算法-面试第15页

swap function & copy-and-swap idiom

在C++中，一个资源管理类（例如含有指向堆内存的指针）中需要重新定义拷贝构造函数、赋值运算符以及析构函数（BigThree），在新标准下还可能需要定义移动构造函数和移动赋值预算法（BigFive）。

leon4ever·2024-09-09 01:57

python正则表达式(.*?)以及compile的用法示例

表示非贪心算法，表示要精确的配对“.*”表示贪心算法，表示要尽可能多的匹配“()”表示要获取括弧之间的信息Python提供re模块，包含所有正则表达式的功能。

测试老孔·2024-09-09 01:25

Databend Meta-Service 架构概述

Databend的meta-service是一个基于Raft共识算法的分布式服务。其核心架构可以概括为一个Raft应用，如图中虚线框所示。

Databend·2024-09-09 00:22

SAS程序员面试题系列（一）---自我介绍

接下来写的一系列面试题，要么是我假想的，要么是看网上网友分享的面试题，然后给出我自己认为的回答。不管面试哪个行业，首先要做的就是自我介绍。

SASPRO的打工人生活·2024-09-09 00:23

北航计算机软件技术基础课程作业&笔记【5】

题目（文章一周后公开~）sort1.快排算法核心思路：选取（一般是）当前数组第一个元素作为中间值mid，将数组按照比mid小/大分为两半，再对子数组进行同样操作（二叉树前序遍历）具体操作：主要是分2半那里

robinbird_·2024-09-08 23:47

周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m

】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--五分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法

么得感情的日更机器·2024-09-08 23:58

前端安全-加密

1密码安全1.1泄露渠道数据库被盗服务器被入侵通讯被窃听内部人员泄露其他网站（撞库）1.2防御严禁明文存储单向变换变换复杂度要求密码复杂度要求加盐（防止拆解）1.3哈希算法明文-密文一一对应彩虹表记录明文密文一一对应表

姜慧慧·2024-09-08 23:45

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。

维生素￥·2024-09-08 23:43

硬加密和软加密

一、加密方法不同1、软加密：是指通过特定的软件算法进行加密。2、硬加密：作为物理加密技术，其主要是通过芯片对硬盘中的每一个字符、每一个数据进行加密，这有些像早期的微电码。

Angus sonder·2024-09-08 23:12

增量更新

2.增量更新原理图如下增量更新原理.png3.增量更新算法核心比如用户手中当前版本是1.0，服务器中是2.0，并且服务器中肯定

世道无情·2024-09-08 23:37

2024春招面试题：Java并发相关知识_threadlocal经典的应场景就是连接管理

//程序运行时，有主线程和垃圾回收线程也在运行。如果超过２个线程在运行，那就说明上面的20个线程还有没执行完的，就需要等待while(Thread.activeCount()>2){Thread.currentThread().getThreadGroup().activeCount();Thread.yield();//交出CPU执行权}System.out.println("number值加了

2401_84182824·2024-09-08 23:41

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Spring Cloud Eureka面试题

SpringCloudEureka面试题1.Eureka基础概念1.1什么是Eureka？1.2Eureka的组件和架构有哪些元素组成？

golove666·2024-09-08 22:07

【计算机网络】TCP面试知识（3）滑动窗口

1、引入窗口概念的原因我们都知道TCP是每发送⼀个数据，都要进⾏⼀次确认应答。当上⼀个数据包收到了应答了，再发送下⼀个。这个模式就有点像我和你⾯对⾯聊天，你⼀句我⼀句。但这种⽅式的缺点是效率⽐较低的。如果你说完⼀句话，我在处理其他事情，没有及时回复你，那你不是要⼲等着我做完其他事情后，我回复你，你才能说下⼀句话，很显然这不现实。所以，这样的传输方式有⼀个缺点：数据包的往返时间越⻓，通信的效率就越低

Ant_Davis·2024-09-08 22:07

高效数据治理策略：筛斗数据带你走进智能化数据管理新时代

筛斗数据通过先进的算法和智能工具，能够深入复杂的数据源，快

筛斗数据·2024-09-08 22:36

用python解读银行家算法

用python解读银行家算法银行家算法是一种经典的死锁避免算法，用来决定一个系统是否可以安全分配资源。

给我起把狙·2024-09-08 21:03

人工智能时代的程序设计教学与课程设计

当前许多人工智能从业者做的是人工智能算法设计，但参与基础人工智能软件开发的相对较少。我们认为本

于仕琪（南科大）·2024-09-08 21:01

找到一份好的工作原来可以这么简单？？？

面试技巧还在探索完善？职业规划不清晰？没有自信，不知道怎么面对生活？想从事【金融】【会计】【快消】【互联网】【财务】【工商管理】方向？想进大厂？这些都不

Bluehero·2024-09-08 21:52

雪花算法的时间回拨问题的产生和解决办法

1.什么是时间回拨问题雪花算法通过时间来即将作为id的区分标准之一,对于同一台id生成机器,它通过时间和序号保证id不重复当机器出现问题,时间可能回到之前,此时,时间就不能区分又或者因为闰秒的出现,导致时间回拨

