IDE它本身并不能理解Kotlin。就像前面部分讲到,它是为Java开发设计的。但是Kotlin团队创建了一系列强大的插件让我们更轻松地实现。前往Android Studio的Preferences中Plugin栏,然后安装如下两个插件: Kotlin:这是一个基础的插件。它能让Android Studio懂得Kotlin代码。它会每次在新的Kotlin语言版本发布的时候发布新的插件版本,这样我们
环境准备 请参考环境准备
目录 B.1. 决定 Debian 分区以及大小 B.2. 目录树 B.3. 推荐的分区方案 B.4. Linux 里面的设备名称 B.5. Debian 分区程序 B.5.1. 为 Intel x86 准备分区
目录 B.1. 决定 Debian 分区以及大小 B.2. 目录树 B.3. 推荐的分区方案 B.4. Linux 里面的设备名称 B.5. Debian 分区程序 B.5.1. 为 IA-64 准备分区 B.5.2. 引导装载器分区要求 B.5.3. EFI 诊断分区
附录 B. 为 Debian 准备分区 目录 B.1. 决定 Debian 分区以及大小 B.2. 目录树 B.3. 推荐的分区方案 B.4. Linux 里面的设备名称 B.5. Debian 分区程序 B.5.1. 为较新的 PowerMacs 分区
1. linux安装 (略) 2. 编译工具安装 由于使用linux发行版不同,包管理器也不同,请使用自己所用发行版的包管理器安装以下包: bc bison build-essential curl flex g++-multilib gcc-multilib git gnupg gperf imagemagick lib32ncurses5-dev lib32readline-dev lib32
面试的部门是荣耀的研发管理部的UX设计师,面试过程体验还不错,但是面试前的入场环节比较特殊,个人踩了雷,面试迟到了十几分钟,写出来给大家警示一下。 Timeline: 8月中下旬投递—9月下旬在线笔试(其实就是提交作品集)—约面—一面(面完半小时收到性格测评) 入场步骤:需要提前下载华为的会议软件welink, 然后注册账号登陆(我当时临时下载无法注册个人账号,只能注册企业账户登陆,导致浪费了很多
面试的部门是荣耀的研发管理部的UX设计师,面试过程体验还不错,但是面试前的入场环节比较特殊,个人踩了雷,面试迟到了十几分钟,写出来给大家警示一下。 入场步骤:需要提前下载华为的会议软件welink, 然后注册账号登陆(我当时临时下载无法注册个人账号,只能注册企业账户登陆,导致浪费了很多时间)然后扫描面试邮件里的二维码进行签到,签到成功后等待面试官叫号,轮到你时会收到一个带会议号码的短信,输入此会议
流程:投递-笔试-一面-二面 一面(30分钟) 自我介绍 面试官讲了一堆这个岗位的工作内容,问我怎么理解 怎么理解数据支持业务 蔚来以后的发展方向 用一句话形容自己 展开上一个问题关键词 对蔚来的理解 实习过程中你的leader 会怎么评价你 闲聊 反问 二面 (3个面试官,一共27分钟) hr 简历深挖 用一句话介绍自己、举例、短板 工作中出现的失误 什么时候知道蔚来的,对蔚来的理解 网络上对蔚
接上文: 9.6完美世界第一次面试(详情可见上一篇文章),面完之后至今没有收到任何消息,那就寄啦 然后就是,ieg的确实寄了,“本次流程已终止” 面试(30min) 1.现在还在实习吗?(上一个也这么问哈哈哈,如果还实习是不是就直接毙了) 2.实习公司是个什么情况? 3.实习期间的工作介绍一下?做的游戏什么类型的? 4.你说做了测试模块拆分,那你是拆分了哪些模块? 5.做了smoke测试,你们的s
我在C编程,但我只使用pthread. h,没有升压或C 11线程。 所以我试图使用线程,但是基于我之前的一个问题(链接),这似乎是不可行的,因为线程在完成任务后立即终止,使用线程池实现的一个更普遍的原因是通过以下方式减少线程创建开销为多个任务重用这些线程。 那么,在C中实现这一点的唯一其他方法是使用fork()并创建从主进程到子进程的管道吗?或者有没有一种方法可以在线程和它们的父线程之间设置一个
我试图理解String#intern方法。现在,这引起了更多的混乱。 上面的代码打印为true。如果我注释第3行并取消注释第5行,则打印为false 对于第3行,将检查SCP,并将字符串添加到SCP中。但在这种情况下,s2如何等于s4呢 s2仍在引用堆中指向SCP常量的对象。正当 有人能解释一下发生了什么吗?我已经经历了不同的SO问题,但仍然无法理解。 EDIT 我只是想了解实习生方法。我知道b/
上面的代码返回false,但是如果我注释掉第1行和第2行,它返回true。为什么会这样?
问题内容: 我正在尝试为我的大型不平衡数据集创建N个平衡随机子样本。有没有一种方法可以简单地通过scikit-learn / pandas来做到这一点,或者我必须自己实现它?任何指向此功能的代码的指针? 这些子样本应该是随机的,并且在我将每个样本送入非常大的分类器集合中的各个分类器时可以重叠。 在Weka中,有一个名为spreadsubsample的工具,在sklearn中是否有等效工具? htt
一面20min [项目]- [ ] 为什么考虑用多进程 - [ ] 服务端线程怎么分配 - [ ] 线程池线程怎么分配去工作 - [ ] C++11新特性 - [ ] shared_ptr是否线程安全 - [ ] atomic,它的非原子情况 - [ ] 数组,链表,二叉树,B+树谁的遍历效率高 - [ ] 内存占用高怎么排查 - [ ] 进程内存占用怎么排查 - [ ] 内存泄漏怎么排查,用过哪