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以前的知识存档。其实我个人倾向于认为这是八股文。 为什么在开展培训前要先进行培训需求分析？培训需求分析是整个培训开发工作的起始点，决定着培训活动的方向，对培训的质量起着决定性作用，如果前期的培训需求分析出现了偏差，那么培训工作的实施可能就会“南辕北辙”，达不到预期的目的。 对学校的应届毕业生如何进行培训需求分析？一般来说，可从组织分析、任务分析、人员分析三个方面入手。组织分析是在组织层面展开的，通过对组织的目标、资源、特质、环境等因素，对未来发展方向分析确定今后的培训重点和方向；另一方面对整体绩效做出评价，找出问题以便确定培训重点。 任务分析确定各职位的工作任务及完成它们所需的知识技能等。 人员分析关注员工个体现有状况与应有状况间的差距，一是根据绩效找出问题以确定培训需求，二是根据其职位变动计划比较现有状况与未来职业要求以确定将来问题的培训需求，通过人员分析，确定组织中哪些人需要接受怎样的培训。 具体到应届毕业生的培训需求分析，除上述要点外，还要关注其身份的特点。应届毕业生初入社会对职场包括生活的各方面比较生疏，学校教育与职场需求有脱节的可能。因此，应届毕业生的培训包含以下几个方面的培 ...

专业课问题介绍一下大数据，有什么相关的应用大数据是指规模庞大、类型多样且以高速增长的数据集合。这些数据集合通常难以使用传统的数据处理技术进行捕获、管理和处理。大数据的特点包括“3V”：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性），有时候还会包括Veracity（真实性）和Value（价值）。 大数据在各个领域都有广泛的应用。 大数据可以用在商业智能和数据分析方面：企业可以利用大数据分析来进行销售预测、市场营销优化、客户行为分析等。 大数据还可以用于互联网搜索和推荐系统：搜索引擎和推荐系统利用大数据技术来处理和分析海量的网络数据，以提供更准确的搜索结果和个性化的推荐服务。 在高并发的情况的情况下，对数据处理的要求也会提高。例如，引入 NoSQL 技术，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。例如基于键值对 key-value 的 Redis，是当前最热门的 NoSQL 数据库之一。 人工智能有哪些应用人工智能有很多应用，例如医疗、金融、数据分析等方面。 最近比较火的当属 OpenAI 的一系列 AI 产品，如 chatGPT ，一个大语言模型，还有 ...

前情提要：因为 计算机组成原理笔记 页面内容太多了，会把平板手机卡崩，故需要迁移一部分内容到新的文章。 主存储器与 CPU 的连接 双端口 RAM 和多模块存储器 磁盘存储器 固态硬盘SSD Cache的基本概念和原理 Cache和主存的映射方式 Cache替换算法 Cache写策略 页式存储 虚拟存储器 指令格式 拓展操作码指令格式 指令寻址 数据寻址 数据寻址2_偏移寻址 数据寻址3_堆栈寻址 高级语言与机器级代码之间的对应

大意了，没有闪。 之前学习的数据库偏实践，还不足以应付考试。 另外应该是能进复试的。 概念模型 关系模型、关系代数 关系代数的形式定义 订正：PDF 的最后，教材上的答案没有疏漏，是我看不仔细。⋈符号下面没有东西，则默认为自然连接。 函数依赖及范式 SQL Server这个 pdf 很大，有 80+ 页，大小 50M 左右，再放页面就要卡了。 数据库原理及应用（SQLServer2008） 存储过程和触发器 - - - - - AIGC - - - - - 问：sqlserver有存储过程的概念，mysql有吗 答：是的，MySQL也有存储过程的概念，类似于SQL Server。存储过程是一组经过预编译并存储在数据库中的SQL语句，它们可以被视为一种数据库对象。存储过程可以接受参数、执行SQL查询、包含条件逻辑和循环，还可以在应用程序和数据库之间提供更高的安全性和性能。 在MySQL中，你可以使用CREATE PROCEDURE语句来定义存储过程。存储过程的创建和调 ...

前情提要： CppNote2 类型转换类对象与其他类型的转换： 由其他类型向自定义类型转换，一般称为隐式转换 由自定义类型向其他类型转换 由自定义类型向其他类型转换是由类型转换函数完成的，这是一个特殊的成员函数。形式如下： 1234operator 目标类型(){ // ...} 由自定义类型向其他类型转换的例子： 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192#include <iostream>using std::cout;using std::endl;class Complex {public: friend std::ostream& operator << (std::ostream& o ...

NoSQL 和 Redis 概述在日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题，可是一旦涉及大数据量的需求，比如一些商品抢购的情景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端，一瞬间成千上万的请求到来，需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作，这个时候往往不是数据库能够承受的，极其容易造成数据库系统瘫痪，最终导致服务宕机的严重生产问题。 为了克服上述的问题，项目通常会引入 NoSQL 技术，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。 NoSQL，指的是非关系型数据库。NoSQL（Not Only SQL），是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。对 NoSQL 最普遍的解释是”非关联型的”，强调 Key-Value Stores 和文档数据库的优点，而不是单纯的反对 RDBMS。 NoSQL 用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或 Facebook 每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数 ...

知识存档。 行列式 矩阵 向量 线性方程组 特征值和特征向量 二次型 线代进阶这部分内容的学习实际完成于 2024 年 9 月 23 日。 下面的 pdf 实际上和上面的知识点有重叠的内容，但是在更高的观点上。 目录线性方程组 1——- 线性方程和矩阵 2——- 消元法 10——- Gauss-Jordan 消元法 23——- 消元法和矩阵行变换 25——- LU 分解 28向量空间 33——-向量空间（子空间、列空间） 34——-线性独立、基、维度 41——-零空间 46——-Ax=b 的完整解 50——-四个子空间的维度 54正交性 62——-正交性（正交补、线性代数基本定理） 63——-投影 71——-最小二乘法 79——-正交基、施密特法则（QR分解） 89特征值和特征向量 98——-矩阵对角化（同时对角化、Jordan标准型） 100——-对称矩阵（谱定理） 108——-正定矩阵 ...

一些古早的记忆。 红色气球的爆炸。 幼儿园，似乎是某个活动或者节日，园里挂了一排排的三角形彩旗，操场上有滑梯等娱乐设施。 出早操，老师在某次早操之后打了所有小朋友的手心。早餐 M 买了蛋饼，但我没有吃完，于是挂在班级的椅子上，放了很久。 第二年转学，坐在我前面的是一个扎着马尾的女孩。我非常好奇，不假思索地从头绳捋到发梢，女孩非常生气地转过身瞪了我一眼，似乎马上就要将双手拍在我的桌上：“不！许！摸！” 第二年或是第三年的冬天，上楼梯脚底一滑，头磕到了楼梯尖，开了一个口子。一个陌生的老爷爷把我带到班级，后来学校找了一辆面包车——大概是五菱宏光，送我去医院，缝了针。没有拆线的记忆。 有过“一二三，木头人”的游戏。 厕所不分男女，老师们定时让小朋友们按性别分开上。同班有一个怪人，有时会捡垃圾桶的东西吃。夏天有过集体定冷饮的事。学过英语，但只记得一个单词，“pencil”，课本上有一个巨大的铅笔。有考试，老师们让我们直接抄一个女孩的试卷。有补餐，基本上是白粥，中国移动有送一种小本子，我和同学会撕下一张垫碗。用菜梗做过印章。 有过表演活动，似乎和戏剧元素有关，有集体照，L 君也在上面，如此想来， ...

前情提要： CppNote 在代码之前预处理可以使用参数-E生成预处理之后的文件，以i结尾，生成之后的文件还是一个文本文件（代码）： 1g++ -E helloworld.cpp -o helloworld.i 编译进行语法分析、词法分析、语义分析。 可以使用-S选项，生成汇编代码，以 s 结尾。 123wanko@wanko:~/mycode$ g++ -S helloworld.i -o helloworld.swanko@wanko:~/mycode$ file helloworld.shelloworld.s: assembler source, ASCII text 注意：linux 不以后缀名区分文件，上面仅仅是习惯。 汇编使用汇编器将汇编代码生成为目标代码： 1as helloworld.s -o helloworld.o 查看生成了什么： 12345678910111213wanko@wanko:~/mycode$ lltotal 816drwxrwxr-x 2 wanko wanko 4096 1月 10 22:26 ./drwxr-x--- 23 wanko ...

数据库学习笔记。 数据库的概念、分类数据库的引入：存储数据的结构或方式 数组、链表：基于内存，短暂存储 文件：永久性存储，但是不利于查找 数据库：可以永久存储，并且可以更好的查找 数据库的定义：存储结构化数据的仓库。结构化数据一般指存储在数据库中，具有一定逻辑结构和物理结构的数据。 数据库的分类： 关系型数据库 通过外键关联来建立表与表之间的关系 例如：Oracle、MySQL、DB2、Informix、SQL Server、SQLite 关系型数据库把复杂的数据结构归结为简单的二元关系，在存储数据时实际就是采用的一张二维表（和Word和excell里表格几乎一样） 市场占有量较大的是MySQL和oracle数据库，而互联网场景最常用的是MySQL数据库 它通过SQL结构化查询语言来存取、管理关系型数据库的数据 非关系型数据库 数据以对象的形式存储在数据库中，而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定 不是对关系型数据库的否定，而是补充，主要针对大数据 种类 键值对（key-value）：Redis、Memcached 按列存储：Hbase、Scylla、Cassandra ...