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好家伙VCC
面试机器学习面试经验分享stm32嵌入式硬件单片机fpga开发
标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生,昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的,问了很多基础和细节,平时我都没有注意到的,肯定凉了,在这里记录一下,分享给大家由于我本科研究生都是计算机的,因此问了一些计算机基础的东西,但是由于年代久远,我都不记得了机器学习方面知识因为缺少一些动手实践,因此很多细节都不了解感谢面试官让我了解到这么多不
- 机器学习面试题总结60-99
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython教学人工智能python
目录60、Python到底是什么样的语言?61.Python是如何进行内存管理的?引用计数和垃圾回收。
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上岸的程序员
机器学习算法面试题机器学习面试题机器学习面试总结秋招
1、LR为什么用Sigmod函数,这个函数的优缺点各是什么,为什么不用其他的函数?LR的损失函数是什么?2、决策树如果防止过拟合的,损失函数是什么?3、KKT条件有哪些,什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解,L2为什么能够得到趋于0的解,它们的图像是怎样的?5、GBDT的损失函数是什么?6、SVM的损失函数是什么?如何推导SVM?为什么引入核函数,以及为什么叫核函数?7、什么
- 机器学习面试题总结
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpythonpython人工智能
1.请简要介绍下SVM。SVM,全称是supportvectormachine,中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法,它的目标是为确定一个分类超平面,从而将不同的数据分隔开。扩展:支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型:线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器,即线性可分支持向量机,又称为硬间隔支持向量机;当
- 面试整理
qq_20962187
数据分析/hadoop/机器学习面试题集锦,可能是最全的了…发表于:2017-09-2115:17阅读:178评论:0无论你是想从事大数据相关职位的职场小白,还是准备往高处走的牛牛。小白有了这些在校招中过关斩将,牛牛们温故知新跨过业务壁垒。B格高的HR,或者想要个助理的大数据工作者也可以了解下同行是怎么筛选人。非主流的可以拿来撩HR妹纸,折腾面试的小鲜肉…………………………数据分析1、提前想好答案
- 算法工程师-机器学习面试题总结(8)
学术菜鸟小晨
python数据分析
目录1.Xgboost和GBDT有什么异同?优点是什么?2.为什么xgboost训练会那么快,主要优化点是什么?3.xgboost是如何处理缺失值的?4.xgboost为什么要使用泰勒展开式,解决什么问题?5.PCA降维,为什么要对数据进行降维?它能解决什么问题?6.如何理解维度灾难?7.PCA主成分分析思想是什么?如何定义主成分?8.PCA有哪些局限性?如何优化9.如何设计目标函数使得降维达到提
- 算法工程师-机器学习面试题总结(7)
学术菜鸟小晨
算法机器学习人工智能
目录1.简述k-means建模过程?2.k-means损失函数是如何定义?3.如何选择初始类族的中心点?4.如何提升k-means效率?5.常用的距离衡量方法有哪些?各有什么优缺点?6.k-means对异常值是否敏感?为什么?7.如何评估聚类效果?8.k-means的超参数类的个数k值如何选取?9.k-means有哪些优缺点?是否有了解过改进的模型,举例说明?10.除了k-means聚类算法之外,
- 机器学习面试题集 - 如何进行 A/B 测试
不会停的蜗牛
什么是A/B测试?A/B测试什么时候用?如何应用A/B测试?什么是A/B测试A/B测试是最简单的对照实验方法,可以用来对产品的两个版本进行比较。将用户随机分成两组,这样两组数据可以来自同一分布。一组叫做对照组,使用产品的旧版,一组叫做实验组,使用产品的新版。两组同时做线上测试,然后采集指标,分析结果,什么时候需要用到A/B测试当要决定一个产品或者新功能是否真的可以上线时,就要做A/B测试,我们要看
- 9. 深度学习——GAN
华为云计算搬砖工
机器学习面试题汇总与解析深度学习生成对抗网络人工智能
机器学习面试题汇总与解析——GAN本章讲解知识点从GAN讲起本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。相信大家都有着高尚的灵魂,请尊重我的知识产
- 11. 深度学习——强化学习
华为云计算搬砖工
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机器学习面试题汇总与解析——强化学习本章讲解知识点什么是强化学习围棋举例强化学习的两个特点和一个核心最简单的强化学习算法一个完整的强化学习问题进一步深入强化学习的核心本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专
- 23. Python
华为云计算搬砖工
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机器学习面试题汇总与解析——Python本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。相信大家都有着高尚的灵魂,请尊重我的知识产权,未经允许严禁各类
- 22. 传统算法
华为云计算搬砖工
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机器学习面试题汇总与解析——传统算法本章讲解知识点前言傅里叶变换边缘检测算法牛顿法插值算法SIFTSURF本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进
- 21. 机器学习——特征工程
华为云计算搬砖工
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机器学习面试题汇总与解析——特征工程本章讲解知识点什么是特征工程数据预处理特征缩放特征编码特征选择特征提取本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进
- 8. 深度学习——NLP
华为云计算搬砖工
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机器学习面试题汇总与解析——NLP本章讲解知识点什么是NLP循环神经网络(RNN)RNN变体Attention机制RNN反向传播推导LSTM与GRUTransformerBertGPT分词算法分类CBOW模型与Skip-Gram模型本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记
- 7. 深度学习——技术发展
