《华为机试》专题

面试时间：12-05 面试岗位：解决方案测试 面试问题： 一面： 数据库相关知识（索引机制、事务机制等） 操作系统相关知识（常用命令） python语法（类、对象，装饰器等） 项目相关的内容 一道编程题（简单难度） 二面： 数据库相关知识（深入提问） 操作系统（难度提高，问到了内核、文件系统相关的知识） 项目介绍（自述，根据自述以及简历的介绍提问） 一道编程题（简单题，最后也要求自己写几个case

问题内容： 我想知道是否有类似Java的Perl / Python机械化的东西。 谢谢！ 问题答案： 看看HtmlUnit。它类似于Perl的WWW :: Mechanize 。还有一个Perl版本，名为WWW :: HtmlUnit （它使用Inline :: Java 将Java库的方法公开给Perl）。

问题内容： java.util.Random的实例是线程安全的。但是，跨线程并发使用同一java.util.Random实例可能会引起争用并因此导致性能下降。考虑在多线程设计中改用ThreadLocalRandom。 什么样的争执因而表现不佳？有人可以在这里给我解释吗？我不知道在Random和ThreadLocalRandom中使用什么算法使它们与众不同。 问题答案： 这可能会有所帮助： http

稳定性: 2 - 稳定的 vm 模块提供了一系列 API 用于在 V8 虚拟机环境中编译和运行代码。 它可以通过以下方式使用： const vm = require('vm'); JavaScript 代码可以被编译并立即运行，或编译、保存然后再运行。 Note: The vm module is not a security mechanism. Do not use it to run un

Instant Contiki 是一个完整的 Contiki 开发环境。它是一个 Linux Ubuntu 虚拟机，且预装了需要的 ContikiOS、开发工具、编译器、仿真器。 从 Contiki 站点下载 Instant Contiki： http://www.contiki-os.org/start.html 最新的版本是基于 Contiki 源码 3.0 发布的 Instant Conti

一、运行时数据区域 程序计数器 Java 虚拟机栈 本地方法栈 堆 方法区 运行时常量池 直接内存 二、垃圾收集 判断一个对象是否可被回收 引用类型 垃圾收集算法 垃圾收集器 三、内存分配与回收策略 Minor GC 和 Full GC 内存分配策略 Full GC 的触发条件 四、类加载机制 类的生命周期 类加载过程 类初始化时机 类与类加载器 类加载器分类 双亲委派模型 自定义类加载器实现 参

我想做一个分支 在分支和cond测试中，我必须检查代码中的每一个条件，所以例如在我的例子中，当字符串预计为null并且size=0时，我必须进行测试。我在我的测试类中看到我必须这样做： Bur java无法识别“预期”。如何检查字符串是否为null，以便？

我需要创建一个Firestore文档，并在下一步中使用它的documentID。这一切都很好，但我希望应用程序脱机工作，所以我不能脱机创建文档和查询它的ID。 我认为可以将docID设置为创建docuement的DateTime对象。这样，它就不会在以后意外地重新创建和重写（因为他们需要获得毫秒的权利）。 这样我就可以创建文档，并在下一步中使用它的id创建更多的文档。当我连接互联网时，一切都将与F

有没有隐藏iOS键盘的简单方法？我想把它封闭在一些特定的场景中，这些场景不一定需要关注另一个视角。i、 e.像服务器的特定响应。

我想实现一些类似大门机制的东西。我需要一个PublishSubject和几个订阅者。当PublishSubject通过onNext发送数据时，只有一个订阅服务器将接收数据。 例如：我有3个等于片断在标签。他们订阅了全局发布的OnLoginPublisher。当ONREME或onPause时，CALL gate变为打开或关闭。当onLogin被调用并且由于屏幕上没有这些片段而没有打开任何门时，onN

请，有人能提供一个使用CameraX库和GLSURFACHEVIEW的好例子吗？找不到任何信息。

共识机制 比特币网络是公开的，因此共识协议的稳定性和防攻击性十分关键。 比特币区块链采用了 Proof of Work（PoW）的机制来实现共识，该机制于 1998 年在 B-money 设计中提出。 目前，Proof of 系列中比较出名的一致性协议包括 PoW 和 PoS，都是通过经济惩罚来限制恶意参与。 PoW 工作量证明，Proof of Work，通过计算来猜测一个数值（nonce），得

Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。

扩展程序和应用程序可以使用与其他消息传递 API 相似的 API 与本机应用程序交换消息。支持此功能的本机应用程序必须注册知道如何与扩展进行通信的本机消息传递主机。 Chrome 会在一个单独的进程中启动主机，并使用标准输入和标准输出流与其进行通信。 本机消息传递主机 为了注册本机消息传递主机，应用程序必须安装 manifest 文件，该 manifest 文件定义了本机消息传递主机配置。 以下是