拉粑粑拉到中暑

黑马点评秒杀优化方案 Redis预减库存与异步下单 秒杀开始前将商品库存加载到Redis，用户请求到达时先执行Redis库存预减，避免频繁访问数据库。预减成功后生成异步下单任务，通过消息队列（如RabbitMQ）削峰填谷，保证系统稳定性。 分布式锁防超卖 使用Redis的SETNX命令或Redisson实现分布式锁，确保库存扣减和订单创建的原子性。锁粒度细化到商品ID级别，避免全局锁的性能瓶颈。 缓存热点数据 采用多级缓存策略：Nginx本地缓存+Redis集群缓存+JVM缓存。针对热点商品使用Redis Cluster分片存储，配合HASH TAG保证同一商品数据落在同一节点。 限流与降级 ...

大一、大二傻傻的，一直跟着学校走，今年7月初刷到优雅的视频才开始醒悟。学到了微服务、rocketmq，优雅的入门路线只有jvm没看，其他看完了，跟敲了点评和外卖。最近一直在背八股（redis一点没看、jvm、juc没看完、javase、集合、mysql看完了）、准备项目。项目真的不知道要怎么学，感觉自己学得很浅、很表面，不知道学到什么程度才能去面试，有必要把代码抄一遍吗？我也想进步，想进中大厂，想秋招拿offer

大疆发offer了，嘿嘿😆此等机缘果然不是我等小辈能沾染的

机器学习模型效果显著性验证的完整指南 实验设计基础 机器学习模型的性能评估需要严谨的实验设计。随机划分训练集和测试集是基础步骤，交叉验证方法如k折交叉验证能更稳定地估计模型性能。分层抽样确保数据分布一致性，尤其在类别不平衡场景中至关重要。 实验设计中控制变量是关键，确保比较的模型在相同的数据集、预处理流程和硬件环境下运行。记录随机种子保证实验结果可复现，多次实验取平均值减少随机性影响。 性能指标选择 分类任务常用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC。回归任务常用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方值。多分类问题需采用宏平均或微平均策略。 对于不平衡数据集，单一指标可能...