java-处理文本文件-大量试题重排序

Java面试题及答案整理(2022年140道)持续更新 双亲委派模型的工作流程是:如果一个类加载器收到了类加载的请求,它首先不会自己去加载这个类,而是把请求委托给父加载器去完成,依次向上,因此,所有的类加载请求最终都应该被传递到顶层的启动类加载器中,只有当父加载器没有找到所需的类时,子加载器才会尝试去加载该类。 阅读详情

文本文件的内容是试题,并且格式工整,不想用人工排序并追加md的标题。当前使用idea工具,在win10系统中操作,使用java8,使用hutool进行文件读写。
格式是:
第一行 试题中文,内容开头是:序号+ 、 [
第二行 试题英文
第三行 至 答案行 选项
答案行 倒数第二行
最后一行 内容解析

待处理文件内容

1、 [单选] 试题中文...
English test questions
 A:...
 B:...
 C:...
 D:...
正确答案:A 你的答案:A
解析:....
3、 [单选] 试题中文...
English test questions
 A:...(含英文)
 B:...(含英文)
 C:...(含英文)
 D:...(含英文)
正确答案:C 你的答案:C
解析:....
2、 [多选] 试题中文...(选择两项)
English test questions...(select two)
 A:...(含英文)
 B:...(含英文)
 C:...(含英文)
 D:...(含英文)
 E:...(含英文)
 F:...(含英文)
正确答案:BF 你的答案:CF
解析:....
...

处理代码

pom.xml

        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-core</artifactId>
            <version>4.6.2</version>
        </dependency>

处理代码

import cn.hutool.core.io.FileUtil;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;

/**
 * FileTest 类说明:
 *
 * @author z.y
 * @version v1.0
 * @date 2022/7/6
 */
public class FileTest {
    public static void main(String[] args) {
        String path = "F:\\记录\\考题\\练习二-含解析.txt";
        String path_new = "F:\\记录\\考题\\练习二-含解析-处理.txt";
        System.out.println(path);
        try {
            List<String> lines = FileUtil.readLines(path, "UTF-8");
            System.out.println(lines.size());
            String sp_1 = "、 [",sp_11 = "、 \\[",sp_2 = "正确答案",sp_3 = "解析:";
            Topic topic = null;
            int index = 0;
            Map<String, Topic> map = new TreeMap<>();
            for (String line : lines) {
                if( null == line || line.length() <= 0 ){ continue; }
                if(line.indexOf(sp_1) > 0 ){
                    topic = new Topic();
                    index = 0;
                    String k = line.split(sp_11)[0];
                    map.put(k,topic);
                    System.out.print(k+',');
                }
                index +=1;
                if( topic == null ){ continue; }
                if( index  == 1 ){
                    topic.info = line;
                }else if( index == 2){
                    topic.infoEn = line;
                }else if( line.startsWith(sp_2)){
                    topic.answer = line;
                    index = 99;
                }else if( line.startsWith(sp_3)){
                    topic.analysis = line;
                    index = 99;
                }else if( index > 11){
                    System.out.println("未识别["+ index +']');
                }else {
                    if(topic.options == null){
                        topic.options = new ArrayList<>();
                    }
                    topic.options.add(line);
                }
            }
            System.out.println("<>");
            System.out.println(map.size());
            System.out.println("<>");
            List<String> newList = new ArrayList<>(lines.size() +18);
            for (int i = 1,l = map.size(); i <= l; i++) {
                if(i%10==1){
                    newList.add("## " + i + '-' + (i + 9));
                    System.out.println("## " + i + '-' + (i + 9));
                }
                if(null != ( topic = map.get(i+""))){
                    System.out.println(i + "\t" + topic.info.substring(0,10) + "\t" + topic.answer);
                    newList.add(topic.info);
                    newList.add(topic.infoEn);
                    newList.addAll(topic.options);
                    newList.add(topic.answer);
                    newList.add(topic.analysis);
                    newList.add("");
                }
            }
            System.out.println(newList.size());
            FileUtil.writeLines(newList,path_new,"UTF-8");
            System.out.println("end");
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
    /** 题 */
    public static class Topic{
        /** 题-中文 */
        String info;
        /** 题-英文 */
        String infoEn;
        /** 选项 */
        List<String> options;
        /** 答案 */
        String answer;
        /** 解析 */
        String analysis;
    }
}

日志

F:\记录\考题\练习二-含解析.txt
1440
1,3,2...<>
180
<>
## 1-10
1	1、 [单选] 在项	正确答案:A 你的答案:A
2	2、 [单选] 在项	正确答案:BF 你的答案:CF
3	3、 [单选] 在项	正确答案:C 你的答案:C
...略
## 11-20
11	11、 [单选] 项	正确答案:A 你的答案:A
...略
1638
end

