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协作开发
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浅梦一笑
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学Python后到底能干什么?
Python是一种什么语言?Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言,适合初学者的Basic语言,适合网页编程的Java语言等,Python是他们其中的一种。首先,我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序,都是为了让计算机干活,比如下载一个MP3,编写一个文档等,
helloworld_78018081
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4年前
大厂首发!java哨兵模式的作用
引言做了5年开发的我,阿里一直是我心之所向,如今我如愿以偿进入了国内互联网巨头——Alibaba!其实,今年下半年我面试不少互联网企业,像涂鸦智能,百度,京东,腾讯,字节,滴滴,阿里等等都有三井的身影,之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的,满满干货,诚意分享!由于整理成了文档,总结的内容比较多,希望大家都能领取一份
洛竹
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4年前
给 React Native 库添加 Example
本文翻译自,也夹杂了一些私货,如有帮助,请不吝点赞。你为ReactNative制作了一个闪亮的新库,现在该向全世界展示它。但是您需要添加一个示例应用程序,以便人们可以在安装之前进行尝试。有一个示例程序也能让你在开发时测试。这看起来很简单,真的是吗?不幸的是,它不是那么简单,并且可能会非常具有挑战性。我将描述我使用的过程,也许会对您有所帮助。请注意
徐小夕
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4年前
web性能优化的15条实用技巧
javascript在浏览器中运行的性能,可以认为是开发者所面临的最严重的可用性问题。这个问题因为javascript的阻塞性而变得复杂,事实上,多数浏览器使用单一进程来处理用户界面和js脚本执行,所以同一时刻只能做一件事。js执行过程耗时越久,浏览器等待响应的时间越长。加载和执行1.提高加载性能1.IE8,FF,3.5,Safari4和
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3年前
Docker 和 Kubernetes,一周即可快速入门!!云原生技术工坊再度来袭~
只需要每天晚上花三两个小时,在一周业余的时间里,你就能快速入门Docker和Kubernetes!!第一期云原生在线技术工坊已经圆满结束,好评如潮,下面是部分参与者打卡截图:第二期技术工坊活动再度来袭关注“腾讯云原生”公众号,回复“技术工坊”即可参与!!技术工坊简介云原生在线技术工坊,由腾讯云原生【燎原社】精心打造,旨在帮助更多对云原生技术感兴趣的开发者快
Stella981
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3年前
Serverless架构:有明云PaaS
今天大多数公司无论是在开发应用程序的时候还是将其部署到服务器的时候,无论是选择公有云还是私有云,都需要提前估算究竟需要多少台服务器,都需要部署运行应用程序和依赖的各种各样的软件到服务器上。如果我们不想在这些与业务无关的繁琐的细节上耗费精力,是否有一种简单的架构能够满足我们的需求呢?答案是Serverless(无服务器)架构。 Serverl
Stella981
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3年前
2021年如何面试大厂?回顾今年字节,美团,华为,蚂蚁等Java岗面试经历!文末直接分享笔记
还有20天就是2021年了,回顾一下2010年自己面试过的大厂,这里我说下我的感受今年跳槽成功的难度比往年高了很多,很明显的感受就是:对于今年的java开发朋友跳槽面试,无论一面还是二面,都开始考验一个Java程序员的技术功底和基础。对源码解读和核心原理理解也是成了加分项,特别是对Java的一些核心基础知识点掌握的不够或者没有体系方向的朋友面试也
Stella981
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3年前
GitOps—用于基础设施自动化的DevOps
GitOps提供了一种自动化和管理基础设施的方法。它通过许多团队已经应用的DevOps最佳实践来做到这一点,例如版本控制、代码评审和CI/CD管道。由于DevOps在提高生产率和软件质量方面的巨大潜力,许多公司一直采用DevOps。在这个过程中,我们已经找到了自动化软件开发生命周期的方法。然而,在基础设施设置和部署方面,它仍然主要是一个手动过程。
Wesley13
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3年前
Java vs Big data 哪种编程语言更好?
互联网产业跨越式发展,带来了无限的商机和可能。越来越多的人将目光对准了编程。很多人想要掌握一技之长,想在IT圈子中崭露头角!于是,有朋友提问!大数据和java,这两种编程语言,哪个更好?好程序员做出了如下总结,欢迎来看! 首先,兴趣是第一老师,喜欢什么样的技术,就此开发自己相应的技能!如果你对一门技术感到无趣,那么,在后续漫长的学习中,绝对有可能半途
Stella981
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3年前
CODING DevOps 系列第四课:DevOps 中的质量内建实践
什么是质量内建随着时间的推移,我们项目的开发效率会逐渐降低,直到几年之后整个项目可能就无法维护,只能推倒重来。具体的表现首先就是随着时间推移,我们会发现整个需求列表里面能做的需求越来越少,因为每当我们增加一个新特性,需要改动的代码就非常多,所以最后每提出一个新的需求,团队评估出来的改动成本都非常高,导致最后难以增加新的特性。第二个表现
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