面试记录
2023.11.10
单位:字节跳动
类型:开发第一次面试,有很多可以改进的地方:
线上面试,最好使用电脑,因为可能需要做题。
项目经历没有准备充分。自我介绍和后续的提问会主要围绕项目展开。
考察了数据库的相关内容,问了数据隔离和建立索引,没有答上来
出了一个简单的编程题,括号匹配,使用oj作答。总共面试了快一个小时,面试老师感觉比较有耐心,没想到会让现场答题。总体感觉不太好,应该是寄了。
git使用
项目分支情况
远程分支:目前只需要一个远程master分支就好,大家直接在上面开发提交。
本地分支,建议也是一个就够用了,绑定远程的master分支。如果想随便写东西实验,新建其他分支就好。安装项目到本地
在新建文件夹路径下创建git仓库:git init
添加远程仓库:git remote add origin https://gitee.com/lei-xilin/ScheduleManager.git
下拉远程分支:git pull origin master
本地master分支绑定远程master分支:git branch --set-upstream-to=origin/master master
测试:git pull
若出现“Already up to date.”说明成功。
工作流程打开电脑,首先先拉取最新的代码:git pull
若出现冲突,则进行解决,解决完冲突之后,先提交,然后再次拉取代码,最后将解决完冲突的合并代码上传。git commit -a -m 解决冲突git pullgit push
若无冲突,正常开始工作。工作完成,进行代码提交若有新建文件 ...
两棵树(可持久线段树+Hash+高精度数)
csdnProblem Description
给定两棵n个点的有根树,每棵 树的根节点都是1,点的编号为1到n。 定义d(x)为x在第一棵树上到1号点的最短路加上x在 第二棵树上到1号点的最短路,请将1到n按照d从小到 大排序。如果两个点的d相等,则编号小的排在前面。
Input
第一行一个正整数T(1 ≤ T ≤ 5),表示测试数 据的数量。
每组数据第一行一个正整数n(2 ≤ n ≤ 100000)。 接下来n − 1行,第i行4个正整数a, x, b, y(1 ≤ a, b ≤ i, 1 ≤ x, y ≤ n),表示i + 1号点在第一棵树上的父亲 是a,它到它父亲的距离为100000000x,i+1号点在第二 棵树上的父亲是b,它到它父亲的距离为100000000y。
Output
每组数据输出n行,第i行输出排序结果中 第i小的点的编号。
输入样例151 2 1 32 1 1 51 2 3 14 2 2 4
输出样例12534题意很简单,就是给定两棵有n个节点的树,以1作为树根,求某一个点在两棵树中到1号树根节点的距离之和,按照距离之和从小到大输出节点的编号。若不考虑数据 ...
vscode配置opencv C++ 环境与人脸检测(不是人脸识别)算法的尝试
csdn估计这学期都去不了学校了,家里蹲大学马上要线上期中考。。。在家呆久了无聊想学点机器视觉的东西,之前在学校双创课上做过python的机器视觉实验,想起来挺有意思的,但是还是比较喜欢C++,就找到了这个看上去还不错的C++开源项目 ,opencv。
首先是配置opencv环境。看了很多教程,下面这个是最详细的,最后是参照上面这篇博客 成功完成了配置,感谢大佬。之前出现过很多奇怪的问题,也学到了一些经验,在这里记录一下。
1.MinGW的版本问题:之前是在电脑里装了MinGW环境的,所以直接按照教程安装了Cmake,结果configure的时候一直报错“MinGW缺少mingw-make.exe”,查找MinGW目录,明明有这个文件。后来发现MinGW不是最新版的,而且有博客提起过,只有seh版的MinGW才能Cmake中成功的configure。于是删了MinGW,重新安装了一下MinGW。而且发现由于奇怪的网络问题,MinGW不能在线安装了,于是下载安装压缩包安装上了版本正确的MinGW。好像这种python库或c++库的安装都很有时效性,各软件版本正确是很关键的。
2.Cma ...
奇怪名词解释
PowerPC(Power Processor Architecture)是一种基于精简指令集计算机(RISC)架构的中央处理器(CPU)系列,最早由IBM、苹果公司和摩托罗拉共同开发。PowerPC CPU被广泛应用于高性能计算机、嵌入式系统、网络设备以及游戏机等领域。
DSP(Digital Signal Processor)是数字信号处理器的缩写。它是专门为数字信号处理而设计的微处理器,通常具有更快的时钟速度和更高的运算能力,适用于音频、视频、语音、图像等实时信号的处理和分析。DSP广泛应用于通信、音频、视频、雷达、医疗等领域。
SRIO(Serial RapidIO)是一种串行高速总线标准,旨在提供高速数据传输和低延迟的通信解决方案。SRIO被设计用于高性能计算、数据中心、网络设备、电信设备等领域,可以连接多个处理器、DSP、FPGA等芯片以及外围设备。
SRIO总线具有以下特点:
高速传输:SRIO的速度可达到5Gbps或更高,可满足高带宽应用的需求。
低延迟:SRIO采用专门的协议和硬件架构,降低了数据传输的延迟,适用于实时应用。
可靠性:SRIO具有较强的错误检测和纠正 ...
创新课程
TRIZ
创始人:阿奇舒勒
40种原理
发明家式的解决任务理论用途
解决技术问题
预测未来难题如何解决一个问题?
