简历
首先是简历,一般找一个模板,填写掌握的技能和项目经历即可。
github上有一个不错的模板,详情可见:https://github.com/CyC2018/Markdown-Resume
项目clone后,个性Resuem.md即可,然后导出为pdf文件。
简历建议长度为2页,太长太短都不好。
建议用掌握与熟练掌握取代了解与精通。
刷题
算法题可以说是现在找工作必刷的了。不过根据我面试的经验,算法题总得来说问的还是比较少,还有一些公司是基本不问算法的。
当然如果碰到字节,快手这种每轮都问算法的公司,如果因为算法题拿不到offer就很可惜了。
算法题就好像高考语文的古诗词默写一样,分不多,但丢了就很可惜了。
根据我的经验,大概刷了,掌握100道题就足以应付面试了。
当然完全掌握需要重复练习,不是刷了一遍就可以的。
这里推荐一下极客时间上覃超的五遍刷题法:
五遍刷题法
1.第一遍,直接看解法
多解法,比较解法优劣,默写好的解法
2.第二遍,打开leetcode,直接开始写
多种解法比较,调优
3.第三遍,过一天之后,再重复做题
4.第四遍,过了一周,再来反复练、
5.第五遍,面试前一周,恢复性训练
极客时间上每周四覃超老师都会直播面试,比较精彩,大家可以去看看。当然也没有必要去买算法课,看一看直播,了解下刷题的思路即可。
通过以上方法重复练习,大概刷100题就足以应付面试,如果每天刷3道,大概准备一个月即可
题库
刷题也要注意,不要一题一题刷,比如Leetcode的每日一题
建议按知识点分类,这样比较方便重复练习与知识点掌握
在知识点刷过一遍后,也可以按照公司分类或者LeetCode热题100刷,一般公司出算法题也是有题库的
下面推荐几个题库供大家使用
按知识点分类
github.com/yuanguangxi…
github.com/zhangyixing…
按公司分类
github.com/afatcoder/L…
热题100
zhuanlan.zhihu.com/p/84230862
面经
接下来就是各公司的面经了,分享出来供大家参考。
尚德公司面试
1.java有什么特性,继承有什么用处,多态有什么用处
2.反射是什么,在哪里用到,怎么利用反射创建一个对象
3.代理模式与装饰模式的区别,手写一个静态代理,一个动态代理
4.对象加载的过程,属性先加载还是方法先加载
5.垃圾回收机制与jvm结构
6.自定义View,事件分发机制讲一讲
7.http与https有什么区别
8.Activity启动模式,以及各启动模式生命周期问题
9.静态方法,静态对象为什么不能继承
10.Activity怎么启动Service,Activity与Service交互,Service与Thread的区别
11.介绍一下android动画
12.Launcher启动App的流程,中间有几种跨进程通信(socket)
13.Handler通信,Binder通信
14.你碰到过什么内存泄漏,怎么处理
15.RXJava怎么切换线程
16.Fragment hide show生命周期
17.平常有用到什么锁,synchronized底层原理是什么
Vivo公司
1.简单描述下Handler,Handler是怎么切换线程的,Handler同步屏障
2.Glide的缓存,有用过Glide的什么深入的API,自定义model是在Glide的什么阶段
3.讲讲mvc,mvp模式,presenter内存泄漏的问题
4.ANR了解过吗?有没有实际的ANR定位问题的经历
5.性能优化你做过哪些?
6.有什么实际解决UI卡顿优化的经历
7.有做过什么Bitmap优化的实际经验
8.项目搭建过程中有什么经验,有用到什么gradle脚本,分包有做什么操作
9.组件化有详细了解过吗?ARouter详细原理
10.讲一下事件分发机制,RecyclerView是怎么处理内部ViewClick冲突的
11.mainfest中配置LargeHeap,真的能分配到大内存吗?
B站
1.一个大致有序的数组如何排序,最快时间复杂度
2.如果叫你实现,你会怎样实现一个多主题的效果
3.如何自定义实现一个FlexLayout
4.tinker的原理是什么,还用过什么热修复框架,robust的原理是什么?
