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数据加密技术
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待兔
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4年前
男生学软件开发和女生学软件开发会不会有很大差距?
对于这个问题,我想从教育背景、思维模式、职场现状来谈谈我的观点。首先说下我个人的看法,我觉得做软件研发和程序员这一职位,都是想法设法通过技术手段进行设计、编码,最终解决问题。那么从这种纸面意义上来说,男女之间学习软件开发不应该会在性别因素上存在很大差距,无非就是努力不努力,能不能投入大量时间钻研而已。然而这只是纸面上。在开始论述之前,我想先说一句,如
Tommy744
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4年前
2021年值得关注的五个云原生安全问题
云原生正变得越来越流行,在2020年,统计发现,其中83%的组织也在生产环境中使用kubernetes。由于,团队可以轻松地构建和使用,,,以及管理服务,而不必担心底层的服务器。但是,云原生安全性仍然是一个真正的挑战。奇怪的是,云原生安全性的最大问题与所有新技术无关。首席安全官表示,如果组织希望以更好地开始新的一年,则应着手解决五个主要的云原生安全性问题。有
Stella981
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3年前
Centos7.0 mini安装 安装后配置 以及 编译安装PHP7
大家好,我是雷丘,欢迎来到我的博客,这是我第一篇技术博文,如果有错误和不明白的地方,欢迎留言,收到第一时间回复。最近在搞app服务端的程序,开始是thinkphp开发的,后来又使用了php自己开发架构,但是性能都不是很好,当然java,nodejs,python等高大上语言本人也会,但是我还是喜欢php,近期听说php7出来了,性能赶超HHVM,心里小激
Stella981
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3年前
Android自动化页面测速在美团的实践
背景随着移动互联网的快速发展,移动应用越来越注重用户体验。美团技术团队在开发过程中也非常注重提升移动应用的整体质量,其中很重要的一项内容就是页面的加载速度。如果发生冷启动时间过长、页面渲染时间过长、网络请求过慢等现象,就会直接影响到用户的体验,所以,如何监控整个项目的加载速度就成为我们部门面临的重要挑战。对于测速这个问题,很多同学首先会想到在页面
Stella981
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3年前
ExMobi客户端跨平台移动开发架构剖析
2016NJSD南京软件开发者大会已经过去一个多月时间,会上有幸跟现场的朋友一起分享《跨平台移动应用开发架构实践》的话题,在这段时间里收到一些开发者的反馈和疑问,很高兴有那么多开发者对跨平台移动应用开发技术感兴趣。也有开发者反映说大会提供的pdf材料内容有缺失,这里提供一份我自己转格式的pdf(点此下载(https://www.oschina.n
Wesley13
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3年前
Java互联网应用和企业级应用的区别
企业级应用是为了满足企业日常运营所产生的IT应用,其目的是满足企业自己,对交付厂家而言,俗称2B业务;互联网应用则是面向个人用户,俗称2C业务。就个人经验,企业应用主要关注业务服务的能力,针对该企业的业务流程进行信息化、规范化、日志化,以提高企业业务及管理的效率。;互联网比较关注体验,用户粘性。技术上看,很多企业级应用的业务复杂性比互联网要大的多;而互
Stella981
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3年前
2020DevOps状态报告——平台模型:扩展DevOps的新方法
平台模型是我们在这个领域看到越来越多的方法,它源于负责产品或服务的端到端交付的产品团队的理念。如果只应用于单一的产品,或者几个产品,它的效果很好。但如果有数百种产品或服务,把一个产品团队用于这些产品,对每一个来说都是低效和昂贵的。想象10个团队,每个团队都有自己的技术栈、工具链和流程。会一直重复解决类似的问题、花太多的时间来评估技
Wesley13
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3年前
Java面试知识点总结
本篇文章会对面试中常遇到的Java技术点进行全面深入的总结,帮助我们在面试中更加得心应手,不参加面试的同学也能够借此机会梳理一下自己的知识体系,进行查漏补缺(阅读本文需要有一定的Java基础;若您初涉Java,可以通过这些问题建立起对Java初步的印象,待有了一定基础后再后过头来看收获会更大)。本文的问题列表来自于http://www.nowcoder.
此账号已注销
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3年前
AMS 新闻视频广告的云原生容器化之路
作者卓晓光,腾讯广告高级开发工程师,负责新闻视频广告整体后台架构设计,有十余年高性能高可用海量后台服务开发和实践经验。目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型。吴文祺,腾讯广告开发工程师,负责新闻视频广告流量变现相关后台开发工作,熟悉云原生架构在生产实践中的应用,拥有多年高性能高可用后台服务开发经验。目前正推动团队积极拥抱云原生。陈宏钊,腾讯广告高级开发工程
helloworld_54277843
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2年前
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,
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