《三一重工》专题

本文向大家介绍MVC+EasyUI+三层新闻网站建立 建站准备工作（一），包括了MVC+EasyUI+三层新闻网站建立 建站准备工作（一）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这一次的项目是建立一个小型的新闻发布网站，所以就不需要用一些高大上的框架。三层+MVC+easyUI就足够了。 首先：搭建起项目框架 其次：到easyui官网去下载easyUI 我这里用的是我在很久的项目中用过的版本jq

一面 50 min 一位技术很强的老哥 面试体验很好 0.开场热身 自我介绍 你以后的业务倾向于做哪一块？ 1.项目相关 介绍下你的第一个Spark 项目 双流Join，讲一下过程 你的数据过期时间是多久？为什么这么设置？ 双流 join 之后你的数据会从Redis 里面删除吗？ 你说到了用Redis 来缓存延迟的数据，如果缓存存储的数据过多会出现什么问题，怎么解决？ 猜：会出现OOM问题，我觉得

7.23 笔试笔试有点忘记了，有两个编程题，当时好像测试的不是很难，第一个ac，第二道75% 8.11约的8.15 一面 一面 大约45min 专业面，竟然没有八股，全程都是问的测试专业知识相关，对测试的理解。 时间有点久了，只记得一些了，顺序应该不太对 自我介绍 测试流程 知道哪些测试的方法 测试阶段？测试你认为最重要的是哪个阶段？ 自己学了测试哪些相关知识？怎么学习的 接口测试学过哪些相关知识

#软件开发笔面经#

全程将近一小时，会议上写着预计半小时。面试官整体很耐心地再引导我回答问题，部门是做中间件代理相关的。八股和项目都拷打的非常细致，能感觉出来面试官提问有倾向性，基本都是问挂掉了怎么办？出现异常怎么办？没有单纯八股文问答，感觉整体面试很专业，没啥水分，干货满满。 技术面经 C++： new 和 malloc 的区别 new 出来的对象可以用 free 释放吗（如果是 int 类型指针呢） 一个 int

笔试（10-11） 平台：ShowMeBug 考试时间：20231011 14:00~14:00 试卷名称：暂无 题型：选择*20 编程*3 题目出得很好，但是考试时间只有一小时，在选择题和熟悉平台上浪费了一些时间，后面发现时间分配不太合理。编程题目只留了30分钟，有一道没太答完，还有一道没时间做了。选择题的整体难度中等，但是都是比较不错的题目，感觉给的考试时间太短了。 可以复盘的选择题目： •

如何通过firebase云消息将通知从一台android设备发送到另一台设备？我不想使用firebase的管理面板来发送通知，我只想从一个设备发送到另一个设备。

问题内容： 例如： 在这里，SQL Server 2000是否支持EncryptByPassPharase（）函数？如果不是，那么在sql server 2000中是否有类似的功能？如何在sql server 2000中执行相同的操作？ 问题答案： 不，函数EncryptByPassPharase（）不支持SQL Server <2008。在Microsoft doc上已对此进行了详细介绍。您可以

如果满足条件，我如何将添加到？ 我今天有什么:<代码> 但这增加了，我只想禁用

2015.4.3 ( 第三期 ) 文章名称 译者 出处 深入了解Bundle和Map yinna317 AndroidWeekly issue #145 Square 开源库Flow和Mortar的介绍 sundroid( chaossss 协同翻译) AndroidWeekly issue #142 使用RxJava.Observable取代AsyncTask和AsyncTaskLoader Z

App.js 页面通常有一个 topbar 和内容区域。topbar包含标题和按钮（用于导航和其他操作），而内容则具有页面的实际内容。 <div class="app-page"> <div class="app-topbar"></div> <div class="app-content"></div> </div> App.js附带了一些内置的UI组件，并且已经设计好了。几乎所有这些都

三、函数 人们认为计算机科学是天才的艺术，但是实际情况相反，只是许多人在其它人基础上做一些东西，就像一面由石子垒成的墙。 高德纳 函数是 JavaScript 编程的面包和黄油。 将一段程序包装成值的概念有很多用途。 它为我们提供了方法，用于构建更大程序，减少重复，将名称和子程序关联，以及将这些子程序相互隔离。 函数最明显的应用是定义新词汇。 用散文创造新词汇通常是不好的风格。 但在编程中，它是不

在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现在我们将我们的注意力转到分类任务上。 MNIST 在本章当中，我们将会使用 MNIST 这个数据集，它有着 70000 张规格较小的手写数字图片，由美国的高中生和美国人口调查局的职

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