狗血的面试 (二)

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扩充话题 > 职场猿区 [问题点数:100分,结帖人wolfKingTy]
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红花 2009年6月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2009年11月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
2009年9月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
2009年5月 Java大版内专家分月排行榜第二
2008年11月 Java大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2010年9月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第三
2009年7月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第三
2009年4月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第三
2008年12月 Java大版内专家分月排行榜第三
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yui
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微软MVP 2016年4月荣获微软MVP称号
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红花 2010年9月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2010年12月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2011年7月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
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黄花 2010年11月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
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说说我来北京面试的几次遭遇经历。

总结总结我来北京的几次面试 1. 第一次让我不爽的经历是去teradata.   由于我有数据库研发的经历,有一次跟同学聊天,无意中发现非常适合自己,而且恰巧再招人,所以同学很热情的帮忙投了简历。  第一面是技术...

华为的面试经历

 今天早上起来收到了...华为总共是4面加一个网上性格測试,一面是技术面,面是机试,三面是群面,四面是网測,五面是终面。我的面试是从前天開始的,华为的面试地点在瑞斯丽大酒店,话说这个酒店在google地...

跳槽季最狗血面试经历,没有之一...

来源 |网络还有比这更狗血的么?留言区告诉我们!往期推荐Kafka 2.8.0发布,与ZooKeeper正式分手!这是我见过最蛋疼的注册中心与API网关实践!B站面试官炫耀身价过亿,贬低...

狗血面试

南京狗血面试经历。。。

这样狗血面试都发生了?

如何面试软件测试工程师?面试官容易搞定吗?

首先买个关子,如果你是面试官,你希望招一个什么样的人进来? 如果这个问题搞明白了,那么可以说测试岗位的面试,就变得非常轻松了。 首先这样,我先把我的存货摆出来,专门针对测试的一个合集。链接我放在文末,...

如何去面试软件测试工程师?

首先卖个关子,如果你是面试官,你希望招一个什么样的人进来? 如果这个问题搞明白了,那么可以说测试岗位的面试,就变得非常轻松了。 首先这样,我先把我的存货摆出来,专门针对测试的一个合集。链接我放在文末,...

程序员那些不得不说的事之“面试篇”

一、面试虐我千百遍,我视面试如初恋 面试的日子痛并快乐着!从开始的满腔激情,到最后的身心疲惫!很悲剧,但最悲剧的是面试过程中各自奇葩事让你苦笑不得!我记忆犹新的是面试的第三天

面试软件测试时,这才是面试官最想听到的答案——致初入社会,找工作的朋友们!

作为曾经的测试总监,在面试上我觉得是可以聊一聊这个话题的。 首先买个关子,如果你是面试官,你希望招一个什么样的人进来? 如果这个问题搞明白了,那么可以说测试岗位的面试,就变得非常轻松了。 接下来各位朋友...

第一次实习面试感受----苦逼程序员生活初体验

自从自己入职稳定以后,就一直在整理自己这一段时间自己的经历,想要写下来。今天是周末,刚好觉得整理的也差不多了就开始写。 开始之前,我想要写四件事情,因为我感觉非常的有必要。 第一,就是自己很久没有更新...

Java中高级工程师面试题目总结及答案(一)

1.git和svn的区别 最核心的区别Git是分布式的,而Svn不是分布的。能理解这点,上手会很容易,声明一点Git并不是目前唯一的分布式版本控制系统,还有比如Mercurial等,所以说它们差不许多。话说回来Git跟Svn一样有...

面试技巧:16个经典面试问题回答思路

面试过程中,面试官会向应聘者发问,而应聘者的回答将成为面试官考虑是否接受他的重要依据。对应聘者而言,了解这些问题背后的“猫腻”至关重要。本文对面试中经常出现的一些典型问题进行了整理,并给出相应的回答...

某百度程序员中午面试一个阿里程序员,晚上去阿里面试面试官竟是中午那个人!...

世界之大无奇不有,有些巧合简直就是天作之合,就像下面这位百度程序员和阿里程序员的故事。某百度程序员发帖吐槽:中午面试了一个阿里程序员,问了他一些刁钻的问题,结果自己晚上去阿里面试面试官竟...

