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搜索关键字:面试问题    ( 467个结果
python常见面试题
面试问题: 1.python的垃圾回收机制:主要使用引用计数(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,通过“标记 清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用问题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的 ...
分类:编程语言   时间:2019-08-13 20:59:40    阅读次数:109
python常见面试题
面试问题: 1.python的垃圾回收机制:主要使用引用计数(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,通过“标记 清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用问题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的 ...
分类:编程语言   时间:2019-08-13 20:42:07    阅读次数:107
性能测试工程师,面试都问什么?
大概去年这个时候,写过一篇博客:性能测试岗位常见面试题。当时是出于一个求职者的角度,对自己遇到的一些性能岗位面试问题进行了整理归纳。 最近这一年,对性能测试有了更多的认知,也做了大半年性能团队的Leader,最近部门开放了性能测试工程师岗位,也面试了几位候选人。 这篇博客,说说我对性能测试工程师的定 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-06 01:15:19    阅读次数:155
面试问题总结
2019-08-05 面试问题总结 1.get与post的区别: HTTP 定义了与服务器交互的不同方法,两种最常用的 HTTP 方法是:GET 和 POST。 下面的表格比较了两种 HTTP 方法:GET 和 POST。 get和post的使用场景的分析: post:表单提交(因为数据量可能过大超 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-06 00:52:58    阅读次数:104
微服务面试集合
1、50个微服务面试题 https://cloud.tencent.com/developer/article/1346868 顶级微服务面试问题 根据Gartner的说法,微服务是云开发的新应用平台。微服务是独立部署和管理的,一旦在容器内实现,它们与底层操作系统的交互很少。 因此,如果您计划在微服 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-20 23:24:47    阅读次数:155
Python学习经验之谈:关于协程的理解和其相关面试问题
都知道Python非常适合初学者学习来入门编程,昨天有伙伴留言说面试了Python岗位,问及了一个关于协程的问题,想了想还是跟大家出一篇协程相关的文章和在Python面试中可能会问及的相关面试问题。都是根据我自己的Python学习经验来写的,有这方面需求的伙伴可以认真阅读,也欢迎补充不足之处! 一、 ...
分类:编程语言   时间:2019-07-16 12:45:02    阅读次数:97
百面机器学习
百面机器学习是一本记录面试问题的书,一方面,学习里面的问题和解答有助于我们更好的掌握机器学习,另一方面,以目录为索引,可以扩展我们的知识面,掌握应届生从事机器学习必备的技能。下面以章节为单位,记录书本的大纲内容。 第1章 特征工程 01 为什么要对数值类型的特征做归一化? 对数值类型的特征做归一化可 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-14 15:13:21    阅读次数:124
面试问题记录 (一)
1. asp.net mvc 与 api的区别 1. Asp.Net MVC用于创建返回视图和数据的Web应用程序,但Asp.Net Web API用于创建完整的HTTP服务,只需返回数据而不是视图的简单方法。 1. Web API有助于通过.NET Framework构建REST ful服务,它还 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-12 12:40:16    阅读次数:85
关于Redis的十个高频面试问题
文件来自大神的分析,小弟引用。希望更多的资源能被更多的人分享到!!! 一.Redis有哪些数据结构? 字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。 如果你是Redis中高级用户,还需要加上下面几种数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。 如 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-11 09:18:30    阅读次数:129
机器学习面试问题总结
在此记录下常见的机器学习面试问题。 判别式模型和生成式模型的区别? 判别方法:由数据直接学习决策函数 Y = f(X),或者由条件分布概率 P(Y|X)作为预测模型,即判别模型。 生成方法:由数据学习联合概率密度分布函数 P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型。 由 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-09 19:24:27    阅读次数:97
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