皮先生!
皮先生!

NLP/大模型算法工程师「春招、秋招高频面试题 | 建议收藏」

大家好，我是皮先生！！

今天给大家分享一些关于大模型面试常见的面试题，希望对大家的面试有所帮助。

往期回顾：

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（RAG专题一）

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（RAG专题二）

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（RAG专题三）

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（一）

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（二）

你可能感兴趣的:(大模型面经,算法,面试,自然语言处理,大模型,人工智能,深度学习,面经)

  • 【学习】《算法图解》第八章学习笔记：平衡树 自学也学好编程 程序人生
    前言在上一章中，我们学习了二叉搜索树(BST)的基本概念和操作。虽然BST在平均情况下提供了O(logn)的搜索、插入和删除效率，但在最坏情况下（如按顺序插入数据），它可能退化为链表，导致操作效率降为O(n)。为了解决这个问题，《算法图解》第八章介绍了平衡树的概念和几种主要的平衡树结构，这些结构能够在各种情况下保持较好的平衡性，确保操作的高效性。一、平衡树的基本概念（一）什么是平衡树平衡树是一种特
  • 人脸识别常用数据集和Loss JL_Jessie 人脸识别深度学习
    人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大！很长一段时间MegaFace的效果都上不去，就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候，如果不对数据集的噪声和属性有一点了解，对训练结果可能会有误判，甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大，有的时候选择一个noise比例极高的大数据集，效果还不如选择一个clean的小数据集呢，可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
  • 【分治算法】【Python实现】Strassen矩阵乘法 「已注销」 #分治算法分治算法Python
    文章目录@[toc]问题描述基础算法时间复杂性Strassen算法时间复杂性问题时间复杂性Python实现个人主页：丷从心·系列专栏：分治算法学习指南：算法学习指南问题描述设AAA和BBB是两个n×nn\timesnn×n矩阵，AAA和BBB的乘积矩阵CCC中元素cij=∑k=1naikbkjc_{ij}=\displaystyle\sum\limits_{k=1}^{n}{a_{ik}b_{kj
  • 【算法设计与分析】（三）二分搜索技术与大整数乘法 珹洺 #算法设计与分析算法
    【算法设计与分析】（三）二分搜索技术与大整数乘法前言一、二分搜索技术1.为什么需要二分搜索？2.二分搜索怎么做？3.为什么说它很快？4.哪些场景会用到？二、大整数乘法1.问题来了：数字太大怎么办？2.传统方法3.用分治思想优化4.Karatsuba算法：具体怎么算？5.效率提升有多大？6.实际应用场景总结前言在上一篇博客中，我们已深入剖析了递归的本质内涵与分治法的核心思想——通过将复杂问题分解为规
  • 半导体器件仿真：光电器件仿真_（6）.光电二极管仿真 kkchenkx 信号仿真2信号处理信息可视化
    光电二极管仿真1.引言光电二极管是一种能够将光能转换为电能的半导体器件。在光通信、图像传感器、光检测器和太阳能电池等领域有广泛的应用。光电二极管的仿真可以帮助设计者了解器件的工作原理、性能参数以及优化设计。本节将详细介绍光电二极管的仿真原理和步骤，包括器件结构、物理模型、仿真软件的使用方法以及具体的仿真案例。2.光电二极管的基本结构和工作原理2.1器件结构光电二极管通常由一个PN结或PIN结组成。
  • 【算法设计与分析】（四）Strassen 矩阵 珹洺 #算法设计与分析算法矩阵线性代数
    【算法设计与分析】（四）Strassen矩阵前言一、传统矩阵乘法二、Strassen矩阵乘法1.算法步骤2.效率提升三、实际应用场景四、算法的局限性与改进前言上一篇博客我们以生动形象的例子和清晰的步骤，为大家详细讲解了二分搜索技术与大整数乘法。接下来，这篇博客将带大家深入探索**Strassen矩阵**乘法，感受算法优化魅力。我的个人主页，欢迎来阅读我的其他文章https://blog.csdn.
  • MCP如何助力智能交通系统？从数据融合到精准决策 Echo_Wish Python进阶python开发语言
    MCP如何助力智能交通系统？从数据融合到精准决策近年来，智能交通系统（ITS）正在全球范围内快速发展，它结合人工智能（AI）、物联网（IoT）和数据分析，致力于提高交通效率、减少拥堵、增强安全性。而MCP（Multi-ConstraintPathfinding，多约束路径寻优）技术作为一种复杂路径优化算法，在智能交通系统中扮演着重要角色，尤其是在导航优化、公共交通调度、应急响应等场景。今天，我们就
  • AI如何提升个性化广告精准度——让投放更智能、更懂用户 Echo_Wish 前沿技术人工智能人工智能
    AI如何提升个性化广告精准度——让投放更智能、更懂用户随着人工智能（AI）技术的发展，个性化广告已经从粗暴推送演变为智能匹配，广告主再也不想把预算砸给不感兴趣的人，而是精准触达有购买意向的用户。AI在广告投放中的核心优势在于深度数据分析、智能推荐、实时优化，让广告投放更精准、更有效。今天，我们就来聊聊AI如何提升个性化广告的精准度，并用Python代码演示其中的关键技术。1.为什么传统广告投放越来
  • AI框架之Spring AI与Spring Cloud Alibaba AI使用讲解 web13688565871 面试学习路线阿里巴巴人工智能springjava
    文章目录1AI框架1.1SpringAI简介1.2SpringAI使用1.2.1pom.xml1.2.2可实现的功能1.3SpringCloudAlibabaAI1.4SpringCloudAlibabaAI实践操作1.4.1pom.xml1.4.2配置文件1.4.3对接文本模型1.4.4文生图模型1.4.5语音合成模型1AI框架1.1SpringAI简介在软件开发的世界中，Java一直是企业级应
  • 解锁云原生微服务架构：搭建与部署实战全攻略 奔跑吧邓邓子 必备核心技能云原生架构微服务搭建与部署实战全攻略
    目录一、引言二、微服务拆分2.1拆分的必要性2.2拆分方法2.3注意事项三、服务注册与发现3.1概念与原理3.2常用组件介绍3.3实践案例四、负载均衡4.1作用与原理4.2实现方式4.3负载均衡算法4.4案例与代码实现4.4.1项目依赖配置4.4.2配置Ribbon4.4.3代码实现负载均衡调用五、容器化部署5.1容器化技术基础5.2容器化部署流程5.2.1编写Dockerfile5.2.2构建D
  • YOLOv13：开启目标检测新时代，手把手教你实操 奔跑吧邓邓子 必备核心技能YOLO目标检测目标跟踪人工智能实操
    目录一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络1.2YOLOv13独特之处二、前期准备工作2.1环境搭建2.2依赖安装三、深入使用指南3.1模型验证3.2模型训练3.3模型推理四、应用案例与拓展4.1实际场景应用展示4.2与其他技术结合思路五、总结与展望一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法在目标检测领域中，就如同一位不断进化的
