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算法题-加油站加油问题求思路 [问题点数：40分]

⋅HDOJ1106总是WA，想不出什么测试数据了 ⋅算法题-加油站加油问题求思路 ⋅HDOJ 1166敌兵布阵线段树应用提交超时 更多帖子 关注私信空间博客 江南烟雨 本版专家分：0 结帖率 92.64%: 一道笔试题，

静安市区建有一条从南到北的公路，沿着这条公路有10个加油站，加油站总部每天都要给每个加油站补给一车汽油，加油站总公司计划在这10个加油站中选出一个加油站作为总补给点，每天负责给其他加油站送一车汽油，请问挑选哪个加油站使得每天负责运送汽油的总里程数最小，请用代码实现，如果时间不够，请写出主要思路。

想不出来优化的思路，想请大家帮忙想一想~~~

感激万分呢~

0 2013-08-25 22:37:39

回复数 9 只看楼主引用举报楼主

nice_cxf 本版专家分：0: 这题有啥优化必要么？不就是分别计算一下8个数？

0 2013-08-26 08:42:18

只看TA 引用举报 #1 得分 0

LR算法(基础及核心概念) 前言首先需要清楚的是，LR（Logistic Regression）虽然是回归模型，但却是经典的分类方法。为什么分类不用SVM呢？我们对比一下SVM，在二分类问题中，如果你问SVM，它只会回答你该样本是正类还是负类；而你如果问LR，它则会回答你该样本是正类的概率是多少~ 文章主要内容如下： LR的理论基础 LR的参数求解过程正则化

FancyMouse 本版专家分：0 红花 2013年8月高性能开发大版内专家分月排行榜第一 2013年3月高性能开发大版内专家分月排行榜第一 2013年1月高性能开发大版内专家分月排行榜第一 2012年12月高性能开发大版内专家分月排行榜第一 2012年11月高性能开发大版内专家分月排行榜第一 2012年10月专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第一 2012年9月专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第一 2012年8月专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第一 黄花 2013年5月高性能开发大版内专家分月排行榜第二 2013年4月高性能开发大版内专家分月排行榜第二: 超过几千个了再来讨论优化……

0 2013-08-26 09:07:20

只看TA 引用举报 #2 得分 0

机器学习经典算法详解及Python实现---Logistic回归（LR）分类器 Logistic回归可以也可以用于多分类的，但是二分类的更为常用也更容易解释。所以实际中最常用的就是二分类的Logistic回归。LR分类器适用数据类型：数值型和标称型数据。其优点是计算代价不高，易于理解和实现；其缺点是容易欠拟合，分类精度可能不高。本文描述LR分类器原理并通过Python实现了该算法。

⋅HDOJ1106总是WA，想不出什么测试数据了 ⋅算法题-加油站加油问题求思路 ⋅HDOJ 1166敌兵布阵线段树应用提交超时 更多帖子 关注私信空间博客 江南烟雨 本版专家分：0: 引用 1 楼 nice_cxf 的回复:
这题有啥优化必要么？不就是分别计算一下8个数？

要选定的加油站一定是中间的那个。不是吗？

0 2013-08-26 10:33:59

只看TA 引用举报 #3 得分 0

编译原理 LR(1)算法的一道题编译原理教材上的一道习题习题10 第三题

⋅HDOJ1106总是WA，想不出什么测试数据了 ⋅算法题-加油站加油问题求思路 ⋅HDOJ 1166敌兵布阵线段树应用提交超时 更多帖子 关注私信空间博客 江南烟雨 本版专家分：0: 引用 2 楼 FancyMouse 的回复:
超过几千个了再来讨论优化……

这是人人网2013年的校园招聘笔试题，难道最好的解法就是这样穷举吗？恐怕不是吧~

0 2013-08-26 10:34:36

只看TA 引用举报 #4 得分 0

LR算法 1. 算法思想逻辑回归算法（Logistic Regression，LR）是一种二分类算法，决策函数由条件概率分布P（Y|X）表示。其将线性回归的运算结果通过Sigmoid函数进行非线性映射到[0,1]区间的值，即以概率的形式表示预测类别。所以，当线性函数运算的结果越大，则P越接近1；当线性运行的结果越小，则P越接近0。当然，可将LR算法推广至多分类，一般称为多...