5.说说你对注解的了解,是怎么解析的
6.synchronized是公平锁还是非公平锁,ReteranLock是公平锁吗?是怎么实现的
7.泛型是怎么解析的,比如在retrofit中的泛型是怎么解析的
8.mvp与mvvm的区别,mvvm怎么更新UI,databinding用得多吗,databinding的原理?
9.kotlin ?的原理
10.在项目中有直接使用tcp,socket来发送消息吗
11.如何在网络框架里直接避免内存泄漏,不需要在presenter中释放订阅
12.生命周期都是通过什么调用的?有用过AIDL吗?
13.讲一下RecyclerView的缓存机制,滑动10个,再滑回去,会有几个执行onBindView
14.如何实现RecyclerView的局部更新,用过payload吗,notifyItemChange方法中的参数?
15.讲讲LinkedHashMap的数据结构
16.put post有什么区别
17.A Activity打开B Activity的生命周期变化,会有什么方法打断吗?
18.Fragment hide show生命周期变化
19.Fragment replace生命周期变化
B站二面
1.为什么考虑换工作
2.屏幕适配做过什么工作?
3.你们网络框架用的什么?为什么?
4.如果让你来开发B站的一个页面,哪一个页面可以很快入手
5.性能优化你做过什么工作?
6.h5与native通信你做过什么工作?
7.插件化的主要优点和缺点是什么?
8.你觉得B站目前的APP有什么问题?
9.如果产品要求你开发一个音频播放功能,你会怎么着手?预计会有什么坑?
10.ViewPager切换Fragment什么最耗时?
11.线程间同步的方法
12.锁之间的区别
B站三面
1.介绍一下你自已和项目
2.说说为什么考虑离职
3.说说对你们原来公司的印象
4.为什么想来B站?你在B站上常常在看什么?
5.期望薪资是多少?
6.你对搬到上海有什么想法?
腾讯
1.介绍一下你们项目的架构
2.Rxjava是怎么实现线程切换的
3.Rxjava自定义操作符
4.ARouter的原理
5.ARouter怎么实现接口调用
6.ARouter怎么实现页面拦截
7.MVP怎么处理内存泄漏
8.OkHttp怎么实现连接池
9.如果让你来实现一个网络框架,你会考虑什么
10.你做过什么性能优化的工作
11.热修复的原理,资源的热修复的原理,会不会有资源冲突的问题
12.ViewPager中嵌套ViewPager怎么处理滑动冲突
13.android源码中有哪些设计模式
14.说说binder机制的原理
腾讯二面
1.为什么考虑换一份工作?
2.在你们公司这几年感觉怎么样?
3.技术选型上,为什么这么考虑?从开发效率,产品性能,产品质量,产品体验等方面考虑
4.你们的产品为什么被砍掉,从哪方面考虑
5.在这几年里,你有做过什么觉得最有价值的工作
6.你还有什么要问我的吗?目前有几个offer,倾向性是怎样的?
网易云音乐
1.ViewPager2原理
2.LifeCycle的原理是怎样的?
3.ViewModel为什么在旋转屏幕后不会丢失状态
4.Drawable与View有什么区别,Drawable有哪些子类
5.属性动画更新时会回调onDraw吗?
6.OkHttp网络拦截器,应用拦截器?OKHttp有哪些拦截器,分别起什么作用
7.自定义实现一个九宫格如何实现
8.PathClassLoader与DexClassLoader有什么区别
9.这些年有做一些什么比较难的工作?
10.编译时注解与运行时注解,为什么retrofit要使用运行时注解?什么时候用运行时注解?
11.kotlin lazy使用,lazy viewmodel
12.有没有看一下Google官方的ViewModel demo
13.ViewModel在Activity初始化与在Fragment中初始化,有什么区别?
14.kotlin与Java互相调用有什么问题?
15.retrofit怎么做post请求
16.界面优化的一些方法,ConstraintLayout实现三等分,ConstraintLayout动画.
17.CoordinatorLayout自定义behavior,可以拦截什么?
网易云音乐二面
1.你们的项目中做过什么比较难的工作?
2.视频播放,一个player怎么实现预加载,避免loading
2.webView加载本地图片,如何从安全方面考虑
3.http1.0,http1.1,http1.2有什么区别
4.https与http有什么区别
5.有用过什么加密算法?AES,RAS什么原理?
6.android跨进程通信了解吗?共享内存用过吗?binder怎么验证pid?binder驱动了解吗?
