机器人到达指定位置的方法数问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：机器人到达指定位置的方法数问题 CSDN：机器人到达指定位置的方法数问题 题目描述 链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/54679e44604f44d48d1bcadb1fe6e
在链表上实现 Partition 以及荷兰国旗问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：在链表上实现 Partition 以及荷兰国旗问题 CSDN：在链表上实现 Partition 以及荷兰国旗问题 题目描述 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ，请你对链表进行分隔，使得所有 小于
数组分成两个最接近集合问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：数组分成两个最接近集合问题 CSDN：数组分成两个最接近集合问题 问题描述 给定一个正数数组 arr， 请把 arr 中所有的数分成两个集合，尽量让两个集合的累加和接近； 返回：最接近的情况下，较小集合的累加和。 主要思路 首先把数组之
本文从一例业务中遇到的问题出发，以FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK这一flag作为切入点，带大家探究Activity启动前的一项重要的工作——栈校验。文中列举一系列业务中可能遇到的异常状况，详细描述了使用FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK时可能遇到的“坑”，并从源码中探究其根源。只有合理使用flag、launchMode，才能避免因为栈机制的特殊性，导致一系列与预期不符的启动
逍遥模拟器与burpsuite抓包配置问题 逍遥模拟器
摘要：GaussDB(DWS)提供了资源管理功能，用户可以根据自身业务情况对资源进行划分，将资源按需划分成不同的资源池，不同资源池之间资源互相隔离。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)资源管理排队原理与问题定位》，作者： 门前一棵葡萄树 。 一、内存管控原理 GaussDB(DWS)提供
摘要：通常跑批加工场景下，都是大数量做关联操作，通常不建议使用索引。有些时候因为计划误判导致使用索引的可能会导致严重的性能问题。本文从一个典型的索引导致性能的场景重发，剖析此类问题的特征，定位方法和解决方法 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：indexscan导致的性能问题识别
基础 [自然语言处理（NLP）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理（N
由于最近服务器和域名出了问题，做了博客的迁移，也改了博客的二级域名。博客地址迁移到了朋友的本地服务器上，确保了数据的安全，可靠。之前挤压了一部分的博客笔记会补上。最近都在做chatgpt的服务开发。熬了一个月了，会把我的踩坑那些记录下来。后续的安排也会贴在博客 里。chatgpt网站：[https:
# Nginx反向代理服务流式输出设置 # 1.问题场景 提问：为什么我部署的服务没有流式响应 最近在重构原有的GPT项目时，遇到gpt回答速度很慢的现象。在使用流式输出的接口时，接口响应速度居然还是达到了30s以上。 # 2.现象分析 分析现象我发现，虽然前端还是流式打印的结果，但是，好像是接口处
耗时两周，新版的操作系统常见知识点/问题总结总算搞完了，手绘了30多张图。大家可以用来复习操作系统或者准备操作系统面试。对于大部分公司的面试来说基本够用了，不过，像腾讯、字节这种大厂的面试还是要适当深入一些。 这篇文章总结了一些我觉得比较重要的操作系统相关的问题比如 用户态和内核态、系统调用、进程和
现在已经到了面试招聘比较火热的时候，后续会分享一些面试真题供大家复习参考。准备面试的过程中，一定要多看面经，多自测！ 今天分享的是一位贵州大学的同学分享的快手一面面经。 快手一面主要会问一些基础问题，也就是比较简单且容易准备的常规八股，通常不会问项目。到了二面，会开始问项目，各种问题也挖掘的更深一些
随着业务快速发展，各种问题越来越明显，急需对系统进行微服务改造优化。经过思考，整体改造将分为三个阶段进行：数据库拆分、应用拆分、数据访问权限收口。
在敏捷开发环境下，系统通过迭代增量的交付价值，系统架构也是如此。团队不可能在项目之初就建立完美的系统架构，系统架构应该随着系统迭代不断演进。架构演进和架构腐化是看待架构的不同视角：架构腐化着眼于现状，架构演进侧重于未来架构腐化不可避免，随着时间流转腐化现象必然发生。而我们需要做的是：通过某种方式及早发现和修正
魔笛活动平台要记录每个活动的用户行为数据，帮助客服、运营、产品、研发等快速处理客诉、解决线上问题并进行相关数据分析和报警。可以预见到需要存储和分析海量数据，预估至少几十亿甚至上百亿的数据量，所以需要选择一款能存储海量数据的数据库。由于是通过接收MQ存储或者API方式存储，所以对实时写入性能也有一定要求
每当到618、双11这样大促的时候，搜索作为整个App的核心功能，不仅担当着流量入口，还承载着用户感知到这个产品在导购场景中的服务与体验，所以保障搜索以便更好的助力618大卖。
## 一、问题是怎么发现的 最近有个新系统开发完成后要上线，由于系统调用量很大，所以先对核心接口进行了一次压力测试，由于核心接口中基本上只有纯内存运算，所以预估核心接口的压测QPS能够达到上千。 压测容器配置：4C8G 先从10个并发开始进行发压，结果cpu一下就飙升到了100%，但是核心接口的qp
在实际开发过程中，我们可能会遇到并发写文件的场景，如果处理不当很可能出现文件内容乱序问题。下面我们通过一个示例程序描述这一过程并给出解决该问题的方法。
今天来说一个老生常谈的问题，来看一个实际案例：业务中往往都会通过缓存来提高查询效率，降低数据库的压力，尤其是在分布式高并发场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。
