中午一个网友来信说自己和面试官干起来了，看完他的描述真是苦笑不得，这年头是怎么了，最近互联网CS消息满天飞，怎么连面试官都SB起来了呢？     大概是这样的：这位网友面试时被问及了Serializable接口的底层实现原理，因为这是一个标识性的空接口，大部分同学在学习时都秉持着会用就行（说实话，Build哥在这之前也没怎么细研究过，都是拿来就用），几乎不太去关注底层的东西，这位网友亦是

调虎离山，得到下面的实权 份量：你一出手，对方的反应，就能看出来你在他心中的地位与份量 错的时间，错的对象，不要透漏了太多信息 时机的巧合，就是必然性 干部：完全接受 vs 提出自己的合理建议  如何提合理建议？ 好好，是是，在外面为了发展事业 事先做心理建设，出来就看看外面美好的一面 权越大：谨言慎行 饿久了，不能吃太饱，有用。 看上也要看下，两边都要照顾。 佣金 vs 回扣

🎯要点 经典统计方法：🖊 A/B测试，计算两个均值样本的置信区间，🖊最小二乘法计算变量估值，🖊使用非线性关系式表示线性回归。🖊实例：高等教育和数学高分的事件的关联性。 🍇Python线性回归示例 在统计学中，简单线性回归是具有单个解释变量的线性回归模型。 在简单线性回归中，我们根据一个变量的结果来预测另一个变量的分数。 标准变量 Y 是我们预测的变量。 预测变量 X 是我们用来进

目录 1.基本概念：2.Bert能够用来解决的问题：3.Bert模型原理Bert原理参考链接：Bert的子结构attention的结构:Transformer Bert结构BERT模型预训练任务 4. BERT、ELMo 与GPT模型比较5. BERT 应用到的11个NLP 项目 1.基本概念： “Bert(Bidirectional Encoder Representatio

上一章介绍了为什么要小波变换，是篇启发文。分别是解决傅里叶对局部信息不敏感、对时刻时频分析能力欠缺，衍生出来小波变换。又简单知道了小波变换的公式：尺度因子决定小波伸缩(频率)、时移因子决定滑动平移。下面开始详细介绍什么是小波变换，即CWT、DWT两种形式。 一、小波变换 小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能

前因 我们在了解Nacos订阅机制之前，首先来了解一下前因——Nacos客户端的“服务发现”，我们先通过下面一张图来直观的看一下，有人可能就说这也叫直观，明明很曲折，小农想说的是，这样才能让你们印象更加深刻(手动狗头)。 读者内心：我信你个鬼。 对于Naocs客户端“服务发现” 主要是有NamingService获取服务列表、组装参数，调用服务接口等等，上图中只是一个大致的流程，在其

逻辑回归的前因后果 LR的泛化形式 – 广义线性模型 最简单的线性回归模型，函数对于x和w都是线性的： y(x)=wTx+w0 y(x)=\bf{w}^T\bf{x}+w_0 它是二维坐标系中的一条直线，或者三维空间中的一个平面，在高维空间则是超平面。为了把它用于分类，可以给它加一个激活函数，把值域压缩到小区间，比如(0, 1)之间，这就是广义线性模型：

Javascript 深拷贝的前因后果 前言前因—浅拷贝值类型和引用类型 后果—深拷贝关于深拷贝手写深拷贝 前言 关于 JS 的深拷贝，相信不少同学都有所耳闻或者了解吧，那为什么会有深拷贝？深拷贝解决了什么问题？深拷贝的实现逻辑是什么?作为前端面试的高频考点，今天这篇文章就带大家吃透深拷贝，搞懂它的前因后果 前因—浅拷贝 在讲浅拷贝之前，先来了解一下什么是值类型和引

目录 前言交通生成（Trip Generation）交通分布（Trip Distribution）重力模型法 交通分配（Traffic Assignment）UE模型非平衡分配方法 总结 前言 道路交通计算机辅助课程接近尾声了，今天学了下怎么利用TC进行交通分配。在具体介绍软件操作前，我想先理一理交通规划四阶段法的前因后果。 交通生成（Trip Generation）

结对编程项目 ——单词链的前因后果 文章目录 结对编程项目——单词链的前因后果一、项目背景二、预估-实际开发时间（PSP表格）三、接口设计学习阶段接口设计——单一职责原则接口设计——里氏替换原则Information HidingLoose Coupling 四、接口设计实现过程上层模块及系统框架设计内部细节举例说明关键算法之：拓扑排序+DFS图算法 五、计算模块UML图示六、计算模块接