其实我一直想写一篇揭秘算法的文章，因为，据我所见，大多数写算法的软件工程师，其实，就是普通程序员，并非高人一等。
面试邀请： 在“拉钩”上投了简历，2h后HR打电话邀请第二天下午四点面试。 面试内容： 基本是根据简历上项目经历来问的。 ---- 图像水印算法：傅里叶定义式，如何实现的（matlab库函数），有没有快速计算方法（快速傅里叶变换），快速傅里叶变换的思想 图像检索：整个检索系统的结构，每张图取了多少个SIFT响应点，LSH算法原理，KD-TREE速度是否比LSH快（面试官好像不知道LSH，用的是KD-TREE），sift特征（如何提取，做差分运算的目的（相当于获得高频信号，也可以在频域实现），sift特征有哪
么我们有没有什么办法自己设计一个扑克牌洗牌的方法呢？在c执行库其中有一个随机函数rand，它能够生成0~32767之间的随意数。那么有没有可能利用这么一个函数对我们扑克牌进行随即洗牌呢？
编写一个程序，封装一个函数uniq(arr),将数组中的重复的元素去除，并且返回一个新的数组。
3 天前，运行的社区系统报告，很多老的历史照片都无法作为附件加载 —— 小鲨鱼，快来解决问题。
前段时间OpenCV正式将SIFT算法的实现从Non-free模块移到主库，因SIFT专利到期了（专利授权后，从申请日开始有20年的保护期）。
520就快到啦，不知道小伙伴们有没有想好怎么表白呢？小姐姐我搜集了一些栗子供大家参考哟！
这是我在开始学习机器学习的知识的时候，看到的一个比较不错的基础学习路径教程以及部分学习资源。
解析页面是做爬虫的过程中的重要环节，而且如果站点多了，解析也会变得非常复杂，所以智能化解析就可能是一个不错的解决方案。如果我们能够容忍一定的错误率，那么我们可以利用智能化解析算法帮我们提取一些内容，简单高效。
在聊渲染更新之前，我们不能忽视的一个概念是——React是JavaScript代码。
图：equals()方法、hashCode()方法的区别 HashCode被设计用来提高性能。equals()方法与hashCode()方法的区别在于： 如果两个对象相等(equal)，那么他们一定有相同的哈希值。 如果两个对象的哈希值相同，但他们未必相等(equal)。 其余七张图敬请点击《8张图理解Java》。 一、 程序员必须进行的10项投资 你的健康 提高你的数学能力 提高你的英语水平 一个自己的域名和网站 一个活跃的Github帐户 一台好的电脑 足够快的网速 读一些经典的计算机科学的书籍：计
网站在不同阶段，会有不同的运营策略，不同的运营策略工作内容也会有所差别，所以seo的工作内容不是固定的，要根据网站现阶段的情况制定的，不管做什么工作，明确每天的工作内容，可以提升工作效率，避免工作中有遗漏，下面就梳理一下一般seo的日常的工作内容，可以根据自己的实际情况进行完善。
上回说到，我们成功的实现了排课算法并且生成了课表，这次我们就尝试在首页显示课表，并且实现调用排课的认证。
码神也是开学快一个周了，好长时间没有更新了，由于刚来院长让我去打蓝桥杯，感觉也算是一个机会吧，但是前端弄了一半多，还是比较喜欢的，所以说想把前端弄完再重新回到高中刷算法的时光，今天借着大学生心理课的时间来更新一下Html和CSS，感谢大佬们，给我的鼓励！我定不负你们的期望，由于时间问题，话不多说，我们开车吧！
instanceof 严格来说是Java中的一个双目运算符，用来测试一个对象是否为一个类的实例，用法为： boolean result = obj instanceof Class 其中 obj 为一个对象，Class 表示一个类或者一个接口，当 obj 为 Class 的对象，或者是其直接或间接子类，或者是其接口的实现类，结果result 都返回 true，否则返回false。 注意：编译器会检查 obj 是否能转换成右边的class类型，如果不能转换则直接报错，如果不能确定类型，则通过编译，
