JAVA 人力面试常谈问题 汇总（98个） 1. 请你自我介绍一下 回答提示：一般人回答这个问题过于平常，只说姓名、年龄、爱好、工作经验，这些在简历上都有，其实，企业最希望知道的是求职者能否胜任工作，包括：最强的...

我毕业一年了，读了一个普通的二流大学，所学的知识繁杂，无一精通，加上学习的大多数都是偏向于硬件方面，自己不太感兴趣，所以导致出来了很迷茫。自己很明确自己偏向于编程，在学习也仅仅考C二级的时候接触了一点...

在2005年出版《Java程序设计》(宋中山，严千钧编著，清华大学出版社)时，有一个目标没有完成：以Java作为大学本科的入门级语言构建教学体系。虽然早早就着手进行相关研究，这么多年过去了，其难度超出我的预计。翻阅...

作者：RyuAsuka1. 学会倒排时间从研一入学开始，首先要倒排一个时间表。假设你是2020年9月入学的研究生，那么，2023年6月是你的理论毕业时间，但你的实际毕业时间应该是2023...

因为程序是软件的本体，软件的质量重要通过程序的质量来体现，在软件研究中，程序设计的工作异常重要，内容涉及到有关的基本概念、工具、方法以及方法学等。程序设计通常分为问题建摸，算法设计，编写代码和编译调试...

首先提出2个问题 1. 驱动程序的作用是什么？ 答：驱动程序的作用主要是向上层提供访问设备寄存器的一个接口，包括读和写。...他定义的hello.h在最新goldfish路径应该为：~/Android_4.2.2_SourceCode/kerne

导语：马斯科特(ma_scott)毕业于三流大学，在大学中学习了java,SQL，数据结构等理论知识，怀揣着技术改变人生，自己改变世界的梦想进入了程序员的队伍。匆匆十载，在卖桃君的领导下，平台部门各个人员的努力下，GAP...

出处：http://hi.baidu.com/txvince1218/blog/item/6c0bfc5029645e2e43a75b00.html面试中如何自我介绍如何回答我的优缺点 评析：“关于考生自己”是公务员面试常见题材。“人贵有自知之明”。一个人对自己的看法能不...

转自：http://blog.donews.com/lvjiyong/archive/2006/06/29/931071.aspx怎样将后台生成的在内存中的图象显示到客户端Microsoft IE WebControls下载地址如何在DATAGRID中使用JAVASCRIPT脚本控制DataGrid中连接到...

大数据工程师(开发)面试 1.HBase和Hive都是基于Hadoop，为什么Hive查询起来非常慢，但HBase不是？ Hive是类SQL引擎，其查询都需要遍历整张表，跑MapReduce自然很慢，但HBase是一种NoSQL的列式数据库，基于Key/...

我在这做个解释，因为我写的这些文章主要针对的是软件测试的同学，所以其他职位的请根据自己的情况来改，比如你是面的前端或者java等，那当然要突出你在编程中的表现了！ 　首先来说，可以很好的理解和完成前三篇...

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出处：http://hi.baidu.com/txvince1218/blog/item/6c0bfc5029645e2e43a75b00.html面试中如何自我介绍如何回答我的优缺点 　评析：“关于考生自己”是公务员面试常见题材。“人贵有自知之明”。...

在六百多种编程语言中，对于开发者而言，其主观印象中或只有几种主流的编程语言，如 Java、C、C++、C#、新贵 Python 等，而之所以它们能够成为主流，软件开发生态必是其中不可或缺的一个重要部分。 以最通用的编程...

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文章目录《人工智能》AI复兴AI时代迎接AI《世界因你不同》对过去的思考家庭教育美国教育在哥伦比亚大学在卡内基·梅隆大学在苹果在SGI微软中国研究院西雅图微软总部谷歌中国世界因你不同《AI·未来》AI时代的萌芽国...

写文章暑期实习NLP算法岗面经总结呜呜哈做一个有思想的码农​关注他488 人赞同了该文章写在前面，从三月份开始找实习到现在正好两个月，这期间大大小小投了竹简智能、阿里、滴滴、美团、腾讯、京东、搜狗、百度、...

约面试 　首先说到的是约面试。没错，每一个环节我都不会错过，首先讲的就是如何预约面试以及面试前的情况。 　约面试通常情况下有三种方式：文字聊天、邮件通知、电话通知。最正式，也是正规的就是邮件形式通知。...

自己关于所从事工作的一些看法，希望对你有用。...从宏观上来看，软件互联网工作者算得上是这个时代的弄潮儿，站在潮流的前沿，致力于为用户创造更加时尚便捷优质的生活。在当今这个移动互联网的浪潮之中，你可以

我今年39岁了，25岁研究生毕业，工作14年，回头看看，应该说走了不少的弯路，有一些经验和教训。现在开一个小公司，赚的钱刚够养家糊口的。看看这些刚毕业的学生，对前景也很迷茫，想抛砖引玉，谈谈自己的看法，局限...

这也是最近专栏停更的主要原因，写这篇文章主要是为了帮助那些跟我一样没有什么项目经验、没有顶会论文甚至实验室方向也不是深度学习与NLP的同学们，另外一方面就是让大家对各大公司在深度学习...

(本文是根据Rob Pike于2012年10月25日在Tucson, Arizona举行的SPLASH 2012大会上所做的主题演讲进行修改后所撰写的。时至今日，两年过去了，再对比一下现在的GO语言现状，会让你获益良多) 针对我们在Google...

本章为PyTorch简介。主要内容包括：PyTorch的诞生过程，常见主流深度学习框架的优劣，PyTorch相比这些框架的优势等。

很久很久之前便对那面板“心仪”已久，看着如此多的大鸟在三五分钟内啪啪啪的搞定一个所谓的板子，心里煞是佩服，那份“敬仰“犹如岳麓山那么的高，犹如湘江水...理其实蛮好懂的，只有摔过跤才晓得那一步应该怎样抬...

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Claymore-Dual-Miner：下载以太坊矿工（2020年更新）

使用java编写的，可以将电脑端微信的dat加密文件转换为png、jpg等图片资源，方便直接查看微信聊天记录文件。

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【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）。