1. udp tcp 的区别 2. tcp如何保障可靠传输 3. 虚函数的本质 4. 多线程 5. 线程同步方法 线程通信 6. C++的基本容器 用过哪些
面试官说话特别温柔斯文 1、说一下自己做的项目 2、浏览器显示页面的整个步骤,越细越好 3、css优先级 4、node掌握情况 5、ajax、axios 6、常用的数组操作 7、隐藏元素怎么考虑,怎么做 8、项目中数据提交怎么做的,数据格式是什么 9、get、post的区别 10、项目组有几个人、遇到问题如何解决 11、怎么学习前端、网上常用的资源。 整体过程三十分钟,来个二面吧!!!求求了 #金
Python 在科学计算上的应用非常广泛,包括数学、统计学、图形学……等等, 也是科学计算领域的首选编程语言之一。 这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库,以及科学计算在日常中可能的实际用例。 常用库介绍 IPython 和 Jupyter Notebook NumPy NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础,提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等 多
半小时 视频面试 进去先自我介绍 (准备的是英文的但是要求中文)然后是一些英文提问 开始中文提问 校园经历、项目经历 怎么理解产品经理、项目管理、例子. 然后对公司的了解 ………诸如此类 主要结合简历吧
背景 Python 常用于开发高性能的科学应用。它被广泛应用于学术和科学项目中,因为它易于编写和执行。 由于它的高性能,Python 中的科学计算经常使用扩展库,通常用更快的语言编写(比如 C 语言,或者用于矩阵操作的 FORTRAN) 。主要使用的库由 NumPy , SciPy 和 Matplotlib 。详细讨论这些库超出了 Python 最佳实践指南的范围。然而,对 Python 科学计算
数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理,从数据中提取信息,进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。
数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理,从数据中提取信息,进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。数据科学已经在IT、金融、医学、自动驾驶等领域得到广泛使用。(如果你熟知中情局的棱镜泄密事件,你会发现数据科学已经在情报领域广泛使用。) 在这系列文章中,我希望能完成从概率论,统计,到机器学习的整个数据分析的链条。传统意义上
投的C软件开发工程师 10.10号一面 自我介绍 数据结构的排序算法 笔试回旋数的思路 家庭情况
已凉 1. SpringBoot和SSM相比的优点是什么? 2. AOP原理和实际使用场景 3. ORM框架 Mybatis如何集成到我们的SSM项目和SpringBoot项目中 4. #和$的区别是什么,SQL注入是什么?具体指的是什么(举个例子) 5. MySQL性能优化 6. 索引底层原理 7. 索引失效的场景 8. 模糊比配一定会导致索引失效吗?如果是开头不是%就不会导致索引失效吗? 9.
岗位:C软件开发工程师 9/28笔试、10/10一面、10/12二面。都是线上(腾讯会议)。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一面大概十五到二十分钟 首先自我介绍(我开了摄像头面试官没开,面试官
10.9 16:00-16:30 面试官不开摄像头,只问了半个小时不知道是不是kpi 1.自我介绍 2.Linux系统分区了解哪一些,C++下面的分区了解哪一些 3.进程和线程的区别,协程了解吗 4.git merge和git rebase的区别 5.C++中的extern关键字,new和malloc的区别 6.C++中的智能指针,析构函数和构造函数是否可以定义为虚函数 7.深拷贝和浅拷贝的区别,
高级测试开发一面 背景:一年字节测试开发经验,22年毕业 1、ui自动化如何使用的,使用的情况 2、ui自动化的优势在哪,什么时候不能够使用ui自动化 3、大学期间影响比较深的项目和做的比较好内容,有什么感触
哇靠百科是一个聚合笑话、文章、美图的娱乐 Android App。数据来自,糗事百科、我们都爱冷笑话、百思不得姐、头条网、91美图、传送门(微信公众号文章)… Server端基于NodeJS 时间问题,Server端源码暂不开放,在这月底我将整理好Server端代码并开源出来。 简单Server端介绍 基于以下Node模块开发 express ejs模版引擎 mysql 代码托管于百度BAE3.0
30min,面试官很好。 #前端##前端暑期实习#
一些答的不好的八股问题总结 忘了很多 想到再更新答案和问题 1. llama 7b 为什么比其他基座好,与gpt3比做了什么改进:数据上质量更高,结构上用的RoPE+SwiGLUE 2. GQA可以给训练加速吗:不可以, 3. 检索增强怎么做的: 4. 长度外推除了ROPE还有什么方法(长度外推一个是训练时数据没那么长导致的一些问题,一个是计算复杂度太高没那么多资源):局部注意力(平移不变性,感