一道面试题的解析 题目： 1.画三角形，四边形，圆形，在窗口中移动，碰到窗口边缘会自动弹回 2.通过菜单，可以增加三角形，四边形，圆形3.对选中的图形，可以设置填充颜色，线条宽度4.画三角形，四边形，圆形，...

移动零题目给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。示例:输入: [0,1,0,3,12]输出: [1,3,12,0,0]说明:必须在...

题目： console.log(a); var a=1; console.log(a); function a(){console.log(2);} console.log(a); var a=3; console.log(a); function a(){console.log(4);} console.log(a); ......

synchronized的实现原理以及锁优化？ synchronized的实现原理 synchronized作用于「方法」或者「代码块」，保证被修饰的代码在同一时间只能被一个线程访问。 synchronized修饰代码块时，JVM采用「monitorenter、...

L前行骑士问题

教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题作者：July出处：结构之法算法之道blog前言 一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢...

BAT机器学习面试1000题系列 整理：July、元超、立娜、德伟、贾茹、王剑、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接...

这是一道非常常见的算法面试题，最近有朋友反馈在头条的面试中也遇到了这道题，今天就具体和大家聊聊这道题的解法以及它背后的算法知识。 从解法上看，主要思路如下： “先将这个无序数组由小到大进行排序，然后在排...

”示例：例如输入：n=7，那么在这个数组中7是第6大的元素，所以K=6这是一道非常常见的算法面试题，最近有朋友反馈在头条的面试中也遇到了这道题，今天就具体和大家聊聊这道题的解法以及它背后的算法知识。...

如果你想进入一家顶级互联网公司并成为一名出色的软件工程师，解决算法问题是你绕不过去的一道坎。 算法设计能力是区分普通程序员与优秀程序员的方式。很多学习算法或准备面试的同学，搞不清晦涩难懂的...

引言 半年时间，几千人参与，精选大厂前端面试高频 100 题，这就是「壹题」。 在 2019 年 1 月 21 日这天，「壹题」项目正...

本文通过对一道面试题的解析，让你深刻理解面试题背后的玄机，为你的面试提供参考。

1、本文的内容全部来源于七月在线发布的BAT机器学习面试1000题系列； 2、文章中带斜体的文字代表是本人自己增加的内容，如有错误还请批评指正； 3、原文中有部分链接已经失效，故而本人重新加上了新的链接，如有...

我们都知道，面试可能会让人感到压力山大——不管你是第一次参加面试的新手，还是已经有几年开发经验做背书的业内人士，面试都会带来压力。 作为一名面试者，你必须好好准备，以展现出自己最好的一面，而想要在一场1...

今天我们结合一道例题复习一下综合分析题的答题思路。 题目：进城务工人员很多，造成农村很多土地没有人种，不知道由谁种，也不知道如何种，你怎么看？ 这是一道典型的社会现象类的综合分析题目。综合分析是...

最近看到一个SQL Server的小例子，发现完全可以作为SQL server的一道入门面试题。题目如下： 例：有一合同表Contract Id Name Total buget 1 合同名称 100 102,22 2 合同名称2 300 ,102,22, 3合同名称3...

介绍一下 js 的数据类型有哪些,值是如何存储的 具体可看我之前的文章：「前端料包」...1种引用数据类型——Object（Object本质上是由一组无序的名值对组成的）。里面包含 function、Array、Date等。JavaScript不支持.

2020前端面试(一面面试题） ​ CSS方面 calc, support, media各自的含义及用法？ @support主要是用于检测浏览器是否支持CSS的某个属性，其实就是条件判断，如果支持某个属性，你可以写一套样式，如果不支持某个...

要点解说CyclicBarrier是一个同步辅助类，它允许一组线程互相等待，直到所有线程都到达某个公共屏障点(也可以叫同步点)，即相互等待的线程都完成调用await方法，所有被屏障拦截的线程才会继续运行await方法后面的...

Java程序员面试题集（1-50） 一、Java基础部分 1、面向对象的特征有哪些方面? 答：面向对象的特征主要有以下几个方面： 1)抽象：抽象是将一类对象的共同特征总结出来构造类的过程，包括数据抽象和行为抽象两方面。...

面试时，70~80%的人不是倒在这两方面，而是倒在基础之上(诸如语言，数据库，操作系统，网络协议等等)，所以，无论任何时候，基础最重要，没了基础，便什么都不是。 不要追求难，先看看简单的会不会！ 前言 一般而...

这是“谷歌面试题解析”系列的又一篇文章。在这一系列文章中，我介绍了谷歌面试当中经常用到的一些面试题，不过这些面试题已经被泄露，并禁止在面试中使用。不过，我的损失就是你的收获，因为它们被泄露了，我就可以...

BAT机器学习面试1000题系列置顶2017年12月14日 15:19:15阅读数：20913几点声明：1、本文的内容全部来源于七月在线发布的BAT机器学习面试1000题系列；2、文章中带斜体的文字代表是本人自己增加的内容，如有错误还请...

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

【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）。

.NET Conf China 2020讲师 PDF

ajax技术是从事WEB开发的课程，本课程是在js及jsp课程的基础上的提高课，从ajax初级开始讲解，主要包括ajax的xmlhttprequest对象的创建，事件，状态变化，回调函数定义等详细讲解，并包含大量的实战案例；prototype插件的应用；dwr插件的应用；json格式数据，jquery的深入讲解与实战训练，共22个视频教程，PPT课件及上课源代码在购买后可以下载 掌握ajax的灵活运用，通过验证用户是否存在，学生注册不刷新页面，ajax读取XML格式文件数据,实现树形菜单，动态显示产品详情提示窗口，类似百度搜索条功能等案例；掌握prototype使用；掌握jquery插件的灵活运用，使你的程序像一个魔法师随心所欲的变化，掌握生成JSON格式数据，利用插件自动生成JSON数据，jquery对ajax的支持，通过JSON在前后台之间传递数据

Xshell破解版，亲测可用，Xshell 是一个强大的安全终端模拟软件，它支持SSH1, SSH2, 以及Microsoft Windows 平台的TELNET 协议。Xshell 通过互联网到远程主机的安全连接以及它创新性的设计和特色帮助用户在复杂的网络环境中享受他们的工作。

抢茅台的方法，里面有脚本文件和python的安装包，小白可以学习使用，大佬绕行吧，哈哈

大型分布式软件项目的经典案例，开发技术是CXF+SSH+jquery-easyui；这个项目应用范围广，逻辑复杂度高，难度等级4星半； 分布式项目的开发准则，与传统的本地项目区别很大，难度系数大幅提高；通过本项目的学习，可以培养开发人员，掌握大型分布式软件项目的开发技巧！