NGS（二代测序）分析的起点往往是fastq文件。fastq文件其实就是一条条的记录，每个记录包含4行。其中比较重要的是第二行和第四行：第二行是测序得到的碱基序列，第四行是每个碱基相应的测序质量，测序质量越高代表该碱基被测错的概率越低，反之越高。
这是群里某位小伙伴去面试碰到的面试题，从题目本身来看，面试官应该是要考察面试者对泛型 List的理解程度，也算是对基础的理解。这里面还是有很多需要考察的知识点，没关系，我们走一步看一步。
题目 题目描述 爱丽丝要完成一项修剪灌木的工作。有 N 棵灌木整齐的从左到右排成一排。爱丽丝在每天傍晚会修剪一棵灌木，让灌木的高度变为 0 厘米。爱丽丝修剪灌木的顺序是从最左侧的灌木开始，每天向右修剪一棵灌木。当修剪了最右侧的灌木后，她会调转方向，下一天开始向左修剪灌木。直到修剪了最左的灌木后再次调转方向。然后如此循环往复。灌木每天从早上到傍晚会长高 1 厘米，而其余时间不会长高。在第一天的早晨，所有灌木的高度都是 0 厘米。爱丽丝想知道每棵灌木最高长到多高。 输入格式 一个正整数 N ，含义如题面所述。 输出格式 输出 N 行，每行一个整数，第行表示从左到右第 i 棵树最高能长到多高。 样例输入 3 样例输出 4 2 4 提示 对于 30% 的数据，N ≤ 10. 对于 100% 的数据，1 < N ≤ 10000.
给定 n 个整数 1,2,⋅⋅⋅,a1,a2,⋅⋅⋅,an ，求它们两两相乘再相加的和，即：
就像在学校上课一样，神经网络在“训练”阶段得到的教育跟大多数人一样——学会去做一份工作。
正文 一丶 abstract class Name { private String name; public abstract boolean isStupidName(String n
基于 Transformer 结构的视觉语言大模型（VLM）在各种下游的视觉语言任务上取得了巨大成功，但由于其较长的输入序列和较多的参数，导致其相应的计算开销地提升，阻碍了在实际环境中进一步部署。为了追求更为高效的推理速度，前人提出了一些针对 VLM 的加速方法，包括剪枝和蒸馏等，但是现有的这些方法大都采用静态架构，其针对不同输入实例采用同样的计算图进行推理，忽略了不同实例之间具有不同计算复杂性的事实：针对复杂的跨模态交互实例，自然需要更多计算才能完全理解图像和相关问题的复杂细节；相反，简单的实例则可以用更少的计算量解决。这也导致较高加速比下的 VLM 的性能严重下降。
小明决定从下周一开始努力刷题准备蓝桥杯竞赛。他计划周一至周五每天做 a 道题目，周六和周日每天做 b 道题目。请你帮小明计算，按照计划他将在第几天实现做题数大于等于 n 题？
很明显，他是在第36行报错的，也就是在遍历完数值为3的数据报错的。让我们往前顺顺，为什么遍历完第二个元素就报错了，因为他遍历完数值为3的数据后，往list里面增加了一个数值为12的数据。
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之前学习了Base Data质控过程，下面继续，最近一直没有开启博客写作，十月将过，加紧补点。
本期题目： 1、谈谈final, finally, finalize的区别。 2、HashMap和Hashtable的区别。 3、Collection 和 Collections的区别 4、GC是什
3、以下叙述中正确的是（ ） A. 只能在循环体内和switch语句体内使用break语句 B. 当break出现在循环体中的switch语句体内时，其作用是跳出该switch语句体，并中止循环体的执行 C. continue语句的作用是：在执行完本次循环体中剩余语句后，中止循环 D. 在while语句和do-while语句中无法使用continue语句
给你二叉搜索树的根节点 root ，同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树 不应该 改变保留在树中的元素的相对结构 (即，如果没有被移除，原有的父代子代关系都应当保留)。可以证明，存在 唯一的答案 。
右边的题目就是一个组件，根据不同的类型进行显示，这个组件这里不做谈论。这里要做的就是根据左边的文本内容，解析成一个个对象的形式，传入右边的组件进行渲染。
本期题目： (单选题) 1、与InputStream流相对应的Java系统的“标准输入对象”是（） A System.in B System.out C System.err D System.exit() ---- (单选题)2、一个类中，有两个方法名、形参类型、顺序和个数都完全一样，返回值不一样的方法,这种现象叫覆盖。（ ） A 正确 B 错误 ---- (单选题)3、定义类中成员变量时不可能用到的修饰是（） A final B vold C protected D static ---- (单选题)