CocoaAndYy·2024-09-08 21:59

基于SSM源代码风格Java代码生成器 Maven版开箱即用摸鱼神器

面试时经常提到面向对象编程，实际开发中常常是面向数据库编程，随着需求的快速变化，数据库的库表结构也需要相应变化，如何根据库表结构的变化，快速响应到源代码层次，是Java代码生

赛先生和泰先生·2024-09-08 20:03

gps路径压缩算法

公司的gps点位特别多,导致数据存储以及查询都会造成一定的压力.所以我们需要使用gps路径压缩算法我调研了两种:k-means和Douglas-Peuckerk-means压缩的底层原理是:自定义簇的数量

王建文go·2024-09-08 20:24

分析React fiber

weixin_34367845·2024-09-08 20:54

数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化

格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化（Gram-SchmidtOrthogonalization）是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。

sz66cm·2024-09-08 20:53

华为OD机试E卷 - 智能驾驶（Java & Python& JS & C++ & C ）

算法大师·2024-09-08 19:20

nginx负载均衡优化和高可用

代理和负载均衡的区别代理负责把连接请求直接转发到后台某个web节点负载均衡负责把请求使用某种调度算法分散发布给后台所有web节点1.配置nginx代理服务器lb1lb1:192.168.8.10web1

小bug大问题·2024-09-08 19:49

React 中的 Fiber 架构

ReactFiber介绍ReactFiber是React的一种重写和改进的核心算法，用于实现更细粒度的更新和高效的调度。

hawk2014bj·2024-09-08 19:48

面试真题 | C++面试 30 题

1.new、delete、malloc、free关系delete会调用对象的析构函数,和new对应。free只会释放内存，new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数，new/delete是C++的运算符。它们都可用于申请动态内存和释放内存。对于非内部数据类型的对象而言，光用maloc/free无法满足动态对象的要求。对象在创建的同时要自动执行构造函数，对象在消亡之前要自

TrustZone_Hcoco·2024-09-08 18:16

C 语言面试题大汇总之华为面试题

文章目录1.局部变量能否和全局变量重名？2.如何引用一个已经定义过的全局变量？3.全局变量可不可以定义在可被多个.C文件包含的头文件中？为什么？4.请写出下列代码的输出内容5.static全局变量与普通的全局变量有什么区别？static局部变量和普通局部变量有什么区别？static函数与普通函数有什么区别？6.程序的局部变量存在于（堆栈）中，全局变量存在于（静态区）中，动态申请数据存在于（堆）中。

TrustZone_Hcoco·2024-09-08 18:46

这四个问题可以帮你看清一个人

面试官思维模型：四个问题从四个维度帮助我们更准确的识人。1、有半个月假，必须要研究一个事儿，你会研究什么？从而判断一个人的内驱力。内驱力高才能应对变化，有更高的抗压能力。2、你行业里最顶尖的人是谁？

一眼看透你的猫·2024-09-08 18:42

python设计函数isleapyear_Python实战练习——打印日历教程

效果如上图所示算法思路：首先，关于日历的相关操作都离不开一个根本情况，1990年的1月1日是周一，所以日历的打印需要基于这一事实想要打印日历需要解决的问题最主要便是一个——那

群响-刘思毅·2024-09-08 18:14

9.6学习记录+三场笔试

一、去哪儿笔试+挚文集团1.在调度算法中平均等待时间最短的是什么?短作业优先2.给定一个字符串s，最有效的找到其中第一个不重复的字符的方法是?一、使用哈希表创建一个哈希表，用于存储字符及其出现的次数。

冰榫·2024-09-08 18:41

图片修复去除重影导致的图像模糊

我们使用去模糊算法解决重影模糊问题，进入

littlebird001·2024-09-08 17:39

【面试题】防火墙的部署模式有哪些？

防火墙的部署模式多种多样，每种模式都有其特定的应用场景和优缺点。以下是防火墙的主要部署模式：一、按工作模式分类路由模式定义：当防火墙位于内部网络和外部网络之间时，需要将防火墙与内部网络、外部网络以及DMZ（非军事区）三个区域相连的接口分别配置成不同网段的IP地址，重新规划原有的网络拓扑，此时防火墙相当于一台路由器。特点：防火墙的Trust区域接口与公司内部网络相连，Untrust区域接口与外部网络

聪明的小脑袋瓜儿·2024-09-08 17:08

基于云原生向量数据库 PieCloudVector 的 RAG 实践

这些主流的模型能够取得卓越表现，归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展，以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战，检索增强生成（RAG）技术作为LLM的一项重要补充被提出。

