邵珠庆の博客 生命只有一次,你可以用它来做些更多伟大的事情–Make the world a little better and easier


301月/180

如何处理好前后端分离的 API 问题

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如何处理好前后端分离的 API 问题

API 都搞不好,还怎么当程序员?如果 API 设计只是后台的活,为什么还需要前端工程师。

作为一个程序员,我讨厌那些没有文档的库。我们就好像在操纵一个黑盒一样,预期不了它的正常行为是什么。输入了一个 A,预期返回的是一个 B,结果它什么也没有。有的时候,还抛出了一堆异常,导致你的应用崩溃。

因为交付周期的原因,接入了一个第三方的库,遇到了这么一些问题:文档老旧,并且不够全面。这个问题相比于没有文档来说,愈加的可怕。我们需要的接口不在文档上,文档上的接口不存在库里,又或者

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2010月/160

支付宝口碑isv开发如何正确处理签名

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简单的知识点

  • 本文基本分初级、进阶、高级三部
    • 初级适用群体:使用 demo 或 SDK 开发系统,对 RSA 签名规则不熟悉的同学
    • 进阶适用群体:使用 SDK 开发系统,对 RSA 签名规则熟悉的同学
    • 仅使用SDK需要对开放平台签名规则略有了解。
    • 适合遇到网关返回报文中描述签名错误
    • 高级适用群体: 不使用 demo或 SDK、完全独立开发。对RSA 签名规则熟悉的同学
    • 注:推荐使用 SDK。否则请直接跳高级说明。
  • 推荐使用 demo 或者 SDK

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289月/114

十道海量数据处理面试题与十个方法总结

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第一部分、十道海量数据处理面试题

1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

      首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法, 比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大 的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的I

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248月/1110

海量数据的处理分析经验

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在实际工作中,有幸接触到海量数据处理问题,对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面:

一、数据量过大,数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一 检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据 中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时,前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序终止了。
二、软硬件要求高,系统资源占用率

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193月/100

离职员工的期权处理

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前一段时间,有不少朋友问到:假如有员工从公司离职员工手中的期权应当如何处理?近期,越来越多的创业公司也都面临着类似的问题,有的离职员工甚至要把公司告上法庭,看来非常有必要向公司和员工来分享一下关于离职员工期权问题了。

公司与员工终止劳动关系时,除了终止理由和程序的合法性之外,还涉及到工资、奖金、社保、公积金、经济补偿、保密、知识产权、不竞争义务等等一系列法律问题。如果说这些问题都是惯常的法律问题,那么,随着股权激励在创业公司中越来越广泛的使用,期权已经成为一个越来越普遍的员工离职新问题,因

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