⋅此用户还没有发表过任何帖子 关注私信空间博客 大尾巴猫 本版专家分：0 蓝花 2013年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第三: 不懂，一条南北公路10个加油站，只能是直线往返每个点，总里程是南北相距最远的2个加油站*2
从任何一个加油站出发，里程都一样啊，总是先往一个方向送，到了尽头掉头，往反方向送，送完再回出发点。

0 2013-08-26 11:39:14

只看TA 引用举报 #5 得分 0

nice_cxf 本版专家分：0: 开始没仔细想，的确中间的那个是解，不过这样需要编程序？

0 2013-08-26 14:39:28

只看TA 引用举报 #6 得分 0

5类系统推荐算法,非常好使,非常全 ◆ ◆ ◆ 　　序言　　最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的：　　　　而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的：　　　　在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法，作为初探总结，也希望能抛砖引玉，给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。　　◆ ◆ ◆ 　　什么是...

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开始没仔细想，的确中间的那个是解，不过这样需要编程序？

所有比较纳闷，这题出的 ~~~

0 2013-08-26 14:54:18

只看TA 引用举报 #7 得分 0

求问：训练数据的输入顺序会影响LR模型的结果？各位，问一下，训练数据的输入顺序会影响LR模型的结果吗？、我用python的sklearn自带的逻辑回归测试，训练运用全量数据，相同的测试数据，发现输入顺序会影响LR模型的结果。每次运行结果都不一样

⋅此用户还没有发表过任何帖子 关注私信空间博客 zdd2399091 本版专家分：0

#include <iostream>
int main(void)
{
int min = 0;
int mil = 0;
int count = 1;
int station[10] = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
int abs(int);
for(int i = 0; i < 10; i++)
{
for(int j = 0; j < 10; j++)
mil += (abs(station[j] - station[i])<<1);
if(min == 0||min > mil)
{
min = mil;
count ++;
}
mil = 0;
}
std::cout << "the minimal mileage is:\t" << min << std::endl;
std::cout << "the station number is:\t" << count << std::endl;
}
int abs(int a)
{
int i = a >> 31;
return ((a^i) - i);
}

0 2013-10-08 21:57:08

只看TA 引用举报 #8 得分 0

LR算法及错误处理 java实现的LR算法，可错误处理

wangjcltj 本版专家分：0: 优化之前你是什么思路？

0 2013-10-10 10:16:28

只看TA 引用举报 #9 得分 0

GBDT+LR算法入门理解 CTR估计也就是广告点击率预估，计算广告训练与平滑思想说明了是用LR算法对于预测的有效性。LR（Logistic Regression）是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR通过Logit变换将函数值映射到0~1区间，映射后的函数就是CTR的预估值。LR模型十分适合并行化，因此对于大数据的训练十分有效。但是对于线性模型而言，学习能力是有限的，因此需要大量的特征工程预先分析出有效的特征或者是特征组...

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求一个算法分析之汽车加油问题的实验报告内容如下: 一、实验设计方案实验名称：贪心算法实例编程实验时间：2010-12-06 小组合作：是○ 否● 小组成员：无 1、实验目的： 1) 理解贪心算法的概念 2) 掌握贪心算法的基本要素 3) 掌握设

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加油站加油问题（贪心算法）: 第一行有2 个正整数n和 k，表示汽车加满油后可行驶n公里，且旅途中有k个加油站 。接下来的1 行中，有 k+1个整数，表示第 k个加油站与第k-1个加油站之间的距离。第0个加油站表示出发地，汽车已

PAT Gas Station 寻找最大的最小Dijkstra距离: 题意：N个居民房，M个加油站待建点,k条无向边。从M个加油站中选一个，使该加油站距离最近的居民房尽可能远，且必须保证所有房子与该加油站的距离都不超过给定的服务范围DS。如果有多个最近距离相同的解，选择平均距离最小的，如果平均距离相同，选择编号最小的。分析： 1.输入可能是整数或者是Gn，所以要用字符串读入，根据首字符是否为‘G’判断如何处理编号。居民房1~N,加油站N+1~N+M。 2.最...

