C语言测试是招聘嵌入式系统程序员过程中必须而且有效的方法。这些年，我既参加也组织了许多这种测试，在这过程中我意识到这些测试能为带面试者和被面试者提供许多有用信息，此外，撇开面试的压力不谈，这种测试也是相当有趣的。　从被面试者的角度来讲，你能了解许多关于出题者或监考者的情况。这个测试只是出题者为显示其对ANSI标准细节的知识而不是技术技巧而设计吗？这个愚蠢的问题吗？如要你答出某个字符的ASCII值。这些问题着重考察你的系统调用和内存分配策略方面的能力吗？这标志着出题者也许花时间在微机上而不上在嵌入式系统上。如果上述任何问题的答案是"是"的话，那么我知道我得认真考虑我是否应该去做这份工作。　从面试

本资料是北京交通大学02103程序设计基础的复试笔试真题、模拟题和答案。有需要的可以下载下来看一看，照片版

做测试好几年了，真正学习和实践自动化测试一年，自我感觉这一个年中收获许多。一直想动笔写一篇文章分享自动化测试实践中的一些经验。终于决定花点时间来做这件事儿。首先理清自动化测试的概念，广义上来讲，自动化包括一切通过工具（程序）的方式来代替或辅助手工测试的行为都可以看做自动化，包括性能测试工具（loadrunner、jmeter）,或自己所写的一段程序，用于生成1到100个测试数据。狭义上来讲，通工具记录或编写脚本的方式模拟手工测试的过程，通过回放或运行脚本来执行测试用例，从而代替人工对系统的功能进行验证。当然，我们更普遍的认识把“自动化测试”看做“基于产品或项目UI层的自动化测试”。这个概念最近

没有不为空 ninny-json是一项实验，旨在查看JSON类型类在不存在的JSON字段和具有null值的字段之间进行区分时的外观。 该项目确实包含其自己的AST，但是这里的重点实际上不是引入新的AST或研究直接操纵AST的人体工程学。 因此，包含的AST保持简单。 为什么不使用json4s这个项目创建来提供一个统一的AST？ 继续阅读。 为什么这么重要？ 原则上，我们希望我们的库尽可能具有表现力。 实际上，当今库的局限性使得很难或不可能实现或。 是否将字段包含在最终JSON中还取决于JSON序列化程序的配置（是否包含空值），而不是AST。 当AST与JSON输出不匹配时，就会出现可测试性问题。 图书馆今天做什么？ 让我们看一下三个流行的库，看看它们如何处理Option[A]与JSON之间的转换。 json4s json4s使用以下类型类 trait Reader [ T ] {

Hadoop是大数据领域最流行的技术，但并非唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了ApacheHadoop外，另外9个大数据技术也是必须要了解的。1.ApacheFlink2.ApacheSamza3.GoogleCloudDataFlow4.StreamSets5.TensorFlow6.ApacheNiFi7.Druid8.LinkedInWhereHows9.MicrosoftCognitiveServices：是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的

在设计网站时，一个重要的考虑是国际化。世界上每个地区和国家对于文本、消息、数字和日期应该如何出现有不同的期望。特定应用程序的每个用户期望所有文本和消息以熟悉的格式显示。JavaScript有一个很好的国际化解决方案称为jQuery.i18n。jQueryi18n用于MediaWiki和许多其他国际网站的本地化。保持代码与i18n内容分离。此功能保持代码的模块化，并允许开发人员加载他们需要的i18n功能。使用JSON格式。允许不刷新网页而更改语言。处理复数形式不使用附加消息。规则处理使用UnicodeConsortium的通用区域设置数据存储库（CommonLocaleDataRepositor

本文来自36kr，本文介绍了R-CNN基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术，在不断发展中外延也一度扩大。盘点目前知识图谱的发展，其已经助力了很多热门的人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱就是认知智能领域中主要的技术之一。从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。通用知识图谱强

2.0.1.1升级： 1、修改了部分赞同代码 2、更新了发布关键参数； 3、加入了IP精灵换IP； 百度知道推广大师。

目前问答平台比较好的还是百度知道、知乎问答、360问答、搜狗问答、悟空问答、百姓问答、新浪爱问等。这些问答平台我自己常常用到，其他的问答平台因为并没有实际操作过，所以不清楚效果如何，但是我觉得在几个比较好的问答平台上操作足够了，不需要弄太多。 很多人营销人员都知道问答营销怎么操作，但是并不清楚如何提升问答营销的效果，而且也不清楚如何让不收录的问答收录等问题。 这篇文档主要讲解文档“问”与“答”的写法上、问答如果不收录怎么解决、问答收录后在搜索引擎中的排名等实际问题。

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