【程序人生】 你离心想事成仅仅差一个计划
作者：安晓辉
从目标怎样导出工作计划。我们会以“出版一本小说”为例来解说计划的形成过程。
在開始之前。我们先来说明一个概念：目标的两种类型。
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【深度学习】 经典网络的 TensorFlow 实现资源汇总
作者：YhL_Leo
本文简单整理了网上发布的基于 TensorFlow 实现图像语义分析的一些经典网络，方便大家參考学习。
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【编程语言】 java中你确定用对单例了吗?
作者：-RuiBo-
作为程序猿这样的特殊物种来说。都掌握了一种特殊能力就是编程思想,逻辑比較慎重,可是有时候总会忽略到一些细节，比方我，一直以来总认为Singleton是设计模式里最简单的，不用太在意,然而就是由于这样的不在意在开发中吃亏了。真的too young to simple。
好不扯淡了，直入主题。
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【音视频】 直播技术总结（三）ijkplayer的一些问题优化记录
作者：何俊林
ijkplayer中一些问题记录优化，看下Agenda：
在弱网时怎样优化
ijkplayer播放卡顿怎样优化
怎样支持https链接播放？
怎样减少ijkplayer延迟效应
ijkplayer中音视频同步，是怎样做的？
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【Android 开发】 Android面试题集
作者：江湖人称小白哥
今天来整理下Android相关的面试题集合。
假设你希望能得到最新的消息，能够关注https://github.com/closedevice/interview-about，我会不断的添加和修正相关问题的描写叙述。
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【RN】 React Native桥接器初探
作者：future_challenger
本文假设你已经有一定的React Native基础，而且想要了解React Native的JS和原生代码之间是怎样交互的。
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【大数据】 深入理解Spark 2.1 Core ——Shuffle Reduce 端的原理与源代码分析
作者：卓寿杰_SoulJoy
传统Hadoop MapReduce相似的，在最初从HDFS中读取数据生成HadoopRDD的过程。而RDD能够通过其它RDD上的批量操作来创建，所以这里的HadoopRDD对于下一个生成的ShuffledRDD能够视为Map端，当然下一个生成的ShuffledRDD能够被下下个ShuffledRDD视为Map端。反过来说，下一个ShuffledRDD能够被`HadoopRDD视作Reduce端。
这篇博文，我们就来讲下Shuffle的Reduce端。
事实上在RDD迭代部分和第九篇博文相似，不同的是。这里调用的是rdd.ShuffledRDD.compute。
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【好书推荐】 容器数据
作者：博文视点
容器中的文件系统是由分层文件系统提供的。包括仅仅读层（镜像）和可读可写层（容器执行时层），这些都是被封装在容器内部的。
假设用户须要将主机上的文件系统共享给容器使用，那怎么办呢？
本文选自《Docker容器实战：原理、架构与应用》，将向您介绍使用数据卷与数据容器两种方式进行共享。
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CSDN日报20170225——《六年程序生涯》
CSDN日报20170224——《程序猿该用哪种姿势来理財》
CSDN日报20170223——《作为开发人员，你都听产品经理的。做的累不累？》
CSDN日报20170222——《未来最重要的三个能力》
CSDN日报20170221——《离开了公司，你还有什么》
CSDN日报20170220——《从安卓调整到服务端后的思考》
CSDN日报20170219——《程序猿的沟通之痛》
CSDN日报20170218——《你真的看懂无领导小组面试了吗？》
CSDN日报20170217——《辞职信：写给我的“藤野先生”》
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