重大历史事件如何影响古代经济发展，经济规律如何决定古代历史走向 // 主要观点农业发展、人口迁移、财税政策、水陆商贸，构成了古代中国经济发展的底色，而这当中的一些里程碑事件，深刻影响了古代历史发展的趋势。 章节观点粮食农作物产量决定了古代人口数量，每一次新的主要农作物出现都意味着可用耕地面积拓展和农作物产量增加，进而带来中国古代的人口大规模增长。几种主粮作物的出现时间节点如下： 粟（北方；耐干旱；先秦） 小麦（北方平原旱地；需灌溉系统、土壤肥力；战国） 水稻（主要是引入越南占城稻，早熟，一年多熟，与小麦错峰，南方水田；耐旱，对肥力要求较低；宋初） 玉米、地瓜（美洲传入；抗旱、高产、适应性强；康乾时期） 盐盐是生理必需的物资，而产地有限。因此在中国古代，盐是主要战略物资，成为了硬通货，盐的主要产地成为了古代人口主要聚居地，控制产盐和盐路就意味控制了大量财富，管仲推行「官山海」开创了统治者经营官盐，以盐课税补充财政的政策先河。对食盐生产的掌控深刻影响了古代政权更迭。盐在历史上的几个重要影响时间节点如下： 黄河东岸的河东盐池可能是上古时期华夏部落的发源地 春秋早期晋国依靠河东盐池最 ...

很高兴你没有划掉我们的对话框，而是能够点开这篇文章。 // [30天后记得删掉]0x01. 艰难落笔本来这些文字很早就想落笔，然而决心太少，拖延很多，我总不敢直面问题，到了今天才草草成文。我常常在懊恼中学的时候缺少勇气去追求自己喜欢的人。不过往昔不可再追，沉浸在过去的回忆里于事无补。 我知道，你是极度聪明、也极度细腻敏感的人，相信你很早就能察觉，我经常有意无意在关注你对未来的打算、对人生的看法。事后看来，起码关注的方式和时机，so weird。但我依然在憧憬，也许有那么一天，还能见上你一面。 0x02. 2022的重启这份好感从很早就开始了。然而我实在是不够勇敢，在很长一段时间里我不知道从何提起。渐渐地，随着时间流逝和空间隔绝，它慢慢褪色淡化，几乎要被我忘掉了。 直到 2022 年的一天，我偶然听说你有在考虑回国发展，我的心当场就 「咯噔」 一下，尘封许久的感情被激活。我觉得我必须做点什么，才对得起心中的那股子莫名的感觉。 可我一时间怎么也想不起来你的脸是什么样子，毕竟我有快十年没见过你了啊。我立刻动用了所有能触及的信息渠道，想了解你的近况，可惜所得有限。更不用说在确定工作以后，由 ...

大厂年薪40万程序员vs老家年薪10万体制内，某乎热议真切发生在我身上。个人由此引发的一些思考。 // 有关职业规划的一点思考背景21年申到了港大CS专业的硕士，还没入学的4月份看到了当年很多大厂的开发岗位就业路径规划，就开始准备面试，一直不间断学到22年毕业，期间基本一直在面试当中度过。手里拿到的比较亮眼的offer就是某东莞大厂的年薪40万+的offer，和某北京中厂的年薪35万的offer，这对一个非科班选手来说，已经是以前在别的行业摸爬滚打时完全不敢想象的待遇。都说一年硕士水，我想正是这种「水」给了我充分的时间思考未来的人生规划，我决定转向体制内寻找机会，在22年底，婉拒掉了手里的这两个offer，报名国考、向国企投递简历，备考体制内的考试（行测、申论、结构化面试等）。截止3月份，手里拿到了一些不错的机会。一个是老家的人才引进项目下边某科级国企中层信息技术岗位、一个邻市某大行分行业务岗位、一个同样邻市的某大行金融科技子公司的开发岗位、一个杭州的大行直属研发中心的技术研发岗位。很难讲我最后在这几个、甚至未来更多潜在选项里，会选择哪一个。但是这个取舍的过程当中思考是非常宝贵的， ...

