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GeoGeoModel
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北京航空航天大学
2021
C++
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发布(74)
刷题
GeoGeoModel
2021-03-09 08:28
C++
2021-03-09
在牛客打卡25天,今天也很努力鸭!
每日监督打卡
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GeoGeoModel
2020-11-03 08:34
C++
Hadoop分布式文件系统
DFS 是 分布式文件系统 分布式文件系统DFS是基于Master/Slave模式,通常一个分布式文件系统提供多个供用户访问的服务器, 注意备份和容错。分布式---------1.文件系统管理的物理资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连;2.非文件系统管理的物理存储资源一定直接连接在本地节点上 分布式文件系统的构成:计算机集群中的多个节点构成的,分类如下: 1.主节点:名称节点2.从节点:数据节点
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GeoGeoModel
2020-10-31 13:50
C++
一些杂项
1.n>>1 n<<1 n/2三者的区别右移运算符>>:只有整数才能使用向右移动一个位置除以2左移运算符<<:只有整数才能用向左移动一个位置乘以2,但是要主要会不会溢出 n/2-------整数和浮点数都可以用 右移操作的运算效率比整数除法快 两者同时参与运算:先计算乘除,后计算左移或右移 2.将整数转化为二进制的方法: 输出16进制:cout<<hex<<a; 输出8进制:cout<<ocx<<a;
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GeoGeoModel
2020-10-30 23:20
C++
2020-10-30
在牛客打卡24天,今天学习:刷题 30 道
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GeoGeoModel
2020-10-30 22:49
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C++
许愿
10.29渤海银行,不是学JAVA的实惨呀,都听到面试官说,他都不会JAVA了,哎 我觉得数据库+算法聊的还可以 还是来许个愿,给次机会 苍天呀,大地呀
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GeoGeoModel
2020-10-30 09:45
C++
一些杂项
银行应用运维平台建议 OSI七层模型 1.物理层:原始比特流输出2.数据链路层:物理寻找地址,将原始比特流转化为逻辑传输线路3.网络层:控制子网的运行4.传输层:接受上一层数据,必要的时候分割数据5.会话层:不同机器上的用户建立和管理会话6.表示层:信息的语法语义和他们的关联7.应用层:各种应用程序协议,http,ftp,smtp 重写和重载的区别 1.重写:子类的方法覆盖父类的方法,对父类的函数进行重新定义2.重载:在同一个类中存在多个具有不同参数个数或者类型的同名函数(多态性的表现) 接口类和抽象类的区别 1.接口是对行为的抽象,是抽象方法的集合。接口不用被实例化,不包含非常量成员(没有非...
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GeoGeoModel
2020-10-29 09:29
C++
锁
数据库的锁机制 不同存储引擎支持不同的锁机制InnoDB支持行锁,可以升级为表锁 1.表锁:开销小、加锁快;不会出现死锁;锁粒度大,发生锁冲突的概率高,并发度相对低。 2.行锁:开销大、加锁慢;会出现死锁;锁粒度小,发生锁冲突的概率低,并发度也相对行锁较高 InnoDB的锁类型 读锁(共享锁)、写锁(排他锁)、意向锁、MDL锁 读锁 简称S锁:一个事务获取了一个数据行的读锁,其他事务能获得该行对应的读锁,但不能获得写锁。即一个事务在读取一个数据行时,其他事务也可以读,但是不能对该数据行进行增删改的操作 读锁有两种select方式的应用:1.自动模式下的select查询语句,不需要加任何锁,直接...
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GeoGeoModel
2020-10-30 08:34
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C++
MySQL全面优化
优化方向: 1.不要错误的把它当做一个文件存储,诸如图片,附近之类的都房子MySQL数据库中,这样就和容易导致表空间很庞大,磁盘输入输出流的读写性能很差 2.不要把MySQL数据库当成一个计算器,在其中进行大量复杂的运算 3.不要把它当成一个全文检索的工具,单纯的吧MySQL当成一个可以处理并发事务,保证数据一致性的数据库就可以了 1.表设计 1.创建业务表时,库名,表名,字段名必须使用小写字母,采用"_"进行分割 2.表中的字段和索引数量都不易过多 3.表的存储引擎一定要选用InnoDB 4.显式的为表创建一个使用自增列INT类型的做主键,保证写入的顺序是自增的,和B+T...
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GeoGeoModel
2020-10-28 23:10
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C++
事务
事务------一组DML(插入,删除,更新)语句的集合 MySQL数据库InnoDB存储引擎支持事务MySQL的事务默认是自提交模式,如果想要开启事务:1.开启:begin命令开始2.结束:rollback结束 事务的特性 1.原子性:事务中包含的所有操作要么都做,要么都不做,保证数据库一致。2.一致性:数据库中的数据在事务操作前和事务处理后必须都满足业务规则的约束。3.隔离性:数据库允许多个并发事务同时对数据进行读写和修改的能力,,隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。4.持久性:事务处理结束后,对数据的修改就是永久的,即便系统发生故障也不会丢失 事务语句 1.b...