  • 从入门到实战：YOLOv13 安装与使用全攻略 奔跑吧邓邓子 必备核心技能YOLO目标跟踪人工智能安装使用全攻略
    目录一、YOLOv13简介1.1目标检测与YOLO系列1.2YOLOv13核心技术亮点1.3性能优势展现二、前期准备2.1系统环境要求2.2软件依赖安装三、安装流程3.1获取源码3.2环境搭建3.3安装验证四、使用指南4.1模型验证4.2模型训练4.3模型推理4.4模型导出五、应用案例与技巧5.1实际应用场景展示5.2常见问题与解决方法5.3优化技巧分享六、总结与展望6.1YOLOv13回顾6.2
  • rnn-人名案例实现 Ai玩家hly rnnpython深度学习
    模型训练实现:coding:utf-8导入torch工具importjsonimporttorch导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim导入torch的数据源数据迭代器工具包fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader用于获得常见字母
  • 4-AI-业务与MCP协议结合-MCPServer实战 小沛9 人工智能javaAI编程
    一、介绍本章节会开发一个简单的MCP的服务。目前的步骤是先开发一个简单的MCP的SSE模式的server集成到大模型中。后面会演示stdio模式。注册到Nacos中（重点探索模式）、将HTTP接口配置成MCP的server。大概会从这几个方面进行演示。二、Server代码展示1、POM文件org.springframework.bootspring-boot-starter-actuatororg
  • 嵌入式面试笔试那点事2：2025.4.13 失落的多巴胺 面试笔试那点事嵌入式硬件面试
    做了某厂的笔试题，全程监控监考压力还是挺大的。。。挑几个博主记得比较清楚的有价值的简答题写写。一、详细从生命周期、作用域等方面说明普通局部变量、普通全局变量、静态局部变量、静态全局变量1.普通局部变量定义:在某个函数或代码块内部定义的变量。作用域:仅在定义它的函数或代码块内有效。生命周期:该变量在函数或代码块开始执行时被创建，当函数或代码块执行结束后，变量被销毁。特点:每次进入函数时都会重新创建，
  • 字节跳动Java开发面试题及参考答案（综合篇） 大模型大数据攻城狮 java后端面试大厂面试大厂校招加密算法nacos线程池
    HTTP与HTTPS的区别？HTTP（超文本传输协议）和HTTPS（超文本传输安全协议）主要有以下区别。从安全性角度看，HTTP是明文传输协议，数据在网络中传输时是以原始文本的形式发送的。这就好比在信件传递过程中没有进行密封，任何中间节点（如路由器、代理服务器等）都可以查看信件内容。例如，用户登录一个网站时发送的用户名和密码信息，如果是通过HTTP协议传输，很容易被窃取。而HTTPS是加密的安全协
  • 道可云人工智能每日资讯｜江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动 道可云 道可云人工智能人工智能机器人arDeepSeekxr百度
    道可云人工智能&元宇宙每日简报（2025年6月26日）讯，今日人工智能&元宇宙新鲜事有：江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动近日，长三角一体化示范区智能机器人训练中心在东太湖度假区（太湖新城）正式启用，成为江苏省首个机器人智能训练中心。该中心占地1500平方米，设有8个训练场景和30个生产工位，涵盖智能制造、商业服务、特种应用三大领域，年产数据可超200万条，旨在加速机器人从实验室走向真实产业场景
  • 人名分类器（RNN案例） Turbo_O. rnn深度学习人工智能
    案例介绍：人名分类案例是多分类问题，根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习，历史数据中已知y案例步骤：1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch#导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromjax.experimental.rnni
  • 道可云人工智能每日资讯｜《辽宁省促进人工智能创新发展实施方案》发布 道可云 道可云人工智能人工智能arDeepSeekxr
    道可云人工智能&元宇宙每日简报（2025年6月13日）讯，今日人工智能&元宇宙新鲜事有：《辽宁省促进人工智能创新发展实施方案》发布近日，辽宁省人民政府办公厅印发《辽宁省促进人工智能创新发展实施方案》。根据《实施方案》可知，到2027年，实现以沈阳、大连“双核”牵引辐射带动，各地协同共进，千行百业深度赋能，打造人工智能创新发展和融合应用的新高地。人工智能赋能可持续发展论坛于成都市天府国际会议中心举办
  • 【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构 努力毕业的小土博^_^ 论文推荐深度学习学习架构人工智能机器学习
    【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构引言欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发
  • 【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构 努力毕业的小土博^_^ 论文推荐深度学习学习架构人工智能
    【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构数据与方法2.1数据欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校硕博生毕业要求需要
  • 【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构 努力毕业的小土博^_^ 优秀论文推荐深度学习学习人工智能
    【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构数据与方法2.2深度学习模型2.2.1GlacierNet模型2.2.2DeepLabV3+模型欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大
  • 【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k? 努力毕业的小土博^_^ 机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记人工智能
    【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?文章目录【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?一、什么是K折交叉验证？✅目的：二、K折交叉验证的发展背景三、K折交叉验证的步骤详解步骤如下：数学
  • 【深度学习|学习笔记】网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）详解，附代码。 努力毕业的小土博^_^ 深度学习学习笔记深度学习学习笔记机器学习人工智能
