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JAVA开发面试笔试题汇总

于 2021-03-14 发布
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JAVA开发面试笔试题汇总\问题3.txt, 657 , 2018-10-16
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JAVA开发面试笔试题汇总\面试问题集锦.docx, 13947 , 2018-09-27
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  • 197415
    Incrementallydecrementally update svm, very efficient!,(Incrementallydecrementally update SVM, very efficient!)
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  • Network reconstruction
    仿真配电网IEEE33节点,创建群粒子,然后判断是否为环路,利用粒子群算法对网络网络重构。(Simulate the IEEE33 node of the distribution network, create group particles, and then judge whether it is a loop, and use the particle swarm algorithm to reconstruct the network network.)
    2020-07-05 17:08:58下载
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  • AGA
    论文中自己编写的一段自适应遗传算法的定位程序,程序是完整的,参数自己设置。(In this paper, an adaptive genetic algorithm of the location program, the program is complete, the parameters are set up.)
    2018-03-17 23:53:07下载
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    应用背景基于C语言的万年历项目,实现了阴历,阳历,节气,节日,生肖,天干,地支等功能,并且有window和Linux两个版本,内涵PPT供分析代码。关键技术/**年份码表**/ const unsigned int LunarCalendarTable[199] = { 0x04AE53,0x0A5748,0x5526BD,0x0D2650,0x0D9544,0x46AAB9,0x056A4D,0x09AD42,0x24AEB6,0x04AE4A,/*1901-1910*/ 0x6A4DBE,0x0A4D52,0x0D2546,0x5D52BA,0x0B544E,0x0D6A43,0x296D37,0x095B4B,0x749BC1,0x049754,/*1911-1920*/ 0x0A4B48,0x5B25BC,0x06A550,0x06D445,0x4ADAB8,0x02B64D,0x095742,0x2497B7,0x04974A,0x664B3E,/*1921-1930*/ 0x0D4A51,0x0EA546,0x56D4BA,0x05AD4E,0x02B644,0x393738,0x092E4B,0x7C96BF,0x0C9553,0x0D4A48,/*1931-1940*/ 0x6DA53B,0x0B554F,0x056A45,0x4AADB9,0x025D4D,0x092D42,0x2C95B6,0x0A954A,0x7B4ABD,0x06CA51,/*1941-1950*/ 0x0B5546,0x555ABB,0x04DA4E,0x0A5B43,0x352BB8,0x052B4C,0x8A953F,0x0E9552,0x06AA48,0x6AD53C,/*1951-1960*/ 0x0AB54F,0x04B645,0x4A5739,0x0A574D,0x052642,0x3E9335,0x0D9549,0x75AABE,0x056A51,0x096D46,/*1961-1970*/ 0x54AEBB,0x04AD4F,0x0A4D43,0
    2022-11-23 17:15:03下载
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  • 按时记费程序,主要应用于网络,把时间作为划分的依据
    按时记费程序,主要应用于网络,把时间作为划分的依据-timely billing procedures, mainly used in networks that time as the basis for division
    2023-08-30 18:20:03下载
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  • classifier_D
    说明:  使用SVM分类器来预测乳腺癌病人的预后(特征选择;分类器构建),评价模型时使用无被交叉验证,性能评价指标包括准确率,AUC,灵敏度,特异度。学会最基本的机器学习方法。可查看分发给大家的代码,以后遇到类似的问题,可用相似的思路和代码。(The SVM classifier was used to predict the prognosis of breast cancer patients (feature selection; classifier construction), and the model was used without cross-validation. Performance evaluation indicators included accuracy, AUC, sensitivity, and specificity. Learn the most basic machine learning methods. You can view the code distributed to everyone, and later encounter similar problems, similar ideas and code can be used.)
    2019-03-12 19:57:53下载
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