。

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    static修饰函数什么特点(static可以修饰所有的变量)

    static修饰函数叫做静态函数,静态函数两种,根据其出现地方来分类: 如果这个静态函数出现在类里,那么它是一个静态成员函数; 静态成员函数作用在于:调用这个函数不会访问或者修改任何对象...其实很好理解,类静态成员(变量和方法)属于类本身,在类加载时候就会分配内存,可以通过类名直接去访问;非静态成员(变量和方法)属于类对象,所以只有在类对象产生(创建类实例)时才会分配内存,然后通过类对象...如果它不是出现在类中,那么它是一个普通全局静态函数。 这样static函数与普通函数区别是:用static修饰函数,限定在本源码文件中,不能被本源码文件以外代码文件调用。...而普通函数,默认是extern,也就是说它可以被其它代码文件调用。   在函数返回类型前加上关键字static,函数就被定义成为静态函数。...因此定义静态函数以下好处:    其他文件中可以定义相同名字函数,不会发生冲突。    静态函数不能被其他文件所用。

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    签完三方后无法去实习,什么可以弥补

    其实提前能去实习是一些好处,先不说大多数公司实习期也会有发放一定额度正式期工资。...参加工作前两个月我需要接受自己从学生->打工人转变,也需要接触一些自己以前从没做过东西,那段时间真的很窘迫。 要是会后悔药可以吃的话,我肯定选择签完三方后至少去实习1-2个月。...前段时间几个学习圈学弟学妹们问了我一个类似的问题:签完三方后无法去实习,什么能弥补一下?...不过微信联系方式有些人不太爱给,职场中有些人会把职场和生活分比较开,所以轻易不会给微信联系方式。所以你也可以问下HR你们内部沟通用软件是什么?是钉钉还是飞书?或者是其余聊天软件?...所以这才是你这个时候应该做,而不是这个时候还盯着秋招时期岗位描述去看和准备,就比如上面的岗位描述,它范围是很宽平台开发、app研发,还有CV算法岗或者图像这些东西。。。。

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    如何快速掌握一门新技术,什么独特学习方法和技巧可以分享

    今日话题:如何快速掌握一门新技术,什么独特学习方法和技巧可以分享?图片这个话题引起了我思考和总结,现在技术这么多,我们该如何高效学习呢?我先总结一下我所了解技术和学习路径。...,很多也用不上了。...针对这么多技术,我也总结了我学习过程中技巧。快速学习技巧学习目标的确立在学习一门新技术之前,可以先确定自己学习目标,为什么要去学,要学到什么程度。如为了更高薪资、为了学习技术。...可以跟着视频教程做项目,也可以根据实际问题开发出对应代码。如:shigen上次就使用python开发了一个在控制台阅读Excel文件内容工具。...不断分享新技术新体验新技巧,主打一个与shigen一起,每天不一样!以上就是shigen对于如何快速掌握一门新技术,你什么独特学习方法和技巧可以分享经验总结和分享了。

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    你知道 OOM 常见原因什么解决方法

    本文总结了常见 OOM 原因及其解决方法,如下图所示。如有遗漏错误,欢迎补充指正。 ?...超出预期访问量/数据量,通常是上游系统请求流量飙升,常见于各类促销/秒杀活动,可以结合业务流量指标排查是否尖状峰值。 过度使用终结器(Finalizer),该对象没有立即被 GC。...如果是业务峰值压力,可以考虑添加机器资源,或者做限流降级。 如果是内存泄漏,需要找到持有的对象,修改代码设计,比如关闭没有释放连接。 2....此类问题原因与解决方法跟 Permgen space 非常类似,可以参考上文。需要特别注意是调整 Metaspace 空间大小启动参数为 -XX:MaxMetaspaceSize。 5....解决方案 升级配置,为机器提供更多内存; 降低 Java Heap Space 大小; 修复应用程序线程泄漏问题; 限制线程池大小; 使用 -Xss 参数减少线程栈大小; 调高 OS 层面的线程最大数