    【深度学习|学习笔记】网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）详解，附代码。【深度学习|学习笔记】网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）详解，附代码。文章目录【深度学习|学习笔记】网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）详解，附代码。一、背景与发展：为什么需要
  • Java AI 新纪元：Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起 小沛9 SpringAIAlibabaSpringAIjava人工智能springspringaiSAA
    此章节没什么营养，只是一个描述，同时也能看到AI的能力（文章基本都是AI进行生成的），小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西，好像鱼离开了自行车。引言：AI时代对Java开发者的机遇与挑战，Java在AI领域的现状在当今技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是深刻地融入到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶，从自然语言处理到计算机视觉，AI正以前所未有的速度改
  • Python dlib（HOG+SVM）人脸识别总结 程序媛一枚~ 人脸识别python支持向量机开发语言读书笔记人脸检测识别
    Pythondlib（HOG+SVM）人脸识别总结面部标志检测dlib68点（HOG+SVM），194点人脸识别模型，包括口（外嘴唇，内嘴唇），鼻，眉毛（左右眉），眼睛（左右眼），下鄂5点面部标志检测器（左眼2点，右眼2点，鼻子1点）面部对齐更高效眨眼检测ear眨眼瞬间达到0疲劳驾驶检测—连续帧ear面部对齐眼睛连线反正切获取旋转角度，期望图像眼睛横长度计算比率左眼计算右眼相对坐标眼睛横中心点作为
  • 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲 LCG元 大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
    目录一、引言二、术前阶段（一）疾病预测与诊断辅助（二）手术风险评估（三）手术方案制定辅助三、术中阶段（一）实时监测与风险预警（二）手术决策支持四、术后阶段（一）并发症风险预测（二）术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化（一）术前麻醉风险评估（二）术中麻醉管理六、统计分析与模型优化（一）数据收集与整理（二）模型性能评估（三）模型优化与更新七、实验验证与证据支持（一）回顾性队列研究（二）前瞻性随机对照
  • Java入门：从java后端到全栈七月 m0_56662269 程序员java后端面试
    前言继续总结吧，没有面试就继续夯实自己的基础，前阵子的在面试过程中遇到的各种问题陆陆续续都会总结出来分享给大家，这次要说的也是面试中被问到的一个高频的问题，我当时其实没答好，因为很早之前是看过springboot启动过程的源码，但是时间隔得有点久了（两年多没用过springboot），所以当时也没答好。这次好好总结这部分知识。第一个暴击：Spring上一份Spring的手绘思维脑图（就像是个知识大
  • Rust Web 后端开发实战：Actix + Diesel 构建高性能 API 忘掉我的模样 Java全栈面试指南RustActixDieselPostgreSQLRESTfulAPIWeb开发后端开发
    RustWeb后端开发实战：Actix+Diesel构建高性能API\n\n《一条龙开发指南：MCPAIAgent理论+项目实战开发你的MCPServer》\n\n##‍面试人物设定\n\n-姓名：李明哲\n-年龄：32岁\n-学历：计算机博士\n-工作年限：8年\n-公司背景：某头部区块链平台\n-技术栈：Rust,Actix,Diesel,PostgreSQL\n-核心职责：\n-使用Rust
  • 【Rust + Actix Web】现代后端开发：从零构建高并发 Web 应用 LCG元 前端rust前端开发语言
    目录项目概述环境准备项目创建与依赖配置系统架构设计核心代码实现1.数据库模型(`src/models.rs`)2.应用状态管理(`src/state.rs`)3.核心业务逻辑(`src/handlers.rs`)4.主应用入口(`src/main.rs`)高并发优化策略1.异步处理模型2.连接池配置优化3.缓存策略设计性能测试结果部署方案Docker部署配置(`Dockerfile`)Kubern
  • Linux的Initrd机制 被触发 linux
    Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
  • maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
    默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法：     1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml     2.找到        
  • XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xmlxsdschemanamespace命名空间
    http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
  • Java 求素数运算 周凡杨 java算法素数
    网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。 第一种：   原理: 6N(+-)1法         任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)   
  • java 单例模式 g21121 java
    想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式：   class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
  • Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
    1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录       解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：           
  • 32位和64位操作系统 墙头上一根草 32位和64位操作系统
    32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
  • 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
    一、问题提问：     → 请简单介绍一下什么是轻量级？     轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。  
  • mongodb 环境搭建及简单CURD antlove WebInstallcurdNoSQLmongo
    一 搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
