在努力拼凑的博客_学习参考

大厂Java面试必问的50个问题及答案解析

Java大厂面试高频考点解析：涵盖JVM、并发编程、框架原理、分布式系统等核心领域。重点包括：JVM内存模型与GC算法、

#java

#面试

#开发语言

Java

缓存

原创 2天前 11 阅读

Java程序员如何转型大数据开发？完整学习路径

Java程序员转型大数据开发需补充分布式系统原理、Linux脚本和NoSQL等基础，重点突破Hadoop、Spark等核心技术栈。建议通过云平台实操、参与

#java

#大数据

#学习

Java

Hadoop

原创 2天前 17 阅读

Java架构师必备技能清单：从CRUD到分布式专家

本文系统梳理了Java架构师的核心技能体系。基础层面需掌握JVM原理、多线程编程和数据库优化；分布式架构需理解CAP理论、RPC框

java

分布式

开发语言

架构师

Java

原创 2天前 12 阅读

Java调试黑科技：Arthas线上问题排查实战

摘要：Arthas是一款强大的Java线上诊断工具，能有效解决生产环境问题排查难题。它提供动态监控、方法追踪、线程分析等功能，支持实时查

#java

#开发语言

Java

开发者

生产环境

原创 2天前 24 阅读

Java 17升级指南—兼容性问题和性能对比全解析

java

开发语言

Java

API

兼容性问题

原创 2天前 17 阅读

Quarkus vs Spring：云原生时代Java框架终极对决

《云原生Java框架选型：Quarkus与Spring对比分析》摘要：在云原生转型背景下，Quarkus和Spring成为Java开发者两大

#java

#spring

#云原生

Java

启动时间

原创 2天前 16 阅读

Python自动化办公—10个实用脚本提升工作效率

Python自动化办公：10个实用脚本合集本文介绍了10个提升工作效率的Python自动化脚本，涵盖：文件批量重命名 Excel数据合

python

自动化

开发语言

Python

mysql

原创 2天前 0 阅读

Python性能优化技巧：让你的代码快10倍

Python性能优化技巧可提升代码执行效率10倍以上。关键方法包括：使用列表推导式替代循环，利用生成器节省内存，采用NumPy/Pandas加速数值

python

性能优化

开发语言

Python

ci

原创 2天前 0 阅读

Python与机器学习—从零开始构建你的第一个AI模型

摘要：本文介绍了如何利用Python构建首个AI模型的完整流程。从Python的优势（简洁语法和丰富库支持）讲起，详细说明了数据收集预处

#人工智能

#python

#机器学习

机器学习

Python

原创 2天前 21 阅读

Python高级特性：生成器、装饰器和闭包详解

Python作为一门灵活且强大的编程语言，提供了许多高级特性来简化代码并提升性能。生成器、装饰器和闭包是其中三个核心概念，它们在开发中广泛应用，能够显著提升代码的可读性和复用性。本文将深入探讨这些特性的原理、用法及实际应用场景。生成器：高效处理大数据流生成器（Generator）是Python中一种特殊的迭代器，通过yield关键字实现。它不会一次性生成所有数据，而是按需生成，从而节省内存。基本语

python

开发语言

生成器

Python

作用域

原创 2天前 1 阅读

在Python可视化—Matplotlib和Seaborn的指南解析！

本文对比Python两大可视化工具Matplotlib和Seaborn的核心特性和应用场景。Matplotlib作为基础绘图库，支持高度定制化，适合学术图表等精细控制需求；Seaborn则简化了统计图表的生成，内置美观主题和配色方案。文章通过代码示例展示了两者的基础用法和进阶技巧，包括多子图绘制、热力图生成等，并提供了混合使用建议和常见问题解决方案，帮助读者根据需求选择合适工具，提升数据可视化效率与质量。

