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字节懂车帝一面一、NDCG(NormalizedDiscountedCumulativeGain)的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标,用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度。1.1.DCG@k(DiscountedCumulativeGain)DCG@k=∑i=1krelilog2(i+1)\text{DCG@k}=\sum_{i=1}^{k}\frac{rel_i
- 搜广推校招面经九十一
美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型,是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式:只用发生点击(click=1)的样本来训练CVR模型。CVR定义如下:CVR=P(y=1∣x,z=1)CVR=P(y=1|x,z=1)CVR=P(y=1∣x,z=1)y=1表示用户发生了转化(如购买)z=1表示用户点击了广告这样做的问题:样本选择偏差(SampleSelectionBias,S
- 搜广推校招面经八十一
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OPPO搜广推一面面经一、介绍一下PLE模型在多任务学习(Multi-TaskLearning,MTL)中,多个任务共享部分模型结构,以提升整体效果。然而,不同任务间存在任务冲突(TaskConflict)问题,即不同任务对参数的优化方向不一致,导致性能下降。论文:Tang,Hongyan,etal.“ProgressiveLayeredExtraction(PLE):ANovelMulti-Ta
- 搜广推校招面经七十六
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小米数据挖掘算法一、核函数(KernelFunction)有什么用核函数是一种用来计算数据在高维空间中内积的数学工具,不需要显式地进行维度变换,即可在原始空间中完成高维特征的计算。它是核技巧(KernelTrick)的核心,使得某些线性模型(如SVM)能在非线性空间中工作。核技巧:将低维非线性问题映射到高维线性问题,并通过核函数避免显式映射。1.1.内积vs映射设有两个向量:x=[x1,x2],我
- 搜广推校招面经七十三
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字节推荐算法字节比较注重实习项目,问的很细。一、点击率(CTR)建模中如何保证广告位自上而下CTR率依次递减?见【搜广推校招面经六十六】实际中,很多地方都需要单调性限制,比如如果我们预测广告的曝光率,不同广告位的广告肯定曝光率更高。如果预测一张券的使用率或者效果,一定是减免程度越大的效果更好。在推荐系统或信息流广告中,广告位是有强展示位置信号的:广告位越靠上,用户关注度越高,CTR趋势越高。通常业
- 搜广推校招面经五十七
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虾皮推荐算法一、AUC有什么缺陷,有更合适的指标去解决这个问题1.1.AUC的缺陷尽管AUC是一个广泛使用的指标,但它存在以下缺陷:1.1.1.无法反映真实的概率分布AUC仅考虑正负样本的相对排序,不关心预测概率的具体数值。例如:预测值{0.9,0.8,0.7,0.6}和{0.6,0.5,0.4,0.3}可能具有相同的AUC,但第一个更可信。1.1.2.不考虑真实决策阈值AUC计算基于所有可能的阈
- 搜广推校招面经七十四
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腾讯视频搜广推一、召回中的正负样本定义推荐系统中的召回阶段是从海量候选物品中快速筛出一部分“可能感兴趣”的物品,为排序阶段准备候选集。不同业务场景对正负样本的定义可能有差异,但是大差不差。正样本(PositiveSamples)用户真实点击、收藏、购买、点赞等行为对应的物品具体场景:推荐系统:用户实际点击/购买的物品搜索系统:与查询真正相关的文档广告系统:用户实际点击的广告负样本(Negative
- 搜广推校招面经六十六
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高德推荐算法一、介绍Transformer中的位置编码(PositionalEncoding)在Transformer结构中,由于模型没有内置的序列信息(不像RNN那样有时间步的顺序依赖),需要通过**位置编码(PositionalEncoding,PE)**来提供位置信息,使得模型能够区分不同token的相对位置。1.1.位置编码的作用由于Transformer采用的是自注意力机制(Self-A
- 搜广推校招面经二十四
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阿里推荐算法一、无重复字符的最长子串(hot100_滑动窗口_中等)classSolution:deflengthOfLongestSubstring(self,s:str)->int:dic={}left=-1res=0forright,s1inenumerate(s):ifs1indic:left=max(dic[s1],left)dic[s1]=rightres=max(res,right-
- 搜广推校招面经七十二
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滴滴搜索算法一、模型为什么不用单任务估pCVR,这不是更加直接?这是一个很有代表性的问题,在广告、推荐等场景中,经常会面临预测点击率(CTR)、转化率(CVR)或预估转化点击率(pCVR)的任务。首先:pCVR=P(Conversion∣Click)pCVR=P(Conversion|Click)pCVR=P(Conversion∣Click)也就是说,pCVR是在用户点击之后发生转化的概率,它是
- 搜广推校招面经七十一
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滴滴算法工程师面经一、矩阵分解的原理与优化意义矩阵分解在推荐系统中是一个非常核心的方法,尤其是在协同过滤(CollaborativeFiltering)中。我们可以通过用户对物品的评分行为来推测用户的喜好,从而推荐他们可能喜欢的内容。1.1.直观理解:补全稀疏矩阵在推荐系统中,我们常见的用户-物品评分矩阵RRR是一个非常稀疏的矩阵:用户\物品电影A电影B电影C电影D用户15?3?用户2?4?2用户
