1、自我介绍 2、每个部门面试官都会提问 3、问我实习项目的内容 4、问我能不能接受出差和加班 5、反问 全程半小时,已经收到offer! #宝信软件#
面试时间:1小时左右 面试形式:双面,都是技术面 面试内容: 我就不分开写了 1.介绍 2.A活动跳到B活动的生命周期 3.线程间通信 4.你了解哪些排序算法,如果有一个非常大的文件你会选择什么排序? 5.java线程安全有哪些方法,sychorized关键字可以修饰什么? 6.java创建子线程的方法有哪些 7.java常用的集合有哪些(set map list,其实我觉得他问的不太好,最后我还
我尝试了所有方法,但我的文件夹配置文件图片仍然没有出现。他们在网页上看起来像这样。 我在生产我的Django 2.1应用程序,使用数字海洋运行ASGI服务器(因为我使用)。 我的文件夹位于我的根文件夹中(与
本文向大家介绍Unity Shader实现图形绘制(蓝天白云大海),包括了Unity Shader实现图形绘制(蓝天白云大海)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Unity Shader学习:2D图形绘制(蓝天白云大海),供大家参考,具体内容如下 基本是一些数学上的算法 shader部分: 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持呐喊教程。
我正在实现spring批处理作业,用于使用分区方法处理一个DB表中的数百万条记录,如下所示- > 从分区器中的表中提取唯一的分区代码,并在执行上下文中设置相同的代码。 创建一个包含读取器、处理器和写入器的块步骤,以基于特定分区代码处理记录。 是否可以创建分区/线程来处理像thread1进程1-1000,thread2进程1001-2000等? 如何控制创建的线程数,因为分区代码可以是100个左右,
我决定根据我收到的建议重做这个问题,这是一个我第一年的作业问题,uni,python编码。我的代码中有bug,无法找到修复它们的方法。错误1乌龟在程序运行时开始画图,即使笔已打开。BUG 2未定义的键,如“s、7、tab”触发空格键功能 着色书 在本任务中,您将创建一个儿童着色游戏,在该游戏中,可以通过围绕形状进行跟踪,然后填充来为给定的图片着色。控件如下所示。 箭头键-将“画笔”(海龟光标)向左
我正在尝试在一只海龟和另一只海龟的鱼线之间创建一个碰撞检测系统。问题是,每当我运行程序时,海龟屏幕都没有响应。我正在使用Pycharm和Python。请帮忙!
我有一台i5-4250U,它有AVX2和FMA3。我正在Linux上测试我写的GCC 4.8.1中的一些密集矩阵乘法代码。下面是我编译的三种不同方式的列表。 SSE2和AVX版本在性能上明显不同。然而,AVX2 FMA并不比AVX版本好。我不明白这一点。假设没有FMA,我可以获得超过80%的CPU峰值翻转,但我认为我应该可以用FMA做得更好。矩阵乘法应该直接受益于FMA。我基本上是在AVX中一次做
我在从远程IP摄像头中抓取帧时遇到了问题。我的雇主希望在C#.NET(用于Windows)中完成,如果可能的话,使用轻量级的解决方案,即不使用任何庞大的框架。 该设备型号为DS-2CD2632F-I,它目前连接到我的局域网,相机的网络界面工作非常好。 我已经试用了几个流行的框架,例如AForge、EmguCV、OzekiSDK和directshow.net,但它们似乎都不起作用。特别是OzekiS
岗位: 产品工程师 时间线如下: 9.4投递 10.9电话邀面 10.10一面(hr面,常规问题) 10.11二面(俩业务面试官,简历提问+情景问题) 10.12要身边同学or老师电话进行背调(迷惑) 10.13面谈(其实是hr面+谈薪资) 10.14收到offer啦~开心~虽然12薪但是据说年终奖浮动2月左右~ 最后面谈的时候听hr说他们公司很注重WLB,每天8h不怎么加班,还有10天春节假,下
一面 1.SQL table_a dt, city_id, device_id, gmv tips:每个device一天可能有多条记录 (1)求每个城市每天gmv最高的5个device_id (2)求连续三天每个城市每天gmv都在前5的device_id 2.统计题 (1)自变量存在多重共线性,如何通过变量筛选来解决? (2)线性回归的五个基本假设 3.机器学习 (1)DBScan 与 Kmean
本章海量数据的习题 1 有100W个关键字,长度小于等于50字节。用高效的算法找出top10的热词,并对内存的占用不超过1MB。 提示:老题,与caopengcs讨论后,得出具体思路为: 先把100W个关键字hash映射到小文件,根据题意,100W50B = 5010^6B = 50M,而内存只有1M,故干脆搞一个hash函数 % 50,分解成50个小文件; 针对对每个小文件依次运用hashmap
方法介绍 倒排索引是一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射,常被应用于搜索引擎和关键字查询的问题中。 以英文为例,下面是要被索引的文本: T0 = "it is what it is" T1 = "what is it" T2 = "it is a banana" 我们就能得到下面的反向文件索引: "a": {2} "banana":
方法介绍 多层划分法,本质上还是分而治之的思想,因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。 问题实例 1、2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数 分析:有点像鸽巢原理,整数个数为2^32,也就是,我们可以将这2^32个数,划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域),然后将数据分离到不同的区域,
分而治之 方法介绍 对于海量数据而言,由于无法一次性装进内存处理,导致我们不得不把海量的数据通过hash映射分割成相应的小块数据,然后再针对各个小块数据通过hash_map进行统计或其它操作。 那什么是hash映射呢?简单来说,就是为了便于计算机在有限的内存中处理big数据,我们通过一种映射散列的方式让数据均匀分布在对应的内存位置(如大数据通过取余的方式映射成小数存放在内存中,或大文件映射成多个小