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RSS订阅原创 mockito与powerMock用法汇总
前言上次整理了单测的学习笔记，所以这次就对java常见的两个单测工具包（mockito、powerMock）进行学习了解，总结一些常见的用法mockito1.mock 对象Person xiaoHong = new Person();Person xiaoMing = Mockito.mock(Person.class);xiaoMing 被加上了一层动态代理 MockMethodInterceptor2.mock bean 并注入到测试类使用 @RunWith(MockitoJUni
2021-01-19 01:23:21
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原创 一道面试题 初探Java类初始化与实例化
前言让我想好好理理这个知识点，主要还是因为看了下面这道经典面试题（出处实在找不到），本来自信满满，写完一看，居然个答案不一样。我还试图想抓出答案的漏洞，所以就有这一篇文章，当然最后还是我被打脸了。所以在原有面试题的基础上，再增加了一点点料，加大点难度，愉悦的开始。面试题首先有一个父类Fatherpublic class Father { private int i = test(); private static int j = method(); static...
2021-01-08 20:45:20
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原创 七个问题 初探语法糖enum
为什么会突然想要了解Enum呢?因为先前遇到这样的一种情况,我有一个接口与该接口的众多实现类,这些实现类中有着不同的参数,而我希望能在接口定义一个通用的方法,来对每个实现类的参数进行收集思考之余,我想到了Enum中的values()方法,能得到不同枚举类中的枚举值也因为先前没有好好了解Enum的设计,所以趁着这个机会,来尝尝这个java的语法糖以下不对Enum的用法进行说明,毕竟网上大多数博客已经解释得够详细了问题Enum是如何实现的Enum的values()方法是怎么实现的Enum的v
2020-12-01 00:23:47
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原创 《单元测试的艺术》学习笔记
引言单元测试一直以来都是开发过程极容易被忽视的一环，我觉得测试是代码高质量、可维护的保证，对于自身开发而已、又或是他人接手代码而言，优秀的单元测试总能带来便捷；尽管单元测试会导致前期开发需要花费更多的时间来进行测试单元的编写，但我相信，对于长久而言，好处总归是更多的。工作之余，抽空看了《单元测试的艺术（第2版）Roy Osherove 著》，便记录下了一些好的点，用于之后复盘学习。原书中还有大量C#在单元测试领域的工具使用指南，由于本人并非使用C#进行日常开发，所以这部分我也就简单略过了。单元测试基
2020-11-14 20:57:43
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原创 三个问题 初探Arraylist
问题ArrayList的数据结构ArrayList的初始容量与扩容规则ArrayList中的elementData为什么使用transient修饰如果不想看源码实现，可以直接跳到最后从源码来看ArrayListnewpublic ArrayList() { this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;}// 当我们指定初始容量时，会直接为elementData创建一个指定容量大小的Object数组public Ar
2020-11-08 02:11:00
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原创 java 利用Optional解决NPE问题
NPE(NullPointerException) 问题，日常开发中很常会遇到，尤其在 OOP，像下图这种如果我们要获取 User 的 department 信息中的 anthority 信息，我们可以这么写User user = new User();// ...Anthority anthority = user.getDepartment().getAnthority();一旦 department 为空，就会出现 java.lang.NullPointerException 的异常，此
2020-10-31 14:48:55
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原创 十个问题 初探HashMap
HashMap作为最常用的数据结构，深入了解一下还是很有必要的，先前只知道大概，也没有时间去理解为什么。所以这次就特地整理了以下问题，并就源码进行剖析，来探究自己心理的疑问。注：如果有理解地不恰当的地方，还望批评指正问题HashMap 查询的时间复杂度HashMap 的存储结构HashMap 默认bucket数组多大如果new HashMap<>(19)，bucket数组多大HashMap 什么时候开辟bucket数组占用内存HashMap 何时扩容HashMap 的容量为
2020-10-31 14:44:45
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原创 浅谈 断言(assert)
断言是什么？引用百度百科的介绍，“在程序设计中，断言是一种放在程序中的一阶逻辑，目的是为了标示与验证程序开发者预期的结果－当程序运行到断言的位置时，对应的断言应该为真。若断言不为真时，程序会中止运行，并给出错误消息。”java的断言是通过assert语句来实现的，用于捕获运行时不应该发生的非法情况。如果在执行断言时，对应的断言为真，啥事都没有发生，如果对应的断言为假，JVM会抛出AssertionError的异常在java中，assert的语法有以下两种：/** 如果<boolean表达式&
2020-09-24 00:03:11
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原创 Ubuntu18.04个人常用工具软件
今天来记录下自己ubuntu上一些常用软件，极大丰富了在ubuntu上的体验屏幕录制-kazamsudo apt-get install kazam注：除了屏幕录制（全屏或区域），还可以截图。截图-Shutterkazam可以录屏又可以截屏，为什么还要推荐Shutter呢，因为shutter不单单是一个截图工具，还是一个很强悍的图片编辑工具（基本可以满足日常需要），而且设置快捷截图之后，截图+编辑流畅体验很舒服。sudo apt install shutter安装后在键盘设置处设置好
2020-09-05 14:48:10
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原创 Git提交规范
入职之后，发现自己之前git commit的格式过于随意，也觉得确实要好好重视这件事，此规范是 facebook 公司管理定义的提交规范。注：并非说这规范就是标准，只是众多规范中我个人比较喜欢的提交格式<type>(<scope>): <subject>// 空一行<body>各个标志意义即必要性：type（必需）scope（可选）subject（必需）body(可选) type用于说明 commit 的类别 ..
2020-09-05 14:39:38
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原创 springboot 工程结构
项目的工程结构理论上来说并没有什么强制要求，我们可以把所有的业务逻辑写在接口方法中，这并不会影响我们项目的运行。对于我而言，规范好自己的工程结构，对自己对别人都是很好的，不同结构各司其职，互不越界是我编写项目的规范之一。下图是整合了阿里孤尽老师的《JAVA开发手册》中所提及的工程结构，我也是针对了该工程结构反思了自己先前的一些项目写法。对于springboot项目而言，一个完整的请求大致会按顺序经过以下流程 Filter与Interceptor 这两者的功能接近，但具体实现技术不同。通
2020-09-05 14:37:28
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原创 生活不易，还请不断努力
请还是好好沉淀自己，该有的终归会有。珍惜现在的学习时间和学习氛围。珍惜当下，好好加油，春招再战。 -- ShouXin...
2019-10-24 20:30:57
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原创 华为2020校招-数字化IT应用工程师-凉经
10.10广州场一大早就过去到酒店那边，除了地方有点偏（地铁+公交）比较麻烦，直接人脸识别签到。华为的面试流程还是很中意的，一天走完所有面试，相比一天一面舒服太多了。而且今天三轮面试的面试官都是属于和蔼可亲的类型，面试体验还是很不错的，也没有特别刁钻的一些问题让我难堪。凉了的原因感觉还是专业成绩排名靠后以及对未来规划不清晰的原因。一面技术面（40min）按原先流传的说法，一...
2019-10-17 15:52:45
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原创 腾讯2020校招-技术研究类和数据分析-第三次笔试
腾讯的笔试题真的觉得比其他公司的笔试题难太多了，可能腾讯对这种基本功比较重视？5道编程题 120分钟总体来说，按LeetCode的难度来看，大概2道困难等级、3道中等等级第一道（100%）两组数组A和B，去掉A的某一个值，求在A和B中各拿一个数，最坏情况下，得到的最大的乘积。注：看似简单，其实只要理清楚逻辑上的问题确实也不会太难，要考虑好数组中会存在负值，负负得正。而题目要求的...
2019-09-21 01:27:03
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原创 电信云2020校招-技术笔试题
电信云的技术笔试是单选题 不定项选题 编程题单选和不定项选会考得很基础，计算机网络相关那些，而且电信云主用的应该是java吧，有几道是java题，让我这种没搞java的表示无辜编程题就非常简单，在各个大小厂中最简单不为过，全部5分钟内一次AC。所以得出的结论是：慢慢做选好选择题，不用急。编程题1找出落单的数输入：71 2 2 1 3 4 3输出：4a = ...
2019-09-18 21:33:30
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原创 京东2020校招-数据分析师-初试凉经
每次面试，唯一的感觉都是等待面试的时候真的好困，困到一直打哈欠。又不好意思睡觉是吧，错过面试就很无辜了。京东的面试官感觉比较亲切，一直微笑着聊，主要还是从简历上入手问一些问题，感兴趣的点就深入提问题。但初面也没有问一些太深入的问题，总体面试体验还不错。初试情况：已凉。面试过程1.自我介绍2.对算法的理解（主要是因为我自我介绍里面说了自己对算法的效率比较看重）3.图像算法...
2019-09-18 15:18:16
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原创 vivo2020校招-软件开发类-编程题
vivo有3道编程题，一个小时的笔试时间。一个小时3道题，已经决定了vivo的笔试难度不高按往常惯例就是第一题送分、第二题送点分、第三题稍微靠实力拿分。第一题（3分钟题 AC）给一个字符串，（）代表一个礼物盒，礼物盒中叠加礼物盒，问至少打开多少层礼物盒，可以拿到礼物，’0‘代表礼物。其实很容易就可以发现，我们只需要看0之前有多少个’（’，减去有多少个 ’）‘，答案就出来了。输入...
2019-09-17 00:39:50
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原创 第四范式2020校招-建模工程师
选择题30道，一道2分，难度正常，大多数为常见的一些数理统计的一些计算题和机器学习的基本知识。编程题2道，一道20分，难度中等，基本只是想考察逻辑思路，不需要太深的数据结构算法。第一题（广度搜索 AC）给定一个正整数n，找出最少需要多少个完全平方数，使得他们的和等于n，比如12=4+4+4，返回3输入：12输出：3思路：先获取可能组成的n的所有平方数，如题的12，可以选取...
2019-09-17 00:36:12
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原创 交叉熵
目录信息论的一些基本概念信息量熵相对熵（KL散度）交叉熵损失函数softmax_cross_entropybinary_cross_entropysigmoid_cross_entropy信息论的一些基本概念信息量当越不可能的事件发生了，我们获取到的信息量就越大。越可能发生的事件发生了，我们获取到的信息量就越小。用公式表示出来就是熵...
2019-09-14 22:16:22
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原创 华为2020校招-软件题
一共3道编程题，总体难度不高，没有出现比较难的算法，但是可能文字和逻辑理解上相对比较重要。第一题（难度不高 AC）按规则传播信息，输出所有可能传播的站点对输入：A={1,3,5},B={2,4,6},R=1输出：(1,2)(3,4)(5,6)def Toint(list): for i in range(len(list)): list[i]=int...
2019-09-11 23:02:18
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原创 LeetCode - 51. N皇后
问题描述：n皇后问题研究的是如何将n个皇后放置在n×n的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。给定一个整数 n，返回所有不同的n皇后问题的解决方案。每一种解法包含一个明确的n 皇后问题的棋子放置方案，该方案中 'Q' 和 '.' 分别代表了皇后和空位。输入: 4输出: [[".Q..", // 解法 1 "...Q", "Q...", ".....
2019-09-03 23:49:34
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原创 数据分析小练手【5】 之 搜狗新闻(文本分析)
合辑传送门 -->>数据分析-合辑搜狗新闻(文本分析)涉及到的有TF-IDF关键词提取、词云、LDA建模、分类搜狗新闻语料：链接: https://pan.baidu.com/s/1rdffayxzAwFhxuoxZobdwQ 提取码: dy8w中文ttf及中文停用词表（当然也可以用别的）：链接: https://pan.baidu.com/s/1t2lI9VlqKS...
2019-09-02 01:12:24
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原创 数据分析-合辑
目录数据分析理论数据分析小练手数据分析理论数据分析理论【1】之 线性回归数据分析理论【2】之 梯度下降和学习率数据分析理论【3】之 逻辑回归数据分析理论【4】之 模型评估数据分析理论【5】之 下采样策略和上采样策略数据分析理论【6】之 决策树数据分析理论【7】之 集成算法数据分析理论【8】之 贝叶斯数据分析理论【9】之 文本分析数据分析小练...
2019-09-01 16:07:21
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原创 RNN 循环神经网络
目录RNN的适用性RNN结构双向RNNLSTM网络LSTM结构思想LSTM变体RNN的适用性 RNN对于序列数据的效果较好，因为RNN背后的思想是利用顺序信息。 例如音频数据，文本语句，基因序列，时间序列，视频数据。 RNN广泛用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。RNN结构计算RNN...
2019-09-01 15:57:26
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原创 阿里2020校招-数据研发岗-笔试编程题
阿里巴巴-2020秋招-数据研发工程师虽然是昨晚才做的笔试，现在也就大概记得笔试题目，就说个大概题意。总体感觉笔试的选择题有些难度比较大，编程题的难度是《剑指》的一般水准。第一题：题意：给定N*M的地图（1或者0），如果2*2区域的点均为1，可以设置一个运营区域，运营区域不互相覆盖，问最多可以设置多少个运营区域。思路：按照地图自左往右 [ : -1]、自上而下 [ : -1]，...
2019-08-31 13:00:45
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原创 数据分析理论【9】之 文本分析
合辑传送门 -->>数据分析-合辑目录TF-IDF：关键词提取文本相似度TF-IDF：关键词提取 词频（Term Frequency，缩写为TF） 逆文档频率（Inverse Document Frequency，缩写为IDF） 我们能发现到，词频其实代表的是利用当前文章中的该词出现的频率，来代表该词的...
2019-08-25 22:37:57
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原创 数据分析理论【8】之 贝叶斯
合辑传送门 -->>数据分析-合辑目录贝叶斯公式贝叶斯要解决的问题：模型比较理论朴素贝叶斯贝叶斯公式 P(原因i)这个概率是我们在拿到现象/观测之前，我们对于原因i本身成立的概率的评估。这个通常称为先验概率(Prior probability)。先验概率中的`先'，就是拿到观测之前的意思。先验概率依赖于原因i发生的概率，也就是这个原因是否常见。...
2019-08-25 21:35:17
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原创 数据分析小练手【4】 之 泰坦尼克号船员获救(随机森林)
合辑传送门 -->>数据分析-合辑泰坦尼克号船员获救（随机森林）数据集中包含31行12列数据问题：泰坦尼克号的船员获救与其特征的关系问题，根据已有的11个的特征及survived进行分类，判断为是否获救数据资源: https://pan.baidu.com/s/1fzqeieHOrBmV5TJ1RfhBbw 提取码: buiu如果随机森林的过程不清楚，可参见数...
2019-08-25 15:22:08
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原创 数据分析理论【7】之 集成算法
合辑传送门 -->>数据分析-合辑集成算法目的：使得机器学习效果更好。单个不行，群殴走起。①Bagging （bootstrap aggregation）：训练多个分类器取平均 最典型的代表就是随机森林（随机：数据采样随机、特征选择随机；森林：很多决策树并行放在一起） 理论上越多的树效果越好，但实际上基本超过一定数量就差不多上下浮动。②Bo...
2019-08-25 15:21:27
268
原创 牛客网 python 判断停止输入
python2.7import systry: while True: line = sys.stdin.readline().strip() if line == '': break lines = line.split() print int(lines[0]) + int(lines[1]...
2019-08-16 22:53:20
5790
原创 数据分析理论【6】之 决策树
合辑传送门 -->>数据分析-合辑决策树采用了树模型，利用从根节点开始一步步走到叶子节点，做出决策。因为所有数据最终都会落到叶子节点，所以既可以利用决策树完成分类问题，也可以完成回归问题目录简单说明决策树的训练特征选择简单的实例决策树算法特征中的连续值剪枝策略简单说明决策树相对于逻辑回归等，会比较符合我们日常的逻辑，例如下图，我们会习惯...
2019-08-12 10:27:35
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原创 数据分析理论【5】之 下采样策略和上采样策略
合辑传送门 -->>数据分析-合辑在分类问题的数据中，很容易出现正反数据集数量存在极大的差距，这类数据直接用于训练不利于模型的构架，所以我们需要对数据进行些许处理。很容易想到，合理的数据集应该是正反数据集数量应接近，那就存在两种策略：下采样策略：把数量多的减少到与数量少的相近上采样策略：把数量少的增加到与数量多的相近下采样策略这个比较好理解，如下图上采...
2019-08-09 00:00:07
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原创 数据分析小练手【3】 之 credit_card数据集(逻辑回归)
合辑传送门 -->>数据分析-合辑credit_card数据集(逻辑回归)数据集中包含284807行31列数据问题：银行卡信用问题，根据已有的30个的特征及class进行分类，判断为正常或异常情况数据资源: https://pan.baidu.com/s/1fzqeieHOrBmV5TJ1RfhBbw 提取码: buiu如果逻辑回归的过程不清楚，可参见数据分析...
2019-08-06 21:01:11
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原创 数据分析理论【4】之 模型评估
合辑传送门 -->>数据分析-合辑这里主要分为分类和回归进行阐述目录分类混淆矩阵准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）F1 scoreROC曲线AUCPR曲线回归平均绝对误差（MAE）平均平方误差（MSE）均方根误差（RMSE）解释变异决定系数分类 混淆矩阵 ...
2019-08-06 01:01:57
2754
原创 数据分析小练手【2】 之 LogiReg_data数据集(逻辑回归)
合辑传送门 -->>数据分析-合辑LogiReg_data数据集(逻辑回归)数据集中包含100行3列数据问题：根据已有的两个的特征及label进行分类数据资源: https://pan.baidu.com/s/1ZTVcyo7PAmW5a3SVh1uawg 提取码: f6qb如果逻辑回归的过程不清楚，可参见数据分析理论【3】之 逻辑回归与 数据分析理论【2】之 梯...
2019-08-03 17:38:12
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原创 数据分析理论【3】之 逻辑回归
合辑传送门 -->>数据分析-合辑逻辑回归（Logistic regression），经典的二分类算法Sigmoid函数在逻辑回归中，将任意的输入映射到[0,1]区间，通过线性回归得到预测值，再将预测值映射到Sigmoid函数中完成值到概率的转化，也就是完成分类任务。首先在线性回归的输出如下结合上面提到的Sigmoid函数，我们可以将逻辑回归的预...
2019-08-03 01:13:54
615
原创 数据分析理论【2】之 梯度下降和学习率
合辑传送门 -->>数据分析-合辑在机器学习中，并不是所有情况都能根据目标函数直接求解，大多时候我们的思想都是交给机器一堆数据，然后告诉它怎样的学习方法（目标函数）是对的，然后让它朝着这个方向一小步一小步前进（迭代）。 批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD） 优点： （1）一次迭代是对所有样本进行计算，此时利用矩阵进...
2019-08-03 00:36:29
1290
原创 数据分析理论【1】之 线性回归
合辑传送门 -->>数据分析-合辑首先，在线性回归中，线性说明了每一个特征和结果之间必定是一种线性关系，即最简单的一元一次方程 y = ax 就是最简单的一个线性关系，其次我们的回归线必然不会说一定是从原点出发，必定存在着偏置项所以我们可以将有两个特征的线性回归写成以下的方程式如果有n个特征的话，我们就可以写成如下：但是还有一个点，我们回归出来的结果...
2019-08-01 00:01:51
694
原创 数据分析小练手【1】 之 Iris Data数据集(决策树)
合辑传送门 -->>数据分析-合辑Iris Data数据集(花的类别识别)Iris Data Set可能是模式识别领域学习分类技术最基本入门级的数据集，适合初学者。该数据集里面包含了150行4列个数据。问题: 根据已有特征预测花的类别。资源：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris?spm=a2c4e.1115394...
2019-07-28 15:07:55
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原创 小波变换理解
假定我们的原始信号为一个时域信号，我们经过任何数学变换的方式进行变换的信号就变成了一个经过处理的信号，继而我们可以在从处理后的信号中获取原始信号无法直接体现的信息。变换的方法有很多，傅里叶变换是目前最流行的变换方法。利用傅里叶变化，我们可以得到信号的频谱。我们所知道的大多数情况中，信号的频率中包含着重要的信息。而信号的频谱就是信号的频率组成，可以显示出信号中存在怎么的频率。自上到下：原信...
2019-07-25 23:07:24
543
多元回归分析（sklearn实现）.zip
2019-06-23
空空如也
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