在这里插入图片描述

ABAP Cloud 里的高性能日志:CL_BALI_LOG、XCO_CP_BAL 与 AML 的性能对比与选型指南 ABAP日志框架性能对比与选型建议 本文对比了ABAP Cloud中三种主流日志框架的性能表现与适用场景: 标准BALI:适合明确需要保存日志的场景,保存路径短,性能较好 XCO_CP_BAL:API更现代但性能较低,适合需要即时可见性的场景 AML:开源框架,擅长消息缓冲,适合批量处理时暂存消息 测试结果表明: 纯记录不落库时AML最快 需要保存时BALI性能最优 second connection不提升性能但能确保日志留存 选型建议: 高频批处理优先AML+BALI组合 故障诊断考虑XCO的即时可见性 阅读详情

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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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Java最新面试题大全

定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。(expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据,其中,key是指向键空间中的某个键的 指针,value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。第二:使用volatile关键字的话,当线程2进行修改时,会导致线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效(反映到硬件层的话,就是CPU的L1或者L2缓存中对应的缓存行无效);

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efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

2024年最全来,让我康康!里面到底是什么样子的?Java内存模型,少儿编程java面试题目

线程栈和堆、happens-before、重排序、内存屏障这些都属于 Java 内存模型(Java Memory Model)。看完美团、字节、腾讯这三家的一二三面试问题,是不是感觉问的特别多,可能咱们真的又得开启面试造火箭、工作拧螺丝的模式去准备下一次的面试了。开篇有提及我可是足足背下了Java互联网工程师面试1000题,多少还是有点用的呢,换汤不换药,不管面试官怎么问你,抓住本质即可!能读到此处的都是真爱Java互联网工程师面试1000题。

2401_84002482的博客 868

Java最新Java内存模型之happens-before,nginx优化面试题

happens-before规则来源于Leslie Lamport《Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System》。该论文中使用happens-before来定义分布式系统中事件之间的偏序关系(partial ordering),该文中给出了一个分布式算法,能用来将偏序关系扩展为某种全序关系。​JSR-133使用happens-before来指定两个操作之间的执行顺序。

2401_84691951的博客 948

推荐系统多样性算法实战:从华为OD机试题到工业级重排序

在推荐系统与信息检索领域,排序算法是决定内容分发的核心技术。其核心原理在于对候选物品进行打分与排序,以最大化用户满意度。这项技术的核心价值在于平衡“准确性”与“多样性”,避免信息茧房,提升用户体验和系统长期收益。典型的应用场景包括信息流推荐、电商商品列表和内容平台展示。本文聚焦于实现多样性约束的经典方法——带约束的贪心排序,并深入剖析了使用**优先队列**进行高效选择和**滑动窗口**管理类别冲突的工程实践,为处理类似业务逻辑提供了清晰的解决范式。

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阿里巴巴python开发面试题_史上最全阿里 Java 面试题总结

以下为大家整理了阿里巴巴史上最全的 Java 面试题,涉及大量 Java 面试知识点和相关试题。JAVA基础JAVA中的几种基本数据类型是什么,各自占用多少字节。String类能被继承吗,为什么。String,Stringbuffer,StringBuilder的区别。ArrayList和LinkedList有什么区别。讲讲类的实例化顺序,比如父类静态数据,构造函数,字段,子类静态数据,构造函数,...

weixin_39753857的博客 158

阿里大牛精心整理,史上最全阿里 Java 面试题总结!

以下为大家整理了阿里巴巴史上最全的 Java 面试题,涉及大量 Java 面试知识点和相关试题。 JAVA基础 1.JAVA中的几种基本数据类型是什么,各自占用多少字节。 2.String类能被继承吗,为什么。 3.String,Stringbuffer,StringBuilder的区别。 4.ArrayList和LinkedList有什么区别。 5.讲讲类的实例化顺序,比如父类静态数据,构造函数...

weixin_44946117的博客 3836

KART-RERANK模型在Java面试题知识图谱构建中的应用

本文介绍了KART-RERANK模型在构建Java面试题知识图谱中的应用。通过星图GPU平台,用户可以自动化部署🏎️ KART-RERANK: 繁荣山丘相关性大奖赛镜像,快速搭建语义理解与重排序服务。该模型的核心应用场景是从海量非结构化面试题文本中,精准抽取并关联知识点实体,为构建结构化、可导航的知识图谱提供高效的技术支持。

weixin_29859471的博客 21

Jvm面试题及答案(2021年Jvm面试题大全带答案)

Jvm面试题及答案(2021年Jvm面试题大全带答案) Jvm面试题及答案【最新版】Jvm高级面试题大全(2021版),发现网上很多Jvm面试题及答案整理都没有答案,所以花了很长时间搜集,本套Jvm面试题大全,Jvm面试题大汇总,有大量经典的Jvm面试题以及答案,包含Jvm语言常见面试题、Jvm工程师高级面试题及一些大厂Jvm开发面试宝典,面试经验技巧等,应届生,实习生,企业工作过的,都可参考学习! 这套Jvm面试题汇总大全,希望对大家有帮助哈~ 博主已将以下面试题整理成了一个Jvm面试手册,是PD.

架构师专栏 2999
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