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    PD随机填充功能?有无什么随机填充方法啊?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【黑科技·鼓包】问了一个Pandas数据库数据处理问题,一起来看看吧。 PD随机填充功能?...例如我类似的第一列PD数据的话没有NA值,我希望在第二列生成指定数量例如300条(比左侧少)随机位置固定字符串。有无什么随机填充方法啊?...后来他自己找到了GPT4,也得到了正确解答。 下图这是第一次生成: 下图这是最后一次生成: 顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python数据库处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    什么处理pdf可以删pdf指定文本内容以及调整文本内容

    问了一个Python处理PDF数据实战问题。问题如下: 大佬们 想请教下有什么处理pdf可以删pdf指定文本内容以及调整文本内容,都是文字型PDF。...文件因为安装了加密系统没法发出,查了下一些库介绍似乎更多是读内容 删页 合并拆分等。 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个思路:你自己用word制作内容,然后转成pdf,发到群里不就行了?...把想要删除部分框选好,最好是原文件+处理后结果文件,这样更一目了然 顺利地解决了粉丝问题。...:我想把上方框选两个信息直接删除(系统导出PDF自动生成出来固定内容,日期取是导出当天) 下方框选内容细节部分1.【客户】及对应文本值 删除 ; 2....【资质要求】中对应文本值 替换成固定值 如XXX。我试着去看看word处理 谢谢老师提示。 三、总结 大家好,我是Python进阶者。

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    什么方法可以快速筛选出 pitch 中值 在0.2 > x > -0.2 值?

    一、前言 前几天在Python钻石交流群个叫【进击python】粉丝问了一个Python基础问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。...他数据如下图所示: 什么方法可以快速筛选出 pitch 中值 在0.2 > x > -0.2 值呢?...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas中取数问题了,从一列数据中取出满足某一条件数据,使用筛选功能。 他自己写了一个代码,如下所示: 虽然写很长,起码功能是实现了。...也是可以实现这个需求。 后来他自己对照着修改了下,完全可行。 其实有空格的话,也是可以直接引用过来,问题不大。...这篇文章主要分享了一个Pandas筛选问题,文中针对该问题给出了具体解析和代码演示,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    Thread类sleep()方法和对象wait()方法可以让线程暂停执行,它们什么区别?

    sleep()方法(休眠)是线程类(Thread)静态方法,调用此方法会让当前线程暂停执行指定时间,将执行机会(CPU)让给其他线程,但是对象锁依然保持,因此休眠时间结束后会自动恢复(线程回到就绪状态...,请参考第66题中线程状态转换图)。...wait()是Object类方法,调用对象wait()方法导致当前线程放弃对象锁(线程暂停执行),进入对象等待池(wait pool),只有调用对象notify()方法notifyAll(...)方法)时才能唤醒等待池中线程进入等锁池(lock pool),如果线程重新获得对象锁就可以进入就绪状态。

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    Keras 3.0一统江湖!大更新整合PyTorch、JAX,全球250万开发者在用了

    开发者甚至可以将Keras用作低级跨框架语言,以开发自定义组件,例如层、模型指标。...- 最大限度地扩大开源模型版本覆盖面。 想要发布预训练模型?想让尽可能多的人能够使用它?如果你在纯TensorFlowPyTorch中实现它,它将被大约一半社区使用。...Model 类主要特点: 层图:Model允许创建层图,允许一个层连接到多个层,而不仅仅是上一个层和下一个层。 显式输入和输出管理:在函数式API中,可以显式定义模型输入和输出。...状态和训练管理:Model类管理所有层状态和训练过程,同时提供了对层连接方式,以及数据在模型中流动方式更多控制。...对于Keras大更新,网友使用下面的图片表达自己看法: 虽然小编也不知道为什么要炸TensorFlow。

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    解决AttributeError: module tensorflow has no attribute placeholder

    为了解决这个问题,几种方法可以尝试:方法一:升级TensorFlow版本最简单方法是将TensorFlow升级到与你代码兼容版本。...方法二:使用tf.compat.v1.placeholder替代如果你不能升级到与代码兼容TensorFlow版本,可以使用tf.compat.v1.placeholder来替代placeholder...它可以用作输入数据中间结果占位符。为placeholder提供数值在运行计算图时,我们通过feed_dict参数将具体数值传递给placeholder。...placeholder应用场景使用placeholder主要应用场景是在训练和测试过程中,数据不是固定,需要在每次迭代每个批次中提供不同数值。...通过使用placeholder,我们可以灵活地输入不同数据,例如使用不同训练样本不同超参数。

