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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，有幸接触到海量的数据处理问题，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的期权问题了。

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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