在前面的博客其中，事实上我们已经讨论过寻路的算法。只是，当时的演示样例图中，可选的路径是唯一的。我们挑选一个算法，就是说要把这个唯一的路径选出来，怎么选呢？当时我们就是採用穷尽递归的算法。然而，今天的情形有点不太一样了。在什么地方呢？那就是今天的路径有n条，这条路径都能够达到目的地，然而我们在挑选的过程中有一个要求，那就是挑选的路径距离最短？有没有什么办法呢？
成都这边14年的软件开发笔试题延续了一贯的传统，还是考查数据结构、操作系统、计算机网络等方面的内容，只是槽点还是非常多的，首先就是笔试挨着坐，博主的左边就是同班同学（我没偷看啊！），考试的时候还有同学讨论题该怎么做（给跪了），然后题目据说照搬了往年的题，这个我不太清楚。从笔试的情况来看，笔试基本是不卡人的，所以大部分同学都收到了初面通知。
Docker是一个golang编写的开源轻量级的、可移植的、自给自足的容器，Docker主要应用在以下场景：
个人在牛客上看了不少面经，也刷了不少题，受益颇多，自己现在拿到了心仪的offer，也写一波面经，回馈一下社区。 我是走的内推的途径，内推途径很好找，我会在文尾放上我们部门的内推渠道。说句题外话，能内推尽量内推，成功可能性要大得多。 我实在内推之后的两三天收到了预约面试的电话，约的是3月21号的下午四点，在20号我收到了邮件，告诉我面试的在线地址，然后个人建议提前测试一下。 开篇自我介绍，这个是面试基本都有的，就不细说了。 一面一上来就问了一道算法题，是最长公共子序列，这题不难，然而我没做出来。。。（我算法很
本专栏旨在快速了解常见的数据结构和算法。在需要使用到相应算法时，能够帮助你回忆出常用的实现方案并且知晓其优缺点和适用环境。
在于都本文之前，希望大家能够先阅读以下JS进阶系列03-JS面向对象的三大特征之多态这篇文章，了解JS的多态。在这篇文章，我们举了一个例子，就是选拔官员选拔合唱团成员时，他并不需要提前知道所有的成员在唱歌时具体会发出什么声音。他关注的只是，他发出命令“唱”时，合唱团成员就会开始唱歌。至于每个成员具体唱什么，交给他们自己好了。 这其实就是一个典型的策略模式，当我们在定义一个方法时，如果涉及到了太多的条件分支时，就应该思考一下，这些分支有没有必要定义在这个方法中。更准确地说，这个方法是不是需要提前知道所有的规则，这些规则是不是固定不会改变的。如果答案是否，那么你可以考虑将这些具体的规则剥离出来，交给传入的参数去实现，方法主体只需要关注你不变的目的即可。 策略模式的定义是：定义一系列的算法，把他们一个个封装起来，并且使他们可以互相替换。不过实际业务中，策略模式并不只是封装算法，如果一系列业务规则指向目标一致，并且可以被互相替换使用，我们都可以用策略模式来封装它们。下面我们举几个策略模式的使用场景，让大家详细体会一下。
机械硬盘的磁盘主体是一块金属薄片（也有用其他材料的），上面涂覆一层磁性材料，可以理解为一层小磁针。
【导读】在NIPS 2017上，亚马逊机器学习专家Neil Lawrence在12月4日在长滩现场进行了一场“基于高斯模型的深度概率模型”的演讲报告。这场报告Neil Lawrence形象化地讲解了使用高斯过程来建模深度网络，并且深入浅出地讲解了什么是机器学习，不确定性的含义以及深度神经网络和高斯过程的一些关联等等，PPT内容干货很多，是学习机器学习概率理论的好文，后续专知会持续讲解PPT里的相关概念，敬请期待。 ▌深度高斯过程 ---- 当前神经网络模型, 结构上非常清晰, 但是人们很难完整的把一个神经
这是个系统性问题，并非单一原因导致的，排查过程涉及测试/验证较多，很多实验是多个优化点的组合。由于单次实验很耗时，很多是同步进行的，本文就不再以时间线的形式逐步递进，而是逐一列出所有的问题点及对应排查方法、优化方法。
