《钱大妈》专题

当然抱歉我的英语不好。我正在制作一个窗口，其中有一个面板和一个窗体中的面板。该面板使用distribution manager“GridBagLayout”，我可以正确分发组件。我的问题是，在填充文本字段时，键入（JTextField）会放大字段，并且不会保留其大小。从图中可以看出，介绍“品牌”的字母越来越多，“品牌”领域也越来越大。我正在与NetBeans合作，如果有人发生了或知道可能是什么问题

请求权限后，ActivityCompat.OnRequestPermissionsResultCallback有时包含多个GrantResult，只检查第一个是否安全？ 培训文档检查参数如下所示： 但不清楚也没找到任何文件。

我试图在一个数组中找到具有最大和的邻接子数组。所以，对于数组 {5,15,-30,10,-5,40,10}

我有一个应用程序，它使用大量的内存来区分两个潜在的巨大（100k）目录的内容。对我来说，这样的操作会占用大量内存是有道理的，但是一旦我的 diff'ing 操作完成，堆的大小就会保持不变。 我基本上有实例化类的代码，用于存储源和目标上每个文件的文件名、文件大小、路径和修改日期。我将添加、删除和更新保存在其他数组中。然后，我我的源数组和目标数组（现在可能每个都是100k），只剩下相对较小的添加、删除

除了这个问题：更改超文本标记语言电子邮件正文字体类型和大小在VBA，我想知道如何才能改变字体大小 当我从代码中删除字体大小时，它确实改变了字体系列。 谢谢你的协助，

求offer 面了一轮15分钟左右 产品与研发管理岗 11.10面，两段互联网大厂实习经历，qs50 面经： 自我介绍 为什么不去互联网？ 介绍实习中最困难的事情，怎么解决的？ 在学校的时候有没有经历过团队协作，是怎么分工的？ 反问 没有英文问题 # #上汽大众# # #0offer#

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大家觉得科大讯飞NLP岗难不难？ 选择题什么题都有，和NLP相关的就一题，感觉全是什么GAN, CNN图像和语音的东西。 三题编程： 1. CCF CSP第一题难度。快排比较。。。100 2. 手撸计算器。50 3. 好像是一个贝叶斯，balabala.... 凉凉

深度可分离卷积、深度分组卷积、深度可形变卷积 深度可分离卷积计算量 讲讲机器学习中的分类算法 机器学习中的回归、分类、聚类都有什么特点 讲一下检测的发展历程，讲一下yolo 讲一下常用的损失函数，并且说一下公式和特点（focal，交叉熵） python中的多线程 python中的一个函数，如果传进去一个数组，在函数里修改了，这个数组会改吗（实参形参） 两个list用加号连接得到什么 #秋招进度交流

B卷。 题目描述：给定一组任务，每个任务有一个价值value，一个起始时间start，一个结束时间end。对给定的这组任务按照时间依次执行，两任务之间不能有时间重叠。请输出能得到的最大价值，对应所要执行任务的下标。 输入描述：第一行为任务的数量n，接下来n行，每行为一个任务的价值、起始时间和结束时间。如示例1中有8个任务，第一个任务价值为3，起始时间为0，结束时间为6. 输出描述：输出所执行任务的

一、流网络 G=(V，E)是一个有向图，其中每条边(u，v)有一个非负的容量值c(u，v)，而且如果E中包含一条边(u，v)，那么图中就不存在它的反向边。在流网络中有两个特殊的结点，源结点s和汇点t。 下面给出流网络的形式化定义。令G=(V，E)为一个流网络，其容量函数为c，设s我为网络的源点，t为汇点。G中的流是一个实值函数f，满足以下两条性质： 1. 容量限制（capacity contrai

操作步骤: 菜单栏: Edit —> Toggle Case 快捷键: Mac: Shift + Command + U Windows/Linux: Ctrl + Shift + U

Gradle提供了一些默认的Tasks给Java项目，比如，编译源代码、运行测试、打包JAR.每一个Java项目都有一个标准的路径布局，这个布局定义了去哪里找项目的源代码、资源文件和测试代码，你也可以在配置中修改这些默认位置。 Gradle的约定类似于Maven的约定优于配置的实现，Maven的约定就是一个项目只包含一个Java源代码路径，只产生一个JAR文件，对于企业级开发来讲这样是显然不够的，

SuperMap iClient for Leaflet 对接了 SuperMap iServer 的分布式分析服务，为用户提供大数据分析功能，主要包括： 密度分析 点聚合分析 单对象空间查询分析 区域汇总分析 矢量裁剪分析

最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 1. 熵和条件熵的回顾 在决策树