最近有粉丝反馈金三银四已到，准备跳槽或整体提升一下技术，有没有一些优秀的大厂面经、面试题、简历编写技巧、简历模版等资料，所以本文就统一整理一些瓶子君所知道的面试资料。大佬们的面试历程一位前...

http://blog.csdn.net/leezy_2000/article/details/29407747#comments 程序员生存定律这书是陆续发的，所以做个目录让想从头读的方便些： 前言：解码程序人生

上周真的过得非常的跌宕起伏，周一网易，周二腾讯ieg一面，周三腾讯IOS一面，...哎，话不多说，写一篇来回馈前人的面经（面经真的超有用！超有用！超有用！重要的事情说三遍！），希望对后面的人有帮助，也赞赞RP！ ...

很多程序员花了太多的时间在自己的技术水平提升，却不曾注意注意到哪些常用词汇的书写，导致给别人留下不够严谨的印象而不自知。下面学姐整理出来一些常用错的技术词汇&常用英语词汇，方便大家在求职或者工作中...

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P8架构师都在看的技术文章！！

最近有很多朋友去目前主流的大型互联网公司面试（阿里巴巴、京东、美团、腾讯），面试回来之后会发给我一些面试题。有些朋友轻松过关，拿到offer，但是有一些是来询问我答案的。 我特意整理了一下，有很多问题不是靠...

作者个人研发的在高并发场景下，提供的...自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：https://github.com/sunshinelyz/my...

写在前面 最近面试跳槽的小伙伴有点多，给我反馈的面试情况更是千差万别，不过很多小伙伴反馈说：面试中的大部分问题都能够在我的公众号【冰河技术】中找到答案，面试过程还是挺轻松的，最终也是轻松的拿到了Offer！...

文章目录14.1 示例问题：创建图书目录14.2 建立结构声明 14.1 示例问题：创建图书目录 Gwen 要打印一份图书目录。...用 7 个不同的数组分别记录每一项比较繁琐，尤其是 Gwen 还想创建多份列表：一份按书名排序、一...

✅ 微信公众号代码高亮插件：Chrome扩展，可以在公众号文章插入代码高亮，支持多个高亮主题自选，行号和二次编辑 - 更多介绍 2019年12月9号添加 nicejade(ShenZhen) - Github, 博客 ✅ Arya - 在线 Markdown...

例如，不太熟悉的技能要不要写在简历上、要复习哪些 Android 组件的知识、刷算法题⽬有没有⽤，可能在面试前你都会仔细考虑这些问题。 下面我就结合我自身的经验和理解，帮你梳理一下关于简历、面试和算法结构需要...

主要讲的几个部分： 引人注目的简历 常见的面试小技巧 Android 面试要点 高质的学习资料 引人注目的简历 准备简历有两点是绝对要记住的： 不要等到真正开始找工作前几天才开始准备你的简历，越早准备越有...

1. 分布式应用服务开发的一站式解决方案 Spring Cloud Alibaba Spring Cloud Alibaba 致力于提供分布式应用服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程...

微软亚洲技术中心的面试题！...(2)并发性：不仅进程之间可以并发执行，同一个进程的多个线程之间也可并发执行 (3)拥有资源：进程是拥有资源的独立单位，线程不拥有系统资源，但可以访问隶属于进程的资源.  (4

总体来说，面试一般都是基于你的简历来进行的，一般先考察你的基础，然后考察你知识体系的完备程度，接着会考察你的极限，最后还会考察一些软技能，比如你的学习能力、协作能力、沟通能力、分析解决未知问题的能力、...

1.The Art of Computer Programming Author: Donald.E.Knuth 　Web site: ... 　Book Info: 这部书被誉为20世纪最重要的20部著作之一,与Einstein的相对论>>并列,是计算机科学领域的权威著作.全书共分7

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(2)并发性：不仅进程之间可以并发执行，同一个进程的多个线程之间也可并发执行 (3)拥有资源：进程是拥有资源的独立单位，线程不拥有系统资源，但可以访问隶属于进程的资源.  (4)系统开销：在创建或撤消进程时，...

超过300个实战案例，10万行源代码，22个综合实战项目，海量学习资料，1000套中英文简历模板。全书内容涵盖： 李宁 私房菜谱 ? Python爬虫基础知识 ? Python网络库 ? Python解析库 ? Python数据存储 ? Python异步数据...

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经验丰富的应聘者，其简历往往只有一页。 在受教育经历方面，只需要填写最高层次的受教育经历或培训即可，不要将简历写得像档案一样繁琐。 专业经验对于计算机方面的岗位非常重要。 (P7) 如果应聘者已经有...

文章是由自己笔试面试腾讯的笔记整理而来，整理的时候又回顾了一遍，中间工作忙断断续续整理了半个月，才完成现在的样子。主要是针对面试的C++后台开发岗位，涵盖了大部分C++相关的可能会被问到的技术点，作为面试...

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。

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。

优质简历模板，目前最前全的模板收藏，需要换工作的小伙伴们可以试试

【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）。

本课程的内容包括Python Flask开发环境安装，Python Flask的基础知识（request、response、cookie、session、重定向、静态资源等），Jinja2模板、数据库（MySQL和NoSQL数据库）、web表单、电子邮件等内容。通过对本课程的学习，以及利用项目实战课程《美团网》，可以更深如掌握Flask Web框架的使用方法，并可以实际开发Web应用。 本课程的目的是让学员了解Python Flask框架的核心知识，并利用这些知识编写基于Python的Web应用。