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    TensorFlow 2.1.0 来了,重大更新与改进了解一下

    有关 EIGEN_STRONG_INLINE 和 /d2Reduced OptimizeHugeFunctions 更多信息。请参阅 configure.py。...除了 tf.data.Dataset 之外,还可以使用 numpy 数据支持 TPU 上 .fit,.evaluate,.predict,在 TensorFlow Model Garden 中提供了许多流行模型...需要注意是,数据集行为也略有不同,因为重新标记数据集基数将始终是副本数倍数。 tf.data.Dataset 现在支持在分布式环境中(包括在 TPU pod 上)自动进行数据分发和分片。...tf.data.Dataset 分发策略,现在可以调整为: tf.data.experimental.AutoShardPolicy(OFF, AUTO, FILE, DATA) tf.data.experimental.ExternalStatePolicy...如果当时,不是在 session.run()期间,输入张量值已知,则某些 if.assert_* 方法现在在操作创建时会触发断言。这仅当图形执行会导致错误时才会更改行为。

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    机器学习101(译)

    tf.data.Dataset将输入流程表示为元素集合和一系列对这些元素起作用转换。转换方法被链接在一起或者按顺序调用--只要确保对返回Dataset对象保留引用即可。...模型是特征与标签之间关系。对于鸢尾花分类问题来说,模型定义了萼片和花瓣测量结果与鸢尾花种类之间关系。简单模型可以用简单代数来描述,但是复杂机器学习模型很多难以概括参数。...可以在不使用机器学习情况下,确定四种特征与鸢尾花种类之间关系?就是说,能否用传统编程技术(比如大量条件语句)来创建模型呢?...好几类神经网络存在,本教程使用密集,或者被称为完全连接神经网络:某一层神经元接接收来自前一层中每个神经元输入连接。...这个工作模式总体上和大脑神经元连接方式相同。许多可用激活函数,隐藏层通常使用修正线性单元(即代码中relu)。 隐藏层和神经元理想数量取决于问题和数据集。

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    Tensorflow2系类知识-6:数据集构建和预处理

    文章目录 数据集构建和预处理 数据集预处理办法 TFRecord :TensorFlow 数据集存储格式 数据集构建和预处理 tf.data.Dataset类,提供了对数据集高层封装...tf.data.Dataset由可迭代访问元素组成。每个元素包含一个多个张量。...使用于小数据集方法:tf.data.Dataset.from_tensor_slices() ,构成一个大张量。...数据集预处理办法 Dataset.map(f):对数据集每个元素应用函数f,得到一个新数据集 Dataset.shuffle(buffer_size) :将数据集打乱 Dataset.batch(...) :将数据集分成批次,即对每 batch_size 个元素,使用 tf.stack() 在第 0 维合并,成为一个元素; TFRecord :TensorFlow 数据集存储格式 TFRecord 可以理解为一系列序列化

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    TensorFlow 2.0 新增功能:第一、二部分

    : Python 3.4 更高版本 具有 Ubuntu 16.04 更高版本计算机(对于大多数基于 *NIX 系统,例如 macOS 其他 Linux 变体,说明仍然相似) 什么是新增?...在非常高水平上,参差不齐张量可以被认为是变长链表 TensorFlow 模拟。 这里要注意一个重要事实是,这种可变性也可以存在于嵌套大小中。 这意味着可能… 真正参差不齐张量是什么?...总结一下这些要点,我们可以指出,参差不齐张量形状目前仅限于以下形式: 单个统一大小 后跟一个多个参差不齐大小 后跟零个更多个统一大小 构造参差不齐张量 TF 2.0 提供了大量可用于创建返回锯齿张量方法...我们模型包括四个全连接层。 纯粹出于说明目的,我们假设每个全连接层包含 10 个节点神经元。 这些层中每一层都使用整流线性单元(ReLU)激活函数。 最终输出通过softmax层获取。...您数据集中可能有成千上万图像。 由于硬件内存(CPU 内存 GPU 内存)限制,我们无法将所有图像存储到内存中。 tf.data.Dataset提供了构建此管道有效方法

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