Spring经典面试题和答案
Spring 概述 1. 什么是spring? Spring 是个java企业级应用的开源开发框架。Spring主要用来开发Java应用，但是有些扩展是针对构建J2EE平台的web应用。Spring 框架目标是简化Java企业级应用开发，并通过POJO为基础的编程模型促进良好的编程习惯。 2. 使用Spring框架的好处是什么？ 轻量： Spring 是轻量的，基本的版本大约2MB。 控制反转： Spring通过控制反转实现了松散耦合，对象们给出它们的依赖，而不是创建或查找依赖的对象们。 面向
leetcode 849. Maximize Distance to Closest Person
In a row of seats, 1 represents a person sitting in that seat, and 0 represents that the seat is empty. There is at least one empty seat, and at least one person sitting. Alex wants to sit in the seat such that the distance between him and the close
工作一年了的心得体会
工作至今有一年的时间了，这一年有过开心，也有失落。但是回首看看，似乎更多的是迷茫。 刚来公司的时候，打心底想好好学一学技术，学一点有用的东西。但是进公司之后发现很多和自己想的不太一样。来到了一个做监控平台的组，也是大老板当年自己和两个同事一手做起来的项目，平心而论项目组确实得到了老板的重视，老板对我真的也非常好，在很多方面都特别重视我，也有专门的培养，这一点我真的是打心底的感激。但是令我很难受很难受的是，公司作为典型的外企，而我们组作为外企的非核心组，无论是工作节奏还是工作的内容都让我感到似乎
[HNOI2012]排队
组合式能想出来。 首先就是假设两个老师中间只有一个女生，那么把这三个人看成一个整体，还有一种就是两个老师之间不是仅有一个女生，那么有n+3个空隙，女生插空即可。 高精坑死了，char开的10000还不行，开的100000 // luogu-judger-enable-o2
//Writer:jr HSZ;%%%WJMZBMR
#include<bits/stdc++.h>
#define LL long long
#define reg register int
#define f(i,a,b
python内置函数每日一学 -- any()
any(iterable) 官方文档解释： Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False. Equivalent to: 1 def any(iterable):
2 for element in iterable:
3 if element:
4 return True
5 return False 详
数据结构之树和图相关笔记
作者：小白弓虽欢迎大家给出宝贵的建议！数据结构之树和图相关笔记树的定义： 树（Tree）是n（n&gt;=0）个节点的有限集。n=0时称为空树。 在任意一棵非空树中： （1）有且仅有一个特定的称为根（Root）的节点； （2）当n&gt;1时，其余节点可分为m（m&gt;0）个互不相交的有限集T1、T2、......、Tm，其中每一个集合本身又是一棵树，并且称为根的子树（S...
Overfitting怎么解决? L1和L2正则化介绍
作者：弓虽欢迎大家给出宝贵的建议！Overfitting怎么解决? L1和L2正则化介绍Overfitting怎么解决？Regularizatin（L1、L2正则化）、dropout、Batch Normalization、Early StoppingL2正则化：（权重衰减惩罚）object = Loss + ...
Python 代码优化实践
最近在用Python写一个一键替换文件的脚本文件，大概的功能是，向程序传递一个本地或SFTP目录的参数，程序可以把指定目录所有文件替换到特定应用程序的对应目录。程序提供了如下2种命令行调用：Usage:demo.py[sourcedir]Usage:demo.py[sourcedir]bydir第一种调用的实际操作是：读取特定应用程序目录所有文件，并获取全路径作为一个集合，再把参数文件夹中文件按文
非平衡数据集的机器学习常用处理方法
作者：弓虽欢迎大家给出宝贵的建议！非平衡数据集的机器学习常用处理方法1.收集更多的数据2.尝试改变性能评价标准：【当数据不平衡，准确度已经失去了它原有的意义】（1）混淆矩阵（2）精度（3）召回率（4）F1分数（权衡精度和召回率）（5）Kappa（衡量分类精度）（6）Roc曲线（曲线面积就是AUC）3.重采样数据（结合正则化模型）（1）过采样 只是单纯的重复了正例（最大风险就是对正例过拟合）（2）...
哪些机器学习算法不需要做归一化
作者：弓虽欢迎大家给出宝贵的建议！哪些机器学习算法不需要做归一化哪些机器学习算法不需要做归一化？ 概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF。而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。标准化：特征均值为0，方差为1...
岭回归（ridge回归）、lasso回归、ElasticNet回归
作者：弓虽欢迎大家给出宝贵的建议！岭回归（ridge回归）、lasso回归、ElasticNet回归为了防止过拟合的现象出现，引入以上优化方法。（正则化）岭回归就是引入L2正则化项，lasso回归就是引入L1正则化项，ElasticNet回归就是引入L1和L2正则化项（lasso和ridge回归组合）。岭回归器就是用普通最小二乘法的线性回归器。...
微信开发 PHP代码 谷歌测距
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* wechat php test
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微信开发 PHP代码google地理位置
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微信开发 PHP代码google周边餐馆
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微信开发 PHP代码 高德导航
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微信开发 PHP代码 免费送货
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微信开发 PHP代码 天气预报
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