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Java的序列化与反序列化

静态变量的序列化 我在上面的代码中,定义了一个静态变量,他也能被序列化吗? 在序列化之后,对静态变量重新赋值,那么两次打印的值相等吗? 打印结果是: 10 250 为什么呢?...ArrayList 的序列化 看了这么多理论知识,我们来看一下常用类ArrayList是怎么序列化的吧....我序列化一个ArrayList,你不给我存储内部的值?我要你个空壳子干啥!我摔! 稳住,我们可以实际测试一下,会发现在序列化及反序列化的过程中,是保留了list中的值的....为什么要定义为transient呢?怎么做到仍然保留数据的呢? 第一个问题 ArrayList内部是使用数组实现的,虽然他是动态数组,但是也是数组....在这个自定义的过程中,可以做许多事情,比如对某些字段加密(常用于密码字段).

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数据科学和机器学习面试问题集锦

为什么在神经网络中ReLU比Sigmoid更好更常用 ？ 什么是数据标准化，我们为什么需要它？ 我觉得很有必要强调这一题。...如果我们不这样做，那么一些特征(那些高量级的)将在成本函数中得到更多的权重(如果一个高量级的特征变化了1%，那么这个变化是相当大的，但是对于较小量级的特征来说，它是相当小的)。...查看前几行，看看它是关于什么的。运行Pandas df.info()来查看哪些特性是连续的、分类的、它们的类型(int、float、string)。接下来，删除在分析和预测中不无用的列。...这些可能是看起来无用的列，其中一个是许多行具有相同的值(即该列没有给我们很多信息)，或者它丢失了很多值。我们还可以用该列中最常见的值或中值填充缺失的值。现在我们可以开始做一些基本的可视化。...为特征是分类和有少数组的做一些条形图。最后类的条形图。看看最“宽泛的特征”。对这些单独的特征创建一些可视化，以尝试获得一些基本见解。现在我们可以开始更具体的。在两个或三个特性之间创建可视化。

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干货 | 数据科学和机器学习面试问题集锦

为什么在神经网络中ReLU比Sigmoid更好更常用 ？ 什么是数据标准化，我们为什么需要它？ 我觉得很有必要强调这一题。...如果我们不这样做，那么一些特征(那些高量级的)将在成本函数中得到更多的权重(如果一个高量级的特征变化了1%，那么这个变化是相当大的，但是对于较小量级的特征来说，它是相当小的)。...查看前几行，看看它是关于什么的。运行Pandas df.info()来查看哪些特性是连续的、分类的、它们的类型(int、float、string)。接下来，删除在分析和预测中不无用的列。...这些可能是看起来无用的列，其中一个是许多行具有相同的值(即该列没有给我们很多信息)，或者它丢失了很多值。我们还可以用该列中最常见的值或中值填充缺失的值。现在我们可以开始做一些基本的可视化。...为特征是分类和有少数组的做一些条形图。最后类的条形图。看看最“宽泛的特征”。对这些单独的特征创建一些可视化，以尝试获得一些基本见解。现在我们可以开始更具体的。在两个或三个特性之间创建可视化。

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谷歌官宣TensorFlow-GNN 1.0发布！动态和交互采样，大规模构建图神经网络

它既支持在TensorFlow中的建模和训练，也支持从大型数据存储中提取输入图。 TF-GNN是专为异构图从头开始构建的，其中对象和关系的类型由不同的节点和边集合来表示。...现实世界中的对象及其关系以不同的类型出现，而TF-GNN的异构焦点，使得表示它们变得非常自然。 谷歌科学家Anton Tsitsulin表示，复杂的异构建模又回来了！...一旦到达根节点，就可以进行最终预测 训练设置是，通过将输出层放置在已标记节点的GNN的隐藏状态之上、计算损失（以测量预测误差）并通过反向传播更新模型权重来完成的，这在任何神经网络训练中都是常见的。...在最高层，用户可以使用与库绑定在一起的任何预定义模型，这些模型以Kera层表示。 除了研究文献中的一小部分模型外，TF-GNN还附带了一个高度可配置的模型模板，该模板提供了经过精心挑选的建模选择。...集成梯度输出是一个GraphTensor，其连接性与观察到的GraphTensor相同，但其特征用梯度值代替，在GNN预测中，较大的梯度值比较小的梯度值贡献更多。

