面试题目

大学生c#期末复习题库 选择题,填空题,判断题(含答案) 161、在C#程序中,显示一个信息为“This is a test!45、在C#的类结构中,class关键字前面的关键字是表示访问级别,下面哪个关键字的访问级别是表示只有在同一个程序集内,且内部类型或成员才是可访问的?255、类声明后,可以创建类的实例,创建类的实例要使用(new)关键字,类的实例相当于一个变量,创建类的实例的格式如:(类名 对象名= new 对象名())139、在定义类时,如果希望类的某个方法能够在派生类中进一步进行改进,以处理不同的派生类的需要,则应将该方法声明为(virtual)。 阅读详情
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1. C#中 property 与 attribute的区别,他们各有什么用处,这种机制的好处在哪里?
2. 讲一讲你理解的web service,在dot net framework中,怎么很好的结合xml?(讲概念就行了)
3. C#, Java 和 c++的特点,有什么相同的地方,不同的地方,C#分别从c++和java中吸取了他们那些优点?
4. C#可否对内存进行直接的操作?(这可是个难点哦?要注意!)
5. 用Visual C++ 6.0编写的代码(unmanaged code),如何在CLR下和其他dot net component结合?
6. 以前作过的一些项目?介绍一下自己的编程经验。(这是蒙混不过去的,基本一问就知道是真是假)
7. 你对公司有什么期望?你的薪水期望值?为什么学计算机?以前的工作经验(这非常重要)?

Q3: 维护数据库的完整性、一致性、你喜欢用触发器还是自写业务逻辑?为什么
Q4:ADO。NET相对于ADO等主要有什么改进?
Q5:ASP。NET与ASP相比,主要有哪些进步?
Q6:C#中的委托是什么?事件是不是一种委托?
Q7:描述一下C#中索引器的实现过程,是否只能根据数字进行索引?
Q8:C#中要使一个类支持FOREACH遍历,实现过程怎样?
Q10:写一个HTML页面,实现以下功能,左键点击页面时显示“您好”,右键点击时显示“禁止右键”。并在2分钟后自动关闭页面。
Q11:你对XMLHTTP、WEBSERVICE 了解吗?简单描述其特点、作用
Q12:接口和抽象类有什么区别?你选择使用接口和抽象类的依据是什么?
Q13:自定义控件和一般用户控件的异同?如果要用这两者之一,你会选择哪种?为什么
Q14:大概描述一下ASP。NET服务器控件的生命周期
Q15:UML
Q16:面向对象的概念,主要特点
Q17:类划分的依据。类粒度问题
Q18:事物管理问题

第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
第二,Anonymous Inner Class (匿名内部类) 是否可以extends(继承)其它类,是否可以implements(实现)interface(接口)?
第三,Static Nested Class 和 Inner Class的不同,说得越多越好(面试题有的很笼统)。
第四,&和&&的区别。
第五,HashMap和Hashtable的区别。
第六,Collection 和 Collections的区别。
第七,什么时候用assert。
第八,GC是什么? 为什么要有GC?
第九,String s = new String("xyz");创建了几个String Object?
第十,Math.round(11.5)等於多少? Math.round(-11.5)等於多少?
第十一,short s1 = 1; s1 = s1 + 1;有什么错? short s1 = 1; s1 += 1;有什么错?
第十二,sleep() 和 wait() 有什么区别?
第十三,Java有没有goto?
第十四,数组有没有length()这个方法? String有没有length()这个方法?
第十五,Overload和Override的区别。Overloaded的方法是否可以改变返回值的类型?
第十六,Set里的元素是不能重复的,那么用什么方法来区分重复与否呢? 是用==还是equals()? 它们有何区别?
第十七,给我一个你最常见到的runtime exception。
第十八,error和exception有什么区别?
第十九,List, Set, Map是否继承自Collection接口?
第二十,abstract class和interface有什么区别?
第二十一,abstract的method是否可同时是static,是否可同时是native,是否可同时是synchronized?
第二十二,接口是否可继承接口? 抽象类是否可实现(implements)接口? 抽象类是否可继承实体类(concrete class)?
第二十三,启动一个线程是用run()还是start()?
第二十四,构造器Constructor是否可被override?
第二十五,是否可以继承String类?
第二十六,当一个线程进入一个对象的一个synchronized方法后,其它线程是否可进入此对象的其它方法?
第二十七,try {}里有一个return语句,那么紧跟在这个try后的finally {}里的code会不会被执行,什么时候被执行,在return前还是后?
第二十八,编程题: 用最有效率的方法算出2乘以8等於几?
第二十九,两个对象值相同(x.equals(y) == true),但却可有不同的hash code,这句话对不对?
第三十,当一个对象被当作参数传递到一个方法后,此方法可改变这个对象的属性,并可返回变化后的结果,那么这里到底是值传递还是引用传递?
第三十一,swtich是否能作用在byte上,是否能作用在long上,是否能作用在String上?
第三十二,编程题: 写一个Singleton出来。