先展示一下我的结果。我们测试的图片当然是当前最热的 nihongo 电视剧『轮到你了』的 CP 二阶堂和黑岛了
在点击一个纯的html网页，请求获取服务器的html文件资源时，每次http请求都会返回同样的信息，因为这个是没有交互的，每一次的请求都是相互独立的。第一个请求和第二个请求也没有先后顺序，返回处理哪个，结果都是同样的资源页面，因为这种场景是无交互的，无论是什么人请求这个地址，服务器都是返回那个相同的响应。
HTML5学堂：在开启学习HTML5知识之前，一些知识是需要掌握的。推荐在正式学习HTML5的知识之前把如下罗列出的任务搞定。良好的基础知识能够让日后对专业知识的学习更加轻松，也能够规避一系列影响推进速度的问题。另外，这些知识也是HTML5知识的基本组成，放在这里，并不意味着它不重要哦~！对于一些思考性的问题，多动动脑子想一想，成长来源于思索。 1. 记忆HTML5的单词 2. 掌握浏览器的知识 a) 常用的浏览器有哪些？ b) 见到大家最为常用的浏览器有哪些？ c) 见过哪些
本文介绍了HTML、CSS、JavaScript压缩对于前端性能优化的影响，并给出了代码示例和结论。
前几天在群里看到小杜分享一篇文章，《html写法对gzip压缩率的影响》，为此我也对这点分析了一下。 不知道大家有没有看过这文章，作者是来自微博懒懒交流会，其内容我这里先简述一下。
作者｜zzbozheng 原文｜http://imweb.io/topic/586b2206b3ce6d8e3f9f99ce 前几天在群里看到小杜分享一篇文章，《html写法对gzip压缩率的影响》，为此我也对这点分析了一下。 不知道大家有没有看过这文章，作者是来自微博懒懒交流会，其内容我这里先简述一下。 Gzip算法主要由哈费曼和LZ77算法组成。 如果文件中有两块内容相同的话，那么只要知道前一块内容的位置和大小，通过特定的压缩标识符， 我们就可以确定后一块的内容。所以我们可以用位置长度这样一对信息，来替
而我比较特殊，我的第一印象、第二印象以至第 N 印象都觉得很难，所以为了更好的学习和理解算法，我千金一掷一下买了一堆的算法书，有图为证：
本文介绍了九大学习网站，包括Codecademy、Khan Academy、MIT OpenCourseWare、Coursera、Mozilla Developer Network、Khan Academy、Codecademy、HTML5 Rocks和A List Apart。这些网站涵盖了从编程基础到实际开发应用的各个方面，包括学习编程语言、算法、数据库、网络安全等。这些网站对于初学者和有经验的开发人员都非常有用，可以快速提高个人技能水平。
记得1998年打电话给余雪松，我兴奋的说，我已经将游戏中设计元素精简统一了。世界只有两个基础概念：元素、树结构。窗口、菜单、按钮这些概念，通通去掉。现在的LayaAir引擎即采用的这个结构。
参考：https://tech.meituan.com/2018/11/15/java-lock.html
导读：有没有Python视频教程？有，甚至还有机会接触到国际顶尖大学的计算机视频课程。
在Js七种基本类型中的引用类型Object的变量其占据内存空间大且大小不固定，在堆内存中实际存储对象，在栈内存中存储对象的指针，对于对象的访问是按引用访问的。在栈区中执行的变量等是通过值访问，当其作用域销毁后变量也就随之销毁，而使用引用访问的堆区变量，在一个作用域消失后还可能在外层作用域或者其他作用域仍然存在引用，不能直接销毁，此时就需要通过算法计算该堆区变量是否属于不再需要的变量，从而决定是否需要进行内存回收，在Js中主要有引用计数与标记清除两种垃圾回收算法。
现在无人车大火，作为一个全新的，或者相对较新的行业，市面上可以找到相关解读的专业书籍不多。不过按照组成原理分来讲解的书不少，不过是单讲传感器，要不是规划算法。诸如此类等等，那有没有一本从宏观上讲的书呢？还别说，真有。