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【算法与数据结构专场】BitMap算法介绍

假如给你20亿个非负数的int型整数，然后再给你一个非负数的int型整数 t ，让你判断t是否存在于这20亿数中，你会怎么做呢？...想一下，这样的话，时间复杂度是O(n)，所需要的内存空间 4byte * 20亿，一共需要80亿个字节， 大概需要8GB的内存空间，显然有些计算机的内存一次是加载不了这么这么多的数据的。...不过这里需要说明的是，HashSet里面存的必须是对象，也就是说需要把int包装成Integer，显然一个对象的话是更花销内存的，需要对象头啊什么的….....Java中有自带的bitmap实现，今天我们就用Java中自带的bitmap来做道题练练手。我们换道类似题目吧，不知道你一眼是否就能想到用bitmap算法来做。...这样我们为了方便，我们就假设这些数是以存在int型数组的形式给我们的。

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前端工程师：电信专业转前端是如何拿到阿里、腾讯offer的？

es6转es5工具有哪些 10、eval是做什么用的，有什么安全问题 11、v-model是用来做什么的 二面： 1、介绍项目 2、手写vue双向数据绑定 3、实现一个compose(arr)({index...网易游戏-运营开发工程师 9.20 一面 1、自我介绍 2、为什么做前端，与专业不符？你觉得前端未来的方向在哪？ 3、你觉得我们的笔试难吗？还做过哪些公司的笔试题 4、华为只实习了一个月？...7、讲讲ajax跨域怎么做，get和post？ 8、为什么存在跨域这个问题？为什么要有同源策略？同源策略是什么？如果没有会有什么问题？...17、给他看了一个项目，做的过程中有遇到什么问题吗？ 9.21 二面 自我介绍 为什么做前端？ 你不觉得angular2用起来太重了吗？ 和vue的对比？ 性能优化？ 前端迭代更新那么快？...6、你认为前端的发展在什么方向？为什么会往这方面发展？ 7、c语言怎么实现字符串转整型 8、浏览器缓存 9、cookie优点和缺点 10、ajax优点和缺点 11、怎么实现拖拽？

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江浙沪的java春招实习综合面经

，值为权重，按权重比例输出下标 感觉和内推的面试完全不一样，是一个做游戏的C++工程师，主要的技术栈是c和c++，感觉还是不适合。...最后交流了一下，趋势这边主要是做APP后端和一些数据分析相关的，用java和Python比较 多。 反馈，趋势可能是外企，这点到蛮好的，不过，第二天就给我发邮件告知了。...1 Mysql 走索引，是否中索引什么的 底层结构，存储方式，B,B+，hash什么的，为什么用B+树 2 如果有 ID order id 联合索引和几十个列。...问了实现方式，知道是动态代理，分JDK，和CGLIB，具体实现，卡了一会，只说出在代理对象中，调用代理对象的方法前后可以加上自定义的方法。 又问了一道算法题。求N长数组中第K大个数。...2网络epllo 好像是这个，在别人面经上看过，不会，下次查一查 2序列化了解么，说了点fastjson类和json的转化，问为什么要序列化，说安全压缩空间，最后他说是因为大小端问题 100个线程一个连接怎么做