加油站算法: public class GasCircuit { int gas[];//每个加油站的油数量 int cost[];//从i-i+1需要i数量的汽油 public void canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) { this.gas = gas; this.cost =cost; /** *依此遍历...

无意间看见的一道算法题求大大们给点思路: 有一个写字楼有28层，每层有4个区，每个区有8个办公室，有7个电梯，每天早高峰有1万人上班。怎么做能以最快的速度将早高峰的人送到他们的楼层？ 1.请做出一些假设 2.请描述你的算法 3.请仿真并实现你

【编译原理】自下而上的语法分析之LR分析法: LR分析器是一种由下而上（bottom-up）的上下文无关语法分析器。LR意指由左（Left）至右处理输入字符串，并以最右边优先派生（Right derivation）的推导顺序（相对于LL分析器）建构语法树。能以此方式分析的语法称为LR语法。而在LR(k)这样的名称中，k代表的是分析时所需前瞻符号（lookahead symbol）的数量，也就是除了目前处理到的输入符号之外，还得再向右引

编译原理中的LL(1),LR(1)算法问题: 小弟最近一直在看编译原理方面的东西. 前面的词法分析还容易.等看到LL(1),LR(1)等分析语法的算法就糊涂了. 大家能简单地说一下LL(1),LR(1)等算法吗?

机器学习中的Logistic回归算法(LR): Logistic回归算法（LR）算法简介LR名为回归，实际是一种分类算法。其针对输入样本集xx，假设的输出结果 y=hθ(x)y=h_{\theta}(x) 的取值范围为 y=[0,1]y=[0,1] 。在线性回归中，hθ(x)=θTXh_{\theta}(x)=\theta^{T} X，在此引入Logistic函数，也被称为Sigmoid函数g(z)=11+e−zg(z)=\dfrac{1}{1+

基于CB，CF，LR算法的推荐系统实现: 在开篇之前，我们先来说下上次CB，CF算法实现粗的推荐系统，我们知道，CB，CF算法只是在召回阶段使用，这种推荐出来的item毕竟是粗排的，这篇文章正是对上图画上一个圆满的句号，将CB，CF召回回来的item进行精排，然后选择分数最高，给用户推荐出来，那么，问题来，我们怎么来做这个精排，这里就要提出一个新的算法LR算法，所以，在说系统实现之前我们先来说说LR逻辑回归的知识点，这里就是简单的过一...

LR深入理解: 本文转自http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50359055 写这篇博客的动力是源于看到了下面这篇微博：我在看到这篇微博的时候大为触动，因为，如果是rickjin来面试我，我想我会死的很惨，因为他问的问题我基本都回答不上来。所以，痛定思痛，我决定今后对一些算法的理解不能只是停留在表面，而应该至少往前推一步，尝试看得更远一些。

详解逻辑回归（LR）计算过程: 原文地址：http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 1.引言本文主要介绍以下三个方面的内容：（1）Logistic Regression的基本原理，分布在第二章中；（2）Logistic Regression的具体过程，包括：选取预测函数，求解Cost函数和J(θ)，梯度下降法求J(θ)的最小值，以及递归下...

LR算法（python版）: import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt random.seed(1) data_0 = np.array([[2 + random.random(), 2 + random.random()] for i in np.arange(6)]) data_1 = np.array([[3 + random.ran...

LR模型的原理和公式推导: 介绍 Logistic回归算法，名字虽带有回归，但其实是一个分类模型。输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型，直接对分类的可能性进行建模，并不是直接对分类的结果（0或者1）进行建模：假设一个样本属于正样本的概率为p,则： LR模型是在线性回归的基础上，把特征进行线性组合，再把组合的结果通过一层sigmoid函数映射成结果是1或是0的概率。逻辑斯蒂回归模型的特点：...

