肇新智慧物业系统是涵盖物业收费管理、物业服务工单、业主服务小程序、移动办公APP为一体的综合物业管理平台。目前收费管理、服务工单功能已经开源,遵循 AGPL 协议 功能清单 系统内置功能: 商业区管理 商业区管理、商铺管理、商铺租售、业主管理 缴费数据管理 商铺绑定费用、自动生成费用、手动生成费用 缴费服务 缴费数据管理、日常缴费、与收费、临时收费、收款凭证打印 缴费提醒 费用到期提醒、欠费提醒
原定2.30开始,出了点小问题,2.50才正式开始 面试官说有hc,笔试过了 面试官说项目不感兴趣,直接问笔试的题目 冒泡排序,选择排序,快速排序,归并排序 对称加密与非对称加密,https用的什么加密,流程 for in 判断是否是自身属性 强缓存和协商缓存 手写: 柯里化函数 跟面试官说美团面试写过,面试官说换道同难度的最难题 高阶节流 function fn(){ console.log(1
hr自我介绍 自我介绍(hr面版本) 比如说本科硕士期间整体的一个学习情况,还有说做实践这一块的话,时间上面是怎么安排。 为什么不继续留现在公司实习? 你当时发表那个论文的话是一个什么样的。 然后你是独生子女吗?父母是从事什么工作的? 想问一下对于未来同学的一些工作城市,工作方向的选择,你跟家长讨论,家长给你的建议或是怎么样的? 你出国干嘛?你出国读博士? 技术面觉得哪些问题回答得好,哪些问题可能
上次一面完凉了,没想到过了两天发送了二面连接,面试官上来先问你这个实习是只实习暑假还是一直下去,我说当然一直下下去,能转正最好 自我介绍 挑一个项目说说 我的项目是利用C++11实现的简易RPC网络通信框架,实现了服务的发布、注册、远程过程调用等功
1.自我介绍 2.问项目,问的很多,还问怎么优化,怎么提升效率 3.投的Java开始问c++,强行拉回Java 4.数据库SQL注入 5.框架中底层怎么解决SQL注入(PrepareStatement?) 6.SQL索引,最左前缀法则 7.场景题:10张票,1w个人同时抢,怎么整,说了消息队列让展开讲 8.微服务相关 9.分布式锁实现 10.最近看什么书,什么课程 50分钟,答得不是很好,有的很基
找了很久的Java开发,之前都是测试有面试机会,第一次技术岗 问了我的项目有什么技术,问了快速排序和冒泡排序,问了这个项目中我写的最好的地方是那个,问了进程的方法和SpringMVC,我回答的并不好,准备的不是很充分, 凉凉了。
20题选择题,为啥我投个cpp还好多java,还好基本语法看着也不难 5题填空,喜欢考递归,nnd难推得要死,还有最后一题考JavaScript性质,直接不会好吧 编程第一题 lc140但是字典可以重复,直接dfs秒了,一开始忘记去重死活ac不了 第二题 从左上往右下打印二维数组,模拟题,原谅我题目看了半天,md写代码还是看题目久,一开始没看懂
Background: 马上放暑假了 准备在回国几个月的假期时间找个实习 面试: 在Boss直聘上投的简历 过了可能一周收到了面试的邀请 我专业学的分布式 1.第一个问题就问了什么是分布式系统有什么用. 讲了讲特点,然后追问怎么实现数据的一致性算法等,这个没学过完犊子。 2.简历上还写学过机器学习,第二个问题问什么是机器学习。讲了讲几个机器学习方法就没了,这个地方没多问。 3.JVM描述整个JVM
智识神工 第一面 主要是对项目的询问,解释项目的各种地方。 第二面 自我介绍 Double DQN与传统DQN的区别什么? 最大的区别在于Q现实的计算方法,DQN中TargetQ的计算方法是 YtDQN=Rt+1+γaQ(St+1,a;θt−)=Rt+1+γQ(St+1,aQ(St+1,a;θt),θt)Y_t^{DQN} =R_{t+1}+\gamma \max_aQ(S_{t+1},a;\th
Python 在科学计算上的应用非常广泛,包括数学、统计学、图形学……等等, 也是科学计算领域的首选编程语言之一。 这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库,以及科学计算在日常中可能的实际用例。 常用库介绍 IPython 和 Jupyter Notebook NumPy NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础,提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等 多
半小时 视频面试 进去先自我介绍 (准备的是英文的但是要求中文)然后是一些英文提问 开始中文提问 校园经历、项目经历 怎么理解产品经理、项目管理、例子. 然后对公司的了解 ………诸如此类 主要结合简历吧
背景 Python 常用于开发高性能的科学应用。它被广泛应用于学术和科学项目中,因为它易于编写和执行。 由于它的高性能,Python 中的科学计算经常使用扩展库,通常用更快的语言编写(比如 C 语言,或者用于矩阵操作的 FORTRAN) 。主要使用的库由 NumPy , SciPy 和 Matplotlib 。详细讨论这些库超出了 Python 最佳实践指南的范围。然而,对 Python 科学计算
数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理,从数据中提取信息,进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。
数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理,从数据中提取信息,进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。数据科学已经在IT、金融、医学、自动驾驶等领域得到广泛使用。(如果你熟知中情局的棱镜泄密事件,你会发现数据科学已经在情报领域广泛使用。) 在这系列文章中,我希望能完成从概率论,统计,到机器学习的整个数据分析的链条。传统意义上
已凉 1. SpringBoot和SSM相比的优点是什么? 2. AOP原理和实际使用场景 3. ORM框架 Mybatis如何集成到我们的SSM项目和SpringBoot项目中 4. #和$的区别是什么,SQL注入是什么?具体指的是什么(举个例子) 5. MySQL性能优化 6. 索引底层原理 7. 索引失效的场景 8. 模糊比配一定会导致索引失效吗?如果是开头不是%就不会导致索引失效吗? 9.