百度笔试

简答题:
1.说明动态链接库和静态链接库的区别。
2.轮询任务调度和抢占式任务调度的特点
3.简要说明数据库锁机制以及描述。


算法题:
1.给出任意一个正整数,算出大于(不小于??忘记了)它的最小不重复数(即不存在相邻两个数相同的情况)
2.给出一个长度为N的字符串,求里面最长的回文子串长度。
3.数轴上从左到右有n个点a[0],a[1]......a[n-1],现在有一根长度为L的绳子,问最多能覆盖多少个点。


系统设计题:
大概是:
设计一个分布式缓冲服务器系统。
要求服务器负荷均匀,按比例负荷,单点故障不影响集群,客户访问内容根据分类存放在不同的服务器中(能提高查找效率)。

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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