> 以下内容，均代表个人观点，欢迎交流～ ## 职业能力测试 ### 常识判断  { console.log('async1 start'); await
> 2023年校招，密码基础研究 ## 初面 - 三分钟自我介绍（实习、家庭、项目等） - 参加的比赛中自己的工作 - 关于同态密码（安全性分析、基于的困难问题、如何测评效率等） - 熟悉的编程语言 - 有什么问题？ ## 笔试 > 开卷，做完发邮箱 + 综合能力测试题 + 专业能力附加题 ## 二
分享一位读者投稿的携程校招 Java 岗位的面经。 下面是正文。 个人背景：双非本，机械专业转码。 携程在正式面试之前，会有一个性格测试（40分钟）。性格测试之后，大概过一周进行笔试。笔试之后，会邮件通知是否通过并预约第一轮面试时间。 普通 offer 一般只有两面，如果是 sp 或者 ssp 的话
笔者在最近的项目开发中，遇到了两个父子关系紧密相关的场景：评论树结构、部门树结构。具体的需求如：找出某条评论下的所有子评论id集合，找出某个部门下所有的子部门id集合。
笔者的博客基于 VitePress 搭建的，使用其自定义主题能力完成博客主题 @sugarat/theme 的搭建。 前段时间有群友反馈说使用主题构建后耗时增加非常明显。 前后耗时大概增加了 10 倍，过于离谱了。 断断续续的投入差不多 1 个月的时间完成了优化，效果还是很明显。 至此写篇文章记录&
笔者开发过一些小应用，然后这些应用就需要有升级更新的功能，但是如果每个都集成进去也行，但是就是得写死更新的代码了。于是就想写一个应用升级更新的管理器，以前看到过Github上有一个AutoUpdate.Net，不过它那个要集成到应用中的，不符合笔者的需求，上次编写的那个没写完，然后这几天翻出来了，想
笔者感受就是搞一套Oracle 23ai的学习测试环境，从未如此的简单高效。 因为近期Oracle 23ai这个话题很火，很多人也在找实验环境想亲自体验测试一番。 其实搞这样的环境没有任何的门槛，甚至无需注册任何账号，直接安装免费的Oracle VM VirtualBox，下载现成的23ai环境，双
对应于其强大的能力，大语言模型 (LLM) 需要强大的算力支撑，而个人计算机上很难满足这一需求。因此，我们别无选择，只能将它们部署至由本地或云端托管的性能强大的定制 AI 服务器上。 为何需要将 LLM 推理本地化 如果我们可以在典配个人计算机上运行最先进的开源 LLM 会如何？好处简直太多了: 增
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说时迟那时快，微软第一时间发布开源库Visual ChatGPT，把 ChatGPT 的人工智能AI能力和Stable Diffusion以及ControlNet进行了整合。常常被互联网人挂在嘴边的“赋能”一词，几乎已经变成了笑话，但这回，微软玩了一次真真正正的AI“赋能”，彻底打通了人工智能“闭环
http://arthurchiao.art/blog/bgp-in-data-center-zh/ 关于本文 本文是我在读 BGP in the Data Center （ O’Reilly, 2017）时的读书笔记。原书很短，只有 90 页不到，但理论和实践兼备，是现代 数据中心和 BGP 入门
https://www.cnblogs.com/wyongbo/p/17054924.html python连接国产神州通用数据库。 一、准备 下载whl及dll： 链接: https://pan.baidu.com/s/1lwE-FwIsf-aYjoqCPij2hA 提取码: 49qp 二、安装
痛点 传统竖井式IT架构（封闭、隔离、非标、难运维） X86 服务器硬件稳定性不足 开源软件可靠性不足，且不可控 出了故障，被动救火救不完 转型 由此催生了转型升级的需求： 运维智能（SRE）的转型 SRE运维模式 核心职责 保证： 业务连续性 应用连续性 平台连续性 职责分工 综合运维岗 7*24
笔记 脚手架文件结构 ├── node_modules ├── public │ ├── favicon.ico: 页签图标 │ └── index.html: 主页面 ├── src │ ├── assets: 存放静态资源 │ │ └── logo.png │ │── component: 存放
这篇文章，值得关注的是，盖茨提出对人工智能如何可以减少世界上最严重的不公平现象的思考，以及我们关注的人工智能风险问题。
最近笔者刷到一则消息，一位测试员在某乎上分享，从月薪5K到如今的20K，他总共跳了10次槽，其中还经历过两次劳动申诉，拿到了大几万的赔偿，被同事们称为“职场碰瓷人”。 虽说这种依靠跳槽式的挣钱法相当奇葩，但不得不说，跳槽成为了职场上越来越常见的现象。在智联招聘调查数据中我们看到，93.2%的白领有跳