数据库方面:

1.存储过程和函数的区别
2.事务是什么?
3.游标的作用?如何知道游标已经到了最后?
4.触发器分为事前触发和事后触发,这两种触发有和区别。语句级触发和行级触发有何区别。

1。用C#实现以下功能
a 产生一个int数组,长度为100,并向其中随机插入1-100,并且不能重复。
b 对上面生成的数组排序,需要支持升序、降序两种顺序
2。请说明在.net中常用的几种页面间传递参数的方法,并说出他们的优缺点。
3。请说明.net中的错误处理机制,并举例
4。请说出强名的含义
5。请列出c#中几种循环的方法,并指出他们的不同
6。请指出.net中所有类型的基类
7。请指出GAC的含义
8。SQL SREVER中,向一个表中插入了新数据,如何快捷的得到自增量字段的当前值

您在什么情况下会用到虚方法?它与接口有什么不同?
Q:Override与重载有什么区别?
Q:值类型与引用类型有什么区别?
Q:怎样理解静态变量?
Q:向服务器发送请求有几种方式?
Q:DataReader与Dataset有什么区别?
Q:如果在一个B/S结构的系统中需要传递变量值,但是又不能使用Session、Cookie、Application,您有几种方法进行处理?
Q:用.net做B/S结构的系统,您是用几层结构来开发,每一层之间的关系以及为什么要这样分层?
Q:软件开发过程一般有几个阶段?每个阶段的作用?
Q:微软推出了一系列的Application Block,请举出您所知道的Application Block并说明其作用?
Q:请列举一些您用到过的设计模式以及在什么情况下使用该模式?
Q:您对WebService的体会?
Q:您对编程的兴趣如何?工作中遇到不懂的问题是怎样去解决的?您一般怎样去提高自己的编程水平?
Q:您离职的原因是什么?
Q:通过超链接怎样传递中文参数?
Q:请编程遍历页面上所有TextBox控件并给它赋值为string.Empty?
Q:请编程实现一个冒泡排序算法?

1、override与重载的区别
2、.net的错误处理机制是什么
3、C#中接口和类的异同
4、DataReader和DataSet的异同

1.有哪几种方法可以实现一个类存取另外一个类的成员函数及属性,并请举列来加以说明和分析.
2.如果需记录类的实例个数,该如何实现,请写一个简单的类于以证明.
3.A类是B类的基类,并且都有自己的构造,析构函数,请举例证明B类从实例化到消亡过程中构造,析构函数的执行过程.
4.需要实现对一个字符串的处理,首先将该字符串首尾的空格去掉,如果字符串中间还有连续空格的话,仅保留一个空格,即允许字符串中间有多个空格,但连续的空格数不可超过一个.

