Java高级面试问题

垃圾回收（Garbage Collection，GC）是 Java 中自动内存管理的一个关键特性。它负责识别和清除不再使用的对象，从而释放内存资源供其他对象使用。Java 虚拟机（JVM）使用垃圾回收器来执行这一任务。在 Java 中，垃圾回收主要依赖于对象的引用状态来决定其生命周期。如果一个对象没有任何引用指向它，那么它就被认为是“垃圾”，可以被回收。

python获取文件路径

【代码】python获取文件路径。

自荐算法设计与分析4.1

i-2，若hc%i==0，则前1/4圈结果为0，后1/4结果为1，可表示为：index <— hc/i, hc <— hc+1。设矩阵边长为i，每半圈的元素个数是2*(i-1)个，hc为记数变量，则1≤hc<=2。i-1，前1/4圈是1≤hc<=i-1，后1/4是i≤hc<=2。5.相当于全排列，则共需 T(n)=O( (n-1)!为0:通路 ，为1：墙 ， 为2：死路 ， 为3：已走过。t为下标增量，初值为-1，矩阵元素k∈[1,n*n].6.当hc>2*i-1,i<- i-1 ,t<- -t。

笔记：Python 循环结构练习题

欢迎来到Python循环结构的练习题目录！本系列旨在帮助您巩固和提升您对Python循环结构的理解和应用能力。循环结构是编程中的重要概念之一，通过它，您可以轻松地重复执行代码块，从而简化重复性任务的处理。本练习题集分为多个部分，涵盖了从基础到高级的各种循环结构应用场景。每个练习都设计为简单易懂，旨在让您逐步掌握循环的核心概念，并能够灵活运用于实际编程项目中。我们鼓励您在完成每个练习时动手实践，尝试编写自己的代码解决问题。

ubuntu挂载ntfs磁盘read-only问题研究

研究在ubuntu下挂载ntfs格式磁盘问题头痛了很久～～

10：00面试，10：08就出来了，问的问题有点变态。。。

整份文档一共有将近 200 页，全部为大家展示出来肯定是不太现实的，为了不影响大家的阅读体验就只展示了部分内容，还望大家海涵，希望能帮助到您面试前的复习且找到一个好的工作，也节省大家在网上搜索资料的时间来学习！

免费使用ChatGPT 4.0 和 文心一言 4.0

今天给大家分享如何免费使用ChatGPT4.0 和 文心一言 4.0，废话就不多说了，我们直接入正题。

git强制覆盖本地命令

原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_36184075/article/details/80115000。第二个是：本地代码同步线上最新版本(会覆盖本地所有与远程仓库上同名的文件)；扩展：命令连接符;的意思是 不论前一条是否执行成功都继续执行后一条命令。备注： 命令连接符 && 的意思是 前一条命令执行成功才执行后一条命令。第三个是：再更新一次（其实也可以不用，第二步命令做过了其实）第一个是：拉取所有更新，不同步；

Spring 事务

在操作数据库中，我们通常会遇到这样一种场景，对于一组操作，要么全部成功，要么全部失败。在数据库中，专门对这样一组操作进行了定义，那就是事务。原子性：对于一个事务，只有两个执行结果，要么成功要么失败。一致性：事务执行前后数据库都是处于一个正确的状态，也就是事务对数据库的影响是符合预期的持久化：事务的执行会直接对硬盘里的数据进行修改隔离性：不同事务之间相互隔离的程度start(开启事务）：开启一个事务rollback(回滚事务）：回滚一个事务（使数据库回到开启事务前的状态）

JavaScript 变量 及 案例练习

此时控制台出现 19 并且一个false undefined, 所以说这里我们不使用var了, 它是我们的前任, 有一定的问题。当然有的小伙伴说var 也可以, 但是请大家把var忘掉, 它是我们的前任他不适合我们, 适合的话也不会变成前任了。let 即关键字(let: 允许, 许可, 让, 要), 所谓关键字是系统提供专门用来声明 (定义) 变量的词语。有2个变量: num1 里面放的是 10 , num2 里面放的是 20。只能用下划线, 字母, 数字, $组成, 且数字不能开头。

windows ubuntu 子系统：肿瘤全外篇,bam质控

这条命令使用 samtools view 命令来查看 949743-T_L2_1_recalibrated_reads.bam 这个 BAM 文件的内容，并通过管道将输出传递给 less -S 命令进行分页查看。参数指定感兴趣的区域文件，这里使用的是一个 BED 格式的文件，其中包含了人类基因组 hg38 版本的外显子区域信息。该命令将输出 BAM 文件的一些统计信息，包括总读取数、比对上参考序列的读取数、比对到不同位置的读取数等。单独出现的 reads 数：48,005 (占总读取数的 0.05%)

第十五届蓝桥杯省赛第二场C/C++B组D题【前缀总分】题解（AC）

那么显而易见，我们需要计算修改之后的第。左侧的字符，以及右侧的字符均为改变。所以我们可以计算出未修改时的总得分的。那么接下来，我们要尝试处理计算，将第。，处理修改以及计算总分的复杂度为。的时间去完成计算一个枚举的分数。上述分析中，我们多次需要用到第。来优化求两个字符串的最大前缀。那么我们可以尝试比较修改前的。枚举所有方案的时间复杂度为。的所有方案，时间复杂度。中的枚举方式——所有将第。个字符串对答案的贡献为。，那么修改之后的答案即为。时，所影响答案的只有。个字符串对答案的贡献。个字符串对答案的贡献。

NLP预训练模型-GPT-3

GPT-3可以通过“无监督学习”进行预训练，使用海量的互联网文本数据进行学习，以理解语言的结构、语义和上下文。由于其巨大的规模，运行和训练GPT-3需要庞大的计算资源。此外，GPT-3也可能存在一些问题，例如生成不准确、偏颇或带有歧视性的文本，这需要进一步的调整和改进。这个巨大的模型使得GPT-3具备了令人难以置信的文本生成能力，可以产生高质量的文本回复、文章、新闻、故事等。总的来说，GPT-3是目前最先进的NLP模型之一，具有强大的文本生成能力，并在许多NLP任务上取得了令人印象深刻的结果。

湘江之巅 江山巨幕 | 天际峯景样板&园林示范区

4月27日 全球开放湘江之巅，诞见高山仰止的壮阔；以人为本，重塑家族大宅的内核；禅意园林，履新中国家族的繁荫。

【OceanBase系列】—— 常用运维操作(备忘)

本文记录一下OceanBase常用的运维操作，用于备忘

《奇迹MU》一键单机版十三个版本，带详细架设视频教程，云盘下载

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uniapp使用scss仿tailwindcss进行常用样式封装便捷开发小程序或web

如果你开发的是小程序的话,或者包含小程序,就只能选这个版本,如果不包含小程序,更推荐使用H5版本。

人工智能论文GPT-3（2）：2020.5 Language Models are Few-Shot Learners；微调；少样本Few-Shot (FS)

GPT-3论文标题明确指出：“Language Models are Few-Shot Learners”，这揭示了GPT-3模型采用了少样本（few-shot）学习模式，而非传统的微调模式。GPT-3致力于实现通用人工智能的目标，因此它选择了少样本模式进行推理，而不是仅仅通过微调来应试。在少样本模式下，模型接收任务的几个演示作为条件输入，但不进行权重更新，从而保持其通用性和灵活性。然而，少样本模式也存在一些局限性。相比于微调模式，它在应对特定任务时的应试能力可能稍逊一筹。这是因为微调模式允许模型针对特