python

项目代码

数据可视化

原创 2天前 14 阅读

从PHP 5到PHP 8：二十年演进史与关键升级指南

PHP历经20年发展，从PHP5到PHP8完成了全面进化。PHP5奠定面向对象基础，PHP7实现性能飞跃（速度提升2-3倍）

#php

#android

#android studio

#1024程序员节

PHP

原创 2天前 17 阅读

Python入门指南：从零基础到精通只需30天

30天Python速成指南：从零基础到实战应用本指南为初学者提供30天Python学习路径，帮助系统掌握编程技能。前7天学习基础语

#python

#开发语言

Python

零基础

模块化编程

原创 4天前 47 阅读

Python在人工智能中的应用：TensorFlow和PyTorch对比

Python凭借简洁语法和丰富库支持成为AI开发首选语言，TensorFlow与PyTorch形成双框架格局。TensorFlow采用静态计算

#python

#人工智能

#tensorflow

Python

开发者

原创 4天前 19 阅读

Python游戏开发—用Pygame制作你的第一个游戏

摘要：Python搭配Pygame库是游戏开发的理想入门选择。本文介绍了从安装Pygame到创建游戏窗口的基础步骤，包括初始化环境、设置整的Pygame游戏开发学习路径。（148字）

#pygame

#python

#游戏

Python

游戏开发

原创 4天前 36 阅读

C++面试题精选—大厂必考的20个问题解析

《C++面试核心20问解析》摘要：精选大厂高频C++面试题，涵盖内存管理（指针/引用区别、智能指针）、面向对象（虚函数、念本质，而非简单记忆答案。

#c++

#java

#面试

虚函数

迭代器失效

原创 4天前 18 阅读

Python在物联网中的应用：用Raspberry Pi和Python构建智能设备

Python凭借其简洁语法和丰富库支持，成为物联网开发的首选语言。结合RaspberryPi微型计算机，开发者能轻松构建智能ryPi在物联网领域的强大潜力。

#python

#物联网

#开发语言

Python

物联网

原创 4天前 15 阅读

PHP 8.3新特性解析：性能提升与代码简化实战

PHP8.3带来显著性能优化与开发便利，JIT编译器升级使特定场景性能提升15%以上。新版本增强类型系统，支持交集类型，改进类

php

android

开发语言

1024程序员节

PHP

原创 4天前 22 阅读

Python测试驱动开发(TDD)：unittest和pytest完整教程

本文介绍了Python测试驱动开发(TDD)的两种框架：unittest和pytest。TDD遵循"红-绿-重构"循环，能提高代码质量。unittest是

#python

#驱动开发

#tdd

#1024程序员节

ide

原创 4天前 3 阅读

为什么Python是2025年最值得学习的编程语言？

Python以简洁语法、丰富生态和强大社区支持成为2025年最值得学习的编程语言。其接近自然语言的语法大幅降低学习门槛，而NumPy、

python

学习

开发语言

Python

开发者

原创 5天前 24 阅读

Python面试必问—50个高频问题及答案解析

Python面试高频问题解析：涵盖基础语法、数据结构、算法优化等核心知识点。重点包括：可变/不可变数据类型特性、深浅拷贝区别、闭包与装饰器中展示思考过程和技术热情。

#python

#面试

#开发语言

Python

数据结构

原创 5天前 23 阅读

Python Web开发：Django vs Flask深度对比

Python的Django和Flask是两大主流Web框架，各有特点：Django是"全栈式"框架，提供ORM、模板引擎等完整解决方

#python

#前端

#django

Web

开发者

原创 5天前 33 阅读

Python可视化：Matplotlib和Seaborn的终极指南

摘要：Python生态中的Matplotlib和Seaborn是数据可视化的两大核心工具。Matplotlib提供高度定制化基础绘图功能，适合精细

python

matplotlib

开发语言

数据可视化

Python

原创 5天前 13 阅读

Python在金融领域的应用—量化交易入门

Python在金融量化交易中具有显著优势，其丰富的库（如Pandas、NumPy）能高效处理金融数据并实现可视化。量化交易流程包括数据获取、策略开发和风险管理，Python可简化复杂模型实现。文章通过双均线策略案例展示了Python在量化交易中的实际应用，并指出未来机器学习、高频交易和区块链技术将推动量化交易发展。建议学习Pyt，并通过实践逐步提升策略开发能力。

