#用友# 问了一点项目,然后说你这实习用的Golang啊,问我Java技术栈了解不,我说都了解,然后问问spring单例模式,然后开始问秒杀场景,还不允许水平扩展机器,然后聊差不多了开始问职业规划,意思是要选好赛道,有清晰的规划才能卷赢别人,最后还提了一嘴你实习是Go但是我们这边是Java,意思好像是不要我了😭我……我实习面试也是用Java啊,真的会谢,别因为这个把我挂了啊😭
一、IO流的概念 Java的IO流是实现输入/输出的基础,它可以方便地实现数据的输入/输出操作,在Java中把不同的输入/输出源抽象表述为"流"。流是一组有顺序的,有起点和终点的字节集合,是对数据传输的总称或抽象。即数据在两设备间的传输称为流,流的本质是数据传输,根据数据传输特性将流抽象为各种类,方便更直观的进行数据操作。 流有输入和输出,输入时是流从数据源流向程序。输出时是流从程序传向数据源,而
问题内容: 我正在使用python shell来解决print命令在python中的工作方式。 当我输入 打印01 1 打印010 8 打印0100 64 打印030 24 这里发生了什么?只是基数2?为什么第二个位置的“一个”打印为8?如果不是二进制,应该不是2吗? 问题答案: 以0开头的数字在Python 2中将其标记为八进制。这被认为是令人困惑,令人惊讶且不一致的,因为以0x开头会将其标记为
本文向大家介绍二元搜寻,包括了二元搜寻的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 对列表进行排序后,我们可以使用二进制搜索技术在列表中查找项目。在此过程中,整个列表分为两个子列表。如果在中间位置找到该项目,它将返回该位置,否则将跳转到左或右子列表,然后再次执行相同的过程,直到找到该项目或超出范围为止。 二进制搜索技术的复杂性 时间复杂度:最佳情况下为O(1)。O(log2 n)用于一般情况或最坏情况
我正在编写一个计算和绘制抛物线的小程序。但我在程序中有一小部分需要计算valuetable。 二次函数如下:
是否可以在Javafx中创建一个二维TabPane(您知道一行tabs看起来在另一行tabs后面的位置吗?) 如果是,怎么做?我一直在四处寻找,但我能找到的关于TabPanes都是Css相关的(样式) UPDAT-在swing中制作的标签图片
蚂蚁二面的面试体验也太差了,面的产品岗。。 1⃣️约的10点电话面试,面试官迟到十分钟才打电话过来,也没有说明情况。 2⃣️面试过程中没有耐心,一直不耐烦地打断我的回答。 3⃣️个人观点很强烈,产品上的问题判断很主观,说abtest和用户研究的工作内容对产品没有用(我os:?)。 4⃣️反问的时候解答问题完全没有解答在点上。问岗位需要的能力模型是什么,回答曰“就是阿里p5的能力模型”。 如果我有罪
问了一些数据库相关的知识,索引,优化;golang协程跟线程的区别,在哪方面资源优化了;介绍实习经历; 更新下,已oc
二次开发:
标准二分的框架 while(st < ed) { int mid= st + (ed-st)/2; if( r[mid] < target) st = mid+1; else ed = mid; } return st; 二分有几个关键点需要注意: 二分的关键就是st和ed两个指针如何移动。需要记住的是,st只会往大的方向移动,ed只会往小
array、string、和 number 是任何程序的最基础构建块,但是 JavaScript 在这些类型上有一些或使你惊喜或使你惊讶的独特性质。 让我们来看几种 JS 内建的值类型,并探讨一下我们如何才能更加全面地理解并正确地利用它们的行为。 链接 Arrays Strings Numbers 特殊值 值与引用 复习
1.11 Python面向对象编程 1.12 Python中的异常处理 1.13 魔术方法、属性和迭代器 1.14 Python模块实战 1.15 MySQL数据库基础 1.16 Python的数据库支持 1.17 图形用户界面实战 1.18 阶段案例实战 本周作业
import { Qrcode } from 'feui'; components: { [Qrcode.name]: Qrcode } 代码演示 基础用法 <fe-qrcode value="https://feui.gitee.io"></fe-qrcode> 二维码尺寸 200px <fe-qrcode value="https://feui.gitee.io" :size
使用指南 组件介绍 长按可识别,可以自定义大小和颜色 引入方式 import { Qrcode } from 'feart'; components: { 'fe-qrcode': Qrcode } 代码演示 基础用法 默认类型为 img ,可长按识别。类型为 canvas 时,仅展示使用。 <fe-qrcode value="https://nuofe.nntest.cn/fear
最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习,尤其是回归模型中,经常可以看到最小二乘法的身影,这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。 1.最小二乘法的原理与要解决的问题 最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的,原理的一般形式很简单,当然发现的过程是非常艰难的。形式如下式: 目标函数 = Σ(观测值-理论值) $$^2$$ 观测值就是我们的多组样本,理论值就是我们的假设拟合函数。目标函