1,相似之处:两者都可以用来实现重复操作,都可以控制循环的次数或条件,也可以用来解决同样的问题。
2,区别:循环是通过改变控制变量来实现重复操作,而递归则是通过不断调用自身来实现。
3,效率:递归通常比循环慢一些,因为它涉及到更多的函数调用开销。而且,如果递归深度过深,还可能导致栈内存溢出
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1,相似之处:两者都可以用来实现重复操作,都可以控制循环的次数或条件,也可以用来解决同样的问题。
2,区别:循环是通过改变控制变量来实现重复操作,而递归则是通过不断调用自身来实现。
3,效率:递归通常比循环慢一些,因为它涉及到更多的函数调用开销。而且,如果递归深度过深,还可能导致栈内存溢出
Java面试宝典开源版
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Simulink标定工作流优化:当A2L文件遇到ELF,如何用Matlab脚本打通‘最后一公里’?
本文探讨了Simulink标定工作流中A2L与ELF文件处理的自动化解决方案。通过Matlab脚本实现A2L文件智能合并与ELF文件自动匹配,解决了传统手动操作效率低下和易出错的问题,显著提升汽车ECU开发效率。重点介绍了脚本实现细节及持续集成系统集成方案。
RabbitMQ 面试题
你发一条消息,在网络上并不是一个整体飞过去的。如果消息比较大,RabbitMQ 的底层协议会把它切成多个数据包(帧),按顺序发送,Broker 收到后再拼起来。假设线程 T1 和 T2 同时用同一个 Channel 发消息:T1 发消息 A,被切成三个帧:[A1] [A2] [A3]T2 发消息 B,也被切成三个帧:[B1] [B2] [B3]如果没有任何保护,这两个线程的帧可能交错到达 Broker,变成 [A1] [B1] [A2] [B2] [A3] [B3]。
Matlab生成dsp程序——环境搭建(c2000系列[F28335、F2837x]都适用)
一、环境配置 (28377D的操作是一模一样就是硬件设置的时候需要选择28377d进行相应的设置) 1)matlab与ccs联合编译需要安装对应的matlab版本和ccs版本,且只有2016a以上的matlab支持c2000系列。具体对应关系参照: http://software-dl.ti.com/ccs/esd/documents/ccs_matlab.html 2)matlab版本确定之后,还需要安装有关于ccs的相关软件: I、TI Code Composer Studio xxxx(对应
基于 TVM Relax BYOC 扩展 Example NPU 后端:从跑通官方流程到自定义算子融合
至于 codegen 要不要补,取决于 Example NPU 的实现细节——先跑通分区验证,再决定是否深入 codegen,是更稳妥的路径。而「扩展一个原本不支持的融合模式」这件事,恰好能证明你不是照着教程抄了一遍,而是真的理解了 BYOC 的分区规则是怎么工作的。),那么新模式即使被切出来,codegen 阶段也可能报「不支持的算子」。如果 Example NPU 的 codegen 是「按算子名硬编码」的,那么新模式切出来之后,这句话本身没问题,但偏「结果导向」,面试官会追问细节。
逆向解析手淘x-sign签名算法:从抓包到API调用的完整实践
本文详细解析了手淘x-sign签名算法的逆向过程,从抓包工具选择到API调用实践,提供了完整的解决方案。通过分析签名参数组成和生成机制,帮助开发者理解并实现淘宝接口的合法调用,同时强调了安全与合规的重要性。
虚幻引擎5 AR开发教程02:构建和测试AR Android App
在本教程中,我们将学习如何在虚幻引擎 5 上构建和测试 AR 安卓应用。
LeetCode 面试经典 150_多维动态规划_交错字符串(97_C++_中等)
LeetCode 面试经典 150_多维动态规划_交错字符串(97_C++_中等) 题目描述: 给定三个字符串 s1、s2、s3,请你帮忙验证 s3 是否是由 s1 和 s2 交错 组成的。 两个字符串 s 和 t 交错 的定义与过程如下,其中每个字符串都会被分割成若干 非空 子字符串: - s = s1 + s2 + ... + sn - t = t1 + t2 + ... + tm - |n - m| <= 1 - 交错 是 s1 + t
人形机器人电路板和算法分析
人形机器人电路板与算法深度剖析 电路板领域:人形机器人电子系统分为计算、驱动、感知、能源、通信五大模块。主控板采用高性能SoM(如NVIDIA Jetson AGX Orin),需满足严格电源完整性(PDN)与信号完整性(SI)要求;关节驱动板集成MCU、GaN/SiC功率器件及高精度编码器接口,采用刚柔结合PCB以适应狭小空间。挑战包括热-振可靠性(85°C/10G振动)、高密度互连(3mil线宽)及EMC兼容性。 算法领域:运动控制依赖MPC(模型预测控制)与强化学习(RL),实现实时动态平衡;感知算法