将程序划分成几个模块，将没有调用关系的模块（即不会同时运行的模块）分成一组，其中每组所占的内存大小为组内所需内存最大的模块的内存，然后一组内的模块可以进行替换，这样可以减小程序所占内存大小。
今天聊点面试中经常聊的话题 —— 索引！虽然网上已经有很多类似的文章啦，但是我们开启的方式却不同。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
今天继续回归卷积神经网络的入门教程，主要是介绍全连接网络的训练过程，通俗的讲就是我们入门教程（1）里面讲的是全连接网络长什么样，神经元之间的关系是什么样的，里面的参数代表什么意思，这些都是说了的，对吧！然后全连接网络的训练就是怎么计算参数的值是多少，比如说我们有一直线方程y=kx + b，里面的k和b就是两个未知的参数，然后计算这两个参数就是通过两个点的坐标，利用二元一次方程组来计算。这个计算的过程，在NN里面叫做训练！也就是说网络（也可以理解为模型或者方程）建好了以后是不知道里面的参数值是多少的，需要根据
现如今，HTML、CSS、JS、jQuery等HTML5前端相关的技术，火得不要不要的，需求之大、工资之高，啧啧
JPG文件的优点是体积小巧，并且兼容性好，因为大部分的程序都能读取这种文件，这是因为JPG格式不仅是一个工业标准格式，而且更是web的标准文件格式。JPG文件如此拥有如此便利的条件，难怪得到了业余玩家的推崇。不过另一方面，JPG之所以很小的原因是：当文件在创建的时候会有一些数据被遗失，即通过“有损”的压缩方式来建立文件，这就是其文件小的原因所在了。 如果数码相机采用了JPG作为照片存储的格式虽然可以节省宝贵空间，但不利的一面也必须看清：凡是可以在相机中调整的诸如色温、色彩平衡、图像锐度等经过相机的处理后都记录在文件内，后期调整只能通过photoshop处理来进行，但是经过调整的图像质量将会有所损失。 JPEG在远程传送上有很好的优势，为了不影响肉眼的观看请不要将压缩比小于8，如果是局域网传送，请你用JPEG的无损压缩（12）或者说直接用TIFF。 JPEG与TIFF转印在最好的铜版纸上，在JPEG压缩指数是12的前提下，二者的区别几乎没有，外行与内行（不用放大镜看印刷点阵）都看不出分别，因为真彩（24位以上）转换成印刷格式的四色模式时，颜色信息的损失比从TIFF到JPEG的过程损失得多得多，所以内、外行单看印刷品几乎不能判断图片有没有经过JPEG格式的转换！ 就打印而言，用当今最好的色彩管理软件（德国的BEST COLOE）加上最好的打印机技术（墨滴为4微微升），输出的图面质量也没有印刷品好！特别的暗部的过度！但他可以做到比印刷品质丽！但很硬！JPEG在远程传送上有很好的优势，为了不影响肉眼的观看请不要将压缩比小于8，如果是局域网传送，请你用JPEG的无损压缩（12）或者说直接用TIFF。JPEG与TIFF转印在最好的铜版纸上，在JPEG压缩指数是12的前提下，二者的区别几乎没有，外行与内行（不用放大镜看印刷点阵）都看不出分别，因为真彩（24位以上）转换成印刷格式的四色模式时，颜色信息的损失比从TIFF到JPEG的过程损失得多得多，所以内、外行单看印刷品几乎不能判断图片有没有经过JPEG格式的转换！ 就打印而言，用当今最好的色彩管理软件（德国的BEST COLOE）加上最好的打印机技术（墨滴为4微微升），输出的图面质量也没有印刷品好！特别的暗部的过度！但他可以做到比印刷品质丽！但很硬！一般打印机只是有一个很很普通的色彩管理程序！对颜色的解释根本达不到专业要求！因为BEST COLOE软件现在在中国要二万四左右（各位，放弃买盗版的想法，它是硬件加密：））你就别指望你家中几千块的打印机为你安装此软件，当你觉得你打出的东西又艳丽又好看时，不好意思，那是颜色失真了：（，如果你觉得你家的打印机打出的东西就是很优秀时，对不起，那你在图片色彩学方面需要进修了：）相信大家对JPEG这种图像格式都非常熟悉，在我们日常所接触的图像中，绝大多数都是JPEG格式的。