Vue 是一个 MVVM 框架，是一套用于构建用户界面的渐进式框架，不同于其他框架，是自底向上的逐层应用框架。它不再关注于其他层，只关注视图，使得 Vue 极为容易上手且便于第三方库相整合。
打散是在推荐、广告、搜索系统的结果基础上，提升用户视觉体验的一种处理。主要方法是对结果进行一个呈现顺序上的重排序，令相似品类的对象分散开，避免用户疲劳。 算法端传出的推荐结果，往往具有以下几个痛点： 1、相似品类的商品易扎堆。显然的，如果商品的各特征相似，其获得的推荐分数也容易相近，而满目的同款肯定不是用户期望的结果。
数据价值是具有时效性的，在一条数据产生的时候，如果不能及时处理并在业务系统中使用，就不能让数据保持最高的“新鲜度”和价值最大化。
web前端面试常见问题总结，1.web前端项目的结构是怎样的？文件有哪些命名规范？项目结构规范 页面文件：以项目名命名，例如：shop js文件：命名为js css文件：命名为css
一、为什么禁止使用Apache Beanutils进行属性的copy？市面上有很多类似的属性拷贝工具类，比较常用的有1、Spring BeanUtils 2、Cglib BeanCopier 3、Apache BeanUtils 4、Apache PropertyUtils 5、Dozer
linux常用基础知识包括：命令、技巧等等。Linux基本认知、自动补全命令或文件（夹）。
MySQL 与Django版本匹配相关经验，根据提示分析报错原因：Django2.1不再支持MySQL5.5，必须mysql5.6版本以上
首先来谈谈数据模型。模型是现实世界特征的模拟和抽象，比如地图、建筑设计沙盘，飞机模型等等。
你可以只传入待压缩图片对象，其他参数都是非必须的，插件按照默认参数自动完成图片压缩处理。
公司的移动端业务需要在用户上传图片是由前端压缩图片大小，再上传到服务器，这样可以减少移动端上行流量，减少用户上传等待时长，优化用户体验。JavaScript 操作压缩图片原理不难，已有成熟 API，然而在实际输出压缩后结果却总有意外，有些图片竟会越压缩越大，加之终端（手机）类型众多，有些手机压缩图片甚至变黑。
正则表达式(Regular Expression)是一门简单语言的语法规范，是强大、便捷、高效的文本处理工具，它应用在一些方法中，对字符串中的信息实现查找、替换和提取操作。
阅读软件源代码是每个开发者的必由之路，尤其是内核开发者。因为内核开发在很大程度上并不是重新发明轮子，而是深入理解并尽量复用现有的内核设计框架，然后参照相似的功能模块去添加或改写某项需要的功能。
跨平台技术由于其一码多端的生产力提升而表现出巨大的生命力，从早期的Hybrid App到ReactNative/Weex、小程序/快应用，再到现在的Flutter，跨平台技术一直在解决效率问题的基础上最大化的解决性能和体验问题。这也引出了任何跨平台技术都会面临的核心问题。
7 月 6 日，Apache Flink 1.11 正式发布。从 3 月初进行功能规划到 7 月初正式发版，1.11 用将近 4 个月的时间重点优化了 Flink 的易用性问题，提升用户的生产使用体验。
小游戏主要分为渲染和逻辑两部分。渲染优化能让渲染相关的指令（WebGL/GFX）得到更高效的执行，逻辑优化是让除渲染之外的 代码也能更高效的执行，本篇主要讲述逻辑相关的优化。
机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习通过算法学习数据的模式，据此对新的数据进行预测。
这是一篇简单的入门级文章，旨在让从没有使用过git的人群能够明白git的初步用法，以及git用于工作的基本思想。看完本文后，希望大家能够上手实现基本功能的操作。只要入了门，再进阶就有章可循了。
Git每次提交代码都需要写commit message，否则就不允许提交。一般来说，commit message应该清晰明了，说明本次提交的目的，具体做了什么操作……但是在日常开发中，大家的commit message千奇百怪，中英文混合使用、fix bug等各种笼统的message司空见怪，这就导致后续代码维护成本特别大，有时自己都不知道自己的fix bug修改的是什么问题。基于以上这些问题，我们希望通过某种方式来监控用户的git commit message，让规范更好的服务于质量，提高大家的研发效率。
JVM工作原理和特点主要是指操作系统装入JVM，是通过jdk中Java.exe来完成,通过下面4步来完成JVM环境.
我们知道，大部分Spark计算都是在内存中完成的，所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，内存。Spark的性能，想要它快，就得充分利用好系统资源，尤其是内存和CPU。有时候我们也需要做一些优化调整来减少内存占用，例如将小文件进行合并的操作。
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