UI作为门槛较低的互联网...想要成为一名合格且优秀的UI设计人员高薪就业，不仅需要专业的技术能力还需要掌握求职的诀窍，今天我就给各位分享以下面试UI设计的专业问题答案。 1、你如何使用色彩? 答：色彩是UI的重...

前言 不得不说，前两年的移动开发确实很火，可以说随便能鼓捣出来点东西都很容易找到工作。...本文希望达到的目的是为职场新人和毕业生提供一个面试经验的分享，使读者在找工作时有一个参考少走弯路，通过本文的阅...

作为一个设计师，拥有一个图片素材库方便自己随时获取灵感是一件非常必要的事情。但是收藏起来的素材如果不经过合理的分类和整理，下一次突然想要用到某个图片可能就找不到了。想必你肯定遇到过下面的情况： 场景1 ...

有些会请过来当面聊一下，有些就直接拒绝了（如果是公司内要求独立完成项目的岗位，简历里放很多学习时候的DEMO项目，没有真实上线的项目，这种简历一般都会拒绝掉）。 当我们去一家公司面试，面试官有很大的主动权...

HashMap是如何存储的？ HashMap指针碰撞原理 Redis如何做高可用？ Redis如何实现队列？ Redis如何做持久化？ Redis做持久化为什么会降低性能？ Redis哨兵机制？ RabbitMq如何做高可用？...Mysql如何做高可...

今天，Blake老师就和大家分享一下月薪20-40K的Unity架构师面试时，会被问到的那些问题。欢迎Blake老师Unity架构师主要面试5大板块，一般出题都从这5大板块里来。板块如下，面试官可根据板块选题自行组合成面试题；...

HTTP、网络、浏览器 HTTP和HTTPS的区别？ HTTPS需要CA申请书,很少有免费的，需要交费 HTTP运行在TCP之上，所有传输都是明文，而HTTPS是运行在SSL/TLS之上，而SSL/TLS是运行在TCP之... ...新的二进制格式（Binary Format）

一、简答题 1.Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？ 答：spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置，包括Worker，Driver和Application...

前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现面试并不难，其次就是在刷题的过程中有没有去思考，刷题只是次之，这又是一个层次了，这里暂时不提后面再谈。 博主总结了一...

ui 设计笔试题目和答案 小编为各位需要面试 UI 设计师的小伙伴整理了一些面 试题目和参考答案希望让刚入设计行业的小伙伴们有一个 心理准备 ui 设计笔试题目和答案 1 1评价一下自己的技术 突出自己优点如擅长什么 ...

大家有什么意见和建议可以再评论区讨论，问题和答案是经过小编精心整理筛选后的各阶段面试问题，比较清晰全面，涉及内容也广泛。希望各位网友都能找到心仪的工作。每日一更，打卡学习，小编和你们一起学习成长。 CSS...

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面试还搞不懂redis，快看看这40道面试题（含答案和思维导图） 原创 ...

过完春节，一共参加了 5 个公司的面试。...凭印象对面试题进行简单总结回顾，以代码方面的问题为主，经验不足，回答水平也有限，希望与同学们一起交流探讨。 P.S. 本人目前用的语言主要是 Python 和 JavaScript，面...

作为大龄IT从业者的我们，每到这个时候就会想起年轻时的自己，为了能搞定面试官，通宵背题库，背定义，四处收集面试真题.......每次都准备的满满当当，可一到了面试的时候，就会发现与自己预想的完全不一样。 ...

Asp.net核心技术思想  1、概述反射和序列化 反射:程序集包含模块，而模块包含类型，类型又包含成员。反射则提供了封装程序集、模块和类型的对象。...例如，可以序列化一个对象，然后使用 HTTP 通过 Internet 

希望对你学习,工作,面试有所帮助.(博主会持续收集更新这些面试题),博主会对分享和投稿的面试题做一些过滤,在此再次感谢分享面试题各位朋友和读者 目前现在是需求量趋于平衡，对初中级水平的开发人员需求量变少，...

一、简答题 1.Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？ 答：spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置，包括Worker，Driver和Application...

2020年字节跳动Java面试题附答案解析 前言 个人觉得面试也像是一场全新的征程，失败和胜利都是平常之事。所以，劝各位不要因为面试失败而灰心、 丧失斗志。也不要因为面试通过而沾沾自喜，等待你的将是更美好的未来...

Python 综合面试题 第一部分 Python 基础 如何理解 python 中的深度拷贝和浅拷贝 浅拷贝旨在减少内存的占用，深拷贝可以在做数据的清洗、修改或者入库 的时候，对原数据进行复制一份，以防数据修改之后，找不到原...

Focus on technology, enjoy life！—— 杨焕州 QQ：...主题：Android面试题 -文档版本号：V1.0 目 录 1. 前言 7 2. 问答题 9 2.1. Android dvm的进程和Linux的进程, 应用程序的进程是否为同一个概念 9 2.

以下是收集一些面试中经常会遇到的经典面试题以及自己面试过程中有一些未解决的问题，通过对知识的整理以及经验的总结，重新巩固自身的前端基础知识，如有错误或更好的答案，欢迎指正，水平有限，望各位不吝指教。...

本来生活就这样一帆风顺下去我就满足了，但是去年初，女朋友家里出了一些事情，一点积蓄全给她了，后面疫情来了，家里开始催婚了，我感觉到了压力。 目前的工资无法满足生活，虽然这些年来有一点点的提升，但是，...

我从别人那找到的。。。。 第一，谈谈final, finally, finalize的区别。 　最常被问到。　 　第二，Anonymous Inner Class (匿名内部类) 是否可以extends(继承)其它类，是否可以implements(实现)interface(接口)?...

Findyou又称为模块测试，一个单元测试是用于判断某个特定条件（或者场景）下某个特定函数的行为。（测试内容：模块接口测试、局部数据结构测试、路径测试、错误处理测试、边界测试） 集成测试：（集成测试也称联合...

由于疫情影响，金三银四，延后了一个月变成了金五银六，又到了面试求职高峰期，最近有很多网友都在求大厂面试题。正好我之前电脑里面有这方面的整理，于是就发上来分享给大家。 这些题目是网友去百度、小米、乐视、...

马上金九银十了，今天就来给大家说说关于面试题的内容！ 在大厂里，同样的架构师职位，为什么待遇会差很多？ 相信这也是不少人都在疑惑的吧，今天正好就来给大家讲解一下 同岗不同薪是因为高薪意味着你要掌握——...

架构师是一个既能掌控整体又能洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。看似完美的“人格模型”背后，是艰辛的探索。 架构师不是一个人，他需要建立高效卓越的体系，带领团队去攻城略地，在...

【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）。

本课程讲解了Java语言概述及环境搭建和配置 学完后可独立完成HelloWorld案例，并能够解决常见的开发小问题。