7.SharedParence可以跨进程通信吗?如何改造成可以跨进程通信的.commit和apply的区别.
8.Seriazable与Parceable的区别
9.Bundle是什么数据结构?利用什么传递数据
10.Jvm的内存结构,Jvm的垃圾回收,方法区有什么东西?
11.h5与native交互,webView.loadUrl与webView.evaluateUrl区别
网易云音乐三面
1.有没有做过什么WebView秒开的一些优化
2.你们的项目中有什么难点?
3.native如何对h5进行鉴权,让某些页面可以调,某些页面不能调
4.有看过哪些框架的源码吗?
5.viewModel是怎么实现双向数据绑定的?
6.viewModel怎么实现自动处理生命周期?
7.图片加载优化有什么经验吗?
8.viewpager切换掉帧有什么处理经验?
9.一个wrap_content的ImageView,加载远程图片,传什么参数裁剪比较好?
10.两个getDrawable取得的对象,有什么区别?
11.补间动画与属性动画的区别,哪个效率更高?
12.jsBridge实现方式
13.平常是怎么了解一些新知识与业界动态的,最近有什么印象深刻的文章
14.平常抓包用什么工具?
15.Mvp与Mvvm有什么区别?
跟谁学
1.项目中的Webview与native通信
2.项目中对WebView的功能进行了怎样的增强
3.synchronized跟ReentranLock有什么区别?
4.synchronized与ReentranLock发生异常的场景.
5.算法,删除数组中的重复元素
6.手写双检查单例模式,各个步骤有什么区别
7.Activity生命周期
快手
1.string,equals,==有什么区别
2.AsyncTask内存泄露
3.dispatchTouchEvent,onInterceptEvent,onTouchEvent顺序,关系
4.onMeasure,onLayout,onDraw关系
5.算法题,反转数组
6.算法题,链表求和
7.说说你对协程的理解
8.协程怎么取消
9.说说MVP与MVVM的区别
快手二面
1.算法题,二叉树的最大深度
2.如果android端和IOS端调一个接口,一个通了一个没通,你会如何解决
3.如果android端和IOS端调一个接口,一个比较慢,一个比较快,有什么思路
4.ARouter的原理是什么?如果不用ARouter,你会怎么去解藕。接口?设计接口有什么需要注意的?
5.h5与native交互做过什么工作?
6.登陆功能,登陆成功然后跳转到一个新Activity,中间涉及什么?从事件传递,网络请求,AMS交互角度分析
7.AMS交互调用生命周期是顺序的吗?
8.binder进程间通信可以调用原进程方法吗?
9.mvp与mvvm有什么区别?
10.token放在本地如何保存?如何加密比较好?
快手三面
1.viewModel的原理,为什么可以在Activity销毁后保存数据
2.mvvm双向数据绑定的原理是怎样的?ViewModel
3.说说你们项目中的难点是怎样的?
4.伪代码实现一个长按事件
5.实现一个下载功能的接口
猿辅导
1.泛型有什么优点?
2.动态代理有什么作用?
3.拉圾回收的GCRoot是什么?
4.Handler机制了解吗?一个线程有几个Looper?为什么?
5.你了解协程吗?协程有什么作用?可以完全取代rxjava吗?
6.你们用的什么消息通信机制
7.你的项目有什么难点?介绍一下?
8.算法题,二叉树最长结点集合
猿辅导2面
1.你们项目中的难点是什么?
2.编译期注解处理的是字节码还是java文件
3.你在项目中有用到什么设计模式吗?
4.ARouter的原理是怎样的?
5.插件化的原理是怎样的?
6.算法题,K个一组反转链表
7.广播与RxBus的区别,全局广播与局部广播区别
猿辅导3面
1.你们项目中有什么难点?
2.@JavaScriptInterface为什么不通过多个方法来实现?
3.为什么不利用同步方法来做jsBridge交互?同步可以做异步,异步不能做同步
4.网络封装怎么实现?
5.算法题,不同面值的几个硬币,怎么求满足条件的最小值
斗鱼
1.说说HashMap的原理
2.说说Java的内存分区
3.讲讲你对垃圾回收机制的了解,老年代有什么算法?
4.说说你对volatile字段有什么用途?