机器学习实战（二）LR算法：实现简单的分类模型: 说明：主要参考机器学习实战之Logistic，里面有更详尽的Logistic Regression原理分析和案例实现流程详解，是一个关于机器学习实战的不错的学习资料，推荐一波。出于编程实践和机器学习算法梳理的目的，按照自己的代码风格重写该应用案例，在实现的过程中也很有助于自己的思考。为方便下次看时能快速理解便通过截图的方式截取了个人认为比较关键的内容，推荐看原链接，自己在代码实现过程中会留下一些...

机器学习——LR与SVM的比较: 为什么把SVM和LR放在一起进行比较？一是因为这两个模型应用广泛。二是因为这两个模型有很多相同点，在使用时容易混淆，不知道用哪个好，特别是对初学者。一、LR与SVM的相同点：第一，LR和SVM都是分类算法。看到这里很多人就不会认同了，因为在很大一部分人眼里，LR是回归算法。我是非常不赞同这一点的，因为我认为判断一个算法是分类还是回归算法的唯一标准就是样本label的类型，如果l...

逻辑回归（LR）算法模型简介: 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。逻辑回归问题 实际工作中，我们可能会遇到如下问题：预测一个用户是否点击特定的商品判断用户的性...

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图像增强 Lucy-Richardson 算法: 有没有大神做过这方面相关的研究，在网上只能搜到MATLAB的代码，没有C++或者opencv的代码，如果有大神有的话，可否发一份到我的邮箱。 1215959709@qq.com 不胜感激！

【机器学习】GBDT+LR算法进行特征扩增: 参考文献： https://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/48032119 https://blog.csdn.net/asdfghjkl1993/article/details/78606268 0.简介 \qquadCTR估计也就是广告点击率预估，计算广告训练与平滑思想说明了是用LR算法对于预测的有效性。LR（Logistic ...

xynuoj 汽车加油问题: 汽车加油问题时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB提交: 13 解决: 12[提交][状态][讨论版]题目描述一辆汽车加满油后可行驶n公里。旅途中有若干个加油站。设计一个有效算法，指出应在哪些加油站停靠加油，使沿途加油次数最少。【设计任务】对于给定的n和k个加油站位置，计算最少加油次数输入第一行有2个正整数n和k，表示汽车加满油后可行驶n公里，且旅途中有k个加油站。接下来的1 行中，...

浅谈LR算法的Cost Function: 了解LR的同学们都知道，LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function，那有个很有意思的问题来了，为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数（MSE）呢？我个人理解主要有三个原因： MSE的假设是高斯分布，交叉熵的假设是伯努利分布，而逻辑回归采用的就是伯努利分布； MSE会导致代价函数J(θ)非凸，这会存在很多局部最优解，而我们更想要代价函数是凸函数； M...

贪心算法解汽车加油问题: 相关问题1：https://blog.csdn.net/jiyanfeng1/article/details/89791544 转自：http://blog.chinaunix.net/uid-9162199-id-190966.html 一辆汽车加满油后可行驶n公里。旅途中有若干个加油站。设计一个有效算法，指出应在哪些加油站停靠加油，使沿途加油次数最少。对于给定的n(n <= 500...

机器学习算法——LR(逻辑回归): 本系列文章用于汇集知识点，查漏补缺，面试找工作之用。数学公式较多，解释较少。 1.假设 2.sigmoid函数: 3.假设的含义： 4.性质： 5.找一个凸损失函数 6.可由最大似然估计推导出单个样本正确预测的概率为只是3两个式子合并在一起的表示方法整个样本空间的概率分布为取

cs229 斯坦福机器学习笔记（二）-- LR回顾与svm算法idea理解: LR回顾 LR是机器学习入门的第一道坎，总结一下，Linear Regression 和logistic Regression都是属于GLM，套了logistic之后，输出结果就变成一个概率了，loss function和 likelihood function取反是类似的东西，都可以作为优化的目标。但我感觉 likelihood function从概率统计上来说，更有理论支持吧。loss