一.填空题
1.c#中的三元运算符是__?:___?
2.当整数a赋值给一个object对象时,整数a将会被__装箱(封装)___?
3.类成员有_____种可访问形式? this.;new Class().Method;
4.public static const int A=1;这段代码有错误么?是什么? const不能用static修饰
5.float f=-123.567F;
int i=(int)f;
i的值现在是_____? 123
6.利用operator声明且仅声明了“==”,有什么错误么?
7.委托声明的关键字是______? delagete
8.用sealed修饰的类有什么特点?密封,不能继承
9.在Asp.net中所有的自定义用户控件都必须继承自________?Control
10.在.Net中所有可序列化的类都被标记为_____?
11.在.Net托管代码中我们不用担心内存漏洞,这是因为有了______?gc
12.下面的代码中有什么错误吗?_______
using System;
class A
{
public virtual void F(){
Console.WriteLine("A.F");
}
}
abstract class B:A
{
public abstract override void F(); // new public abstract void F();
}

13.当类T只声明了私有实例构造函数时,则在T的程序文本外部,___可以___(可以 or 不可以)从T派生出新的类,不可以____(可以 or 不可以)直接创建T的任何实例。
14.下面这段代码有错误么?
switch (i){
case():
CaseZero();
break;
case 1:
CaseOne();
break;
case 2:
dufault; //wrong
CaseTwo();
break;
}
15.在.Net中,类System.Web.UI.Page 可以被继承么?可以

二.简答题
1.在c#中using和new这两个关键字有什么意义,请写出你所知道的意义?using 指令 和语句 new 创建实例 new 隐藏基类中方法
4.谈谈类和结构的区别?类是引用类型、结构是值类型
5.一个长度为10000的字符串,通过随机从a-z中抽取10000个字符组成。请用c#语言编写主要程序来实现。
6.对于这样的一个枚举类型:
enum Color:byte{
Red,
Green,
Blue,
Orange
}
string[] ss=Enum.GetNames(typeof(Color));
byte[] bb=Enum.GetValues(typeof(Color));
试写一段程序显示出枚举类型中定义的所有符号名称以及它们对应的数值。
7.您了解设计模式么?请列出您所知道的设计模式的名称。 //
8.请在SQL Server中设计表来保存一个树状结构的组织结构图(假设结构图中只有名称这一项内容需要保存),如果我想查询某一职位下的所有职位,用一个存储过程来实现,你有什么思路?
9.什么叫做SQL注入,如何防止?请举例说明。
10.下面这段代码输出什么?为什么?
int i=5;
int j=5;
if (Object.ReferenceEquals(i,j))
Console.WriteLine("Equal");
else
Console.WriteLine("Not Equal");
//不相等,因为比较的是对象

1.写一个实现对一段字符串翻转的方法,附加一些条件,如其中包括“,”、“.”,对其设计测试用 例 。
2.对一支纸杯设计测试用例(可以是广义的杯,不一定是某一支特定功能的杯)
开发语言概念题
3.什么是反射?
4.用Singleton如何写设计模式
5.C#中的垃圾回收机制是怎样的?
6.什么是Application Pool?
7.链表和数组的区别,各有什么优缺点.
8.Remoting在客户端服务器怎么实现 ?
9.什么是友元函数?
10.用标准C如何实现多态?
11.什么是虚函数?
12.什么是抽象函数?
13.什么是内存泄漏,怎样最简单的方法判断被存泄漏 ?

英语题
14.用英文介绍一下使用C#/C++做的项目,主要功能
15.如果要与美国开电话会议,会如何与美国的工程师沟通
16.如果老板认为你的技术落后,你会怎么回答

数据库知识题
17.使用什么工具来调用存储过程
18.SQL Server的两种索引是何形式?索引的作用?索引的优缺点?
19.触发器的作用

其它知识题及问题
20.什么是Web Service?
21.什么是XML?
22.Socket怎么实现?
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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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原文地址:LeetCode面试常考题目 git地址:https://gitee.com/AiShiYuShiJiePingXing/lovebetterworld 点击前往GIT 序号 题号 题目 难度 频度 题解 1 206 反转链表 容易 96 题解 2 215 数组中的第K个最大元素 中等 85 题解 3 3 无重复字符的最长子串 中等 71 题解 4 25 K 个一组翻转链表 困难 58 题解 5 146 LRU缓存机制 中等 56 6 15 ..

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萱哥老了
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