- 搜广推校招面经六十五
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蚂蚁金服-信贷部门一、为什么使用LayerNormalization而不是BatchNormalization?1.1.BatchNormalization(BN)的局限性BatchNormalization(BN)是一种常用的归一化方法,它在批次维度(batch)上进行归一化,计算均值和方差来调整激活值。但BN存在以下问题:(1)依赖BatchSizeBN需要在每个mini-batch内计算均值
- 搜广推校招面经五十八
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小红书推荐算法一、BN(BatchNormalization)在训练和测试的区别BatchNormalization(批归一化,BN)是一种加速深度神经网络训练的技术,它通过对每个mini-batch计算均值和方差来归一化输入特征,从而稳定训练过程,减少梯度消失/梯度爆炸问题。1.1.训练阶段在训练过程中,BN采用mini-batch统计信息进行归一化:计算方式:计算当前mini-batch的均值
- 搜广推校招面经五十六
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字节推荐算法一、Attention的复杂度是多少?见【搜广推校招面经三十八】二、如何对普适性强的物品(如新华字典)设计指标进行降权2.1.问题背景普适性强的物品(如新华字典)在推荐系统或搜索排序中可能频繁出现,影响多样性和用户体验。因此,需要设计指标对其进行降权。但-平衡用户需求:在降权的同时,仍需满足用户对普适性物品的潜在需求。2.2.具体指标设计2.2.1.物品流行度降权定义:根据物品的流行度
- 搜广推校招面经三十
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虾皮推荐一、收益是由什么带来的,出价提升是否会导致ROI降低(第一段实习是广告算法,竞价出价)1.1.收益的来源(1)转化量转化量是直接带来收益的核心指标,例如购买次数、注册用户数、下载量等。转化量通常与流量(曝光)、点击率(CTR)、转化率(CVR)等因素相关。(2)转化价值每次转化的价值(如单笔订单金额、用户生命周期价值LTV)也直接影响收益。如果转化价值较高,即使转化量较低,也可能带来较高的
- 搜广推校招面经五十四
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美团推荐算法一、手撕Transformer的位置编码1.1.位置编码的作用Transformer模型没有显式的序列信息(如RNN的循环结构),因此需要通过位置编码(PositionalEncoding)为输入序列中的每个位置添加位置信息。位置编码的作用是:提供序列位置信息:帮助模型理解输入序列中元素的顺序。保持唯一性和连续性:确保每个位置的位置编码是唯一的,且相邻位置的位置编码是连续的。1.2.位
- 搜广推校招面经五十三
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小红书推荐算法一、ESMM(EntireSpaceMulti-TaskModel)ESMM(EntireSpaceMulti-TaskModel)是一种用于解决推荐系统中多任务学习问题的模型。它由阿里巴巴团队提出,主要用于处理点击率(CTR)和转化率(CVR)的联合预测问题。1.1.背景在推荐系统中,CTR和CVR是两个重要的指标:CTR(Click-ThroughRate):用户点击广告的概率。
- 搜广推校招面经五十五
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腾讯搜推面经一、双塔模型有什么缺点双塔模型(Two-TowerModel)是一种常见的推荐系统或检索系统架构,尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。1.1.特征交互受限问题:双塔模型将用户特征和物品特征分别编码为两个独立的向量(用户塔和物品塔),然后在顶层通过简单的点积或余弦相似度计算得分。这种设计限制了用户特征和物品特征之间的细粒度交互。影响:无法捕捉复杂的特征交叉信息,可能导致模型性能
- 搜广推校招面经四十四
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快手主站推荐算法一、因果里面前门准则是什么(Front-DoorCriterion)前门准则是因果推断中的一个重要概念,用于在存在未观测混杂因素的情况下识别因果效应。它由朱迪亚·珀尔(JudeaPearl)提出,是后门准则的补充。1.1.定义前门准则适用于以下情况:存在一个中介变量MMM,它完全介导了处理变量XXX对结果变量YYY的因果效应。处理变量XXX和结果变量YYY之间存在未观测的混杂因素U
- 搜广推校招面经三十九
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小红书﹣图搜一、两个整数的汉明距离两个整数之间的汉明距离是指这两个数字对应二进制位相同位置不同的个数。换句话说,它就是将一个整数变成另一个整数所需要改变的二进制位的数量。例如,如果两个整数在它们的二进制表示中有三个位置上的比特不同,那么这两个整数的汉明距离就是3。计算两个整数的汉明距离可以通过以下步骤实现:首先对这两个整数进行异或(XOR)运算。异或运算是按位操作,当且仅当输入位不同时输出为1。因
- 搜广推校招面经三十八
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字节推荐算法一、场景题:在抖音场景下为用户推荐广告词,吸引用户点击搜索,呈现广告这一流程的关键点以及可能遇到的困难。二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中,梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题,尤其是在处理长序列数据时。为了克服这些问题,Transformer采用了一系列技术:2.1.残差连接(ResidualConnections)每个子层(包
- 搜广推校招面经四十