Spring 原理高频面试题全解:Bean 生命周期、三级缓存与 @Transactional 失效(2026 招聘 JD 真题复盘)
按 2026 招聘 JD 与一线面经整理 10 道 Spring 高频题:Bean 生命周期与扩展点顺序、AOP 代理生成时机、三级缓存为何必须三级、构造器注入循环依赖为何无解、@Transactional 六类失效与自调用修复三法、REQUIRES_NEW 连接池耗尽风险、事件总线同步语义与 @TransactionalEventListener、自动配置从 spring.factories 到 imports 的演进、自定义 Starter 三步走,附速查表与三条追问链。
2026年中科曙光嵌入式软件岗位面试题库(附参考答案)
嵌入式系统与C/C++基础摘要 硬件与外设总线 SPI总线:高速全双工同步串行接口,采用SCLK、MOSI、MISO和CS信号线,支持一主多从架构,典型应用于Flash存储、传感器等高速外设。 I2C总线:两线制低速串行总线(SDA/SCL),支持多主多从,需注意地址冲突和信号完整性。 时序约束:包括建立时间、保持时间、时钟周期等,是保障电路稳定运行的关键。 AD转换:将模拟信号转换为数字信号,应用于传感器采集、音频处理等场景。 PC寄存器:存储下一条指令地址,控制程序执行流,在跳转和中断时自动更新。 C/
【网络安全】基于Python的威胁情报自动推送系统设计与实现(含源码)
本文介绍了一个基于 Python 开发的威胁情报自动推送系统的设计与实现。该系统通过集成 AbuseIPDB 威胁情报数据源与即时通讯平台,实现了恶意 IP 地址的自动化采集、筛选与实时推送功能。文章详细阐述了系统的技术架构、核心算法、数据流转过程以及关键代码实现。系统采用多线程并发架构,通过 Long Polling 技术实现实时消息接收,支持自动推送和交互式查询两种工作模式。文章还提供了完整的部署指南和使用说明,包括环境配置、运行方式等内容。
从 MLIR Toy Tutorial 到自定义硬件方言 Pass:一份 AI 编译器面试项目实战指南
AI 编译器岗位的面试,通常不会只问你「什么是算子融合」这种概念题,而是会顺着简历上的项目往下挖:你写的这个 Pass 解决了什么问题?IR 是怎么设计的?lowering 的边界在哪?为什么这里要插一个 Op 而不是直接生成循环?一个基于 MLIR 的小项目,恰好能覆盖这些追问点。它足够「真」——你能讲清楚 IR、Dialect、Pass、Lowering 的完整链路;又足够「小」——不需要真的去写一个后端,也不需要跑在真实硬件上。先讲 MLIR 的核心思想、分层设计和功能;
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值
AI 全栈开发工程师【二面】
传统的大模型应用通常采用:用户输入 → Prompt → LLM → 输出结果这种模式适合简单问答、文本生成和信息提取等任务。但对于复杂业务,仅依靠一次模型调用往往不够。例如,用户提出:帮我查询某个地区近三个月销量最高的产品,并分析销量变化原因。理解用户需求。拆解查询条件。调用数据库或外部工具。获取查询结果。分析数据。生成最终报告。Agent 的核心价值在于让大模型不仅能够生成文本,还能够根据任务目标进行规划、调用工具、观察执行结果,并根据结果调整后续行动。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。
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。
【AI Agent面试系列】上下文管理1
工具返回价值密度最低、体积最大(常占 30%~60%),清理它收益最高、损失最小。摘要对话会丢语义细节,代价更高。按"价值密度从低到高"排序,不是按"体积从大到小"。
文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。
AI应用相关可能的面试问题
harness是LLM外面马具,从层次上看,第一层是编排和控制,第二层工具调用,会参数判断、重试,第三层是上下文和记忆管理,第四层是状态和持久化,第五层是对输入输出的校验,确保可靠。总结:这里的第四层的作用比如长任务,通过保存中间状态和相关信息,避免如果一次失败就重新开始。
邓明 Agent 系统面试-意图识别学习笔记
不要只是做意图识别而不做测评,就好像要评估 RAG 准确性,在接口服务要测试响应时延,超时控制等等,这里也要关注意图识别准确率,如果面试官认为项目指标太高是在吹牛,关键就是回答因为 Agent 解决的是特定领域的意图识别,识别场景单一,另外就是因为用户输入相对简单。意图识别影响 prompt/spec 的加载,意图识别影响上下文组织,意图识别影响工具选择,意图识别影响 prompt 建议,意图识别得到的意图不是让模型随机生成而是候选类别里去做选择。2.意图识别的原因,以及意图识别得到的是什么?