CTR预估中GBDT与LR融合方案: 1、背景 CTR预估（Click-Through Rate Prediction）是互联网计算广告中的关键环节，预估准确性直接影响公司广告收入。CTR预估中用的最多的模型是LR（Logistic Regression）[1]，LR是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间[2]，映射后的函数值就是CTR的预估值。LR这种线性模型很容易并行化，处理上亿条

基于LR的新闻多分类（基于spark2.1.0, 附完整代码）: 自从引进DataFrame之后，spark在ml方面，开始使用DataFrame作为RDD的上层封装，以屏蔽RDD层次的复杂操作，对应用开发者提供简单的DataFrame，以减少开发量。本文以最新的spark2.1.0版本为基础，构建从数据预处理、特征转换、模型训练、数据测试到模型评估的一整套处理流程。

逻辑回归LR推导（sigmoid，损失函数，梯度，参数更新公式）: 主要参考文献：The equivalence of logistic regression and maximum entropy models,John Mount 一、声明 x(1),x(2),...,x(m) x(1),x(2),...,x(m) 表示 n 维空间的一个样本，x(i)x(i) 表示第i个样本，x(i)jx(i)_j 表示第i个样本的第j维的数据（因为xx是一个n维向量）。

LR分析算法: 利用C语言实现LR行语法分析，判断给出的符号串是否为该文法识别的句子

LR(Logistic Regression)算法详解: Logistic Regression本质上还是Linear Regression的一种，只是用了一个Logistic Function将线性回归的连续值映射到了{0,1}{0,1}\{0, 1\}空间。因此Linear Regression只能对具有线性边界的分类问题有很好的预测效果，对于非线性的边界是无能为力的。至于下面这张很经典的大家常用的图，只是做了一个feature mapping，根据...

梯度爆炸的解决办法：clip gradient: 1.梯度爆炸的影响在一个只有一个隐藏节点的网络中，损失函数和权值w偏置b构成error surface，其中有一堵墙，如下所示损失函数每次迭代都是每次一小步，但是当遇到这堵墙时，在墙上的某点计算梯度，梯度会瞬间增大，指向某处不理想的位置。如果我们使用缩放，可以把误导控制在可接受范围内，如虚线箭头所示2.解决梯度爆炸问题的方法通常会使用一种叫”clip gradients “的方法. 它能

《统计学习方法》笔记06：LR逻辑回归模型: 1. LR初探逻辑斯蒂回归模型，（logistic regression，LR）是我和队友在腾讯TSA比赛中使用的第一个模型，比赛开始和睿杰讨论过，他推荐先用这个模型，那时我们仨都是小白，也不知道套路，就这样做，结果大部分队伍第一个都会采用该模型。我对LR模型的理解是，这是一个形式很简单的模型，对二分类问题来说： P(y=1|x)=11+e−(wx+b)P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^

机器学习算法之LR: 说起LR要从极大似然估计说起： 1、极大似然估计： http://www.cnblogs.com/sparkwen/p/3199728.html http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620(讲的比较好) 2、LR模型：回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题有如医生治病时...

docker学习笔记: docker学习笔记 Docker是什么？ Docker是一个虚拟环境容器，可以将你的开发环境、代码、配置文件等一并打包到这个容器中，并发布和应用到任意平台中。比如，你在本地用Python开发网站后台，开发测试完成后，就可以将Python3及其依赖包、Flask及其各种插件、Mysql、Nginx等打包到一个容器中，然后部署到任意你想部署到的环境。 Docker官方文档比较全，建议有能力的读...

学会了这些技术，你离BAT大厂不远了: 每一个程序员都有一个梦想，梦想着能够进入阿里、腾讯、字节跳动、百度等一线互联网公司，由于身边的环境等原因，不知道 BAT 等一线互联网公司使用哪些技术？或者该如何去学习这些技术？或者我该去哪些获取这些技术资料？没关系，平头哥一站式服务，上面统统不是问题。平头哥整理了 BAT 等一线大厂的必备技能，并且帮你准备了对应的资料。对于整理出来的技术，如果你掌握的不牢固，那就赶快巩固，如果你还没有涉及，现在...