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机器学习面试题汇总与解析——技术发展本章讲解知识点前言分类网络发展分割网络发展检测网络发展轻型网络发展本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。
- 16. 机器学习——决策树
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机器学习面试题汇总与解析机器学习决策树人工智能
机器学习面试题汇总与解析——决策树本章讲解知识点什么是决策树决策树原理决策树优缺点决策树的剪枝决策树的改进型本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同
- 14. 机器学习——kNN
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机器学习面试题汇总与解析机器学习人工智能
机器学习面试题汇总与解析——kNN本章讲解知识点什么是kNNk值选择kNN的优缺点本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。相信大家都有着高尚的
- 13. 机器学习——回归
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机器学习面试题汇总与解析——回归本章讲解知识点什么是回归分析?为什么要使用回归分析?线性回归逻辑回归逻辑回归和Lasso回归本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改
- 15. 机器学习——聚类
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机器学习面试题汇总与解析机器学习聚类人工智能
机器学习面试题汇总与解析——聚类本章讲解知识点什么是聚类K-means聚类算法均值偏移聚类算法DBSCAN聚类算法高斯混合模型(GMM)的期望最大化(EM)聚类层次聚类算法本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背
- 12. 机器学习——评价指标
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机器学习面试题汇总与解析机器学习人工智能面试深度学习
机器学习面试题汇总与解析——评价指标本章讲解知识点什么是评价指标?机器学习本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。相信大家都有着高尚的灵魂,请
- 17. 机器学习——SVM
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机器学习面试题汇总与解析机器学习支持向量机人工智能
机器学习面试题汇总与解析——SVM本章讲解知识点什么是SVMSVM的基本原理线性不可分SVM非线性SVMSVM优缺点本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学
- 18. 机器学习——集成学习
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机器学习面试题汇总与解析机器学习集成学习人工智能
机器学习面试题汇总与解析——集成学习本章讲解知识点什么是集成学习AdaBoost梯度提升树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)随机森林(RandomForest,简称RF)XGBoostLightGBM本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到
- 20. 机器学习——PCA 与 LDA
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机器学习面试题汇总与解析机器学习人工智能
机器学习面试题汇总与解析——PCA与LDA本章讲解知识点什么是数据降维PCA本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。相信大家都有着高尚的灵魂,
- 19. 机器学习——朴素贝叶斯
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机器学习面试题汇总与解析机器学习人工智能
机器学习面试题汇总与解析——朴素贝叶斯本章讲解知识点什么是朴素贝叶斯本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。相信大家都有着高尚的灵魂,请尊重我
- 4. 深度学习——优化函数
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机器学习面试题汇总与解析深度学习人工智能
机器学习面试题汇总与解析——优化函数本章讲解知识点什么是优化函数?为什么要使用优化函数?详细讲解优化函数优化函数总结梯度下降算法的batchsize总结本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,
- 3. 深度学习——损失函数
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机器学习面试题汇总与解析深度学习人工智能面试
机器学习面试题汇总与解析——损失函数本章讲解知识点什么是损失函数?为什么要使用损失函数?详细讲解损失函数本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步
- 2. 深度学习——初始化方法
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机器学习面试题汇总与解析深度学习人工智能
机器学习面试题汇总与解析——初始化方法本章讲解知识点什么是初始化方法为什么需要合理的参数初始化详细讲解初始化方法本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,
- 5. 深度学习——正则化
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机器学习面试题汇总与解析深度学习人工智能
机器学习面试题汇总与解析——正则化本章讲解知识点什么是正则化为什么要使用正则化?详细讲解正则化本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。相信大家
- 0. 前言与大纲
qq_32468785
机器学习深度学习神经网络
机器学习面试题汇总与解析——前言与大纲故事引入专栏介绍作者介绍大纲受众:本教程适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本教程适合于算法工程师、机器学习求职的学生或人士。故事引入蒋豆芽:老李,我们之前的C++与嵌入式教程(https://www.nowcoder.com/tutorial/10078/index)真的写得很棒啊,知识点非常全面,适合非科班的同学,两年以来广受好评,太
- 1. 深度学习——激活函数
qq_32468785
深度学习人工智能
机器学习面试题汇总与解析——激活函数本章讲解知识点什么是激活函数?为什么要使用激活函数?详细讲解激活函数本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro