《运筹优化》专题

一般来说，如果我理解正确的话，在给定列表和添加每个元素之间的“heapizing；o（n）”运行时是有区别的；o（lg n）。java遵循这种行为吗？如果不是，下面的问题可能无效。 下面的示例似乎创建了一个"min-heap"。 然而，假设我想构建一个“最大堆”，但是构造函数不允许我同时传入集合和比较器。在这种情况下，构建最大堆的唯一方法是创建一个实现可比的包装器类吗？ 注意：我知道可以用比较器创

在我的webapp中，我创建了一个使用具有固定大小线程池的的服务。我在整个应用程序生命周期中重用相同的。 All在Tomcat中运行，在关闭时出现以下错误： 我确实意识到在关闭tomcat之前需要关闭ExecutorService。Soms所以线程已经谈到了这一点，但我找不到一个干净的方法来处理这一点。 我是否应该使用，就像@tim-bender建议的那样，在优雅地关闭线程和执行器？还是应该使用C

亲爱的堆栈溢出用户。 我试图找到的优点，以及为什么我应该使用它而不是函子或函数指针。可悲的是，我没有找到一个令人满意的答案。 因此，如果您能告诉我< code>std::function的优点是什么，以及我应该在什么时候使用它，我将非常感激。希望我的问题也能帮助到别人。

除了我的代码运行在单个核心机器上（此时我假设JVM会将所有工作分配给单个core,从而不会破坏我的程序）之外,到处使用parallelStream（）是否有任何缺点？

我们正在使用Uber Cadence，我们会定期在正式生产环境中遇到问题。设置如下： 一个带有Cadence客户端2.7.5的Java 14 BE Cadence服务版本0.14.1，带Postgres DB 有多个域，对于所有域，单个BE服务器注册为工作机。 日志中可见的是，有时在查询期间，节奏似乎对BE服务失去了粘性： 同时在后端，没有任何可见。但是，在此期间，如果我检查cadence Web

我正在使用LibGdx的java游戏，我需要你的帮助。 说明：箭头键有一个问题。让我先解释一下我的代码是如何工作的。所以在我的更新方法中，我检查是否按下了键。如果是的话，我来处理。问题是我的代码一个接一个地检查。因此，它检查的第一个箭头键优先于所有其他箭头键，因为如果按下它，它将首先被调用。前任： 顺便说一下，我的游戏是瓷砖基地。当玩家移动完1个图块后，它会再次检查箭头键输入，看看下一步需要朝哪个

阿里巴巴优酷一面 1.自我介绍一下 2.你想做什么方向的产品经理？ 3.介绍你在快手的这段经历 4.举个例子说一下你如何发现问题,并优化数据的 5.你觉得产品经理最重要的能力是什么 6.你觉得什么叫做一个好产品   阿里巴巴优酷二面 1.你常用的视频软件是什么，它和优酷的优缺点分别是什么？ 2.你对AIGC了解多少？ 3.在实习主要做了啥，介绍一下，产出是什么，成果如何 4.详细介绍负责的几个项目

代码调试 (Debugging) var_dump() PHP单步调试 Xdebug Zend Debugger DebugToolbar GDB 用GDB调试程序 Debugging PHP segfault backtraces with gdb 网络诊断 (Network) Fiddler LivePool by Tencent AlloyTeam weinre (WEb INspector

广度优先搜索（BFS）算法以宽幅运动遍历图形并使用队列记住在任何迭代中发生死角时获取下一个顶点以开始搜索。 如在上面给出的示例中，BFS算法首先从A到B到E到F，然后到C和G，最后到D.它采用以下规则。 Rule 1 - 访问相邻的未访问顶点。 将其标记为已访问。 显示它。 将其插入队列中。 Rule 2 - 如果未找到相邻顶点，则从队列中删除第一个顶点。 Rule 3 - 重复规则1和规则2，直

深度优先搜索（DFS）算法以向深运动的方式遍历图形，并使用堆栈记住在任何迭代中发生死角时获取下一个顶点以开始搜索。 如在上面给出的示例中，DFS算法首先从S到A到D到G到E到B，然后到F，最后到C.它使用以下规则。 Rule 1 - 访问相邻的未访问顶点。 将其标记为已访问。 显示它。 将其推入堆栈。 Rule 2 - 如果未找到相邻顶点，则从堆栈中弹出一个顶点。 （它将弹出堆栈中的所有顶点，这些

对于许多项目来说，不打破已有的约定，对于配置等有可预测的默认值是非常适合的。现在，Spring MVC对 约定优于配置 这个实践已经有了显式的支持。这意味着什么呢？意味着如果你为项目选择了一组命名上的约定/规范，你将能减少 大量 的配置项，比如一些必要的处理器映射、视图解析器、ModelAndView实例的配置等。这能帮你快速地建立起项目原型，此外在某种程度上（通常是好的方面）维护了整个代码库的一

上手超参调优任务(HpJob) 这一节我们以 tensorflow linear 为例，通过 Cloud-ML 平台训练一个简单线型模型。通过该例子，我们将介绍： 怎样用命令行提交训练任务; 怎样查看日志; 怎样查看提交的超参调优任务; 怎样通过Web Ui查看任务结果; 怎样删除任务; 示例介绍 这个例子使用tensorflow实现一个简单的线型模型。 完整代码参考附录1. 代码准备 创建目录结

超参调优任务(HpJob) 基本组件和训练流程 下图是使用 Cloud-ML HpJob 的基本组件和训练流程。其中1,2,3为用户操作步骤，a,b,c 为平台处理流程。 Cloud-ML HpJob 的运行基本和Trainjob相同，hpjob依赖的基础设施和trainjob相同：Docker Registry 和 FDS。 HpJob 训练用户的基本操作过程如下： 1. 准备代码，用户需要在本

1.自我介绍 2.实习期间怎样快速解决碰到的难题 3.分库分表之后怎么做关联查询 4.怎么处理冷数据和热数据 5.接口设计完后通常怎么测试 6.对电信和天翼云有什么了解 7.对云计算和数据库研发方面工作能否胜任 ​ ​许愿~

总时长45mins 1、拷打论文，因为课题跟小样本学习有关，问了问很多小样本学习的内容。 2、拷打项目和来源，回答是导师和公司合作的。 3、拷打实习，问得很细，比如包括遇到了什么难点，为什么要这么做不那么做。 3.1、为什么图像分类要减均值除方差，目标检测一般不需要。 3.2、怎么提高模型泛化性。 3.3、数据集怎么采集的。 3.4、模型不收敛的原因有哪些 反问有几面，答2技术面1个HR面。 有点