JPEG的全称为Joint Photographic Experts Group，它是一个在国际标准组织(ISO)下从事静态图像压缩标准制定的委员会，它制定出了第一套国际静态图像压缩标准：ISO 10918－1，俗称JPEG。由于相对于BMP等格式而言，品质相差无己的JPEG格式能让图像文件“苗条”很多，无论是传送还是保存都非常方便，因此JPEG格式在推出后大受欢迎。随着网络的发展，JPEG的应用更加广泛，目前网站上80％的图像都采用JPEG格式。 但是，随着多媒体应用领域的快速增长，传统JPEG压缩技术已无法满足人们对数字化多媒体图像资料的要求：网上JPEG图像只能一行一行地下载，直到全部下载完毕，才可以看到整个图像，如果只对图像的局部感兴趣也只能将整个图片载下来再处理；JPEG格式的图像文件体积仍然嫌大；JPEG格式属于有损压缩，当被压缩的图像上有大片近似颜色时，会出现马赛克现象；同样由于有损压缩的原因，许多对图像质量要求较高的应用JPEG无法胜任…… 针对这些问题，从1998年开始，专家们开始为下一代JPEG格式出谋划策，希望新标准能具有更高压缩率以及更多新功能，而且更有利于用户对图像进行数字化处理。但这几年间，由于在算法选取问题上耽误了不少时间，直到今年3月的东京会议，彩色静态图像的新一代编码方式“JPEG2000”的编码算法才确定，其最终标准将于今年12月出台。JPEG2000的编码算法一经确定，许多著名的图形图像公司如Corel、Pegasus（美国神马成像公司）等就迫不及待地在新开发的图像工具软件中集成JPEG2000图像压缩技术；而Microsoft、Netscape等在浏览器领域竞争的公司也开始将JPEG2000的新技术集成到其下一个版本的浏览器中——因为相对于JPEG来说，JPEG2000可以说具有革命性的改变！
接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，例如 Java 开发，C++ 开发，python 开发，前端开发等等，以下是以更新的：
10 月 18 日，2019 中关村论坛平行论坛 ——AI WORLD 2019 世界人工智能峰会在北京启幕。新智元杨静、科大讯飞胡郁、微软王永东、华为王成录、英特尔宋继强、旷视及智源学者孙剑、滴滴叶杰平、AWS 张峥、依图颜水成、地平线黄畅、autowise.ai 黄超等重磅嘉宾中关村论剑，重启充满创新活力的 AI 未来。峰会现场，新智元揭晓 AI Era 创新大奖，并重磅发布 AI 开放创新平台和献礼新书《智周万物：人工智能改变中国》。回放链接：
又是一个非常常见的模块，Gzip 现在也是事实上的 Web 应用压缩标准了。随便打开一个网站，在请求的响应头中都会看到 Content-Encoding: gzip 这样的内容，这就表明当前这个请求的页面或资源使用了 Gzip 压缩。
随着几个项目的提测，也闲下来了，恰好玩了一把拼图游戏，于是突发奇想打算自己写一个试试。 最终效果如下图：
这里是 AI 研习社，我们的问答版块已经正式推出了！欢迎大家来多多交流~ http://www.gair.link/page/question （戳文末阅读原文直接进） 社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。 话不多说，直接上题 @马文•加布里 问： 请问有没有好的可以根据关键词提取文章摘要的开源项目？要支持中文的。 来自社友的回答 ▼▼▼ @约翰尼•德普 CSDN 上有答案： 关键词提取自动摘要相关开源项目 GitHub - hankcs
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