给你二叉搜索树的根节点 root ，同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树 不应该 改变保留在树中的元素的相对结构 (即，如果没有被移除，原有的父代子代关系都应当保留)。 可以证明，存在 唯一的答案 。
Peter Verhas在技术面试时问了一个看似无关的问题，并得到了一个虽然没错但并不恰当的答案。随后，他宣称，“有时候，我会碰到那些不但不知道答案，还自作聪明地给出错误答案的候选人。知道错误答案比不知道更糟糕。一些极少数的甚至坚持和试图向我解释我应该如何理解他们的答案。这已经成为了一种个性问题，而且毫无疑问是面试中要pass掉的人。”我要声明的是，Peter不仅是错了，而且这样的面试条件完全损害了他所就职的公司的利益，我个人绝对不会工作于有这样一种态度的公司。
本期题目： (单选题)1、一个文件中的字符要写到另一个文件中，首先需要（）。 A 使用标准输出流System.out.println()。 B 建立文件字符输出流。 C 建立文件字符输入流。 D 标准输入流System.in.read()。 ---- (单选题)2、以下哪个方法用于定义线程的执行体？ （） A start() B join() C run() D synchronized() ---- (单选题)3、下列方法定义中 ， 正确 的是（） A int x( ){ char ch=’a’;
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】Google的新语言模型Minerva将AI做数学题的水平抬到新高度，而且工科领域如天文、几何、代数、机器学习统统不在话下。 用学「语文」的脑子能学好「数学」吗？ 从Bert开始，到GPT-3, Gopher和PaLM，大型语言模型在各个自然语言处理任务上不断刷新成绩，创作个小作文、聊个天、写个代码都不在话下，可以说语言模型在大规模数据集下的自监督训练下已经能很好地模拟人类的语言能力了。 但定量推理（Quantitative Reasoning）
在现实世界中，真，正确，对，正，这组词汇表示了一种肯定的意思，与之相对应的则是假，错误，错，反。在python语言中，True就等同于真，正确，对，正， False等同于假，错误，错，反。
最近这两周，码码同学一直在负责整理小码匠的错题本，整理成电子文档（markdown格式）。
在架构上，RPC和Message的差异点是，Message有一个中间结点Message Queue，可以把消息存储。
作者 | Erik Hermansen 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 我最近在一篇文章提到，工程师应该怎样避免使用大量的库、包以及其他依赖关系。我建议的另一种方案是，如果你没有达到重用第三方代码的阈值时，那么你就可以自己编写代码。 在本文中，我将讨论一个在重用和从头开始编写之间的抉择。这些技术能为你提供良好的综合优势。你将会听到我提到的一些在不同编程语言 / 环境下的例子。但是，这篇文章的层次足够高，而且说实话，你在什么环境下工作，并不重要。 我们一再要求她把字写得小一点。她浪费
下面的这些都算是比较高级的问题了，面试中一般也很少问到，因为它们可能会把面试者拒之门外。不过你可以自己找个时间来实践一下。
近年来，基于谷歌Transformer的语言模型在神经机器翻译，自然语言推理和其他自然语言理解任务上取得了长足进展。
程序员面试的标准答案并不标准 Peter Verhas在技术面试时问了一个看似无关的问题，并得到了一个虽然没错但并不恰当的答案。随后，他宣称，“有时候，我会碰到那些不但不知道答案，还自作聪明地给出错误
昨日，leetcode举办的算法大赛战队赛开赛。一共六道，题目难度全面提高，且没有错误反馈，也就是说你执行脚本他不会告诉你这个用例的预期输出是什么,你甚至不知道你的输出是对还是错。若是点击提交，会进行一系列的用例测试，如果失败，你也不会知道是哪个用例导致你失败，也不会知道你是不是哪行代码报了什么错（比如某特殊用例会导致你15行的下标越界/某条用例超时等/你的各种输出日志 都不给你显示），唯一能知道的就是你这个算法没通过，没通过会有时间惩罚。这个难度堪称变态。而小编也努力尝试做出了其中一道题，耗时15分钟左右。下面就跟我来看看里面最简单的一道题吧：
