《中电五十二所》专题

投的是网络攻防，面试官来的是大数据，问了很多密码学的东西，距离我上次接触密码学已经四年了，答得稀烂。。。。 1、AES DES的工作原理、区别、优缺点 2、数据库清空表操作 3、SSL的原理 4、提权漏洞脏牛漏洞原理 5、计算机网络七层模型 6、接触过哪些Linux操作系统

在这篇 Matplotlib 教程中，我们将讨论自定义图例。 我们已经介绍了添加图例的基础知识。 图例的主要问题通常是图例阻碍了数据的展示。 这里有几个选项。 一个选项是将图例放在轴域外，但是我们在这里有多个子图，这是非常困难的。 相反，我们将使图例稍微小一点，然后应用一个透明度。 首先，为了创建一个图例，我们需要向我们的数据添加我们想要显示在图例上的标签。 ax1.plot_date(date[

天空盒是用于增强场景表现力的一个常用技术，它一般通过在相机周围包裹一个纹理来实现。这个纹理通常是一些天空、山川或者摩天大楼等等，下面是游戏 Half-Life 中使用天空盒的例子： 天空盒的思想就是绘制一个大的立方体，然后将观察者放在立方体的中心，当相机移动时，这个立方体也跟着相机一起移动，这样相机就永远不会运动到场景的边缘。这与我们真实世界中的情况一样的，我们可以看见远处的天空接触到了地平线，但

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什么是深度学习 有两种方式来衡量模型的深度：第一种就是sequential instructions的数目，我们可以把这个想象成最长的计算路径；另一种方式就是描述概念之间相互关系的网络深度，但是这个方式呢要计算需要计算每个concept的representation，所以会比graph的深度要深，主要是因为简单的概念能被定义，从而能够表述更加复杂的概念。 深度学习的历史 深度学习有着长而丰富的开始

在这一节中我们将使用鼠标来控制相机的方向，从而得我们的相机控制更加完善。相机根据其使用的场景不同而有不同的自由度。在本教程中我们将要实现的是与第一人称游戏中相似的相机控制（如枪战类游戏）。这意味着我们将可以使相机完成 360 度的旋转（绕着 Y 轴），这与我们的头部向左转向右转、身体转一整圈类似。除此之外我们也能使相机向上或者向下倾斜以获得更好的向上的或者向下的视野但是我们不能使之沿同一转向翘起一

如果世界上只有一种操作系统，那么移植就会非常容易，但生活就会单调乏味。我们更喜欢有 一大堆操作系统物种，只要我们的生态系统不要过于清晰地分成捕食动物和被捕食动物。Perl 可以在十几种操作系统上运行，并且因为 Perl 程序是平台无关的，同一个程序可以运行在 所有这些系统上而不需要修改。 不错，是几乎不用修改。Perl 试图给程序员尽可能多的特性，但是如果你使用了属于某一操作 系统的特殊特性，那么

在这个 Matplotlib 教程中，我们将讨论样式。 我们用于 Matplotlib 的样式非常相似于用于 HTML 页面的 CSS（层叠样式表）。 正如你在这里可以看到的，我们对图形所做的所有修改都会叠加，而且我们目前只有一个轴域。 我们可以使用for循环，至少使代码量降低，但我们也可以在 Matplotlib 中利用这些样式。 样式页的想法是将自定义样式写入文件，然后，为了使用这些更改并将其

David Wagner 是这一章的主要作者。 机器学习是一类技术，用于自动寻找数据中的规律，并使用它来推断或预测。你已经看到了线性回归，这是一种机器学习技术。本章介绍一个新的技术：分类。 分类就是学习如何根据过去的例子做出预测。我们举了一些例子，告诉我们什么是正确的预测，我们希望从这些例子中学习，如何较好地预测未来。以下是在实践中分类的一些应用领域： 他们有一些每个订单的信息（例如，它的总值，订

在有些场合，需要对 Django 处理的每个 request 都执行某段代码。这类代码可能是在 view处理之前修改传入的 request，或者记录日志信息以便于调试，等等。 这类功能可以用 Django 的中间件框架来实现，该框架由切入到 Django 的 request/response处理过程中的钩子集合组成。这个轻量级低层次的 plug-in 系统，能用于全面的修改 Django的输入和输

如果你还不知道什么是 Unicode，那么你很快就会知道了—— 即使你略过本章，你也会知道——因为利用 Unicode 工作日益成为必须。 （有些人认为它是一个必须有的恶魔，但实际上它更象是必须存在的好人。 不管怎样，它都是必须有的痛苦。） 从历史来看，人们制定字符集来反映在他们自己的文化环境里所需要处理的事物。 因为所有不同文化的人群都是懒惰的，他们只想包含那些他们需要的符号，而排除 他们不需要

#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位：算法工程师（应该是这个，具体名字忘了） 先是有个笔试，笔试全是选择题，考察的知识点有雷达、数字信号处理、机器学习、傅里叶变换等。好多都不会做，瞎选的。 面试时间：7.7 面试流程 15min 电话面试 电话面试真的很猝不及防，一点准备都没有 1、自我介绍 2、研究生期间做过哪些项目？遇到了什么问题？是怎么解决的？ 3、用什么语言多一些？会用python吗？

Q：大数据只代表那些量很大的数据吗? A: 虽然从名字上看是这样，但是实际上我们用“大数据”来形容因为某种原因无法适应传统数据库软件工具的数据，而这些软件工具在过去的数十年间一直被用于分析和商业智能。举个例子，大数据也许无法完全适应关系型数据库(例如图像的像素数据)，或者需要经过特别的处理才能和其他数据共同使用(例如从机器设备获得的时间序列数据)。 Q: 我们在油气行业不是一直都在用大数据吗? A

十五、处理事件 你对你的大脑拥有控制权，而不是外部事件。认识到这一点，你就找到了力量。 马可·奥勒留，《沉思录》 有些程序处理用户的直接输入，比如鼠标和键盘动作。这种输入方式不是组织整齐的数据结构 - 它是一次一个地，实时地出现的，并且期望程序在发生时作出响应。 事件处理器 想象一下，有一个接口，若想知道键盘上是否有一个键是否被按下，唯一的方法是读取那个按键的当前状态。为了能够响应按键动作，你需要

自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据；这被称为生成模型。例如，您可以在脸部图片上训