插值查找在实际使用时，一般要满足两个假设条件： （1）每一次对数据的访问与通常的指令相比，费用都是相当昂贵的。例如，待查找的表一定是在磁盘而非内存中，因而每一次比较都要进行磁盘访问。 （2）数据不仅是已被排好序的，而且呈现均匀分布特征。 ...
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2017-10-20 11:02:22
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C++基础复习 面向对象的三个基本特征是：封装、继承、多态。其中，封装可以隐藏实现细节，使得代码模块化；继承可以扩展已存在的代码模块（类）；它们的目的都是为了代码重用。而多态则是为了实现接口重用。 封装 它是指对象只对外提供有限的接口，隐藏对象内部状态和实现细节。 继承 它可以使用现有类的所有功能， ...
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2017-10-19 21:04:57
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一、理论题1、画出软件测试V模型图需求分析--概要设计--详细设计--软件编码--单元测试--集成测试--系统测试--验收测试2、写出编写测试用例方法选择的综合策略3、什么是黑盒测试、白盒测试黑盒测试把测试对象看作一个黑盒子，测试人员完全不考虑程序内部的逻辑结构和内部特征，..
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2017-10-19 19:47:52
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支持向量机是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使他有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化。可形式化为一个求解凸二次规划的问题。当训练数据线性可分时..
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2017-10-19 12:56:24
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决策树的分类速度快决策树有个步骤：特征选择，决策树生成，和决策树的修剪。特许选择：在于选取对训练数据具有分类能力的特征，这样可以提高决策树学习的效率。如果利用一个特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大差别，则称这个特征是没有分类能力的。经验上任掉这些的..
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2017-10-19 09:23:11
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第一个问题就是k值的选取问题？怎么快速找到k个邻居，尤其是在特征空间维数大及训练数据容量大时尤其必要。(1)k值的问题：当k值很小的时候，就相当于在较小的领域中训练实例进行预测，学习的近似误差会减小，只有与输入实例较近的训练实例才会对预测结果起作用（反过来想，离的..
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2017-10-19 09:21:29
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不需要对特征进行归一化或标准化处；能够自动进行特征选择；可以分布式并行计算。 XGBOOST框架是对GBDT的优化设计，它的优点主要有 ...
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2017-10-18 10:08:41
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1、PCA降维 降维有什么作用呢？数据在低维下更容易处理、更容易使用；相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示；去除数据噪声降低算法开销 常见的降维算法有主成分分析（principal component analysis,PCA）、因子分析（F ...
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2017-10-18 02:06:30
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翻译：无代计算机观念提倡者声明，虽然技术的革新正快速的一个接一个的到来，但没有一种革新是，或将是足够重要作为另一代计算机的特征。 备注：advocate(提倡者、拥护者、主张、拥护)、innovation(革新、创新、新概念、新方法)、succession(一个接一个、连续不断、接替、继承)、spr ...
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2017-10-18 01:49:13
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依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle） 很多软件工程师都多少在处理 "Bad Design" 时有一些痛苦的经历。如果发现这些 "Bad Design" 的始作俑者就是我们自己时，那感觉就更糟糕了。那么，到底是什么让我做出一个能称为 "Bad Design" 的 ...
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2017-10-18 00:10:35
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