<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[redhf的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/redhf</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; redhf]]></copyright><item><title><![CDATA[结构化面试题目]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/redhf/article/details/8592091</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/redhf/article/details/8592091</guid><author>redhf</author><pubDate>Tue, 19 Feb 2013 17:55:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[结构化面试题目（仅供面试官面试时参考使用）
1、仪容仪表（根据应聘人员当日面试时的穿着来判断）
2、工作经验
Q1、请简单的介绍一下自己及相关工作经历。
Q2、请介绍一下在某某公司时最核心的工作职责是什么？
Q3、你认为所应聘的岗位应当具备哪些素质？
Q4、你认为你所应聘的职位的主要职责是什么？你有哪些方面的优势能够胜任这一职位？还
存在哪些缺陷和不足，如何来弥补？
3、沟通能力]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[IK的整个分词处理过程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/redhf/article/details/8567886</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/redhf/article/details/8567886</guid><author>redhf</author><pubDate>Tue, 19 Feb 2013 14:38:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先，介绍一下IK的整个分词处理过程：
1. Lucene的分词基类是Analyzer，所以IK提供了Analyzer的一个实现类IKAnalyzer。首先，我们要实例化一个IKAnalyzer，它有一个构造方法接收一个参数isMaxWordLength，这个参数是标识IK是否采用最大词长分词，还是采用最细粒度切分两种分词算法。实际两种算法的实现，最大词长切分是对最细粒度切分的一种后续处理，是对]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[测试人员眼中的绩效考核测试人员眼中的绩效考核]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/redhf/article/details/8591066</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/redhf/article/details/8591066</guid><author>redhf</author><pubDate>Tue, 19 Feb 2013 14:37:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[测试人员眼中的绩效考核测试人员眼中的绩效考核
2012-12-13 21:53 作者:软件测试空间来源:未知
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摘要:想想这个问题，测试人员的绩效考核，有几个公司做了？又有几个公司做好了？即使强制做了，下面的人员全部接受吗？ 我也经历过做绩效考核的公司，基本存在以下弊端： 1、浮于形式型。 公司要求这么做，部门就这么做了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[三大网站推荐算法 帮助网站猜出用户的心]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/redhf/article/details/8529621</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/redhf/article/details/8529621</guid><author>redhf</author><pubDate>Tue, 22 Jan 2013 13:56:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[（文／Joseph A. Konstan & John Riedl）如今，到网上购物的人已经习惯了收到系统为他们做出的个性化推荐。Netflix 会推荐你可能会喜欢看的视频。TiVo 会自动把节目录下来，如果你感兴趣就可以看。Pandora 会通过预测我们想要听什么歌曲从而生成个性化的音乐流。
所有这些推荐结果都来自于各式各样的推荐系统。它们依靠计算机算法运行，根据顾客的浏览、搜索、下单和喜好，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网页消重算法（via北大天网课题组）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/redhf/article/details/8500636</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/redhf/article/details/8500636</guid><author>redhf</author><pubDate>Mon, 14 Jan 2013 13:39:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[算法基础

当前比较成功的搜索引擎系统大多是基于关键词匹配和结合向量空间模型来完成用户的检索请求的。典型的系统包括Google和天网系统。通常这类系统在对已抓取回来的网页进行分析时，要提取网页中出现的关键词和摘要信息，并以关键词作为网页的特征项。

天网系统在搜集并分析一篇网页时，提取并记录了网页中出现的关键词，同时根据公式赋予每个关键词一个权值，这些关键词的权值构成一个向量空间，可以用来]]></description><category></category></item></channel></rss>