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7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
77720发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
Indexer缓存k8s资源对象，并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源
43420编辑于 2023-04-12 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
78330发布于 2019-11-08 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
46210编辑于 2024-03-01 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
75010发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用，也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸，并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
1.4K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
多个条件分支记录错误信息，可以封装进一个方法，在记录异常信息的地方抛出异常，并给出相应信息。在该方法外部捕获，记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
61710编辑于 2022-06-28 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.5K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员，要保证同一所学校的所有队员都不能相邻，分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
86710发布于 2020-06-23 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
44920发布于 2019-11-08 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”，现希望根据这个指标把人群分为两大类，即外向型（outgoing，即活跃度高的）和内向型（introverted，即活跃度低的）。
42420发布于 2020-09-15 - 来自专栏Debian中国
CPU 漏洞补丁对内核性能影响：4.15 比 4.11 快 7-9%
根据Google+博文显示，最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%；在激活内核页表隔离（KPTI）情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?
66320发布于 2018-12-21 - 来自专栏Linux运维
时序数据选型、存储模型与选型
时序数据选型、存储模型与选型一、时序数据的特征与挑战时间戳驱动：数据天然带有时间维度，典型场景包括监控指标、传感器采集、交易日志。高吞吐写入：数据持续产生，要求数据库具备批量写入与乱序处理能力。 压缩与分区优化金融交易、日志分析Prometheus云原生监控拉取式模型与Kubernetes深度集成，PromQL强大应用监控、容器指标IoTDB工业物联网灵活序列模型面向设备数据优化，接口丰富工业场景、传感器数据四、选型考量维度场景匹配监控 选型建议：根据业务场景、数据规模与团队技术栈综合评估，避免“一刀切”。
61110编辑于 2026-01-04 - 来自专栏John Wong's Blog
前端技术选型
技术选型是我们必然会碰到的，我们常常面临的不是单个技术的选型，而是对于一个项目所涉及的一整套技术、方案、规范或者产品的选型。我们需要仔细的去权衡各种技术、各种组合的利弊，做出取舍。 技术选型需要考虑的因素 项目因素 明确现在项目的规模、重要程度。 项目的需求（特别是非功能性需求）也会限制技术的选型 团队因素 考虑团队的因素，也就是人的因素，考虑团队人员的技术组成。 如何进行技术选型 上面列出了很多技术选型需要考虑的因素，那么到底该如何进行技术选型呢？ 首先明确选型的需求和目的，最好能列出必须要考虑的各种因素以及评判标准。寻找候选技术和产品。 可以列个技术选型分析表（小的不太重要的技术选型不一定要这么麻烦，而重要的技术选型则可能要反复各个步骤多次） 团队、技术成熟度、性能、架构一致性... 选型最后 当一个技术或产品选型后，下面要做的便是接入和推进。抓住时机，坚定地推进。
1.4K10编辑于 2021-12-23 - 来自专栏顶级程序员
前端框架选型
本文将详细介绍框架选型 框架与库 库(lib)具有以下三个特点： 1、是针对特定问题的解答，具有专业性； 2、不控制应用的流程 3、被动的被调用 框架(frameword)具有以下三个特点： 1、具有控制反转 == SPA(单页系统) SPA应用程序的逻辑比较复杂，需要一种模式来进行解耦，但并不一定是MV*模式 最后 最后推荐一个框架选型网站https://www.javascripting.com，该网站根据不同的需求的选择 ，给出当下流行的框架选型 ? 作者：小火柴的蓝色理想 链接：www.cnblogs.com/xiaohuochai/p/7041595.html 本文是蔡剑飞、郑海波老师的《产品前端架构》课程中《框架选型》章节的学习记录
2.1K60发布于 2018-05-03 - 来自专栏全栈程序员必看
OLAP组件选型
OLAP组件选型 一、OLAP简介 1、olap准则 2、OLAP场景的关键特征 3、与oltp比较 二、开源引擎 1、Hive 2、spark SQL 3、presto 4、kylin 5、impala 6、druid 7、Greeplum 8、clickhouse 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据 2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多，较少的join，在数仓中完成宽表构建 Spark SQL、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse、Greeplum等，可以说目前没有一个引擎能在数据量，灵活程度和性能上做到完美，用户需要根据自己的需求进行选型 没有完整的事务支持 不支持二级索引 有限的SQL支持，join实现与众不同 不支持窗口功能 元数据管理需要人工干预维护 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据
3.7K30编辑于 2022-11-17 - 来自专栏硬件工程师
运放选型
事先声明，这只是本人的一点小小见解，如有错误，不妥，还请指出，大家共同进步！！！谢谢。
98620编辑于 2022-08-29 - 来自专栏房东的猫
MySQL索引选型
image.png 所以数据库索引数据结构的选型而言，B 树是一个很不错的选择。
90431发布于 2021-03-26 - 来自专栏ThoughtWorks
技术选型指南
这是一篇综合类技术选型指南，试图为你提供一份比较通用的技术选型思维框架。当你需要进行技术选型时，可以参照它来设计自己的决策树。 ---- 反模式 有一些技术选型策略可能会导致灾难性的失败，这些选型中存在一些共同的反模式，比如： 舆论驱动选型 人云亦云，盲目听信外人或者某些布道师的主观性言论，这就是舆论驱动选型。 单一指标驱动选型 根据任何一个单一指标进行选型都会给你带来灾难，更何况很多指标并不适合作为选型的依据。 如果技术选型只是个数字游戏，那还要你干嘛？ 话语权驱动选型 这几乎是最糟的选型，但却屡见不鲜。技术栈的更迭往往会带来话语权的变化，而这将给公司带来灾难。 粉丝驱动选型 对于生命线产品，最糟糕的选型莫过于粉丝驱动选型了，这次可没有“几乎”。对于技术人员来讲，最重要的特质是客观冷静，这样才能配得上“专业”二字。
1.4K30发布于 2019-05-05 - 来自专栏技术随笔心得
微服务选型
微服务架构的缺点： 1、分布式部署，各个业务以http或者RPC方式进行调用，一定程度上增加了调用的复杂性(相比于集中式服务的进程内函数堆栈调用) 2、服务之间协议的选型
64720发布于 2021-04-13
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