1.问在b站实习的履历 2.go的gc 3.select 4.map变为有序(key和value) 5.mysql的索引创建原则 6.string是否能做主键 7.redis的数据结构 8redis的zset的实现(ziplist和skiplist) 9.http的502和504 10.问我有没有其他的面试(明天面字节) 11.问搜索为啥没用es 估计凉了…….
大概只面了15分钟 , 都是较浅的了解 1. 你能自己开发一个项目吗 答 : 可以自己开发一个小的项目 ,例如简历上面的XXX , 进行了需求分析 ,技术选型 ,设计表, 接口 -- 2. grpc有几种通信方式 (不懂 , 提示我有流 ,还有其他什么没,没有答上来) -- 3. gprc使用什么进行暴露接口 gate-way -- 4.mysql索引优化有了解吗 怎么优化查询 查询时候使用in
问题内容: 所以这工作: 但这不是: 总而言之,我得到了第一部分(拳击),但是我发现第二部分不起作用是非常不直观的。是否有特定的原因(除了String从Object继承而int不从Object继承)? 编辑: 为了完善我的问题,这也可以: 但是,以下内容却没有: 令人惊讶的是,您遇到了与String相同的问题: 在最后一行产生类强制转换异常。仍然有效: 问题答案: 我刚刚找到了我正在寻找自己的答案
奇怪的情况-下面是代码: 构建项目时(在项目属性中使用编译器选项Xlint:unchecked),我得到一个警告: 警告:[未选中]未选中的强制转换 ArrayList list=(ArrayList)obj[1]; 必需:ArrayList 找到:对象 但用同样的方法来浇铸字符串是可以的。这里有什么问题?
我在这里遇到了一个关于带列表的泛型有界类型的小问题。请帮帮我! 有什么方法可以克服这个问题,或者我可以安全地压制警告吗?
Django 提供了一种健壮的国际化和本地化框架来帮助你实现多种语言和世界区域范围的开发。
为了适应经济的全球一体化,作为开发者,我们需要开发出支持多国语言、国际化的Web应用,即同样的页面在不同的语言环境下需要显示不同的效果,也就是说应用程序在运行时能够根据请求所来自的地域与语言的不同而显示不同的用户界面。这样,当需要在应用程序中添加对新的语言的支持时,无需修改应用程序的代码,只需要增加语言包即可实现。 国际化与本地化(Internationalization and localiza
今天的文章的主题是国际化和本地化,通常简称 I18n 和 L10n。我们想要我们的 microblog 应用程序被尽可能多的用户使用,因为我们不能忘记有许多人是不是讲英文的,或者会说英文,但是更愿意讲本国语言。 为了使得我们的应用程序便于外国访问者,我们将要使用 Flask-Babel 扩展,它提供了一种简单使用的框架用来把应用程序翻译成不用的应用。 如果你还没有安装 Flask-Babel,现在
我有以下表格: 学生:学生ID(PK),学生姓名 我需要两个问题: > 为学生表中的每个学生id计算该学生在所有课程中的不同(唯一)同学总数的查询。如果学生未注册任何课程,则应返回0。 例如,如果学生_ID 123参加了3门课程,并且每门课程都有10名不同的同学,我应该得到以下结果: 返回所有学生及其所有同学的SQL查询。一个学生的同学是至少在同一个班级注册的另一个学生。
问题内容: 我想学习蚂蚁。谁能推荐一些有关此主题的良好学习资源?从在线入门教程到深入的书籍,任何资源都会受到赞赏。 谢谢你的帮助! 问题答案: ant.apache.org。看看手册。 蚂蚁最佳实践 不会花很长时间-蚂蚁并不难。 这是一个示例,可以重用的build.xml开头。它足够通用,可供我重复使用。目录命名约定应易于遵循。我使用的布局模仿IntelliJ的输出。
本文向大家介绍机器学习中的距离计算方法?相关面试题,主要包含被问及机器学习中的距离计算方法?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 设空间中两个点为 欧式距离: cos= 切比雪夫距离:max
本文向大家介绍传统的机器学习算法了解吗相关面试题,主要包含被问及传统的机器学习算法了解吗时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 常见的机器学习算法: 1). 回归算法:回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括:最小二乘法(Ordinary Least Square),逻辑回归(Logistic Regressi
问题内容: 我们刚刚在办公室使用Java EE启动了一个新项目,我需要有效参与。我主要在Web应用程序上工作,并且使用PHP / MySql,但我也了解Java SE,并编写了几个独立的应用程序。 我需要帮助并就如何快速学习Java EE提出建议,以便我可以轻松地融入项目。我需要有关书籍和教程建议的帮助,还需要资源链接。 问题答案: 这在很大程度上取决于您的学习速度。在这种情况下我该怎么做: 阅读
问题内容: 我想知道是否有一种方法可以对Caffe中的不同层使用不同的学习率。我正在尝试修改预训练的模型,并将其用于其他任务。我想要的是加快对新添加的层的培训,并使受过培训的层保持较低的学习率,以防止它们变形。例如,我有一个5转换层的预训练模型。现在,我添加一个新的转换层并对其进行微调。前5层的学习率为0.00001,后5层的学习率为0.001。任何想法如何实现这一目标? 问题答案: 使用2个优化