国企业务岗位，面试流程基本跟公务员面试类似，无领导小组讨论+半结构化面试，对于后续的国考省考面试（如果笔试通过的话）以及其他体制内岗位有比较强的参考价值 // 无领导小组讨论问题背景 你工作所在的S省是农业大省，农村集体经济发展较为滞后，为了配合国家的乡村振兴战略，促进本省农村集体经济发展，带动农民增收致富，省里派出若干工作组到其他发展较好的模范村调研学习。你所在的工作组被分配到Y省Z县调研考察，Y省Z县打造了一批农村集体经济发展的模范村，其中「强村八策」作为政策标杆被推广供各地学习。 共有 A~H 8项政策。 A ……忘了B ……忘了C 「边角经济法」- 充分利用村落的边角资源，引入商超、农贸市场等经济形态作为生产的补充，年度收益约15万元。D 「土地托管法」- 农村外出务工人员多，人少地多，土地荒废，为进一步增强集体经济的规模效应，村民以租赁、流转、参股等形式将土地集中到村集体，集中开发，还组织培训专门的队伍进行播、种、管、收，年度村集体土地托管收益约26万元。E 「企业对接法」- 在经济优势较为明显的村，进一步推行与相关企业的合作，整合产业链，年度为村集体增收约115 ...

在医疗管理系统中，为了缓解服务器压力，引入了连接池的组件来管理连接。 // 后端项目中连接池的应用多个请求集中访问低性能服务器，如何限流项目主要实现如下功能：用户在前端输入自己的「症状」，预期得到一个包含「推荐科室」、「初步诊断」的输出。这个输入到输出的运算经由一个 NLP-BERT 的 AI 模型处理，该 AI 模型部署在服务器 B 当中，而后端部署在服务器 A 当中（实际操作中，将两者布署在了同一服务器）。 用户 输入症状 -> 后端服务器 A -> 服务器 B 运行 NLP 脚本 用户 <- 后端服务器 A <- 服务器 B 返回诊断 当有多个请求同时进入 NLP 服务器，服务器只有 4GB 内存，两个 CPU，性能不够而经常出现宕机无法响应的情况。为此需要将请求限流。实现时采用了连接池的方法。 AI 服务器端通过 server.listen(1)，我们将所用端口允许的最大连接数限制为 1。 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414 ...

操作系统基础知识校招面经整理、热身 // 操作系统基础知识进程和线程的区别：进程是程序调度的基本单位，既包括时间概念——一段由一系列指令占用的 CPU 的时间片，也包括资源概念——处理这些指令所需的各种资源，包括内存空间，进程上下文，I/O权限等。线程是进程中任务执行的基本单位，是比进程更细的粒度对资源的划分，进程中占用的 CPU 时间片可以继续细化为一个个具体的任务，每个任务分别占用一小段时间片。同时不同线程也拥有自己的线程上下文，并共享所在进程内的公共内存空间，为了更好操作这些公共内存空间，线程间需要一些同步、互斥机制（如各种锁、信号等），共享内存以及同步、互斥机制，就成为了线程间通信的手段。例如 Java 当中启动 Main 函数以后相当于启动了一个 JVM 进程，而 Main 函数所在线程作为该进程的主线程。 CPU 主要调度是线程还是进程：从系统角度看，CPU 的调度是以进程为粒度的。每次 CPU 挂起、就绪、运行、阻塞、终止等操作的基本对象都是进程。CPU 要负责对运行的进程调度所需的各种资源，并在当前进程挂起时为其保存上下文。线程更多的是进程内部的概念，其切 ...