程序员实用工具网站: 目录 1、搜索引擎 2、PPT 3、图片操作 4、文件共享 5、应届生招聘 6、程序员面试题库 7、办公、开发软件 8、高清图片、视频素材网站 9、项目开源 10、在线工具宝典大全程序员开发需要具备良好的信息检索能力，为了备忘（收藏夹真是满了），将开发过程中常用的网站进行整理。 1、搜索引擎 1.1、秘迹搜索一款无敌有良心、无敌安全的搜索引擎，不会收集私人信息，保...

挑战10个最难的Java面试题（附答案）【上】: 这是收集的10个最棘手的Java面试问题列表。这些问题主要来自 Java 核心部分 ,不涉及 Java EE 相关问题。你可能知道这些棘手的 Java 问题的答案，或者觉得这些不足以挑战你的 Java 知识，但这些问题都是容易在各种 Java 面试中被问到的，而且包括我的朋友和同事在内的许多程序员都觉得很难回答。 1 为什么等待和通知是在 Object 类而不是 Thread 中声明的？一个...

我花了一夜用数据结构给女朋友写个H5走迷宫游戏: 起因又到深夜了，我按照以往在csdn和公众号写着数据结构！这占用了我大量的时间！我的超越妹妹严重缺乏陪伴而怨气满满！而女朋友时常埋怨，认为数据结构这么抽象难懂的东西没啥作用，常会问道：天天写这玩意，有啥作用。而我答道：能干事情多了，比如写个迷宫小游戏啥的！当我码完字准备睡觉时：写不好别睡觉！分析如果用数据结构与算法造出东西来呢？ ...

别再翻了，面试二叉树看这 11 个就够了~: 写在前边数据结构与算法：不知道你有没有这种困惑，虽然刷了很多算法题，当我去面试的时候，面试官让你手写一个算法，可能你对此算法很熟悉，知道实现思路，但是总是不知道该在什么地方写，而且很多边界条件想不全面，一紧张，代码写的乱七八糟。如果遇到没有做过的算法题，思路也不知道从何寻找。面试吃了亏之后，我就慢慢的做出总结，开始分类的把数据结构所有的题型和解题思路每周刷题做出的系统性总结写在了 Github...

GitHub开源的10个超棒后台管理面板: 目录 1、AdminLTE 2、vue-Element-Admin 3、tabler 4、Gentelella 5、ng2-admin 6、ant-design-pro 7、blur-admin 8、iview-admin 9、material-dashboard 10、layui 项目开发中后台管理平台必不可少，但是从零搭建一套多样化后台管理并不容易，目前有许多开源、免费、...

100 个网络基础知识普及，看完成半个网络高手: 欢迎添加华为云小助手微信（微信号：HWCloud002或HWCloud003），输入关键字“加群”，加入华为云线上技术讨论群；输入关键字“最新活动”，获取华为云最新特惠促销。华为云诸多技术大咖、特惠活动等你来撩！ 1）什么是链接？链接是指两个设备之间的连接。它包括用于一个设备能够与另一个设备通信的电缆类型和协议。 2）OSI 参考模型的层次是什么？有 7 个 OSI 层：物理...

对计算机专业来说学历真的重要吗？: 我本科学校是渣渣二本，研究生学校是985，现在毕业五年，校招笔试、面试，社招面试参加了两年了，就我个人的经历来说下这个问题。这篇文章很长，但绝对是精华，相信我，读完以后，你会知道学历不好的解决方案，记得帮我点赞哦。先说结论，无论赞不赞同，它本质就是这样：对于技术类工作而言，学历五年以内非常重要，但有办法弥补。五年以后，不重要。目录：张雪峰讲述的事实我看到的事实为什么会这样 ...

