《九号机器人》专题

我试图找到这个答案，但几乎找不到。我正在进行API测试，在此过程中，我需要从本地计算机调用其余的API。本地机器包含maven项目和调用相应rest API的框架。 我需要检查远程Rest API的代码覆盖率，并根据代码覆盖率形成报告。请帮忙，怎么做？ 注意:我发现这个链接很有用，但是它没有详细说明该怎么做？ http://eclemma.org/jacoco/trunk/doc/agent.ht

我有一个码头集装箱在运行。我需要通过主机的隧道从容器内访问远程服务。 我尝试用从容器中隧道到主机，然后通过从容器中访问服务失败。为了检查端口映射是否打开，我尝试 接下来，帕拉格。2但是，即使在容器上执行也没有感觉到通信 2-测试连接是否正常的快速方法是什么？最好是通过巴什。 谢了。

使用Secrets Manager提供的默认代码和必要的IAM角色，我可以在我的lambda中从Secrets Manager中读取API密钥： 这个Lambda能够成功地从Secrets Manager中检索和打印API密钥。 为了与EC2实例通信，我有一个带有助手层和一些简单测试代码的Lambda： null 我想我已经把范围缩小到VPC了。第一个Lambda只是打印出秘密工作完美，直到我把它

7.14 一面 一面全部是写代码，连自我介绍都没有😂 - 快速幂（easy）扩展问题：python如何处理数据溢出？ - 用pytorch实现单头self-attention（mid+），之后问了self-attention的细节和一些扩展理解 - 一个数组，如果前面的数大于后面的数的二倍，则记作一个翻转对，求翻转对的个数（hard）其实是逆序对的变种，实现归并之后稍微改改就行 7.20 二面

好不甘心，C++，通过85%，感觉思路比较清楚，有无大佬给点修改意见 int num; cin>>num; int a, b; vector<vector<int>> vec; int x = 1000000; int y = -1; while (cin >> a >> b) { //确定运行时间的左右区间 if (x > a) x = a; if (y < b) y = b; vector<i

跨主机集群容器模式 在同一台主机上运行多个zookeeper容器可以实现集群方式，并且可以很方便的文件共享（数据卷）。 但是遇到跨主机访问就不会那么方便，容器的跨主机网络的访问官方没有提供现成的方案。 不过官方提供的高级网络配置中，可以利用其配置原理，自己搭建一个网桥，实现容器的互相访问，pipework就是这样实现了跨主机访问，有兴趣的话可以关注一下，这不是本文的重点。 本文将结合之前试验过的O

单主机集群容器模式 单节点（主机）的zookeeper容器搭建，原理也是比较简单的，我们利用之前创建的zookeeper镜像分别创建三个容器： Zk1 sudo docker run -d -p 21811:2181 --name=container1 \ -v /home/zk/container1:/var/zookeeper/data \ -v /home/zk/zoo.cfg:/var

本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤： 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据，发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型，进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数据集。幸运的是，有上千个开源数据集可以进行选择，涵盖多个领域。以下是一些可以查找的数据的

概述 操作方法 存入/读取数据 清除数据 遍历操作 storage事件 参考链接 概述 这个API的作用是，使得网页可以在浏览器端储存数据。它分成两类：sessionStorage和localStorage。 sessionStorage保存的数据用于浏览器的一次会话，当会话结束（通常是该窗口关闭），数据被清空；localStorage保存的数据长期存在，下一次访问该网站的时候，网页可以直接读取以

随着 AlphaGo 在人机大战中一举成名，关于机器学习的研究开始广受关注，数据科学家也一跃成为 21世纪最性感的职业。关于机器学习和神经网络的广泛应用虽然兴起不久，但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年，早已形成了系统化的知识体系。对于想要踏入机器学习领域的初学者而言，理论知识的获取并非难事。

30分钟 自我介绍 项目拷打 Kmeans与Kmeans++的区别 Kmeans一定会收敛吗（EM算法来证明） LightGBM比XGBoost的最大提升在于直方图加速，请详细介绍一下原理和过程 为什么sigmoid、tanh和relu能被用作激活函数 神经网络梯度爆炸问题怎么解决 无手撕题

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业咨xun可私。 荣耀的面试体验真的很不错，面试官都是用“您”提问。而且面试过程也挺像唠嗑，还是很舒服的。 之前听说荣耀要变成国企，还有说要单独上市的，也不知道谁说得对。 整体来看，面试难度不高，而且今年好像给的很大方。 面了半小时，难度两颗星。 1 自我介绍 2 实习介绍 项目介绍 科研介绍 3 讲一下科研，挺感兴趣这个东西 4 说一下

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业zixun可私。 荣耀一共就两轮面试，而且也没考coding。每轮都是半小时左右。去面试间等着叫号，还是体验挺好的。 出结果也挺快的，不像华子那么能泡。 二面应该是主管面了。 面试时间半小时，难度一颗星。 1 自我介绍 2 实习介绍 项目介绍 科研介绍 3 平时喜欢看哪方面的论文，分享一个。 4 看我实习挺多，方向是怎么选的，有没有什么

#快手# #暑期实习# #二面# #推荐算法# #推荐算法面经# 时间2024年4月3日 15:00 总计65min 1.自我介绍 2.本科推荐系统项目（参考一面面经） 3.论文 4. 讲一讲CTR预估和序列推荐模型 - DIN DIEN SIM Caser GRU4Rec SLiRec CLSR MIND.... 5. 了解矩阵分解吗 - MF、LFM 6.LSTM模型介绍，几个门的作用 7.t

一面 3.21 问项目：问了一个项目，问的非常详细，大概问了30min 然后问基础： transformer的架构 为什么使用multi-head、残差链接和前馈神经网络层 梯度消失的原因是什么 gpt和t5的区别 bert和t5的区别 了解现有的大模型，比如LLaMa这些吗 代码：删除链表倒数第k个节点，需要考虑到k>链表长度这个边界情形