工作中需要给接口编写单元测试，增加单测覆盖率，涉及到测试环境的搭建，如 Mock、Fake 等，稍作记录。 // 入门单元测试编写的一些总结本文主要参考 测试规范实践方案 Mockito 详解 Fake、Mocks、Stubs 写单测的时候发现别人写的模拟测试环境的代码有点看不懂，看了测试规范还是有点懵逼，于是读了一些博客，简单梳理了一下。 模拟外部服务， Mock、Fake、Stub其实模拟的目的简单，就是我们测试的对象 A，运行当中多少需要依赖一些外部的服务、对象和数据库，本地单测环境下里没法构建这些完整的服务，于是需要在本地模拟这些对象和服务的实现。 模拟的方法也很简单， 对于你需要调用的外部服务，自己写一个预设好的返回值（保证调用时返回确定的结果）。这就是一个 Mock。 如果需要调用一个外部对象比较完整的功能，那么干脆使用一个新的实现，可以基本模拟该对象的大部分行为，也能方便其他测试复用。这就是一个 Fake。 对于需要访问数据库等情况，在内存中建立一个虚拟的数据库交互对象，插入一些预设好的数据，以供访问数据的接口进行增删改查，这就是一个 Stub。 Mock借助 ...

JVM 、 Java 基础知识、多线程和网络编程校招面经整理、热身 // Java 基础知识、JVM、Java多线程、Java 网络编程相关Java SE 基础String、StringBuffer、StringBuilder的区别： String 用 final 修饰了 char[]，是不可变类，可以视为常量，若要修改的话需要生成一个新的 String 对象。 StringBuffer 和 StringBuilder 的 char[] 是可变的，可以进行修改。 其中 StringBuffer 的方法加了同步锁，线程安全。 而 StringBuilder 的方法没有加同步锁，非线程安全，但性能较好。 HashMap 底层原理、添加元素的底层实现： 1.8 之前，数组 + 链表，key 的 hashCode 经过若干次扰动后得到哈希值，求余（hash & (size() - 1)）之后放入数组，冲突则使用链地址法，添加元素采用头插法。扩容后需要重新计算各个 key 的 hash。 1.8 之后，扰动算法改进为一次扰动， hashCode 高 16 位与低 16 位 异或后获 ...

对工作中碰到的 CI/CD 流程做一点简单梳理。 // CI/CD 流水线本文参考以下文档： Continuous Integration 什么是 CI/CD抽象的 CI/CD 流程并不复杂。 CI「持续集成」使得开发者可以频繁提交更改的代码，合并到应用当中，并自动构建应用镜像，运行不同级别的自动化测试（针对类、函数、功能模块等）来验证更改没有产生破坏性的错误，也没有与现存代码产生冲突。 代码库提交 -> 静态（代码）分析 -> CD(Continuous Delivery)「持续交付」将 CI 已经验证的代码合并到代码库，满足可以随时部署到生产环境的条件。 CD(Continuous Deployment)「持续部署」将前一个 CD 构建就绪的应用镜像部署到生产环境。 对应 Console 的流水线流程 构建 推到 Repo 合并入 master，从此步骤开始构建一个可部署的镜像 Deploy Candidate，进入后面的步骤 Linting 静态分析 单元测试 集成测试 部署 部署到开发环境 部署到 QA 环 ...

使用 Hadoop、Spark、Kafka、RocketMQ 等分布式组件、消息组件时涉及到的问题。 // 分布式系统、消息中间件相关Kubernutes（K8s） 的工作原理，配置管理虚拟容器集群的优点K8s 是一种虚拟机管理程序，适用于布署和管理分布式虚拟机集群（Cluster）。K8s 的虚拟机更加适配于容器化管理，在操作系统层次上布署一层容器运行时 Container Runtime 服务来提供容器运行的环境，比如可以选择 Docker 作为 Container Runtime。Container Runtime 上可以运行多个 K8s 最小管理单元 Pods。K8s 采用 Namespaces 机制实现对资源的隔离、分组。 在系统目录下创建不同的 Namespace，不同 Namespace 彼此相独立隔绝，拥有只有自己可见的资源结构，包括硬件资源如 CPU、内存、页块大小，软件资源如进程树、文件目录等。Namespace 可以用 YAML 文件配置。K8s 的 Label 功能，可以给 K8s 对象（Nodes、Pods 等）绑定若干个键值对 Key-Value Pai ...