《兴盛优选》专题

我有一个场景，我需要一些帮助来制定问题，这样我才能正确地实施优化方法。我希望有人能给我一些指导，表面上看起来很简单，但我很难弄清楚如何正确编码变量、约束等。 情况是这样的： 需要将多个物品放入箱子/背包中 例： 每个项目有两个值的向量： 项目=[[7,6]，[14,2]，[27,23]，[5,15]] 箱子/背包的向量，第一个值为物品第一个值可接受的上限。第二个值相同，但适用于箱子/背包中每个物品

我正在使用Amazon SES进行一个项目，并且已经设置了一个接收规则来将消息从SES发送到SNS。SNS将我的APIendpoint作为订阅者，但为了确保我不会错过任何消息，我还设置了一个SQS队列，并将该队列订阅到SNS主题。 在这个设置下，我会收到每封SES电子邮件两次。（一个来自SNS，一个来自SQS的投票）。有没有一种方法，只发送失败的SNS消息到SQS队列，这样我就不用总是检查重复了？

我有一些年的maven项目的经验，即使是多模块项目（这让我讨厌maven的多模块特性（所以免责声明现在已经完成了）），即使我真的喜欢maven，我也无法得到一个明确的答案： 多模块maven项目的典型用途是什么？与简单的依赖关系和父pom相比，这样的结构有什么附加值？ 我已经看到了很多多模块项目的配置，但是所有这些都可以通过创建一个简单的依赖库结构来解决，这些依赖库作为交付品（即使有一个父pom，

我希望在浏览器选项卡之间共享身份验证令牌，建议使用HTML5。但是，我不希望在浏览器关闭时，与身份验证相关的任何内容都留在我的存储中，这建议使用HTML5。 与本主题相关的参考资料1（点击）： 其他网站是如何解决这个看似简单的问题的。

我正在创建一个应用程序，对jOOQ的当前状态有点困惑。这是我第一次使用jOOQ处理所有东西，包括CRUD，所以我可能会遗漏一些东西。 我知道DAO和POJO可能会被弃用，但是，我不知道如何在数据库优先的设计中处理这个问题。 我能做的最简单的事情就是创建我自己的Pojos，但是我们又回到了通常的JPA实体文件，如果数据库发生了变化，这些文件将无法正确地与记录映射。 1）弃用生成pojos是否意味着我

假设我有三个指数：城市、博物馆和景点。 现在我正在查询一个术语的所有索引（），例如“维也纳” 作为结果，我得到： 维也纳：维也纳艺术博物馆 有没有办法优先考虑指数，这样我就可以得到第一个城市，而不是景点，最后是博物馆，就像这样： 维也纳 维也纳的Riesenrad 维也纳：维也纳艺术博物馆 维也纳：维也纳历史博物馆

或者，如果有一个更好的方式或存储事件的时间序列数据。

我不熟悉堆，二进制堆，我试图理解为什么我们需要使用二进制堆实现优先级队列。我还了解到二进制堆的底层数据结构也是一个数组。 所以我的问题是，为什么我们不能使用一个数组，按降序（对于最大堆）或升序（对于最小堆）排序来表示优先级队列？这里我可能错了，但我认为，如果以这种方式实现，findMax、findMin、insert和delete等操作的时间复杂度将几乎保持不变。那么，我们是否可以不使用排序数组来

标准的TestCase之一是，lexer应该从中生成令牌流。不幸的是，由于ANTLR优先匹配较长的令牌，它生成令牌流，这将导致解析器引发错误。 是否可以先让ANTLR4 lexer尝试使用较短的令牌进行匹配？向添加lookahead-type规则并不是一个很好的解决方案，因为我需要考虑各种潜在的词法冲突（例如，被命名为，而不是，等等）。 编辑： 但这并不是一个真正的可扩展或可维护的解决方案，而且还

几天来，我一直在试图弄清楚一个关于最近任务的问题，但我似乎无法理解它。问题如下： 创建一个PriorityQueue类，该类包含两个字段：NoopPriorities和LinkedList…它应该有一个构造函数，该构造函数接受一个int值。将该值分配给NoopPrioities…同时，添加与NumberOfPrioritiorities一样多的LinkedList。获取优先级和对象的Enqueue

我正在实现一个应用程序，该应用程序根据曼哈顿距离查找（x，y）平面中给定位置的最近n个事件。我使用最大优先级队列来存储找到的事件，并使用曼哈顿距离比较器。这个队列应该总是有最大人距离事件作为它的窥视，但是我发现这不会一直发生。我在循环中使用pq.poll（）打印了这个队列的结果，我发现队列在删除后没有重新排列，只是有时。 我的比较者： 以主方法打印： 输出： 如您所见，事件不是按降序排列的！然而，

从评论来看： 有人能解释一下它是如何有效的吗？仅仅是它避免拳击的事实就足够了吗？

一面（8.16） 首先自我介绍 然后问了实验室的项目，跟着老师具体做什么 然后问了之前实习的一个项目，具体怎么做的？因为涉及了bert，还问了bert怎么训练的，训练时的loss怎么设计的 了解哪些优化器，这些优化器有什么区别。问RMSprop 学习率怎么decay的 接下来就是两个场景题 1、电商背景，有用户和商品，之前有了模型，现在加入优惠券特征，问如何设计让用户购买倾向和优惠券价值成正比 2