富通天下(W 笔试)】的更多相关文章

纸质算法题目 1.给你一个字符串,找出其中第一个只出现过一次的字符及其位置 正解:一层for循环,循环按序取出字符串中的单个字符,循环体内部使用String类的indexOf(),从当前字符下标往后搜索,查看该字符是否存在即可,如果返回-1,则代表不存在,break跳出循环即可: 2.计算100以内所有素数的和 正解:素数是指只能被1和本身整除的数:只要用for循环和%运算符即可解答:但是你如果能说出"筛法"这个名词,懂得如何优化此for循环,便能再加分了: 3.求10000以内的完全…
单选题 1.调用本身构造方法 答案:this(X) 2.若y=3,a=2,b=4,运行y+=a++/--b,求y的值 答案: 3.不能控制servlet生命周期的方法是? 选项:init().service().destroy().dopost() 答案:dopost() 4. 答案:这题目有问题,destory()按道理来说也只能调用一次 多选题 5.以下哪些方法哪些属于Thread类 答案:run().start().getPriority() 6.GC是否为守护线程 答案:是 7.voli…
纸质算法题 1. 输入数据:1.3.2.4.8... 输出数据:3.1.4.2.8... 找出规律,写出一个程序求解,并附上时间复杂度和空间复杂度 我的答案: 规律一:奇偶位互换 假设输入数据长度为50 public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); int[] arr = new int[50]; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { arr…
选择题 1.一桶有黄色,绿色,红色三种,闭上眼睛抓取同种颜色的两个.抓取多少个就可以确定你肯定有两个同一颜色的球? 答案: 4次 1.最坏打算抓3次都是不同颜色的黄.绿.红,此时,三种颜色的球各抓了一个,桶内没有别的球了,在抓一个,就会有2个球同色. 2.3+1=4(次)要抓的球的数量就是颜色的种数加一. 3.把三种颜色看成三个抽屉,把球平均分,4个球时,总会有一个抽屉里有2个同色球,就是4次. 2.有5顶帽子,2白3黑.还有3个人,每人头上戴一顶帽子.这3个人是前后排队站着的,最后的人能看到前…
选择题 大题 1.启动Thread的方法有几种 算法题 1.写出冒泡排序算法…
vi与vim vi编辑器是所有Unix及Linux系统下标准的编辑器,他就相当于windows系统中的记事本一样,它的强大不逊色于任何最新的文本编辑器.他是我们使用Linux系统不能缺少的工具.由于对Unix及Linux系统的任何版本,vi编辑器是完全相同的,学会它后,您将在Linux的世界里畅行无阻. vim 具有程序编辑的能力,可以以字体颜色辨别语法的正确性,方便程序设计: 因为程序简单,编辑速度相当快速. vim可以当作vi的升级版本,他可以用多种颜色的方式来显示一些特殊的信息. vim会…
文本查看 1.cat命令(查看文本内容) 使用时三种常用模式 (1)cat 文本名 直接查看文本内容 (2)cat 文本名 -n 直接查看文本内容,但为文本中所有行编号 (3)cat 文本名 -b 直接查看文本内容,但为文本中所有非空白行编号 2. head命令(查看文本的前几行) 默认为10行,但可以使用-n指定具体行数 (1)head 文本名 (默认)查看文本前10行 (2)head  -n M 文本名 (默认)查看文本前M行 3.tail命令(查看文本的后几行) 默认为10行,但可以使用-…
目录: 1. 编辑器( Vi ) [vi 与 vim] vi(visual interface)是linux系统最重要的文本编辑器, 所有的 Unix-Like 系统都会内置vi文本编辑器.  vim则是从 vi 发展出来的. 它完全兼容vi, 并且扩展了很多额外的强大功能. vim 的官方网站 (http://www.vim.org) 自己也说 vim 是一个『程序开发工具』, 而非简单的文字处理软件. 小故事: Bram Moolenaar 在 80 年代末购入了一台Amiga计算机, 这台…
原文:Simple Tutorial on SVM and Parameter Tuning in Python and R 介绍 数据在机器学习中是重要的一种任务,支持向量机(SVM)在模式分类和非线性回归问题中有着广泛的应用. SVM最开始是由N. Vapnik and Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出.从那时候开始,各种支持向量机被成功用于解决各种现实问题,比如文本聚类,图像分类,生物信息学(蛋白质分类,爱长分类),手写字符识别等等. 内容 1. 什么是支持…
4.神经网络可以计算任何函数的可视化证明 神经网络拥有一定的普遍性,即包含一个隐藏层的神经网络可以被用来按照任意给定的精度来近似任何连续函数. 这一章使用一个实例来阐述神经网络是如何来近似一个一元函数,和一个二元函数,并扩展到一个多元的实值函数. 5.深度神经网络为何很难训练 这一章讲述了在深度网络中,不同的层学习的速度差异很大,尤其是,在网络中后面的层学习的情况很好的情况下,先前的层常常会在训练的时候停滞不变,基本学习不到东西.这根本的原因是因为我们学习的速度下降了,实际上,我们会发现在深度学…