C++ 精简知识点 重写（overwrite）：非标准说法，常指覆盖（override）或隐藏基类函数（如派生类定义同名非虚函数）。重载（overload）：同一作用域，函数名相同，参数（类型 / 个数 / 顺序）不同，编译期决议。覆盖（override）：派生类重写基类虚函数，函数签名（名、参数、返回）完全一致，运行期多态。：优先写框架（类定义、函数模板结构），再补细节（构造函数、虚函数、智能指针）。：抓关键词（如 “虚函数表”“引用计数”“拷贝场景”），按点作答。虚表指针（vptr）：对象构造时，vptr 指向类的虚表。

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美团完整面经 美团成都Saas部门完整面经

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实战使用docker compose 搭建 Redis 主从复制集群 为了提升 Redis 的可用性和读写性能，通常采用主从复制架构来实现读写分离。本次实战通过 Docker Compose 快速搭建一个 Redis 主从复制集群，模拟生产环境中 Redis 高可用架构的基础部署方式。通过该实践，可以更好地理解 Redis 主从复制机制、Docker 容器编排以及服务间通信原理。

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基于ElasticSearch的法律法规检索系统架构实践 传统数据库方案（如MySQL）面临查询性能差、全文检索能力弱等问题，最终我们选择ElasticSearch作为核心存储引擎。不过我们计划把法规的衍生对象，也就是法律变更也保存到ES中提供给法规影响的业务方进行查阅，这一部分将会需要权限控制。通过这套方案，我们实现了法律法规信息的秒级检索，日均查询量突破50万次。欢迎在评论区交流你的ES应用场景！将5年前法规迁移到对象存储，通过ES的searchable snapshots功能保留检索能力。目前我们集团内部整理的法律法规所有内网用户都可以查阅，没有任何限制。

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6个月Python学习计划 Day 21 - Python 学习前三周回顾总结 python入门第一小结，python基础总结

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Android 实现可拖动的ImageView 标题。

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Redis分布式缓存（RDB、AOF、主从同步） 当AOF文件过大时会触发重写机制，简单来说就是会读取数据库中的键值对数据，然后将每个键值对用一条命令记录到AOF文件中，将重复的命令合成为一个命令，全部完成后，再将新的AOF文件替换掉旧的AOF文件，比如。：主进程创建重写AOF的子进程，父子进程共享物理内存，重写子进程对这个内存为只读，重写子进程会读取数据库里的所有键值对，将每个键值对转化为一条命令。RDB快照又叫做Redis数据快照，简单来说就是，将数据记录到磁盘中，当Redis发生故障重启后，可以根据快照文件进行数据回复。RDB会在什么时候执行？

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豆包和deepseek 元宝 百度ai区别是什么 豆包、DeepSeek、元宝和百度 AI 有以下区别：

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NLP学习路线图（四十）：文本与图像结合 多模态NLP技术正在突破文本与图像的界限，让AI像人类一样理解图文交织的语义。文章解析了多模态学习的必要性、核心技术架构（如CLIP的联合嵌入、跨模态注意力机制），并展示了其在医疗、电商、内容审核等领域的应用。尽管面临细粒度对齐、常识推理等挑战，未来发展方向包括统一架构演进、轻量化学习和神经符号融合等。多模态NLP不仅推动人机交互革新，更促使我们重新思考人类认知的本质。

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使用 PyTorch 和 TensorBoard 实时可视化模型训练 使用 PyTorch 和 TensorBoard 实时可视化模型训练

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Linux上并行打包压缩工具 在 Linux 上，如果需要。根据需求选择合适的工具即可！

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15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。 【摘要】软件测试行业面试常见技术问题分析及备考建议。文章从一位测试工程师的求职经历切入，分享其遭遇http改https测试方案设计失败的经验教训，揭示测试岗位面试的核心知识体系。通过大数据分析整理出16个高频考察技术栈，包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API测试、性能测试等方向，并列举典型面试题示例。最后推荐系统化的备考资料，指出完整的面试宝典包含200页内容，涵盖测试全流程知识点，建议求职者提前全面准备技术理论和实际案例。

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【Linux】Linux高级I/O 五种I/O模型浅析 摘要：本文介绍五种常见的I/O模型，包括阻塞式I/O、非阻塞式I/O、I/O复用、信号驱动式I/O和异步I/O。I/O操作分两个阶段：等待数据就绪和数据拷贝。阻塞式I/O简单但资源利用率低；非阻塞式I/O通过轮询避免阻塞；I/O复用（如select/epoll）高效处理多连接；信号驱动式I/O通过信号通知事件就绪；异步I/O完全非阻塞。不同模型适用于不同场景，高并发推荐I/O复用，简单任务可用阻塞式I/O。理解这些模型有助于优化网络编程性能。（150字）

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Python打卡第51天 day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高。

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AI不会杀死创作，但会杀死平庸 有次跟创业的朋友聊起招人标准，他说现在最不想要的就是“AI依赖症晚期患者”——对AI生成的代码不假思索就提交，写的技术方案不经深度思考就交付，出了问题只会甩锅“AI没弄好”。深以为然。我见过太多人把越来越聪明的AI当成“万能代码生成器”，却忘了它本质上是个需要被严格监督和驾驭的“超级辅助工具”。就像会议系统里的“自动生成会议纪要”功能，AI现在能提炼要点、归纳结论，像个优秀的记录员， 但人类得判断哪些是真正的待办事项、识别发言中的微妙分歧和未明说的意图；

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DeepSpeed 是一个深度学习优化库，使分布式训练和推理变得简单、高效和有效 DeepSpeed 是一个深度学习优化库，使分布式训练和推理变得简单、高效和有效

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QT 仿网易云项目 这是我第一次不看别人视频,而是直接看源码仿写项目.之前都是看着别人的教学视频一步一步跟着敲的.这里我按照当时解析源码进行的视线过程列出来,代码会在文章最后给出链接.

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蓝桥杯刷题 注意比较doule时候精度丢失。

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