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字节-广告算法一、离线AUC涨了,但AB实验没涨,可能的原因?1.1.线上线下得样本空间不一致(SSB)线上模型使用的是实时获取的点击、曝光数据。线下使用的离线数据。这可能导致数据分布存在偏差。线上数据受曝光机制、冷启动、新品推荐等因素影响,与离线数据不完全匹配。线下数据存在采样偏差1.2.AUC这些指标无法衡量线上打分准确性。AUC毕竟只是衡量排序1.2.1.引申:PCOC(预估值/真实后验概率
- 搜广推校招面经三十六
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快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段,面对海量数据(如10亿条记录),需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大,直接对所有数据进行计算是不现实的,因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的,导致相似性计算复杂度增加。多
- 数据挖掘校招面经二
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得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中,a是模型的权重(或斜率),需要通过数据来学习其最优值。学习的目标是找到a的值,使得模型的预测值y^=ax\hat{y}=axy^=ax尽可能接近真实值y。1.2.最小二乘法在线性回归中,通常使用最小二乘法来学习a。最小二乘法的目标是最小化误差平方和(即真实值y和预测值y^\hat{y}y^之间的差异):误差平方和=
- 机器学习校招面经二
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快手机器学习算法一、AUC(AreaUndertheROCCurve)怎么计算?AUC接近1可能的原因是什么?见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标,用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。它是ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)下的面积。1.1.ROC曲线的坐标ROC曲线以真正例率(TruePositiveRate,TPR)
- 搜广推校招面经二十八
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蚂蚁推荐算法一、介绍损失函数、为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同,因此它们的损失函数设计也存在本质区别:输出空间的不同回归任务:目标是预测一个连续值(如房价、温度等)。输出空间是连续的实数范围。分类任务:目标是预测离散的类别标签(如“猫”或“狗”)或者概率。输出空间通常是有限的类别集合。误差衡量方
- 搜广推校招面经十九
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快手推荐算法一、1*1的cnn有什么作用?1.1.降维与通道数调整(ChannelReduction)在CNN中,特征图(FeatureMap)通常有多个通道(channels)。1×1卷积可以用于减少通道数,从而降低计算量,提高模型效率。1×1卷积可以增加通道数,以增强特征表达能力。示例代码(PyTorch):importtorchimporttorch.nnasnnconv1x1=nn.Con
- 代码随想录训练营第一天|704. 二分查找|27. 移除元素
2301_79125431
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【新手上路】语法入门&算法入门题单职场鸡汤—众生皆苦,怎样才能快乐一些?【影石Insta360-24届研发校招岗位-面经分享】统一给这些23届秋招毁意向、毁约的无良公司发封感谢信!暑期实习总结:致敬我的阿里云25面多益网络招人特殊经验总结华为上海,圣无线部门,技术预研##华为(59)#滴滴中望二面C++游戏海外市场营销/本地化面经烟草专卖局财务校招面经烟草专卖局(二面)财务校招面经模拟厂做数字就是
- 多益校招面经--软件开发岗
weixin_43783216
面经学习心得c++面试
多益网络2021校招面经软件开发岗笔试通过专业面试凉凉。。。第一次面试,太紧张了,很多东西提起来脑子一片空白。。。现在结束后想了一下都能想明白。。。以下是面经1、个人介绍2、项目介绍3、开发语言的了解程度(个人是C++)4、C++和JAVA的区别5、一道算法题给定一个集合S(没有重复元素),输出它所有的子集6、如果要设计一个实时排行榜处理海量数据,怎么实现?7、数据库8、STL容器9、如何自己实现
- 格力软件设计岗位2024春招一面记录
疯狂学习GIS
保研考研毕设求职经验C++学习与应用面试春招校招面经格力软件开发程序员
本文介绍2024届秋招中,格力的软件开发岗位一面的面试基本情况、提问问题等。 2024年01月投递了格力的电控软件设计岗位,但是后来简历似乎因为被调剂,被送到了另一个部门;具体部门叫什么我也没听清楚,但岗位就也还是软件开发方向的岗位。目前完成了一面,在这里记录一下一面经历;截至目前,面试已经结束大约半个月了,暂时还没有下文;但是想着争取年前将所有未完成的校招面经博客都发出来,所以就先将这一次
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
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1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
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这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
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通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
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活动
ITeye携手博文视点举办的12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。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite