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原创 CS61b class 3

3.2 Primitive TypesThe golden rule of equals(GRoE)y = x copies all the bits from x into yint x = 5;y = x;x = 2;System.out.println("x is :"+x);System.out.println("y is :"+y);输出 x = 2 y = 5。...

2020-04-03 19:42:54 203

原创 CS61b class2

public static void main/**package hello_pkg;*/public class sumargs { public static void main(String[] args){ int N = args.length; int sum = 0; int i = 0; while(i...

2019-10-07 22:25:04 191

原创 UCB CS61b——Class 1

编译在terminal中,运行Java程序,首先dir(相当于Linux中的ls)和cd到对应文件夹javac xxx.java编译Java程序C:\Users\phoeb\IdeaProjects\beginner\src\hello_pkg>javac hello_world.java用window中的type命令查看编译出的class文件(不同于Linux中的cat)C:\...

2019-09-24 17:29:48 375

原创 UCB CS61b——Introduction

Hello worldpackage hello_pkg;public class hello_world { public static void main(String[] args){ System.out.println("Hello world Phoebe"); }}Simple looppackage hello_pkg;public...

2019-09-24 16:31:59 506

转载 Hadoop、Spark运行原理

Hadoop、Spark运行原理hadoop 运行原理Spark运行原理hadoop 运行原理Hadoop的主要组成模块包括以下三个部分:Hadoop Distributed File System(HDFS):分布式文件存储系统。MapReduce:并行计算框架(可以自定义计算逻辑的部分)Yet Another Resource Negotiator(YARN):另一种资源协调者h...

2019-05-06 14:24:52 484

原创 两种喝药水题总结

面试中会遇到(目前遇到和听说)两类喝毒药的题目,第一类是毒药发作时长等于要求时间,第二类是毒药发作时间小于要求得出结论的时间的,做一个总结。毒药发作时长等于要求时间eg.1000 个瓶子中有一瓶毒药,一只老鼠吃到毒药一周之内会死,如果要在一周之内检测出有毒药的一瓶,问至少需要几只老鼠?A.8 B.10 C.32 D.999答案是B,用到了二进制的思想。面试的时候面试官说考察的是信息压缩的思...

2019-04-14 23:33:19 275

原创 二分查找及各类变体

二分查找的各类变体总结,从最原始的二分查找出发,总结二分查找找符合要求第一个最后一个数字位置、到驼峰数组、凹陷数组招最大最小值。

2019-04-14 15:04:35 309

原创 pyspark sql使用总结

pyspark sql使用总结将多列合并为一列去除重复项string转为date格式将多列合并为一列concat函数,将多列合并为一列。eg:from pyspark.sql.functions import concat, col, litreport = sqlContext.table(report_table_name)report1 = report.select( f...

2019-04-14 14:35:13 1564

原创 leetcode刷题学习

2019.1.309. Palindrome Number方法1(自己想的比较笨的方法):将给的数字逆序判断与原来是否一致class Solution: def isPalindrome(self, x): if x >= 0: b = 0 y = x while y > 0: ...

2019-01-30 22:10:19 225

原创 字节跳动算法实习生面试

前一段时间去参加了字节跳动的算法实习生面试,流调度方向,记录一下当时的死亡面试。

2019-01-09 23:37:55 10602 2

原创 卷积神经网络

卷积神经网络输入层卷积层激励层池化层(下采样层)全连接层训练方法:典型CNN迁移学习(transfor learning)上机实践立体化的神经网络,每一层都是三维的。输入层、卷积层、Relu激励层、池化层、全连接层。输入层·二值图像(元素为像素值0,1)、灰度图像([0,255])、RGB图像(三通道,每个通道矩阵的元素为[0,255])。卷积神经网络不需要人工提取特征,算法自行提取,直接...

2018-12-20 16:07:51 207

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