努比亚 IT软件笔试 2017

本文分享了一次参加努比亚IT软件笔试的经历,包括选择题、填空题和编程题的内容及解析,涉及知识点如正则表达式、字符串对象创建、排序算法等。

刚刚参加了努比亚的IT软件的笔试,需要用java语言,整体还是比较简单的。我坐在最后一排,左边是一个漂亮妹纸,但是她学的是C,考试的时候她就没做,竟然睡着了,前边也是一个漂亮妹纸,但是她学的是javascript 貌似最后也没做。监考的也不严,一会出去了一会进来,好多人百度,然而我还是不敢百度。

考试题型  9个选择 +几个填空+3个编程

(1)遇到第一个选择题就蒙逼了(很简单的),是正则表达式,这个总是记不住。

 就是匹配数字 和26个字母以及下划线


A    ^\w +$                        B ^\W +$                 C   ^\d +$       D  ^\D +$


我记得\d 是指数字,然后就蒙了A,后来前面的妹纸问我了其他的题,我就问她这个选哪个,她还肯定的说C  我改成了C,交卷的时候感觉不对,就又换成A


(2)有一道选择题  问  

String   a="ss";  String   b="ss"; 

创建几个对象     选项有  0 ,1 ,2 ,3   我选的是 1;


(3)有一个选择题考的插入排序问题,  给定一个排序过程让判断是那种排序。

(4)最后一道 让选择哪个不是 结构型模式

    这个竟然蒙对了  

   

   设计模式的分类

   总体来说设计模式分为三大类:

    创建型模式,共五种:工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。

    结构型模式,共七种:适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。

     行为型模式,共十一种:策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。


2 填空题也不难

   第一个是  int i=2/5;  i=?    

   一个是 float x 和“零值” 比较的if 语句   这个我以前见过 ,答案 是 if(x<0.000001&&x>-0.000001)  本来想写这个   结果不自信 就写错了。

   一个考察希尔排序的   给定一个数组 让写出第一次排序后的结果 ,这个我写错了。


三道大题

  第一道是递归方法 求10!


第二道是单链表反转  


第三道是一个多项式什么的   记不清了 没做




标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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