《算法引流：》专题

为什么这段代码不抛出？看一看： 我不知道！

面试半个多小时，hr问了一些职业规划和对这个岗位的理解之类的的，然后就是技术问题，差不多十个 记得的有这几个: 1，Linux命令，如果一个进程无法结束你觉得可能有那些原因，怎么排查，用什么命令 2，你对容器网络了解多少，如果一个服务器登陆不上你觉得有哪些可能原因，如何排查 3，如果遇到一个客户比较难缠的一直投诉，该怎么解决，如果这个不大不小的客户投诉的技术问题对我们来说无法解决无法改进该怎么应对

问题内容： 我如何定义一个具有两个计算字段的视图，例如… …并根据前两个计算字段创建第三个计算字段，如… …？ 当我按名称引用前两个计算字段时，我收到一条消息，指出字段未知。 谢谢！ 问题答案： 由于视图中不允许子查询，因此您需要通过创建多个视图来模拟它们。 例如，如果直接执行此查询，将解决您的问题： 根据MySQL文档，视图在FROM子句中具有不能包含子查询的限制。要变通解决此限制并将该查询转换

本文向大家介绍使用Java8中的方法引用来引用构造函数，包括了使用Java8中的方法引用来引用构造函数的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Java中的Lambda表达式使您可以将功能作为参数传递给方法。您也可以使用lambda表达式调用现有方法。 方法引用是简单，易于阅读的lambda表达式，可通过lambda表达式来调用/引用以及现有方法的名称。除了实例和静态方法，您还可以使用new关键字

本文向大家介绍Android利用软引用和弱引用避免OOM的方法，包括了Android利用软引用和弱引用避免OOM的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 想必很多朋友对OOM（OutOfMemory）这个错误不会陌生，而当遇到这种错误如何有效地解决这个问题呢？今天我们就来说一下如何利用软引用和弱引用来有效地解决程序中出现的OOM问题. 一.了解 强引用、软引用、弱引用、虚引用的概念 　　在J

本文向大家介绍共识算法有哪些类型？相关面试题，主要包含被问及共识算法有哪些类型？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 回答：** 可用的最受欢迎的共识算法如下： 工作量证明（PoW） 容量证明（PoC） 活动证明（PoA） 委托权益证明（DPoS） 股权证明（PoS） 权威证明 燃烧证明 唯一节点列表 重量证明 证明时间 筛 拜占庭容错

本文向大家介绍算法题，trim二叉搜索树相关面试题，主要包含被问及算法题，trim二叉搜索树时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： C++版本  

本文向大家介绍Python猜数字算法题详解，包括了Python猜数字算法题详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 今天刷的第一道算法题，先拿一道简单点的试试手，这道题目的要求是： 两个人甲乙在猜数字，甲先从1，2，3三个数字中随机抽3次，结果是guess。乙随后也随机抽三次，结果是answer。然后对比甲乙两个人的结果。示例如下： guess：[1,2,3], answer: [1, 2,

问题内容： 我有ID为的商品。现在我有如下数据。每行都有一个offerId。由数组中的组合组成。是那个的价值 现在，我必须选择所有给我提供最佳ID组合（即最大总折扣）的offerId。 例如，在上述情况下：可能的结果可能是： [o2，o4，o5]最大折扣为。 注意。结果offerId应该不会重复ID。id的示例为[1,3,4]，[5]，[6]都是不同的。 其他组合可以是： 其id为[1]，[3,5

本文向大家介绍用Python实现KNN分类算法，包括了用Python实现KNN分类算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了，所谓KNN即为K-NearestNeighbor（K个最邻近样本节点）。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本

本文向大家介绍Python排序算法实例代码，包括了Python排序算法实例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 排序算法，下面算法均是使用Python实现： 插入排序 原理：循环一次就移动一次元素到数组中正确的位置，通常使用在长度较小的数组的情况以及作为其它复杂排序算法的一部分，比如mergesort或quicksort。时间复杂度为 O(n2) 。 选择排序 原理：每一趟都选择最小的值和

本文向大家介绍js实现常用排序算法，包括了js实现常用排序算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文为大家分享了js实现常用排序算法，具体内容如下 1.冒泡排序 2.选择排序  3.插入排序 4.希尔排序 5.归并排序 6.快速排序 总结：算法效率比较： 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。

本文向大家介绍python实现C4.5决策树算法，包括了python实现C4.5决策树算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 C4.5算法使用信息增益率来代替ID3的信息增益进行特征的选择，克服了信息增益选择特征时偏向于特征值个数较多的不足。信息增益率的定义如下： 调用代码 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。

问题内容： 这个周末，我花了几分钟时间讨论一种算法，该算法将采用一个标题（以度为单位）并返回一个基数方向的String（我正在我使用的android指南针应用程序中使用它）。我最终得到的是： 我的问题是，这是最好的方法吗？尽管我还没有在网上搜索示例，但它必须做过很多次。是否有其他人尝试过此方法并找到了更整洁的解决方案？ 编辑The Reverand’s Thilo’s，shinjin’s和Chrs

主要内容：集成学习发展史,集成学习组织方式,预测结果的方式,集成学习实现方法经过前面的学习，我们认识了机器学习中的常用回归算法、分类算法和聚类算法，在众多的算法中，除神经网络算法之外，没有一款算法模型预测准确率达到 100%，因此如何提高预测模型的准确率成为业界研究的重点。通过前面内容的学习，你可能会迅速想到一些方法，比如选择一款适合的算法，然后反复调整各种参数，其实这并不是最佳的方法，有以下三点原因： 一是任何算法模型都有自身的局限性； 二是反复调参会浪费许多不必要的时