第一次尝试从nginx/php-fpm日志去分析问题，结果基本没什么有效信息，试了好多天也没有找到问题，页面白屏，只能看到是500错。
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12、在MapTask的Combine阶段，当处理完所有数据时，MapTask会对所有的临时文件进行一次（）。
B.在Dreamweaver MX中可以使用代码监视器(Code Inspector)查看的页面的源代码
参看书籍：Machine Learning(Tom Mitchell) 之前我们已经比较详细的介绍啦决策树的相关知识，如ID3（Machine Learning -- ID3算法）和C4.5（Machine learning -- C4.5算法详解及Python实现）. 本文章介绍决策树学习的实际问题包括确定决策树增长的深度；处理连续值的属性；选择一个适当的属性筛选度量标准；处理属性值不完整的训练数据；处理不同代价的属性；以及提高计算效率。下面我们讨论每一个问题，并针对这些问题扩展基本的ID3算法。事实上，
细心的朋友会发现，这里我们对data.keys()做了一个list（）操作，请大家想想为什么要做这样的一个操作呢？
创建这样的数据集是一项非常艰巨的工作，因为它包含超过 50 万个视频，为 200 个不同的活动提供近 200 万个注释，并且还有很多预处理步骤需要执行才能使其可用。 AI 科技评论按：这里是雷锋字幕组编译的 Two minutes paper 专栏，每周带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解 AI 领域的最新研究成果。 原标题：SLAC Dataset From MIT and Facebook 翻译 | 祁晓君 字幕 | 凡江 整理 | 廖颖 论文标题：SLAC: A Sparsely Labele
项目主页：sailor-z.github.io/projects/CLNet.html
思路：刚看到这道题的时候几乎没有思路（大概我太菜了）。盲点主要集中在不会把数字转成字母
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前两天在 xue.cn 体验答题挑战，我有道题做错了，却不明白错在哪里。题目大概如下，代码运行后将打印什么？
(原文：头条JAVA技术开发) ---- 下面的这些都算是比较高级的问题了，面试中一般也很少问到，因为它们可能会把面试者拒之门外。不过你可以自己找个时间来实践一下。 1. System.exit(0)会跳过finally块的执行 System.setSecurityManager(new SecurityManager() { @Override public void checkExit(int status) { throw new ThreadDeath(); } }); try {
SQL很常用，所以大家都觉得很简单。但是SQL的坑很多。多得超出了所有初学者的想象。我一个朋友，资深富帅码农点名要我回答一个问题，我觉得这个问题很有意义，就贴出来让大家来一起看看。我想老司机们肯定知道
(1)有穷性：一个算法必须总是(对任何合法的输入值)在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。
这是一道结果填空的题，你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数，在提交答案时只填写这个整数，填写多余的内容将无法得分。
1、以下正确的程序段是（） A、char str[20];scanf("%s",&str);
代码与编程题 135、写一个Singleton出来 Singleton模式主要作用是保证在Java应用程序中，一个类Class只有一个实例存在。 一般Singleton模式通常有几种种形式: 第一种形式: 定义一个类，它的构造函数为private的，它有一个static的private的该类变量，在类初始化时实例话，通过一个public的getInstance方法获取对它的引用,继而调用其中的方法。 public class Singleton { private Singleton(){}
比赛由 n 道判断题组成，有 m 位大臣参加。现在你已经知道了所有大臣的答题情况，但尚未拿到答案，于是你决定先行预测。
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