  • 数据字典和动态视图 百合不是茶 oracle数据字典动态视图系统和对象权限
    数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭   数据字典中包含   数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
  • 多线程编程一般规则 bijian1013 javathread多线程java多线程
           如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。        不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
  • 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linuxunixscp
    一.功能说明        scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下：        scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
  • 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
    以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。   示例数据：   地址表：   CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
  • cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter formcgi
    先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题） 问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
  • 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
    一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
  • java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
    public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
  • 看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
       以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:    职业规划:    http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua      android学习:    1.http://byandby.i
  • [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
        我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误      在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
  • JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
    事件 描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
  • 正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式IT其它java其它
    正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
  • Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证 dcj3sjt126com yii
    public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
  • UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
    In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0." Ins
  • 判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Mathpython
    质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。 判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
  • SpringSecurity工作原理小解读 坏我一锅粥 SpringSecurity
      SecurityContextPersistenceFilter   ConcurrentSessionFilter   WebAsyncManagerIntegrationFilter   HeaderWriterFilter   CsrfFilter   LogoutFilter   Use
  • JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScripthtmlWebcsshtml5
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm   该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。 HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
  • Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie RESThbase
    hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。   启动命令：./bin/hbase rest s
  • JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释） 明子健 jqueryjs源码拖动鼠标
    欢迎讨论指正！   print.html代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8"> <title>发票打印</title> &l
  • Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
    下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
  • 将redis,memcache结合使用的方案? tcrct rediscache
    公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
  • 开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他