回答:ls 得到文件列表。然后循环读取文件。用head截取第零行到指定行之间的文本。最后用tail读取最后一行。代码如下：#!/bin/bashfiles=$(ls)for i in $files; dohead -n20 $i | tail -n1done如果希望将结果输出到某个文件的话，还可以这样改#!/bin/bashfiles=$(ls)for i in $files; dores=$(head...
曹金海
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回答:大家好，我们以java排序算法为例，来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较，具体代码如下：第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子，然后递归将数值塞进对应值的桶里，具体代码如下：第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数，然后存放到单独的数组中计数累加，具体代码如下：第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来，然后通过递归将剩...
molyzzx
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回答:我们已经上线了好几个.net core的项目，基本上都是docker+.net core 2/3。说实话，.net core的GC非常的优秀，基本上不需要像做Java时候，还要做很多的优化。因此没有多少人研究很正常。换句话，如果一个GC还要做很多优化，这肯定不是好的一个GC。当然平时编程的时候，常用的非托管的对象处理等等还是要必须掌握的。
ZweiZhao
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回答:后台不等于内核开发，但了解内核肯定有助于后台开发，内核集精ucloud大成，理解内核精髓，你就离大咖不远了。程序逻辑抽取器支持c/c++/esqlc，数据库支持oracle/informix/mysql，让你轻松了解程序干了什么。本站正在举办注解内核赢工具活动，你对linux kernel的理解可以传递给她人。
wenshi11019
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回答:1. 避免使用 select * 你需要什么信息,就查询什么信息,查询的多了,查询的速度肯定就会慢2. 当你只需要查询出一条数据的时候,要使用 limit 1 比如你要查询数据中是否有男生,只要查询一条含有男生的记录就行了,后面不需要再查了,使用Limit 1 可以在找到一条数据后停止搜索3. 建立高性能的索引 索引不是随便加的也不是索引越多越好,更不是所有索引对查询都有效4. 建数据库表时,给字...
molyzzx
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...秒钟处理数亿条消息。在这个场景的批处理中，我们单个作业处理的数据量已经超过400T，并且为了节省资源，我们的批处理作业是和流计算作业以及搜索的在线引擎运行在同样的机器上。所以大家可以看到流批一体化已经在阿...
...也支持eventime的处理、支持超大状态的Job（在阿里巴巴中作业的state大小超过TB的是非常常见的）、支持exactly-once的处理。 阿里巴巴与Flink 随着人工智能时代的降临，数据量的爆发，在典型的大数据的业务场景下数据业务最通用...
...Runtime 便是 Flink 运行时的实现。数据交换模型Flink 对于流作业和批作业有一个统一的执行模型。Flink 中每个 Task 的输出会以 IntermediateResult 做封装，内部并没有对流和批两种作业做一个明确的划分，只是通过不同类型的 Intermediate...
...g和Hive运行。 但是MapReduce并不适合迭代算法。在每个Hadoop作业结束时，MapReduce将数据保存到HDFS并为下一个作业再次读取数据。我们知道，将数据读入和写入文件是代价高昂的活动。Apache Spark通过提供内存中的数据持久性和计算...
...允许它检验多重事实，2）一个深度架构，允许它在推理作业中模化复杂的逻辑关系。假定问题和事实并不存在特殊的结构，神经推断器能够容纳不同类型的推断和不同的语言表达形式。[…]经验研究表明，在两种不同人工作业上...
...化无止境，越学习才能越深刻地感受自己的无知，即使是作业内已提到的额外内容我也并没有一一探究完整，这里只是谦卑地尽力记录自己的努力，并无意与谁比较，如有新的进展还会回来更新。除特别标注外，文章非原创插图...
...拆分和合并，同时响应离线计算、实时事件，通过 Flink 作业来实时算出对应标签。同时，标签的增减也会告知给画布引擎，推动画布引擎实时可用。那么，实时标签和实时事件的区别是什么呢？实时标签和画布的场景关系较弱...
...能容忍。唯一的解决办法：只有摆脱人的手工操作，实现作业的自动过渡。这样就出现了成批处理。 批处理 —— 磁带存储 批处理系统：加载在计算机上的一个系统软件，在它的控制下，计算机能够自动地、成批地处理一个或...
...://join.thoughtworks.cn/ 投递的简历，9.20 日邮件通知官网下载作业，作业总体来说不难，9.21 号花了半天多的时间做完，然后就直接在9.21 号下午提交了。然后等了挺长时间的，可能是因为 ThoughtWorks 在管理方面比较扁平化的原因，所...
...者是单个机器做的越来越强，或通过编译器优化的手段让作业在一个设备上或者是一个机器内部把硬件性能发挥到极致来满足现在日益增长的计算需求。硬件从多核架构CPU发展到众核架构GPU，GPU从P100到V100, 为了追求更高的效率...
...eadProgramming Models这个也很值得一提，不管是流式还是批式作业，我们编写分布式应用的方式就两种，1 是用框架中的专属概念，比如 Spark 中的 RDD，Flink 中的 DataStream 等，2 是用 SQL。使用代码来开发，需要了解很多分布式计算框...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
cikenerd