世界上最好的学习法：费曼学习法: 你是否曾幻想读一遍书就记住所有的内容？是否想学习完一项技能就马上达到巅峰水平？除非你是天才，不然这是不可能的。对于大多数的普通人来说，可以通过笨办法（死记硬背）来达到学习的目的，但效率低下。当然，也可以通过优秀的学习法来进行学习，比如今天讲的“费曼学习法”，可以将你的学习效率极大的提高。费曼学习法是由加拿大物理学家费曼所发明的一种高效的学习方法，费曼本身是一个天才，13岁自学微积分，24岁加入曼...

深入理解C语言指针: 一、指针的概念要知道指针的概念，要先了解变量在内存中如何存储的。在存储时，内存被分为一块一块的。每一块都有一个特有的编号。而这个编号可以暂时理解为指针，就像酒店的门牌号一样。 1.1、变量和地址先写一段简单的代码： void main(){ int x = 10, int y = 20; } 这段代码非常简单，就是两个变量的声明，分别赋值了 10、20。我们把内存当做一个酒店，而每个房间就...

C语言实现推箱子游戏: 很早就想过做点小游戏了，但是一直没有机会动手。今天闲来无事，动起手来。过程还是蛮顺利的，代码也不是非常难。今天给大家分享一下~ 一、介绍开发语言：C语言开发工具：Dev-C++ 5.11 日期：2019年9月28日作者：ZackSock 也不说太多多余的话了，先看一下效果图：游戏中的人物、箱子、墙壁、球都是字符构成的。通过wasd键移动，规则的话就是推箱子的规则，也就不多说了。二、代...

C语言这么厉害，它自身又是用什么语言写的？: 这是来自我的星球的一个提问：“C语言本身用什么语言写的？”换个角度来问，其实是：C语言在运行之前，得编译才行，那C语言的编译器从哪里来？用什么语言来写的？如果是用C语...

终于鸿蒙微内核弄懂了-程序员和鼓励师的合作: 当鸿蒙OS宣布开源的时候，各种空洞的炒作，几乎把国产操作系统的技术本质掩盖了，虽然笔者没亲眼见过鸿蒙的代码，也没用方舟成功编译什么程序，不过当华为官宣鸿蒙将使用微内核的时候其实这款OS的风格就已经确定了，因为这就是内核的价值和意义。记得十几年前笔者刚刚毕业，初次进入嵌入式开发的圈子，那时总感觉操作系统距离我很远，甚至有些高不可攀。当时看到CSDN论坛上各种有关WINCE、MINIGUI等嵌入式...

十大优秀编程项目，让你的简历金光闪闪: 全文共3241字，预计学习时长6分钟被问到如何学习编程时，最常听到的问题就是：“有没有什么新项目的好点子？” 一些老套的答案有：“做一个象棋游戏”或者“命令行界面”。这些答案没有错，但这些例子不符合现代编程的需要。现代软件编写需要经常使用软件服务化（SaaS）和网络应用，这意味着程序员需要了解如何在线编程。用户网站或应用程序的编程需要服务器、身份验证和数据库，这个过程十分复杂。它...

第二弹！python爬虫批量下载高清大图: 文章目录前言下载免费高清大图下载带水印的精选图代码与总结前言在上一篇写文章没高质量配图？python爬虫绕过限制一键搜索下载图虫创意图片！中，我们在未登录的情况下实现了图虫创意无水印高清小图的批量下载。虽然小图能够在一些移动端可能展示的还行，但是放到pc端展示图片太小效果真的是很一般！建议阅读本文查看上一篇文章，在具体实现不做太多介绍，只讲个分析思路。当然，本文可能技术要求不是特别高，但可以...

面试官，不要再问我三次握手和四次挥手: 三次握手和四次挥手是各个公司常见的考点，也具有一定的水平区分度，也被一些面试官作为热身题。很多小伙伴说这个问题刚开始回答的挺好，但是后面越回答越冒冷汗，最后就歇菜了。见过比较典型的面试场景是这样的: 面试官：请介绍下三次握手 求职者：第一次握手就是客户端给服务器端发送一个报文，第二次就是服务器收到报文之后，会应答一个报文给客户端，第三次握手就是客户端收到报文后再给服务器发送一个报文，三次握手就...