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江浙沪的java春招实习综合面经

，值为权重，按权重比例输出下标 感觉和内推的面试完全不一样，是一个做游戏的C++工程师，主要的技术栈是c和c++，感觉还是不适合。...最后交流了一下，趋势这边主要是做APP后端和一些数据分析相关的，用java和Python比较 多。 反馈，趋势可能是外企，这点到蛮好的，不过，第二天就给我发邮件告知了。...1 Mysql 走索引，是否中索引什么的 底层结构，存储方式，B,B+，hash什么的，为什么用B+树 2 如果有 ID order id 联合索引和几十个列。...问了实现方式，知道是动态代理，分JDK，和CGLIB，具体实现，卡了一会，只说出在代理对象中，调用代理对象的方法前后可以加上自定义的方法。 又问了一道算法题。求N长数组中第K大个数。...2网络epllo 好像是这个，在别人面经上看过，不会，下次查一查 2序列化了解么，说了点fastjson类和json的转化，问为什么要序列化，说安全压缩空间，最后他说是因为大小端问题 100个线程一个连接怎么做

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DL笔记：Neural Networks 神经网络

机器没有生命啊…… Perceptrons 感知机 ：参考生物神经网络，在计算机科学中，我们将独立的计算单元看做神经元。感知机 (Perceptron) 是神经网络的基本单位。...：……吃药时间到了 利用深度神经网络进行学习 ：总结一下，对神经网络来说，输入层是数据集/变量，隐层是变量之间的关系（包含变量权重），形成高一级别的「模式」传递给下一个隐层，最后确定输出层的结果。...：为什么我总是听说「训练」神经网络好让它「学习」呢？ ：训练神经网络的目标，其实就是计算和调整权重 weights，使得模型输出结果最接近真实的数据集。...房子的多种信息作为输入，房价的预测值作为输出，中间层（可以有多个）是用来计算出前面一层信息的权重，得出一定的模式，传导给下一层，直到最后得出预测值 y。...：再举个例子，图像识别是深度学习最广泛的应用之一，我们给系统看一张图，它能告诉我们这张图里有没有汪星人： ：哇，原来机器在背后做了这么多事情，我还以为机器都很聪明呢，原来它们只是比较勤奋哈哈哈 ：你得到了它

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为什么对ChatGPT、ChatGLM这样的大语言模型说“你是某某领域专家”，它的回答会有效得多？（三）

上方的第二个数组是位置嵌入，它的外观看起来有些随机，只是因为它“在训练中被学习到了”（在这个例子中是针对 GPT-2）。...（是的，我们不知道为什么将嵌入向量分割成这样的好处，或者各个部分的具体含义是什么；这只是一个被发现可行的方法之一。） 那么，这些注意力头是做什么的呢？...从实现的角度来看，这些计算可以在高度并行的数组操作中“按层”进行组织，方便地在GPU上进行。...“反向传播”错误的主要开销在于每次这样做时，网络中的每个权重通常都会至少微小地发生变化，并且有许多权重需要处理。（实际的“反向计算”通常只比正向计算多一些小的常数因子。）...但是当涉及实际更新神经网络中的权重时，当前的方法基本上要求逐批次进行。（是的，这可能是实际的大脑目前至少在架构上具有优势的地方，因为它们具有综合计算和存储元素。）

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为什么覆写equals方法时一定要覆写hashCode方法？

前言 在学习Java基础的时候，相信大家都应该学到过覆写equals方法的时候必须覆写hashCode方法，但是为什么要这么做呢？...equals方法介绍 首先，我们需要了解一下这两个方法是用来做什么的。...但是，更多的时候我们关注的是对象逻辑上是否相等，而不会介意它们是否是内存中的同一个对象，例如下面一段代码： @Test public void testEquals(){...Set集合是用来做什么的？Set集合是用来存储不同对象的集合，也就是说Set集合内的元素都是不同的对象，那么Set集合是怎么判断两个对象是否相等呢？并且Set集合又是怎么存储元素的呢？...实际上，Set集合是通过hashCode方法计算出对象的hash码，然后再用hash码进行计算来得出对象的存储位置的，并且Set内部结构(数组+链表)中，每个存储位置是可以存多个对象的，之所以这么设计是为了提高索引效率

