《浙江大华》专题

问题内容： 我正在使用Swing制作快速且肮脏的动画。我希望窗口最大化。我怎样才能做到这一点？ 问题答案： 前提是您要扩展JFrame：

凭感觉应该是凉了。问我一个是实验重复，我说重复了好几次才找到结果，后面说了很多，不过她问我，真实生产中不会有这么多时间给你重测这么多次，你怎么解决。我回答是把测试的流程每一步都规范化，回答完，她也没啥要问的了，感觉应该是觉得我的回答没到重点上，就是不敢兴趣了，问我有什么要问的。我说想问晋升的流程，她说是整机各个模块测试，后面是高级测试工程师。 面的问题倒也不难……就是回答得磕磕碰碰。主要考察的是你

部门:讯飞听见JAVA工程师一面: 1  数据库三大范式，举例破坏范式的例子 2  MySQL索引查找为什么快，为什么用B+树不用哈希，为什么不用二叉排序树 3  HTTP请求的结构(请求行，请求头，请求体)，分别放了什么? 4 用过哪些请求头，知道哪些请求头(不会) 5 进程与线程的区别 6 进程通信的方式有哪些，这些方式里面最快的是哪一种(共享内存) 7 共享内存的原理，如何实现，如何保证对共

8.19下午大疆一面，全程47min（客户端开发工程师-研发部） 简单自我介绍 说先聊聊Java基础 1、HashMap的数据结构 2、为什么不直接用红黑树，而是在8以上才转变为红黑树 3、HashMap扩容的过程 4、从key.hashCode()到找到数组下标的过程是怎么样的（hash值生成过程） 5、插问，为什么hash&(n-1)，而不是直接hash%n取余 6、追问，为什么用hash高1

def maxDepth(root): if not root: return 0 return max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1

问题 你想创建或测试正无穷、负无穷或NaN(非数字)的浮点数。 解决方案 Python并没有特殊的语法来表示这些特殊的浮点值，但是可以使用 float() 来创建它们。比如： >>> a = float('inf') >>> b = float('-inf') >>> c = float('nan') >>> a inf >>> b -inf >>> c nan >>> 为了测试这些值的存在，使用

table.getn(t) 等价于 #t 但计算的是数组元素，不包括 hash 键值。而且数组是以第一个 nil 元素来判断数组结束。# 只计算 array 的元素个数，它实际上调用了对象的 metatable 的 __len 函数。对于有 __len 方法的函数返回函数返回值，不然就返回数组成员数目。 Lua 中，数组的实现方式其实类似于 C++ 中的 map，对于数组中所有的值，都是以键值对的

问题内容： 如果我的行数超过10亿，应该使用哪种方式获取表中的行数？ 更新：例如，如果上面的查询存在“超时问题”，是否有任何方法可以对其进行优化？如何更快地做到这一点？ 问题答案： 如果需要准确的计数，则必须使用 如果您可以粗略计算，则可以使用分区中的行总和 如果您想对自己的内容感到有趣，可以执行以下操作

问题内容： 这是我的问题：我需要存储 很多 日志消息，并认为将其保存在SQLite3数据库中以能够轻松搜索和过滤它是明智的。 我将在标准列表窗口小部件（使用wxWidgets）中显示日志消息。该列表将包含几列，用户可以对其进行排序和过滤。 现在，我不确定什么是最好的处理方式。我正在考虑一些可能的解决方案： 将所有消息读取到内存。当有新的或更改的日志消息时（在列表中的任意位置），必须刷新整个列表。当

问题内容： 我只是尝试使用sklearn.decomposition中的IncrementalPCA，但它像以前的PCA和RandomizedPCA一样引发了MemoryError。我的问题是，我要加载的矩阵太大，无法放入RAM。现在，它以形状〜（1000000，1000）的数据集形式存储在hdf5数据库中，因此我有1.000.000.000 float32值。我以为IncrementalPCA可

问题内容： 我有两个（带有），并想用第二个帧（较新的）中的数据更新第一个帧（较旧的）。 新框架可能包含旧框架中已经包含的行的最新数据。在这种情况下，旧框架中的数据应被新框架中的数据覆盖。同样，较新的框架可能比第一个框架具有更多的列/行。在这种情况下，旧帧应被新帧中的数据放大。 熊猫文档指出， “为该轴设置不存在的键时，操作可以执行放大” 和 “ DataFrame可以通过“ 但是，这似乎不起作用，

问题内容： 我有一个大约有800万条新闻文章的语料库，我需要以稀疏矩阵的形式获取它们的TFIDF表示形式。我已经能够使用scikit-learn来实现相对较少的样本数量，但是我相信它不能用于如此庞大的数据集，因为它首先将输入矩阵加载到内存中，这是一个昂贵的过程。 谁知道，对于大型数据集，提取TFIDF向量的最佳方法是什么？ 问题答案： Gensim具有高效的tf-idf模型，不需要一次将所有内容存

问题内容： 我用来并行化一些繁重的计算。 目标函数返回大量数据（庞大的列表）。我的RAM用完了。 如果不使用，我只需将生成的元素依次计算出来，就将目标函数更改为生成器。 我了解多处理不支持生成器- 它等待整个输出并立即返回，对吗？没有屈服。有没有一种方法可以使工作人员在数据可用时立即产生数据，而无需在RAM中构造整个结果数组？ 简单的例子： 这是Python 2.7。 问题答案： 这听起来像是队列

问题内容： 我在这个小提琴中玩弄指令和绑定。我收到以下错误： 为什么会这样呢？我认为这与绑定有关。 问题答案： 这是因为它在每次经历摘要周期时都在创建一个全新的对象。监视在此数据绑定中注册，因此每次它评估一个新对象时都会创建它，因此它将与以前的值不同，从而触发另一个摘要循环。最终，它终止，因此不会无限循环。有关更详尽的说明，请参见http://docs.angularjs.org/guide/co

问题内容： 问题答案： 检查一下 数据库名称 ip 用户名和密码是否正确，尝试使用客户端连接一下，是否可以连上