这是遇到的面试题，请问i=?;j=?,为什么？stringstr1="abcd测试一下";varstrToBytes1=System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(str1);vari=strToBytes1.Length;varj=str1.Length; 答:i=16;j=8&n...

四个朋友住在一个小城镇里。他们的名字叫库克、米勒、史密斯和卡特。这四个人中一个是警察，一个是木匠，一个是农民，一个是医生。一天，库克的亲生儿子摔断了腿，库克带他去找医生。医生有个妹妹是史密斯的妻子。农民没有结过婚，他养着许多母鸡。米勒经常去农民家里买鸡蛋。警察每天都能见到史密斯，因为他们是邻居。 请问：他们四...

1.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?答：尽可能用约束（包括CHECK、主键、唯一键、外键、非空字段）实现，这种方式的效率最好；其次用触发器，这种方式可以保证无论何种业务系统访问数据库都能维持数据库的完整性、一致性；最后再考虑用自写业务逻辑实现，但这种方式效率最低、编程最复杂，当为下下...

1.什么是GAC，他的作用是什么？我的这篇文章有详细的介绍 https://www.cnblogs.com/zxtang/p/14313273.html2.描述一个被protectedinteral修饰的类成员的访问权限？public关键字是类型bai和类du型成员的访问zhi修饰符。公共访问dao是允许的最...

确实有段时间没怎么写python，手写还不上机是真的难受。而且break跳出循环最内一层的事情都要想一下才能写得出来。题目如下：寻找一个字符串最大连续出现次数，并放入字典中，s="aaccccababbbb"{'a':2,'b':4,'c':4}代码如下s="aaccccvbbbbbbbbbdddddddddeeede...

测试题1、用任意一种编程语言定义一个class或struct来表示二叉树。备注：可以不写构造函数和对象初始化的代码，仅定义出class或struct的成员变量即可。其中节点的值用int或char类型即可。 2、写一个函数实现二叉树的先序遍历，输入参数是刚才定义的这个二叉树。备注：函数不需要有返回值，只要能pr...

1、介绍一下标准的css的盒子模型？与低版本IE的盒子模型有什么不同？答：标准的盒子模型：宽度=内容的宽度（content）+border+padding+margin    低版本IE盒子模型：宽度=内容宽度（content+border+padding）+margin2、bo...

1、使用typeofbar==="object"来确定bar是否是对象的潜在陷阱是什么？如何避免这个陷阱？例：varbar=null;console.log(typeofbar==="object");输出结果：true;解释：在javascript中null被认为是对象如果要避免该陷阱，则还需要判断bar是否为nul...

原文http://www.cnblogs.com/ctztake/articles/8541948.html一、MySQL1、mysql如何做分页mysql数据库做分页用limit关键字，它后面跟两个参数startIndex和pageSize2、mysql引擎有哪些，各自的特点是什么？http://www.cnblog...

（1）查询“001”课程比“002”课程成绩低的所有学生的学号、001学科成绩、002学科成绩SELECTs1.StudentNo,s1.scoreAS'001',s2.scoreAS'002'FROMscores1,(SELECT*FROMscoresWHEREs.CourseNo=2)s2WHEREs1.Cours...

1.  hadoop使用什么版本，CDH版本号，是5.3.6。hadoop的版本是2.72，记住cdh的版本号和hadoop版本号不一样。2.  flume是单节点采集数据还是多节点采集数据？flume是自定义框架还是用官方提供的框架？官方框架开发中有什么问题吗？ &n...

被朋友问到一个面试题，实在没有时间，最近忙着投产，太忙了，所以晚上抽出时间，写封博客给他看看。 思路：spark->df->contextsql用sql做--可能难度在自增列上表名：label_tableselectrow_number()over()aslid,label,count(1)fro...

 Hive笔试题考试时间：姓名：____________考试成绩：____________考试时长：180分钟注意事项：1.自主答题，不能参考任何除本试卷外的其它资料。2.总成绩共200分，共20题，每题10分，注意条理清楚、简明扼要、重点突出。  1.Hive的架构设计与运行流程，及其各...

二者都是集成学习算法，都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。Bagging：从原始数据集中每一轮有放回地抽取训练集，训练得到k个弱学习器，将这k个弱学习器以投票的方式得到最终的分类结果。Boosting：每一轮根据上一轮的分类结果动态调整每个样本在分类器中的权重，训练得到k个弱分类器，他们都有各自的权重，通过加权组合...

转https://blog.csdn.net/qq_41701956/article/details/80250226https://blog.csdn.net/qq_41701956/article/category/7542407 ...