2017京东面试杂谈

好歹第一次出去面试,把他过程经历写下来,与诸君共勉。 1.笔试 笔试的话,是在线笔试的,大公司现在都喜欢用这个套路,因为笔试不用组织人啊去弄卷子啊,组织考场啊,巴拉巴拉的,所以说应该简历还算合格的都可以...

西安面试第一天面试问题总结

struts2运行原理 1、tomcat 启动的时候会加载 web.xml 、核心控制器 (老版)FilterDispatcher、(新版)StrutsPrepareAndExecuteFilter 会加载并解析 struts.xml 2、客户端会发送一个请求到 action 、...

2020面试题汇总

2020不平凡的一年,无论是关于本身,还是关于生活,都不是好过的,再加上自己的人生低谷,无以复加,人道中年,真的也是雪上加霜。慢慢人生之路,不知何去何从,可我们没法选择我们自己的局,不管手中的牌是好是坏,...

离职篇 | 记一次史上最狗血的跳槽

序 前几天朋友刚住上新房,于是周末找了点时间去给温居,好歹也算是在北京扎了根了,...这时候朋友不慌不忙的说,double不double不重要,关键是这次换工作太狗血了,太爽了,太爽了,估计你们这辈子也不会遇到...

web前端高级工程师,面试

1:简述前后端通讯的过程(三次握手,四次挥手)? TCP(Transmission Control Protocol) 传输控制协议   1、TCP三次握手和四次挥手的过程图     tcp的6种标志位的分别代表: ...RST(rese...

2017届华为优招软件技术岗面试经历

昨天(2016年8月23日)去南京华为研究所面试,心情忐忑程度比之前的要大,因为四月份参加实习生招聘的时候,测评没有过,就怕因为这个再刷我。。。 面试官喊道我的名字,跟他简单聊了几句,感觉还是挺随和的一个人。...

Git与SVN的区别(面试常问)

1、Git是分布式的,而SVN不是分布式的 2、Git把内容按元数据方式存储,而SVN是按文件 3、Git没有一个全局版本号,SVN有,目前为止这是SVN相比Git缺少的最大的一个特征 4、Git的内容的完整性要优于SVN: GIT的内容...

【6月12号】参加三家的面试,是狗血的一天。

运维工程师面试题 ----- 系统网络类

1、如何检测某个端口所占用的进程 2、对于linux主机的cpu负载使用,什么情况下user的比例升高,什么情况下system的比例升高,请联系实际举例。 3、在不umount的情况下,如何重新设置mount的参数。...

关于前端高级面试

1:简述前后端通讯的过程(三次握手,四次挥手)? TCP(Transmission Control Protocol) 传输控制协议   1、TCP三次握手和四次挥手的过程图    ...tcp的6种标志位的分别代表: SYN(synchronous建立...

Java基础面试题(1)----Java的跨平台实现原理

问题:简单的说一下Java的跨平台实现原理? 解析: 1.为什么要跨平台? 在不同点操作系统之间,使用不同的指令集对计算机进行控制。如果没有跨平台,我们需要对window,Linux,unix等操作系统的指令集分别进行特定的...

狗血面试题,也许真是我肤浅了!!!吐吐槽, 求大神解答

面试高频(:web 的 Event loop)

在没一个老师手把手交情况下, 大多数面试机会其实也是一次学习过程,因为面试官问的问题,很大一部分会是实际工作中所需要具备,这也是工作年限其实也占据候选人水平一部分因素原因。 (一)鄙视题 // 请暂停1分钟...

PHP 面试知识点整理归纳

全文已整理补充完毕,以后还会继续更新文章里面的错误,以及补充尚不完善的问题。 ... lz也是初学者,以下知识点均为自己整理且保持不断更新,也希望各路大神多多指点,若发现错误或有补充,可直接comment,lz时刻关注...

滴滴出行 2017 软件开发 面试

滴滴出行2017软件开发面试滴滴出行2017软件开发面试 流程 各种吐槽 网申 笔试 面试 总结流程 网申 笔试 面试 各种吐槽猿猿作为一个拥有工作经验的应届生,面试过近百号人了,各种场景下都不会太紧张(阿里面除外)。...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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