我,13年Java老兵,建了个免费网站,公开叫板“Java已死”:没有广告,没有付费墙,151个页面全是踩坑干货
深耕Java13年的一线架构师,搭建免费无广告技术站javadashen.com。站点基于VuePress构建,涵盖Java面试、高并发场景设计、算法、Java+AI工程落地、企业级实战项目等内容。分享大厂生产踩坑经验、源码原理与可落地方案,拒绝焦虑营销,按不同成长阶段规划学习路线,Java开发者可直接复用。
深入理解 Java 反射:从 Class 对象到方法调用(含性能实测 + 迷你 IOC 实战 + 面试考点)
📌 引言
# Linux 系统编程深度解析:从文件 I/O 到高并发网络
Linux 系统编程,就是用 C/C++ 等语言,直接调用 Linux 内核提供的接口(系统调用)来操作硬件资源(文件、内存、CPU、网络)的编程方式。你写过的 、、、,全部都是系统调用;你写过的 、、,是库函数,库函数底层最终还是调用系统调用。CPU 有特权级别(x86 上 ring 0 是内核态,ring 3 是用户态):应用程序跑在用户态。当你调用 时,CPU 会通过 或 指令触发陷入(trap),切换到内核态,由内核完成真正的磁盘读取,再切回用户态返回结果。 为什么要区分两个态? 安全:用户
C++ 运行时多态与虚函数机制全面剖析【面试重点】
构成C++ 运行时多态必须是基类的指针或者引用调用虚函数。被调用的函数必须是虚函数,并且派生类必须对该虚函数完成重写/覆盖(Override)。只有基类的指针或引用才能既指向基类对象,又指向派生类对象(切片机制);而只有完成了虚函数重写,派生类与基类才具备不同的函数行为,达到“指向谁就调用谁”的效果。在类成员函数的前面加上virtual关键字修饰,该成员函数就成为了虚函数。public:// 成员函数前加 virtual 修饰,声明为虚函数。
技术岗的「本科及以上」,多是软门槛
技术岗学历门槛分硬软两档:写「仅限硕士」的别碰,写「本科及以上、经验优先」的社招可破。博士到大专各档技术岗都在招,5个技术岗见文末。
[特殊字符]中粮集团秋招|11.7线上笔试+AI双环节
#中粮集团校招 #中粮笔试题库 #中粮笔试 #2027秋招 #央企笔试 #职豚题库 #秋招笔试 #AI面试 #校招备考。✨拉开分差重点,一定要背 ▪部分岗位附带专业考题 ▪笔试结束马上衔接 AI 面试,高频题:自我介绍、求职动机、岗位匹配,提前备好思路。收到中粮笔试邮件的宝子集合📩 这次是线上笔试 + AI 面试连在一起按顺序作答 很多人容易忽略 AI 面试环节,踩大坑!✅考试:11 月 7 日(周六)10:00–11:40,合计 100 分钟 ✅。
「设计一个在线文档协同编辑系统」:从 WebSocket、OT/CRDT 到快照回放,一篇讲透这道面试顶流题
大厂面试顶流题:设计飞书式在线文档协同编辑系统。从 WebSocket 长连接、OT 与 CRDT 核心原理、可运行 Java 代码讲起,覆盖文档 Actor 串行定序、Redis/Kafka 跨节点广播、快照 + OpLog 版本回放、断线离线合并、光标同步、权限管控。拆解并发冲突收敛难点,附 18 条速查表,面试可直接背诵,项目可当作设计文档。来聊聊你选 OT 还是 CRDT?
零基础转 AI 运维:投入清单、技术路线与核对表
零基础转AI运维需科学决策:投入上,按时间(课时+练习)、资金(四要素拆解)、精力(每周8-15小时)三表核算;路线依依赖排序:底座层(系统/网络/集群)→智算层(K8s/大模型部署/RAG);课程核对须关注结构分段、真实算力实验、完整项目案例与就业服务。建议将总周期切为两周小阶段,每阶段产出可验收项目,积累求职素材。
Android 面试题逐题简析:28 个专题,232 题
常见原因是未在 onMeasure 处理 AT_MOST 下的期望尺寸,沿用了默认测量而占满可用区域,或未考虑内容、padding 和最小尺寸。应计算 desiredWidth/Height,再通过 resolveSizeAndState 等与父约束合并。wrap_content 是测量输入,框架不会自动知道自定义内容想要多大。
2022生物学保研国科大:五场考核、实验细节与文献翻译复盘
211生物科学学生排名3/63,回顾2022年中农、吉大、上科大、武汉病毒所和武大医学研究院考核,记录实验流程与试剂追问、抽题和文献翻译,并复盘科研准备不足及材料管理。
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