免费申请 HTTPS 证书，开启全站 HTTPS: 作者：HelloGitHub-追梦人物文中涉及的示例代码，已同步更新到 HelloGitHub-Team 仓库[1]点击本文最下方的“阅读原文”即可获取HTTP 报文以明...

一些实用的GitHub项目: 最近整理了一些在GitHub上比较热门的开源项目关于GitHub，快速了解请戳这里其中涵盖了：学习教程，面试总结，实用工具，框架，机器学习等东西比较杂，要学的东西也比较多...

生猛！看 AV 神器来了！实时把画质变成 4k 高清，延时仅3毫秒，登上GitHub 趋势榜！...: 点击上方“五分钟学算法”，选择“星标”在看真爱量子位出品 | 公众号 QbitAI看动画(特别是里番/P站)的时候，总会觉得画质不够好，就算已经有1080p，还是...

新手程序员成长之路的五本必读书籍（附资源下载）: 全文共3351字，预计学习时长7分钟图片来自Pixabay，IvanPais书籍可以清晰而有条理地陈诉观点，纸张上的笔墨也会给人一种不慌不忙的感觉。不过，科技类书籍存在一...

“我想学习人工智能与机器学习，该从何做起？”: 全文共3753字，预计学习时长7分钟图源山姆·伯克（Sam Bourke）在自学机器学习时，经常有人问：我该从哪学起？我需要达到怎样的数学水平呢？我学过Python了，那...

Java入门学习路线目录索引: 一、Java基础 Java基础-继承 Java基础-抽象 Java基础-接口 Java基础-多态 Java基础-重写 Java基础-匿名对象 Java基础-内部类 Java基础-final、static关键字 Java基础-ArrayList集合 Java基础-IO字符流、File类 Java常用类（一）：Object 类、String 类、StringBuffer类、Str...

分布式、多线程、高并发都不懂，拿什么去跳槽: 当提起这三个词的时候，是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程？当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题，是不是一脸懵逼？确...

30秒内便能学会的30个超实用Python代码片段: 许多人在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写和自动化等领域中都会使用Python，它是一种十分流行的语言。 Python流行的部分原因在于简单易学。本文将简要介绍30个简短的、且能在30秒内掌握的代码片段。 1. 唯一性以下方法可以检查给定列表是否有重复的地方，可用set（）的属性将其从列表中删除。 ...

python入门的120个基础练习: python入门的120个基础练习解决问题的道路上，＂方法＂和＂坚持＂缺一不可。 ------------------------------------------------------------------------------------------ 01-Hello World python的语法逻辑完全靠缩进，建议缩进4个空格。如果是顶级代码，那么必须顶格书写，哪怕只有一个空格...

VMware Workstation 激活码下载: VMWEAR 激活码 90H64-Y6Z6C-14167-40LUH 9A4F1-Y4GDU-144FJ-481RX 90H4M-Y6YDU-1FJ4J-4U1LR 9244H-Y6F4V-1DJDK-4A2J9 980FN-Y6UDA-1FHDH-4C69H 981F0-YFGDY-1456J-4LNJ8 98NF5-Y6YFG-14H4N-4UNUM 92HF0-Y6U6U-1DJD2-42H08 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/thurricane/2040326?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/thurricane/2040326?utm_source=bbsseo[/url]

有声语音计算器有声语音计算器下载: 有声语音计算器有声语音计算器有声语音计算器相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/fuzhishui/2551783?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fuzhishui/2551783?utm_source=bbsseo[/url]

eTom电信运营图下载: ETOM针对服务提供商的决策者，因为他们需要了解和输入到通用业务流程框架，以较好的性价比实现企业自动化，当然对于从事业务和运营自动化的行业专家也是一个重要框架；其次，也针对服务提供商涉及业务流程重组、运营、采购和其他活动的人员；还有，当然还有其他的一些角色，比如讨论复杂的技术和业务需求、比如系统集成人员、比如应用开发商等。相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/ultrapower/172593?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ultrapower/172593?utm_source=bbsseo[/url]

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我们是很有底线的