这个和所谓的苹果手机解锁是一个把戏

你去支付宝下载对账单，然后和银行进行对账就行了

另外这个只要你平时关注信用卡发来的微信通知之类，就不会有疑问了。。。信用卡短信订阅一般是收费的，但是微信订阅一般都是免费的

这本书是不是叫 《巨人的陨落》？非常好看

@CodingPuppy 爱批不批，离职不需要它批准。只需要提前一个月书面申请离职，一个月后自然解除劳动关系。相关手续公司有义务配合，不配合直接劳动仲裁

竞业协议必须有以下的原则：

1. 自愿。你就是不签，公司能把你怎样，不让你离职？你只要提前一个月发书面离职申请，一个月后劳动关系自然解除

2. 不能超过 2 年

3. 每个月公司必须给竞业补偿金，大约是公司的一半。不给合同无效


这个一般是入职的时候签的，入职后没人签。。因为你就是不签，公司也没办法把你怎么样

@zmrenwu 可以试试 disk-based hash ，把 hash 表放到磁盘中。不过性能我没测试

@zhangdawei 先不提和 Android 的关系（其实基本算是 Android 的发行版）， Kernel 依然是 Linux ，所以本质上还是一个 Linux 发行版

@paw 木有

百度自己的内核只是因为没法升级内核不得不忍受，不得不自己打 Patch ，要是升级内核不那么痛苦，谁 TM 还用 2.6.32 的内核，连 Docker 都没法装

自己的 OS ，不过是 CentOS 改了改软件包


这个还是别提了

@Magic347 另外大规模分布式集群，你见过多大的？

恰好负责运维一个 6 位数机器的分布式集群，不知道比起您见过的集群是大呢，还是小呢

@Magic347 另外你的 9 楼里面有一行代码？

拿出 code 来才是王道，而不是说说思想，思想不值钱。 benchmark 才是硬道理

@Magic347 知道什么是 Terasort 比赛么，参加过么

你就知道你自己有多么的坐井观天

以前有个程序叫 teracopy

看完全文发现就是一个特征匹配。。和 ML 有什么关系？

恰好前不久用 13 台机器+Spark 做了一个排序

100G 的原始数据，需要接近 40min
但是如果用 分布式去重算法的话， 1min 以内

有的时候不能盲目 MR ，盲目 Spark ，不先自己思考下

@Magic347 再说资源， lz 不过 1 亿条未去重数据，按照 hash 来说 8G 足够了。这个就是一个正确的解决方法

你说有其他解决办法， OK ， code 拿出来 看看，在 8G 内存条件下，看谁更快

@Magic347 Talk is cheap ， show me your code 。

别 TB ， PB ，你就写个 3000w 行排序去重给我看看，呵呵

事实上，你以为 hash 不能分布式扩展？去重一定要排序？呵呵

地图炮下，假如这是一个面试题目，凡是说排序的，统统不得分

做个简单的测试，首先生成 3000w 行随机数，去重后是 1000w
seq 1 10000000 > 1000w
cat 1000w 1000w 1000w > 3000w
shuf 3000w > 3000w.shuf

然后用 awk hash 的方法去做去重。结果如下

资源占用： 1G 内存， E5-2650 v3 @ 2.30GHz 一个核
时间消耗： 35s

$ time awk '{if($1 in a){}else{a[$1];print $1}}' 3000w.shuf > 1000w.out
awk '{if($1 in a){}else{a[$1];print $1}}' 3000w.shuf > 1000w.out 34.12s user 0.95s system 99% cpu 35.107 total


说排序的，谁能用单机排序去重做到 35s ？

@9hills 这里有个错误， hash 表的大小是和最终去重后的条目有关的，和原始数据条目无关