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java面试题笔试题QuixBugs 基准测试 QuixBugs 基准测试包含 40 个来自 Quixey Challenge 的程序，它们被翻译成 Python 和 Java。 每个都包含一个单行缺陷，以及通过（如果可能）和失败的测试用例。 缺陷属于 14 个缺陷类别之一。 还提供了更正的 Python 程序。 Quixbugs 旨在通过多语言程序修复工具研究跨语言性能。 有关更多详细信息，请参阅 。 KTH 的研究人员在 Java 版本的 Quixbugs 程序上运行了 5 个修复系统，请参见 。 背景：Quixey 挑战 从 2011 年到 2013 年，移动应用搜索初创公司 Quixey 发起了一项挑战，让程序员获得一个经典算法的实现，其中有一个错误在一行中，并有 1 分钟的时间提供修复。 成功需要 100 美元和可能的面试。 这些程序是由不知道程序修复的人开发的，作为对人类的挑战。 安装和使用 只需克隆 repo。 git clone https://github.com/jkoppel/QuixBugs Java 程序已经编译（参见java_programs *.class

2012.6.18 周立功夏令营软件笔试题，题目主要考C，有点变态难，俺只得了57分。

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java笔试题算法超梯度下降 这是 ICLR 2018 论文的代码。 一个版本也在计划中，稍后会出现在这个 repo 中。 什么是“超梯度”？ 在基于梯度的优化中，通过使用其关于模型参数的导数（梯度）来优化目标函数。 除了这个基本梯度之外，超梯度是相同目标函数相对于优化过程的超参数（例如学习率、动量或正则化参数）的导数。 可以有多种类型的超梯度，在这项工作中，我们对与标量学习率相关的超梯度感兴趣。 安装 pip install git+https://github.com/gbaydin/hypergradient-descent.git 我如何将它用于我的工作？ 我们正在为 PyTorch 提供超梯度版本的 SGD（有或没有动量）和 Adam 优化器的现成实现。 这些符合torch.optim API，可用作代码中的直接替代品。 只需从这个 repo 中获取sgd_hd.py和adam_hd.py文件并像这样导入它们 from hypergrad import SGDHD , AdamHD ... optimizer = optim . AdamHD ( model . parame

历年模拟IC设计公司招聘笔试题

【插件简介】 插件可以应用自定义笔刷来填充路径，在三维空间路径做物体动画。如挤压和拉伸效果，可添加运动模糊，挤压拉伸变形等，比较有趣的一个MG动画插件。 Apply custom brushes to mask paths in After Effects, in 3D space, with Motion Blur and Squash and Stretch!Motion blur is computed per brush, including maskPath and parameters animation.Switch between 2D and 3D modes. 3D responds to cameras and has per vertex 3D control. 含有以下两个插件: Mask Brush：沿着maskPath对齐笔刷和创建动态喷漆和惊人的形状动画。 Mask Brush Fill：填充maskPath画笔,创造惊人的动态效果模式。 1.9.17更新内容：-添加了对多帧渲染的支持；M1兼容（Mac）

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