5.说说事件分发机制,怎么写一个不能滑动的ViewPager
6.说说你对类加载机制的了解?DexClassLoader与PathClassLoader的区别
7.说说插件化的原理,资源的插件化id重复如何解决?
8.mvp与mvvm模式的区别是什么?
9.JetPack组件用过哪些?lifeCycle的原理是什么?如果在onStart里面订阅,会回调onCreate吗?
10.单例模式有什么缺点?
11.说说App的启动过程,在ActivityThread的main方法里面做了什么事,什么时候启动第一个Activity?
12.说说你对Handler机制的了解,同步消息,异步消息等
13.说说你对屏幕刷新机制的了解,双重缓冲,三重缓冲,黄油模型
14.onCreate,onResume,onStart里面,什么地方可以获得宽高
15.为什么view.post可以获得宽高,有看过view.post的源码吗?
16.attachToWindow什么时候调用?
17.DataBinding的原理了解吗?
滴滴一面
1.JVM类加载机制了解吗,类什么时候会被加载?类加载的过程具体生命周期是怎样的?
2.Handler内存泄漏的GCRoot是什么?
3.动画里面用到了什么设计模式?
4.OkHttp里面用到了什么设计模式?
5.OkHttp连接池是怎么实现的?里面怎么处理SSL?
6.泛型为什么要擦除?kotlin的泛型了解吗?泛型的pecs原则
7.同步屏障
8.性能优化做过什么工作?
9.RecyclerView的缓存结构是怎样的?缓存的是什么?cachedView会执行onBindView吗?
10.RecyclerView嵌套RecyclerView,NestScrollView嵌套ScrollView滑动冲突
11.ViewGroup在Action_Move时onIntercept返回true,事件怎么传递
12.Launcher启动图标,有几个进程?
13.JMM可见性,原子性,有序性,synchronized可以保证什么?
14.源码中有哪里用到了AtomicInt
15.AQS了解吗?
16.Activity内LinearLayout红色wrap_content,包含View绿色wrap_content,求界面颜色
17.ViewModel的使用中有什么坑?
18.有用DSL,anko写过布局吗?
19.HashMap查找的时间复杂度是多少?
20.阿里编程规范不建议使用线程池,为什么?
21.四种线程池原理?
22.了解哪些算法?
23.IdleHandler用过吗?
快手三面
1.viewModel的原理,为什么可以在Activity销毁后保存数据
2.mvvm双向数据绑定的原理是怎样的?ViewModel
3.说说你们项目中的难点是怎样的?
4.伪代码实现一个长按事件
5.实现一个下载功能的接口
猿辅导
1.泛型有什么优点?
2.动态代理有什么作用?
3.拉圾回收的GCRoot是什么?
4.Handler机制了解吗?一个线程有几个Looper?为什么?
5.你了解协程吗?协程有什么作用?可以完全取代rxjava吗?
6.你们用的什么消息通信机制
7.你的项目有什么难点?介绍一下?
8.算法题,二叉树最长结点集合
猿辅导2面
1.你们项目中的难点是什么?
2.编译期注解处理的是字节码还是java文件
3.你在项目中有用到什么设计模式吗?
4.ARouter的原理是怎样的?
5.插件化的原理是怎样的?
6.算法题,K个一组反转链表
7.广播与RxBus的区别,全局广播与局部广播区别
猿辅导3面
1.你们项目中有什么难点?
2.@JavaScriptInterface为什么不通过多个方法来实现?
3.为什么不利用同步方法来做jsBridge交互?同步可以做异步,异步不能做同步
4.网络封装怎么实现?
5.算法题,不同面值的几个硬币,怎么求满足条件的最小值
斗鱼
1.说说HashMap的原理
2.说说Java的内存分区
3.讲讲你对垃圾回收机制的了解,老年代有什么算法?
4.说说你对volatile字段有什么用途?
5.说说事件分发机制,怎么写一个不能滑动的ViewPager
6.说说你对类加载机制的了解?DexClassLoader与PathClassLoader的区别
7.说说插件化的原理,资源的插件化id重复如何解决?
8.mvp与mvvm模式的区别是什么?
9.JetPack组件用过哪些?lifeCycle的原理是什么?如果在onStart里面订阅,会回调onCreate吗?