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GeoGeoModel
2020-10-28 19:53
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C++
索引
二叉树结构 每个节点至多有两个子节点,二叉树子树有左右序之分,在二叉树中:左子树的值<根键值<右子树的值 平衡二叉树结构 条件:左右两个子树的高度差不超过1左子树和右子树都是平衡二叉树一旦是不平衡的左旋:右旋:https://blog.csdn.net/weixin_43855206/article/details/104846326 B-Tree结构(BTree结构) B树的结构是一个节点可以拥有多于两个子节点的多叉查找树上图的B书结构是一颗4阶的B树结构每个节点中最多含有4个子节点,除了根节点和叶子节点,其他节点至少有2个子节点。 B+Tree(双向链表结构) 是BTree的...
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GeoGeoModel
2020-10-27 15:22
C++
MySQL体系结构
MySQL的体系结构可以分为三层 一、连接层 1.通信协议 负责检测客户端版本是否兼容MySQL服务端 2.线程处理 是指每一个连接请求都会分配一个对应的线程:一条SQL对应一个线程;一个线程对应一个逻辑CPU,并且会在多个CPU之间进行切换 3.用户名密码认证 验证创建的账号和密码、host主机授权是否可以连接到MySQL服务器 二、SQL层 1.权限判断 审核用户有没有访问某个库,某个表 2.查询缓存 Query Cache 进行操作,如果在Query Cache 中,直接返回给客户端只能缓存静态数据,在数据经常发生变化的时候,使用度不高5.6版本以后默认关闭 3.解析器 针对SQL语句...
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GeoGeoModel
2020-10-25 23:00
C++
自动机器学习(AutoML)
自动机器学习引入 作用 1.自动搜索神经网络模型结构2.在指定任务上通过Fine-tuning/迁移学习得到较好的结果 神经网络结构搜索之一 如何进行网络结构搜索??? 1.搜索则必有搜索空间2.搜索过程中必有反馈3.自动化搜索过程 以卷积神经网络为例: 1.只保留卷积层,最后一层使用global pooling代替2.每一个卷积层有五个参数(1)Filter height / width / number(2)Stride height / width3.N层卷积神经网络有N5个参数4.Filter长宽大小------>[1,3,5,7]5.输出通道数目------>[24,3...
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GeoGeoModel
2020-10-25 21:34
C++
图像生成文本的问题
图像生成文本 首先是测评指标的问题 1.BLEU score(1)N-gram Match 2.图像检索3.人工测评 其次是模型框架的问题 1.encoder2.decoder 贪心文本生成:每一步选择概率最高的词 最优文本生成: Beam Search生成文本1.每一步取top-n结果2.下一步依靠上一步的top-n结果在n^2的结果里选择top-n3.生成top-n路径4.用单独的语言模型评测top-n路径 Multi-Model RNN 流程如下:1.输入词 取embedding A2.Embedding A输入到RNN生成更抽象的embedding B3.图像F...
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GeoGeoModel
2020-10-25 20:16
C++
长短期记忆网络LSTM
长短期记忆网络LSTM 1.普通的RNN的信息不能长久传播2.引入选择性机制:(1)选择性输出;(2)选择性输入;(3)选择性遗忘3.选择性----->门 1.Cell的状态传递2.遗忘门:新的一句有新的主语,就把之前的主语忘掉3.传入门:是不是要把主语的性别信息添加进来4.输出门:动词该用单数形式还是复数形式 对其中状态的判定:1.经过遗忘门的上一状态2.经过穿入门的输入状态 一、LSTM的单向操作: 二、LSTM的双向操作: 1.输出部分:(1)拼接(2)平均(3)池化 HAN文本分类:1.两层机制:词语和句子2.注意力机制:类似于门限机制 基于CNN的文本分类单通道一...
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GeoGeoModel
2020-10-25 18:51
C++
循环神经网络
循环神经网络------主要用于NLP文本方向的工作 普通神经网络: 一对多:图片生成描述: 多对一:文本分类(文本情感分析) 多对多:机器翻译 实时多对多:视频解说 为什么需要循环神经网络???序列式问题示意图 主要流程:1.维护一个状态作为下一个状态的额外输入2.每一步使用同样的激活函数和参数 最简单的循环神经网络 例子:字符语言模型:1.预测下一字符2.词典[j,e,p]3.样本jeep 4.test time5.上一步输出作为下一步的输入 循环神经网络的构成:1.正向传播 2.反向传播: 它为什么要选择tanh函数呢?? 1.tanh输出在-1,1...
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