OpenPie｜拓数派·2024-09-08 17:08

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。

深度之眼·2024-09-08 17:03

AI 大模型催生的新职业，提示词工程师是什么？

它们不仅仅是冷冰冰的算法集合，更是拥有无限创造力的智能体。而在这个智能体的背后，有一群关键的角色——提示词工程师（PromptEngineer）。

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

【Kubernetes】常见面试题汇总（四）

目录11.简述Kubernetes集群相关组件？12.简述KubernetesRc的机制？11.简述Kubernetes集群相关组件？KubernetesMaster控制组件，调度管理整个系统(集群)，包含如下组件：（1）KubernetesAPlServer：作为Kubernetes系统的入口，其封装了核心对象的增删改查操作，以RESTfuLAPI接口方式提供给外部客户和内部组件调用，集群内各个

summer.335·2024-09-08 16:26

【Kubernetes】常见面试题汇总（二）

目录5.简述Kubernetes中什么是Minikube、Kubectl、Kubelet？6.简述Kubernetes常见的部署方式？7.简述Kubernetes如何实现集群管理？8.简述Kubernetes的优势、适应场景及其特点？5.简述Kubernetes中什么是Minikube、Kubectl、Kubelet？①Minikube是一种可以在本地轻松运行一个单节点Kubernetes群集的工

summer.335·2024-09-08 16:25

【Kubernetes】常见面试题汇总（三）

目录9.简述Kubernetes的缺点或当前的不足之处？10.简述Kubernetes相关基础概念？9.简述Kubernetes的缺点或当前的不足之处？Kubernetes当前存在的缺点（不足）如下：①安装过程和配置相对困难复杂；②管理服务相对繁琐；③运行和编译需要很多时间；④它比其他替代品更昂贵；⑤对于简单的应用程序来说，可能不需要涉及Kubernetes即可满足。10.简述Kubernetes

summer.335·2024-09-08 16:25

trie算法

Trie（字典树、前缀树）是一种用于高效存储和检索字符串的数据结构。主要特点和优势：高效的前缀查询：能够快速判断一个字符串的前缀是否存在，以及查找具有特定前缀的所有字符串。节省空间：对于有共同前缀的字符串，只存储共同前缀部分一次，避免了重复存储。插入和查找的时间复杂度通常为O(m)，其中m是要插入或查找的字符串的长度。基本结构：Trie由节点组成，每个节点可能有多个子节点，通常用数组或哈希表来表示

云无心以出岫·2024-09-08 16:25

大厂嵌入式数字信号处理器(DSP)面试题及参考答案

数字信号处理（DSP）则是对离散的数字信号进行各种算法处

大模型大数据攻城狮·2024-09-08 15:24

大数据面试题：说下为什么要使用Hive？Hive的优缺点？Hive的作用是什么？

1、为什么要使用Hive？Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具，它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统，如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase（Hadoop数据仓库）和Cassandra这样的数据库中的数据。大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的，并使用SQL作为

蓦然_·2024-09-08 15:50

给Java新手的一些建议——Java知识点归纳(Java基础部分)

灬佐手边·2024-09-08 14:32

合约跟单（对接火币/币安/OK/欧易OKEX交易所）系统开发

以下是合约跟单系统开发NvidiaSONiC测开面经已octimeline一面3.111.英文自我介绍2.英文介绍项目3.ARP协议已知目的ip获数马笔试全a没面正常嘛看群里都在面试了，焦虑[牛泪]在boss

2301_78234743·2024-09-08 14:44

NLP面试题（9月4日笔记）

常见的分词方法分词是将连续的子序列按照一定的规则进行重新组合形成词序列的过程，是NLP领域内最基础的内容。常见的分词方法有jieba分词，jieba分词支持多种分词模模式：精确模式，全模式，搜索引擎模式。1）精确模式：将句子最精确的进行切分，适合文本分析，在日常工作中最为常用；2）全模式：将句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但不能消除歧义。3）搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词

好好学习Py·2024-09-08 13:41

fpga图像处理实战-边缘检测（Roberts算子）

它是最早的边缘检测算法之一，以其计算简单、速度快而著称。Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘，从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。

梦梦梦梦子~·2024-09-08 13:11

百度文库文章-暂存下-------题目: 链式简单选择排序

题目:链式简单选择排序初始条件：理论：学习了《数据结构》课程，掌握了基本的数据结构和常用的算法；实践：计算机技术系实验室提供计算机及软件开发环境。

weixin_62349327·2024-09-08 13:41

Android View事件分发面试问题及回答

问题1:请简述Android中View的事件分发机制是如何工作的？答案:在Android中，事件分发机制主要涉及到三个主要方法：dispatchTouchEvent(),onInterceptTouchEvent(),和onTouchEvent().当一个触摸事件发生时，首先被Activity的dispatchTouchEvent()方法接收，然后按照View树从顶部到底部的顺序传递给每个子Vie

jiet_h·2024-09-08 13:35

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