#python

#金融

#开发语言

量化交易

Python

原创 5天前 25 阅读

Python的未来—2025年Python发展趋势预测

Python在2025年将保持编程语言领先地位，重点发展AI、数据科学、Web开发和嵌入式领域。其优势包括丰富的库生态、活跃以把握机遇。

python

开发语言

1024程序员节

Python

Web

原创 5天前 21 阅读

量子计算要来了？传统数据结构会被量子数据结构“取代”吗？

量子计算与传统数据结构将长期共存而非取代。量子数据结构利用叠加态和纠缠特性，在密码破解、分子模拟等特定领域展

#量子计算

数据结构

量子计算

数组

原创 12天前 9 阅读

Python 数据分析实战—用 Pandas+Matplotlib 做销售报表，老板直接加薪

Python数据分析实战：Pandas+Matplotlib销售报表自动化本文介绍了利用Python的Pandas和Matplotlib实现销售报表自动化的

#python

#数据分析

#pandas

数据

Python

原创 12天前 57 阅读

大模型时代的“隐形拼图”：Transformer注意力机制，如何用数据结构优化千亿参数的计算效率？

大模型高效运行的关键在于数据结构优化。注意力机制的O(n²)复杂度成为计算瓶颈，通过稀疏化、分块和流水线等数据结构创

#transformer

#数据结构

#深度学习

数据结构

稀疏矩阵

原创 12天前 43 阅读

从Transformer到MoE：大模型时代算法设计的“底层逻辑”变了什么？

深夜的算法工位上，林深盯着训练集群的监控屏叹气——他负责的千亿参数Transformer模型，训练1轮要烧掉20万美元，推理延迟卡在400ms以上，根本没法落地做实时教育辅导。而隔壁组刚上线的MoE模型，用相近的算力跑出了1.2万亿“有效参数”，响应速度却压到了120ms，连demo都被教育客户抢着要测试。这不是某家公司的特例，而是2025年大模型研发的集体转向。从2017年Transformer奠定大模型基础，到2024年MoE（混合专家模型）成为顶会论文的“流量密码”，大模型的算法设计底层逻辑，早已

#transformer

#算法

#深度学习

Google

算法设计

原创 12天前 62 阅读

工业AI的“下沉困境”：中小工厂为何不愿为“预测性维护”买单？

工业AI技术"预测性维护"在大型企业成效显著，却难以在占工业体系90%的中小工厂普及。调查显示，设备改造成本高（单台传感器3000元）、工人操作门槛高、回报周期长（平均4年回本）成为主要障碍，8.6万元的系统投入相当于小厂年利润的70%。更深层原因在于中小厂对数据安全、系统误报的担忧，以及标准化方案与碎片化需求的不匹配。目前已有企业通过轻量化传感器（1000元/台）、按效果付费等模式尝试破局，东莞某模具厂安装后半年预警4次故障，节省8万元。

#人工智能

数据

云平台

互联网公司

原创 12天前 60 阅读

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯

51CTO博客

qq5c10b7bb7847b的博客

大厂Java面试必问的50个问题及答案解析

Java程序员如何转型大数据开发？完整学习路径

Java架构师必备技能清单：从CRUD到分布式专家

Java调试黑科技：Arthas线上问题排查实战

Java 17升级指南—兼容性问题和性能对比全解析

Quarkus vs Spring：云原生时代Java框架终极对决

Python自动化办公—10个实用脚本提升工作效率

Python性能优化技巧：让你的代码快10倍

Python与机器学习—从零开始构建你的第一个AI模型

Python高级特性：生成器、装饰器和闭包详解

在Python可视化—Matplotlib和Seaborn的指南解析！

从PHP 5到PHP 8：二十年演进史与关键升级指南

Python入门指南：从零基础到精通只需30天

Python在人工智能中的应用：TensorFlow和PyTorch对比

Python游戏开发—用Pygame制作你的第一个游戏

C++面试题精选—大厂必考的20个问题解析

Python在物联网中的应用：用Raspberry Pi和Python构建智能设备

PHP 8.3新特性解析：性能提升与代码简化实战

Python测试驱动开发(TDD)：unittest和pytest完整教程

为什么Python是2025年最值得学习的编程语言？

Python面试必问—50个高频问题及答案解析

Python Web开发：Django vs Flask深度对比

Python可视化：Matplotlib和Seaborn的终极指南

Python在金融领域的应用—量化交易入门

Python的未来—2025年Python发展趋势预测

量子计算要来了？传统数据结构会被量子数据结构“取代”吗？

Python 数据分析实战—用 Pandas+Matplotlib 做销售报表，老板直接加薪

大模型时代的“隐形拼图”：Transformer注意力机制，如何用数据结构优化千亿参数的计算效率？

从Transformer到MoE：大模型时代算法设计的“底层逻辑”变了什么？

工业AI的“下沉困境”：中小工厂为何不愿为“预测性维护”买单？

欢迎