《德州仪器实习生》专题

自我介绍下吧 你这个中台有压测过吗 你写的高并发海量数据存储有哪些体现 分库分表怎么分的 有没有遇到过数据倾斜，已经上线的项目发现分片数据有倾斜怎么解决 讲讲这个项目有哪些技术亮点 布隆过滤器误判对系统不会有影响吗 Apache开源贡献做了什么 再讲一下这个通过删除缓存策略保证数据一致性 其他保证数据一致性的方法有了解过吗 介绍mysql的binlog 介绍其他的日志，redo log undo

我在使用Appium进行iOS自动化时遇到错误“无法创建新会话。（原始错误：仪器在启动时崩溃）（警告：服务器未提供任何stacktrace信息）命令持续时间或超时：22.44秒”。 配置：-XCode 7.3 iPhone 5S--版本10 请建议与步骤。

在转移到我们公司的一个实际应用程序之前，我正在尝试使用OpenTelemetry Java代理从Akka提取度量/跟踪的一个简单示例。因此，我下载了Akka Actors Quickstart with Scala示例应用程序，并使用 以便发送度量 我做错什么了吗？代理的使用说明非常简单，所以我对缺少什么感到困惑。。。

我继承了一个Android项目来设置代码覆盖率。我没有为Android做太多事情，而且几乎没有什么成绩，我开始寻找一个有用的教程。令人惊讶的是，前几个教程非常有帮助，我能够包含jaco gradle插件并启用代码覆盖率。使用詹金斯，我甚至生成了一份报道报告。到目前为止，一切看起来都很好。 然而，当我看到这份报告时，我闻到了一些可疑的味道。测试与覆盖率的比率似乎太小了。进一步调查发现了罪魁祸首。 测

继上一篇之后咕了大半个月，我终于来产出面经啦！我一开始投递的其实是内容运营岗位，但是因为过往经历和面试表现比较适合用户运营，所以最后就被安排在用户运营岗位上啦～ 本人bg：深圳某双非（也可以说是四非）院校，工商管理专业，有一段相对对口的超小厂实习，也是用户运营方向。 面试流程：1.10投递 - 1.17收到hr电话 - 1.17同时收到人才测评 - 1.18一面业务面 - 1.19笔试题（和岗位强

#晒一晒我的offer##面经##NLP算法实习生# 从投递到拿到offer才一周。 开心开心，只投了网易的大模型日常实习就中了。去网易做大模型实习生啦。 一面： 1.文本生成的几大预训练任务？ 2.多模态中常见的sota模型，clip为什么效果好 3.多模态大模型有哪些？介绍一下stable diffusion的原理 4.chatglm的原理，其结构，其训练过程 5.instructGPT的原理

vue-amap 能够抛开高德原生 SDK 覆盖大多数场景，但对于部分定制化程度较高的场景而言，可能还是需要引入高德原生 SDK 来支持。这章将介绍如何在 vue-amap 中使用高德 SDK。 实例方式 对于大多数 vue-amap 组件，都有 init 这个 event，参数为高德的实例，通过这样暴露高德实例的方式，开发者能够非常自由地将原生 SDK 和 vue-amap 结合起来使用。 这里

我有一个. net核心应用程序，它通过DataStax驱动程序将数据持久化到Cassandra实例。 我为我的Cassandra实体创建了一个基类。现在，如果我想把我的TimeUUID类型ID放入这个基类，当插入时，我得到错误: 同样的方法在EntityFramework中也适用。问题也不在于我的表、连接或键空间，因为当我将id字段返回到entty本身时，它就起作用了。 我的插入方法 我的基类 继

解析中的最后一个练习应该既具有挑战性又有趣。你终于可以看到，你的微型 Python 脚本运行并做了一些事情。难以理解这个章节和解析的概念很正常。如果你发现你已经到达了这里，而且你不太明白发生了什么，请退后一步，再考虑在这一部分做一些练习。在继续之前，重复几次这个章节，这可以帮助你在最后两个练习中制作自己的小语言。 我故意不会在本练习中包含任何代码，以便你必须根据解释器工作方式的描述来尝试。你已经有

你现在有了一个解析器，它应该生成一个语法产生式对象树。我会将其称为“解析树”，这意味着你可以从“解析树的顶部开始，然后“遍历”它，直到你访问每个节点来分析整个程序。当你了解BSTree和TSTree数据结构时，你已经做了这样的事情。你从顶部开始访问了每个节点，并且你访问的顺序（深度优先，广度优先，顺序遍历等）确定了节点的处理方式。你的解析树具有相同的功能，编写微型 Python 解释器的下一步是遍

想象一下，你将获得一个巨大的数字列表，你必须将其输入到电子表格中。一开始，这个巨大的列表只是一个空格分隔的原始数据流。你的大脑会自动在空格处拆分数字流并创建数字。你的大脑像扫描器一样。然后，你将获取每个数字，并将其输入到具有含义的行和列中。你的大脑像一个解析器，通过获取扁平的数字（记号），并将它们变成一个更有意义的行和列的二维网格。你遵循的规则，什么数字进入什么行什么列，是你的“语法”，解析器的工

我的第一本书在练习 48 中非常偶然涉及到了扫描器，但现在我们将会更加正式。我将解释扫描文本背后的概念，它与正则表达式有关，以及如何为一小段 Python 代码创建一个小型扫描器。 我们以下面的 Python 代码为例来开始讨论： def hello(x, y): print(x + y) hello(10, 20) 你已经在 Python 上练习了一段时间了，所以你的大脑最有可能很快

Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明，默认w为行向量，x为列向量，以避免在wx 中使用转置符号；但有些公式为了更清晰区分向量与标量，依然会使用^T的上标，注意区分。 输入实例x的特征向量记为： 注意：x_i 和 x^(i) 含义不同，前者表示训练集中第 i 个实例，后者表示特征向量中的第 i 个分量；因此，通常记训练集为： 特征向量用小n表示维数，训练集用大N表示个数

偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面； 模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差； 模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和； 在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力； 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错

机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及