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kelo大橙子
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2016年5月25日
我是如何准备技术面试的
摘要: 目前拿到的知名公司的offer是腾讯和新美大(大众点评、美团)。一直想写一篇面经分享给大家,但因为一些琐碎的事情,就一直耽误着。 今天就特意拿出一些时间去写它。很多人都分享了很多的面经,而且还有好多面试题目在很多社区都有相关的资料。很多面试题也都有相关的解析,但是仅仅是刷这些面试题其实并不一定可以找
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posted @ 2016-05-25 14:54 kelo大橙子
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2016年5月24日
JAVA多线程和并发基础面试问答
摘要: 多线程和并发问题是Java技术面试中面试官比较喜欢问的问题之一。在这里,从面试的角度列出了大部分重要的问题,但是你仍然应该牢固的掌握Java多线程基础知识来对应日后碰到的问题。 Java多线程面试问题 1. 进程和线程之间有什么不同?一个进程是一个独立(self contained)的运行环境,它可
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posted @ 2016-05-24 15:34 kelo大橙子
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2016年5月23日
从1.5k到18k, 一个程序员的5年成长之路
摘要: 昨天收到了心仪企业的口头offer, 回首当初什么都不会开始学编程, 到现在恰好五年. 整天在社区晃悠, 看了不少的总结, 在这个时间点, 我也写一份自己的总结吧. 我一直在社区分享, 所以, 这篇总结也是本着一种分享的态度, 希望相比我还年轻的同学们, 可以从中找到一些让自己成长更快的文字. 先介
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posted @ 2016-05-23 16:51 kelo大橙子
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2016年5月20日
我是如何准备技术面试的
摘要: 目前拿到的知名公司的offer是腾讯和新美大(大众点评、美团)。一直想写一篇面经分享给大家,但因为一些琐碎的事情,就一直耽误着。 今天就特意拿出一些时间去写它。很多人都分享了很多的面经,而且还有好多面试题目在很多社区都有相关的资料。很多面试题也都有相关的解析,但是仅仅是刷这些面试题其实并不一定可以找
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posted @ 2016-05-20 15:20 kelo大橙子
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2016年5月19日
10个惊艳的Ruby单行代码
摘要: 有人想出了Scala的10个单行代码例子。然后CoffeeScript版本迅速崛起,于是我想到发布一个Ruby版本的。我觉得Ruby的语法比Scala清洁点,虽然实质上(至少就这些例子来说)是比较相似的。 1.数组中的每个元素乘以2(1..10).map { |n| n * 2 } 2.数组中的元素
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posted @ 2016-05-19 15:39 kelo大橙子
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2016年5月18日
经典Spring面试题和答案
摘要: 1. 什么是spring?Spring 是个java企业级应用的开源开发框架。Spring主要用来开发Java应用,但是有些扩展是针对构建J2EE平台的web应用。Spring 框架目标是简化Java企业级应用开发,并通过POJO为基础的编程模型促进良好的编程习惯。 2. 使用Spring框架的好处
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posted @ 2016-05-18 15:03 kelo大橙子
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2016年5月17日
数据分析应该要避免的6个错误
摘要: 看到这篇文章,感觉对数据分析一些点总结蛮好的,分享给大家。数据分析要产生真正的价值,或者说要让业务方,管理层感觉到真正的价值,其实需要非常多的东西: 1、要有数据,而且的确需要足够多的数据。是正常的数据积累。2、分析师能不能把业务方的问题理解透,请注意是透,而不是理解了。3、真正知道目前公司资源,在
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posted @ 2016-05-17 15:23 kelo大橙子
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2016年5月16日
代码重构的实战经验和那些坑
摘要: 2012年冬,我在一家创业公司的小团队里搞软件开发。彼时我们有一位真实的企业客户,且软件的第一版也已发布。开发按进度完工,在发布时我欣喜若狂,也非常骄傲,看着系统服务于每天几百万的独立用户,并发送出数千万条短信真是太令人满意了。到了第二年夏天,公司拿到了真实收入,我的职位变成了开发主管,公司又招了些
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posted @ 2016-05-16 14:52 kelo大橙子
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2016年5月13日
勾勒物联网与大数据的数据中心路线图
摘要: 从数据中心的角度看,物联网和大数据项目几乎总是强调网络和存储基础设施。规划人员在组织内开始实施这种大规模数据密集的项目之前,需要仔细地评估基础设施的需求。 传统的商业智能项目建立在不同于大数据项目的需求和理解的基础上。典型商业智能从清晰的想法开始尝试,必须经得起推敲,什么数据可用或必须收集来回答这些
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posted @ 2016-05-13 16:47 kelo大橙子
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2016年5月12日
共筑Spark大数据引擎的七大工具
摘要: Spark正在数据处理领域卷起一场风暴。让我们通过本篇文章,看看为Spark的大数据平台起到推波助澜的几个重要工具。Spark生态系统众生相Apache Spark不仅仅让大数据处理起来更快,还让大数据处理起来更简单、功能更强大、更方便。Spark并非只是一项技术,它结合了诸多部分,新的功能和性能改
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posted @ 2016-05-12 15:54 kelo大橙子
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