10.单例模式有什么缺点?
11.说说App的启动过程,在ActivityThread的main方法里面做了什么事,什么时候启动第一个Activity?
12.说说你对Handler机制的了解,同步消息,异步消息等
13.说说你对屏幕刷新机制的了解,双重缓冲,三重缓冲,黄油模型
14.onCreate,onResume,onStart里面,什么地方可以获得宽高
15.为什么view.post可以获得宽高,有看过view.post的源码吗?
16.attachToWindow什么时候调用?
17.DataBinding的原理了解吗?
滴滴一面
1.JVM类加载机制了解吗,类什么时候会被加载?类加载的过程具体生命周期是怎样的?
2.Handler内存泄漏的GCRoot是什么?
3.动画里面用到了什么设计模式?
4.OkHttp里面用到了什么设计模式?
5.OkHttp连接池是怎么实现的?里面怎么处理SSL?
6.泛型为什么要擦除?kotlin的泛型了解吗?泛型的pecs原则
7.同步屏障
8.性能优化做过什么工作?
9.RecyclerView的缓存结构是怎样的?缓存的是什么?cachedView会执行onBindView吗?
10.RecyclerView嵌套RecyclerView,NestScrollView嵌套ScrollView滑动冲突
11.ViewGroup在Action_Move时onIntercept返回true,事件怎么传递
12.Launcher启动图标,有几个进程?
13.JMM可见性,原子性,有序性,synchronized可以保证什么?
14.源码中有哪里用到了AtomicInt
15.AQS了解吗?
16.Activity内LinearLayout红色wrap_content,包含View绿色wrap_content,求界面颜色
17.ViewModel的使用中有什么坑?
18.有用DSL,anko写过布局吗?
19.HashMap查找的时间复杂度是多少?
20.阿里编程规范不建议使用线程池,为什么?
21.四种线程池原理?
22.了解哪些算法?
23.IdleHandler用过吗?
滴滴二面
1.如何封装一个字符串转数字的工具类
2.如何求当前Activity View的深度
3.多进程怎么实现?如果启动一个多进程APP,会有几个进程运行?
4.反射可以反射final修饰的字段吗?
5.Activity与AppCompactActivity区别,Activity会打包到包里面去吗?
6.如何让两个线程循环交替打印
7.怎么中止一个线程,Thread.Interupt一定有效吗?
8.动画连续调用的原理是什么?
9.做过一些SDK的操作吗?
10.协程可以在Java项目中使用吗?
11.SharedPreference原理?读取xml是在哪个线程?
12.了解APK打包的过程吗?
13.class文件的组成?常量池里面有什么内容?
14.自动装箱发生在什么时候?编译期还是运行期
15.bugly日志收集的原理是什么?
16.启动优化做过什么工作?如果首页就要用到的初始化?
17.DataBinding原理
滴滴3面
1.插件化的原理是什么?有没有什么非运行时插件化的解决方案?
2.ARouter的原理是怎样的?注解处理器是处理java还是字节码
3.java和字节码有什么区别?
4.kotlin空安全的原理是什么?
5.性能优化做过什么工作?有用过什么工具?有没有精确测量的工具?
6.kotlinc与javac编译字节码有什么区别?
7.你在团队中是怎样一个角色?
8.你有没有做什么推进项目的工作
9.说说热修复的原理?
字节跳动
1.你们的项目中有什么难点?
2.你们项目的稳定性如何?有做过什么稳定性优化的工作?
3.WebView性能优化做过什么工作?
4.AIDL in out oneWay代表什么意思?
5.线程池了解多少?拒绝策略有几种,为什么有newSingleThread
6.跨进程通信了解多少?管道了解吗?
7.协程介绍一下,讲一个协程的scope与context,协程的+号代表什么
8.Handler休眠是怎样的?epoll的原理是什么?如何实现延时消息,如果移除一个延时消息会解除休眠吗?
9.算法斐波那契台阶
10.手写生产者消息者模型
11.IdleHandler应用场景
戳这里,了解更多面试内容
字节跳动2面
1.自定义圆角图片
2.自定义LinearLayout,怎么测量子View宽高
3.setFactory和setFactory2有什么区别?