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2023年推荐算法暑假实习面试总结

算法题：将两个数组合并。 时间复杂度？ 链表和数组的不同？ 告诉我他们主要做蛋白质结构预测的，因为是健康计算中心。...你在人生中遇到过的挑战？以及如何克服的？ 团队合作经历？ 为什么要读博士而不是直接考虑就业？为什么要去美国读博士？ 你目前拿到了哪些学校的offer？...建议你在简历中的项目经历中加一些描述 你会spark吗？...你的recommender systems based on graph embedding...这篇文章是做什么的？ 为什么说是伪人工智能？它和真正的智能有什么区别呢？...为什么实习想着来做推荐算法？ 给我的感觉就是有点敷衍的一场面试，像是刷KPI的，全程姨母笑。。。虽然一面的问题都答上了，他也说对，但一面后也就没后续了。。。

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我在工作中的常用代码管理

说是管理其实就是把常用的一些JS方法，自己保存下来，这样的以后的工作中可以比较方便的使用。 哪些方法可以、或是说值得保存呢？...还有一些是扩展型的函数，例如，判断数组，增加、删除数组什么的， 还有一些工具类的，什么复制属性啊，字数判断啊，DOM节点操作啊，轮播广告啊，日期操作 总之，上面列出的那些内容的JS代码都是与具体业务逻辑无关的...那完全可以把它们保存下来，用的时候直接拿过来改改就OK了，而不必每次都重复写它。当然我这个话是从效率的角度来说的啊。 保存的方式方法嘛， 一是按用途保存，组件类，工具类， 二是按方法名保存，a......============= 我写这些东西基本都是“思路或方法”的占多数，我觉得思维在层次上是高于具体实现的。...这也是我为什么很少写JS的具体实现的原因，我总觉得应该给我的粉丝们一些不一样的东西，一些别的地方得不到的东西。因为网上JS教程很多，我又写不好JS教程，我没耐心一步一步的详细写。

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Java技术300+面试题

61、什么是过滤器?怎么创建一个过滤器 62、java 中 IO 流分为几种? 63、你都有哪些手段用来排查内存溢出? 64、JVM 类加载机制 65、怎么打破双亲委派模型?...12、Comparable和Comparator接口是干什么的?列出它们的区别。  13、什么是Java优先级队列(Priority Queue)?...33、哪些集合类是线程安全的? 34、简述synchronized 和java.util.concurrent.locks.Lock的异同?  35、什么是线程组，为什么在Java中不推荐使用?...37、什么是线程池? 38、线程池的执行原理? 39、假设数组内有5个元素，如果对数组进行反序，该如何做? 40、GC 是什么?为什么要有 GC?...54、哪些是 GC Roots? 55、为什么Thread类的sleep()和yield ()方法是静态的?  56、在监视器(Monitor)内部，是如何做线程同步的?程序应该做哪种级别的同步?

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一步一步解读神经网络编译器TVM(一)——一个简单的例子

那啥是TVM？ 简单来说，TVM可以称为许多工具集的集合，其中这些工具可以组合起来使用，来实现我们的一些神经网络的加速和部署功能。这也是为什么叫做TVM Stack了。...其实做模型优化这一步骤的库已经出现很多了，不论是Nvidia自家的TensorRT还是Pytorch自家的torch.jit模块，都在做一些模型优化的工作，这里就不多说了，感兴趣的可以看看以下文章： 利用...(官方建议使用Method 1) 利用Pytorch导出Onnx模型 说了这么多，演示一个例子才能更好地理解TVM到底是做什么的，所以我们这里以一个简单的例子来演示一下TVM是怎么使用的。...首先我们要做的是，得到一个已经训练好的模型，这里我选择这个github仓库中的mobilenet-v2，model代码和在ImageNet上训练好的权重都已经提供。...sym和params是我们接下来要使用的核心的东西，其中params就是导出模型中的权重信息，在python中用dic表示： 而sym就是表示计算图结构的功能函数，这个函数中包含了计算图的流动过程，以及一些计算中需要的各种参数信息

1.8K30

3.6w字！这篇文章把ChatGPT的工作原理说清楚了！

正如我们所说，损失函数给我们提供了我们得到的值与真实值之间的 “距离”。但是 “我们得到的值” 在每个阶段都是由当前版本的神经网络和其中的权重决定的。...但神经网络的一个重要特点是，像一般的计算机一样，它们最终只是在处理数据。而目前的神经网络 —— 目前的神经网络训练方法 —— 是专门处理数字阵列的。但在处理过程中，这些数组可以被完全重新排列和重塑。...（是的，我们不知道为什么分割嵌入向量是个好主意，或者它的不同部分有什么 “意义”；这只是 “被发现可行” 的事情之一）。 好吧，那么注意头是做什么的？...最终，它们必须给我们提供某种语言 —— 以及我们用它说的东西 —— 如何组合的处方。...因此，对于这个网络，我们可以做 ChatGPT 的类似工作，并询问下一个标记应该是什么的概率 —— 在一个括号序列中： 在第一种情况下，网络 “非常确定” 序列不能在这里结束 —— 这很好，因为如果它结束了

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万字长文解释 ChatGPT 在做什么，以及为什么它能发挥作用？

正如我们所说，损失函数给我们提供了我们得到的值与真实值之间的 “距离”。但是 “我们得到的值” 在每个阶段都是由当前版本的神经网络和其中的权重决定的。...但神经网络的一个重要特点是，像一般的计算机一样，它们最终只是在处理数据。而目前的神经网络 —— 目前的神经网络训练方法 —— 是专门处理数字阵列的。但在处理过程中，这些数组可以被完全重新排列和重塑。...（是的，我们不知道为什么分割嵌入向量是个好主意，或者它的不同部分有什么 “意义”；这只是 “被发现可行” 的事情之一）。 好吧，那么注意头是做什么的？...最终，它们必须给我们提供某种语言 —— 以及我们用它说的东西 —— 如何组合的处方。...因此，对于这个网络，我们可以做 ChatGPT 的类似工作，并询问下一个标记应该是什么的概率 —— 在一个括号序列中： 在第一种情况下，网络 “非常确定” 序列不能在这里结束 —— 这很好，因为如果它结束了

1.1K20

【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（下）

6.PageRank算法 算法是做什么的？PageRank是为了决定一些对象和同网络中的其他对象之间的相对重要程度而设计的连接分析算法(link analysis algorithm)。...这算法是监督的还是非监督的？PageRank常用来发现一个网页的重要度关联度，通常被认为是一种非监督学习算法。 为什么使用PageRank？...给出原因： 1 C4.5 在训练中建立了一个决策分类树模型。 2 SVM在训练中建立了一个超平面的分类模型。 3 AdaBoost在训练中建立了一个联合的分类模型。...2 还是做个类似的投票，但是不同的是，要给那些离的更近的临近点更多的投票权重。这样做的一个简单方法是使用反距离(reciprocal distance)....个 如果我们根据长度、甜度和水果颜色，在不知道它们类别的情况下，我们现在可以计算水果是香蕉、橘子或者其他水果的概率了。

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我是一个平平无奇的AI神经元

我是一个AI神经元 我是一个AI神经元，刚刚来到这个世界上，一切对我来说都特别新奇。 之所以叫这个名字，是因为我的工作有点像人类身体中的神经元。 ?...听大白告诉我说，我们这个神经网络是一个图像识别的AI程序，只要给我们输入一张狗的照片，我们就能告诉你这是一只柯基，还是泰迪、柴犬、二哈··· 神经元结构 在大白的指引下，我很快就学会了怎么工作。...所以我还有一个数组叫做w，就是权重weight的意思，里面的每一个元素我叫做w1，w2，w3···，至于那个偏移值，就叫它bias。...“那到底是怎么训练的，你给我说说呗”，我继续问到。 “你刚才也看到了，广播里不断通知更新权重和偏移值。...这训练就是通过不断的尝试修改每一层神经元的权重值和偏移值，来不断优化，找到最合适的数值，让我们对狗的种类识别准确率最好！”，大白说到。 “不断尝试修改？这么多神经元，难不成看运气瞎碰？”

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