传统解决方案:
灵光乍现
试错
TRIZ: 例如:组合原理
空间、时间上将各种功能整合
将相同或相反的功能整合
技术矛盾“又要马儿跑,又要马儿不吃草。”————了解改善参数、恶化参数,通过统计学方法查表分析。
技术进化趋势:
产品发展有固定规律吗? 由功能简单,到功能复杂,再由结构复杂,到结构尽量简单。
产品生命周期不同阶段研发侧重点:功能实现->功能实现最大化->性能最大化->效率最大化->可靠性最大化->成本最小化
常见发展规律
由静态变为动态
由单体变为系统
空间分割趋势
物体分割趋势
可控度增加(手动向自动发展)
引入物质的趋势
表面分割的趋势
维度的上升
表面曲面化趋势
增加裁剪度
JVMGC栈帧(stack frame)和堆:
一个线程一个栈
堆是程序运行时动态分配的空间栈里的空间随着程序弹栈自动释放,JVM负责堆的空间管理。
同一个对象,释放了两次,则会产生NullPointerException(野 ...
机器学习
K-Means方以类聚,物以群分。 ——《易经》
聚类算法KMeans是无监督学习的杰出代表之一,K-Means可以做为其他聚类算法的基础。
基本思想通过迭代寻找K个簇(Cluster)的一种划分方案,使得聚类结果对应的损失函数最小。其中,损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和:
J(c, \mu)=\sum_{i=1}^{M}{||x_{i}-\mu_{c_{i}}||^{2}}其中 $x_{i}$ 代表第 $i$ 个样本, $c_{i}$ 是 $x_{i}$ 所属的簇, $\mu_{c_{i}}$ 代表簇对应的中心点, $M$ 是样本总数。
主要过程
选定初始簇中心
更新簇中心位置
更新分类归属
重复2、3步到簇中心不在变化
具体过程KMeans的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇(K是超参),并给出每个样本数据对应的中心点。具体步骤非常简单,可以分为4步:
(1)数据预处理。主要是标准化、异常点过滤。
(2)随机选取K个中心,记为 $\mu_{1}^{(0)},\mu_{2}^{(0)},…,\mu_{k}^{(0)}$
...
鲲鹏软件迁移
周末和Erine去听了huawei的讲座开学的第一个星期,好好的周末选择去坐大牢了)。感觉整个实验做下来,很大部分内容就是跟着老是配环境,下载各种软件。有一次总是Missing file,结果是下载zip的时候没有下完整就解压了。然后动不动就有些环境掉了,爆出一大堆错,比较吓人。
感觉现在的网站搭建的各种工具有一个趋势,就是自动化水平越来越高了,各种组件和模板都有很多现成的,上手起来就方便了很多。还有就是大数据服务很高级,Hadoop、Hive之类的分析工具做的非常好。
前端的难感觉难在很多简单的东西凑在一起,就变得很复杂了,需要非常细心,有很多细节需要注意,一不小心就404了。以后可能不做前端工作,但是还是得会一点。
下面记录一些Jay通过鲲鹏软件迁移工具了解到的信息。
常用网站部署工具Nginx反向代理,有利于保护服务器。直接在公网上部署服务器,容易受到攻击。Nginx可以用与实现反向代理,以及负载均衡,自动平衡服务器之间的业务量。负责运行前端应用。
Hadoop大数据分析工具,为海量数据提供存储和计算。
HDFSHadoop Distributed File System的简称, ...
工具使用
记录一些好用的工具
voicemeeter banana:可以输出声音到多个耳机
ffmpeg——音频处理开源工具,可以进行音频格式转换:ffmpeg -i 白日梦想家.rmvb -c:v libx264 -strict -2 白日梦想家.mp4
runfuns:iso系统镜像制作软件,制作好的U盘镜像可以安装系统
Termus:可以通过手机使用ssh
TTS-coqui-ai开源项目,可以很方便的使用命令行或Python实现文字语音合成。若模型下载太慢,可以到huggingface网站或者其他镜像站下载模型,再手动拷贝到本地的cache目录中。使用的时候需要注意,中文一定要用句号结尾,否则会产生杂音。
stability-ai的开源diffusion模型,可以实现本地部署AI绘画。
chatglm6B,可以实现本地部署的LLM大模型,效果还不错。
rocm可能可以让amd的显卡使用pytorch进行机器学习。经过一天的研究发现,rocm的不同版本(5.0-5.71)之间非常不一样,一定要注意适配的相应pytorch版本。而且较新版本的rocm支持不了比较老的显卡,如RX580,据说5 ...
Erine的文案
2023.3.11你是否有过这样的遭遇?网购的商品收到后却是冒牌货超市冰柜里买回来的酸奶却早已过期路边疯狂推销的优惠办卡却在半个月后卷钱跑路
第41个“3·15国际消费者权益日”即将到来让我们来共同了解一下这个节日吧!
3·15国际消费者权益日简介国际消费者权益日,最早由国际消费者联盟组织于1983年确定,目的在于扩大消费者权益保护的宣传,使之在世界范围内得到重视,促进各国和地区消费者组织之间的合作与交往,在国际范围内更好地保护消费者权益。中国消费者协会确定2023年全国消协组织消费维权年主题为“提振消费信心”。“提振消费信心”具有以下三个方面的涵义:一是立足主责主业,推动消费者权益保护协同共治,打造更加安全放心消费环境;二是坚持需求导向,顺应消费需求多元化趋势,推动消费供给提质升级,推动高质量发展;三是坚持问题导向,找准主攻方向,解决“急难愁盼”,推动消费提质升级。
我国的《3·15晚会》3·15国际消费者权益日的宗旨就是对消费者进行教育,提高消费者维护自身权益的意识和能力,并且处理消费者投诉,帮助消费者挽回损失。1987年9月,中国消费者协会被国际消费者联盟组织接受为正式 ...