终于得到了第四个“裤衩”,散分!

Java > 非技术区 [问题点数:200分,结帖人anchor1]
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黄花 2008年4月 Java大版内专家分月排行榜第二
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红花 2007年4月 Java大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2008年1月 Java大版内专家分月排行榜第二
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GitHub 绑定GitHub第三方账户获取
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红花 2008年10月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
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红花 2007年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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通信原理 [周炯槃 编著] 2015年版 清晰 带书签

作者: 周炯槃/庞沁华等编 出版社: 北京邮电大学出版社 出版年: 2005-11 页数: 528 定价: 46.00元 《通信原理》(合订本)系统、深入地介绍了通信系统及通信网的基本原理及基本分析方法,是通信及信息专业的专业基础教材。全书共十一章,内容包括通信系统交通网的基本概念、确定信号及随机过程、模拟通信系统、数字基带传输、数字频带传输、信源和信源编码、信道和信道容量、信道差错控制编码、正交编码与伪随机序列及其应用、通信网的基本原理。

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打通Linux脉络系列:进程、线程和调度

本课程分成4个组成部分,每次课60分钟,每次课后留下3-4个练习题,可以在Linuxer公众号留言讨论答案和做题心得。 第一部分:深入彻底搞清楚进程生命周期,进程生命周期创建、退出、停止、以及僵尸是个什么意思; 第二部分:深入分析进程创建的写时拷贝技术、以及Linux的线程究竟是怎么回事(为什么称为轻量级进程),此部分也会搞清楚进程0、进程1和托孤,以及睡眠时的等待队列; 第三部分:搞清楚Linux进程调度算法,不同的调度策略,实时性,完全公平调度算法; 第四部分:讲解Linux多核下CPU、中断、软负载均衡、cgroups调度算法以及Linux为什么不是一个实时操作系统。 掌握Linux脉络知识:进程、线程和调度。

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做个一个题目汇总,excel格式的,便于筛选排序,把容易自相矛盾的内容作了整理,里面有一份答案,仅供参考,性格测评没有好坏之分,只有根据所要应聘的公司和岗位来具体问题具体分析,希望对大家有帮助。

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数据结构和算法(Java)

如果说各种编程语言是程序员的招式,那么数据结构和算法就相当于程序员的内功。 想写出精炼、优秀的代码,不通过不断的锤炼,是很难做到的。 开这个系列的目的是为了自我不断积累。不积跬步无以至千里嘛。 如果不懂数据结构的,可能随便选择一个容器来存储,也能完成所有的功能,但是后期如果随着学生数据量的增多,随便选择的数据结构肯定会存在性能问题,而一个懂数据结构和算法的人,在实际编程中会选择适当的数据结构来解决相应的问题,会极大的提高程序的性能。

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C# for Unity3D:详解委托和事件

委托和事件在规范的项目开发中必不可少,它能够极大的优化代码结构,使得代码模块之间保持松耦合,方便后期升级、扩展和维护。 对初次接触委托和事件的开发者,委托和事件是一个坎儿。它需要你具有扎实的C#编程基础,对方法、类、参数传递等前置知识有深刻理解,同时又要对代码设计模式有初步概念。 这些难点,本套课程都会给出针对性的详细讲解,让你对委托和事件不再感到陌生和恐惧,帮助你跨过委托和事件这个坎儿。 这是一套专门针对C#中委托和事件这个知识点进行详细讲解的课程。 基础、详细、思路清晰、代码规范是这套课程的特点! 在这套课程中,你可以收获以下知识: 1、委托的概念及基本使用方法 2、匿名方法 3、Lambda表达式 4、Action、Func、Predicate委托 5、发布者/订阅者模式 6、EventHandler标准事件 7、事件访问器 8、委托和方法的异步调用

web级mysql实战

本课程是基于web开发领域下的实战mysql课程。本课程会模拟一个项目需求,从一万数据到百万数据逐步讲解如何建立、优化和第三方库结合的过程。 同时本课程的高潮在: 1、mysql+memcached的结合实战 2、mysql+redis的结合实战 3、mysql+mycat(数据库中间件)在分库分表中的基本使用 4、mysql+HaProxy的负载均衡配置 5、实际案例中的一些表设计讲解。 提高web开发技术水平的关键往往并不来自于开发语言本身,而是对数据库、Linux、第三方库的理解和项目实战经验的积累。本课程也是从数据库入手,帮助大家找到自己真正的技术瓶颈

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Hadoop大数据从入门到精通

Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce的工作原理 如何优化Hadoop机群所需要的硬件配置 搭建Hadoop机群所需要考虑的网络因素 如何利用Hadoop配置选项进行系统性能调优 如何利用FairScheduler为多用户提供服务级别保障 Hadoop机群维护和监控 如何使用Flume从动态生成的文件加载数据到Hadoop 学员将学习和掌握使用高级脚本语言或类SQL语言来编写MapReduce任务,而无需掌握Java编程语言和熟悉Hadoop API。通过掌握Hive和/或Pig,将极大缩短数据分析人员设计编写和调试常见数据分析问题的周期,提高工作效率;从而为企业节省费用,缩短分析结果市场化的周期。

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