2015腾讯面试总结

2015.4.15日。
腾讯一面,我就跪在这里了。
进到璞瑜酒店,看到了很多人,我投的是安卓工程师,接受的事TRD面试。我的场次是10:30的,我一直等到11点,终于工作人员说10:30的直接上去等候吧。我就去到了811.
进去之后,面试官显得很着急还是什么吧,直接就让我写一个函数,需求是:两个字符串,如果第一个字符串的第三个字母大于第二个字符串的第三个字母,就交换两个字符串。我一开始就有点不知所措,我不知道该用什么语言来写。结果,我先想用java,一紧张,忘了charAt这个方法的名字了,结果我纠结了半天,打算还是用C语言写吧,我就用了指针。但还是忘了C语言的字符串用什么定义了!结果就写了个string……现在想起来面试官肯定也是无语。写的也比较乱。然后,面试官就问我你这是什么语言写的……我都不好意思说话了……
接着,他就问了我字符串是按照什么结尾的,我回答\0,然后又问我是给什么来识别的,我就不太知道了,就说是操作系统……结果肯定不是啊。。还为我\是什么意思,我回答转义。这再不知道……
然后,问了我进程间通信,我感觉他肯定是看到我是非计算机专业的了,问的都是好基础的问题,问我信号量知不知道,我说是用来进程间通信的,但是什么原理我确实不知道,他问我PV。。。。结果就只能说不知道了。
接着呢,就问了我数据库范式……我只知道几句数据库怎么操作的语言啊……我肯定不知道,结果又挂了……我连这个名字都是第一次听说。。
随后,他又问我知不知道C++的标准库,我说是STL库对么,他说嗯,……我也是醉了,我只是了解C++,怎么会具体了解这么多东西,平时也就用个std……连vector都用不上……他问我这个。。。。
感觉不会再爱了……他又问了我三次握手,我只知道是用来干嘛的。。建立连接的么。。。他让我仔细讲……ORZ……
对了,还问了我http的H是什么意思。。我当时已经回答了一摞不知道不会不清楚了……
最后,问了我之前自己的之前的计划……我以为问我的大计划,我就说什么成为一个好的工程师,结果他问我之前的小计划,我没理解,就说学习安卓,做一个自己的app吧。就简单讲了一下这个app。还问了我一个项目里面,问我其中的难点是什么,怎么克服的,我就一一回答了。
我不能理解的是,我报的是安卓,他问了我一大堆基础问题……安卓的一句都没有问,我不知道这是为什么。可能都是这样问的?我的基础确实不好,毕竟我不是计算机类的,没学过操作系统,没学过数据结构,没学过编程。我都是自学的安卓,肯定存在很多问题。我服了……
还是好好搞好基础吧,基础太重要了。
下次再努力吧,起码要走完所有流程,不能和这次一样,倒在第一道门。

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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