4.插件化换肤方案
5.插件化的原理,startActivity hook了哪个方法
6.手势操作ActionCancel后怎么取消
7.怎么优化xml inflate的时间,涉及IO与反射。了解compose吗?
8.算法题:二叉树的每一层最左边节点
9.RecyclerView 缓存结构,RecyclerView预取,RecyclerView局部刷新
11.setOnTouchListener,onClickeListener和onTouchEvent的关系
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前言 马上快到金三银四都春招阶段了,在这本就是跳槽、找工作的年后黄金时间,大多数求职者都早早做好年后求职的准备,其中不乏有年前早早辞了工作准备年后跳槽的有经验的职场老人们,也有一批即将毕业的应届毕业生的职场新人们。 但是受此次“新冠肺炎”疫情影响之后,“金三银四”逐渐演变成千军万马过独木桥,一边是摩拳擦掌有经验的职场老人们,而另一边则是即将毕业跃跃欲试的新鲜血液,只会让求职人才们越积越多,面对这样岗位少求职者多的情况下,竞争力可想而知,再加上企业的招聘计划调整,侧面也是加剧了求职的难度。 便于开发的插件、
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传统点追踪方法(如CorrTracker、TAPIR)在处理大规模场景或实时任务时,要么精度不足,要么速度太慢。而LocoTrack通过“局部4D相关性”和“Transformer全局关联”的创新设计,实现了精度与速度的双重突破速度:比现有SOTA方法快6倍,吞吐量高达数万点/秒;精度:在Kinetics、DAVIS等数据集上,定位误差显著低于传统方法;鲁棒性:能应对低纹理、动态场景等复杂环境,这是传统方法的“噩梦场景”。
Android 面试经验|2022 百度安卓开发岗面经
前言 春招正式批投递了百度Android开发岗。近期给安排了南京地区的现场面试,面试几乎是全程手撕各类问题,而且面试问题都比较发散;简单罗列一下面试涉及的问题。 一面 一面问的问题大多是开放性问题,主要是看个人思路吧。 1.手撕依赖关系树扫描算法(期间提了不重复扫描、优化时间复杂度等要求) 2.简述如何实现未知长度的数组翻转? 3.简述内存泄漏,你处理过哪些内存泄漏? 4.以100ms/张的间隔时间播放100张图片,且每张图片需要400ms进行加载,如何设计? 5.如何在无序数组中快速找到最小值(手撕二分查
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Android开发之FastJson概述与简单使用,附安卓面经
/把JSON文本parse为JSONObject或者JSONArray//把JSON文本parse成JSONObject// 把JSON文本parse为JavaBean//把JSON文本parse成JSONArray//把JSON文本parse成JavaBean集合//将JavaBean序列化为JSON文本//将JavaBean序列化为带格式的JSON文本//将JavaBean转换为JSONObject或者JSONArray。
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。
网易严选Android开发三面面经,安卓面试题及答案
B4A是Android的基础版,这是一种可简化编程的Android的应用程序开发工具。InstaBug也不喜欢,它通过一系列强大实用的功能,包括屏幕快照,网络日志,音频录制,屏幕录制等将Bug调试提升到了一个新水平,测试的结果亦可发送到开发者进行详细分析,包括以3D模式查看应用程序的解构模型,以查看每个子视图的外观。Android Studio具有可视化部局,APK分析,智能代码编辑器,快速仿真工具以及灵活的代码构建系统和实时分析工具,有如开发者的一把瑞士军刀。另外,使用AIDE也可以用来开发网站。
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2025深圳中兴通讯安卓开发社招面经
2025年社招面试深圳中兴通讯安卓开发岗位的面试经验与感想
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在技术领域内,没有任何一门课程可以让你学完后一劳永逸,再好的课程也只能是“师傅领进门,修行靠个人”。“学无止境”这句话,在任何技术领域,都不只是良好的习惯,更是程序员和工程师们不被时代淘汰、获得更好机会和发展的必要前提。如果你觉得自己学习效率低,缺乏正确的指导,可以一起学习交流!加入我们吧!群内有许多来自一线的技术大牛,也有在小厂或外包公司奋斗的码农,我们致力打造一个平等,高质量的Android交流圈子,不一定能短期就让每个人的技术突飞猛进,但从长远来说,眼光,格局,长远发展的方向才是最重要的。
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