Qt面试基础题，Qt 是一个1991年由Qt Company开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程序，也可用于开发非GUI程序，比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象的框架，使用特殊的代码生成扩展（称为元对象编译器(Meta Object Compiler
2024-10-21 15:29:22
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Linux笔试和面试题大全
本资源摘要信息涵盖了 Linux 操作系统的各个方面，包括文件系统、进程管理、网络管理、安全管理、设备管理等。
Linux 文件系统是 Linux 操作系统的基础，文件系统中每个文件用 i 节点来标识。Linux 文件系统中每个文件用 i 节点来标识，i 节点包含文件的元数据，如文件名、文件类型、所有者、权限等信息。Linux 文件系统中文件的组织方法称为文件系统，文件系统中文件可以被组织成树形结构。
Linux 操作系统的进程管理是指操作系统对进程的创建、管理和删除。进程是操作系统中最基本的执行单位，进程可以创建新的进程，也可以终止进程。Linux 操作系统中进程的基本状态有运行态、就绪态和等待态。
Linux 操作系统的网络管理是指操作系统对网络的管理，包括网络配置、网络安全、网络优化等。Linux 操作系统中网络管理的重要任务是控制和监控网络资源。Linux 操作系统中网络管理可以使用各种工具和命令，如 ifconfig、ipconfig、route 等。
Linux 操作系统的安全管理是指操作系统对安全的管理，包括用户身份验证、访问控制、加密等。Linux 操作系统中安全管理的重要任务是保护系统和数据的安全。Linux 操作系统中安全管理可以使用各种工具和命令，如 chmod、chown、ssh 等。
Linux 操作系统的设备管理是指操作系统对设备的管理，包括设备驱动程序的安装、设备的配置、设备的维护等。Linux 操作系统中设备管理的重要任务是确保设备的正常运行。Linux 操作系统中设备管理可以使用各种工具和命令，如 ls、mkdir、rm 等。
此外，本资源摘要信息还涵盖了 Linux 操作系统的其他方面，包括 Linux 安装、Linux 终端命令、Linux shell 编程、Linux 网络服务等。
2024-10-21 14:43:51
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Linux 期末考试试题总结
Linux 期末考试试题总结是 Linux 操作系统的期末考试试题，涵盖了 Linux 基础知识、文件系统、用户管理、权限管理、进程管理、设备管理、网络管理等方面的知识点。
一、选择题
1. 在创建 Linux 分区时，一定要创建两个分区是 SWAP 和 根分区。SWAP 分区用于虚拟内存，根分区是系统的根目录。
2. 在 Red Hat Linux 9 中，系统默认的 root 用户对整个系统拥有完全的控制权。
3. 当登录 Linux 时，一个具有唯一进程 ID 号的 shell 将被调用，这个 ID 是进程 ID（PID）。
4. export 命令是用来定义 shell 的全局变量。
5. /etc 目录是存放用户密码信息的目录。
6. 默认情况下管理员创建了一个用户，就会在 /home 目录下创建一个用户主目录。
7. /dev 目录是设备文件所在的目录。
8. ls –a 命令是用来列出一个目录下的所有文件的命令。
9. su 命令可以将普通用户转换成超级用户。
10. 除非特别指定，cp 命令假定要拷贝的文件在当前目录下。
11. vi 编辑器中的 "dd" 命令用来删除当前的行。
12. 在多用户模式下，Ctrl+ALT+F* 可以切换 6 个虚拟用户终端。
13. init 进程启动的第一个脚本程序是 /etc/rc.d/rc.sysinit。
14. Ctrl+C 键能终止当前运行的命令。
15. startX 命令用来启动 X Window。
16. 斜杠 (/) 是用来分离目录名和文件名的字符。
17. rm -i 命令会提示用户是否真的删除文件。
18. killall 命令可以终止一个用户的所有进程。
19. ifconfig 命令用来查看网络接口的状态。
20. vi 编辑器中的 :q! 命令是不保存强制退出的命令。
21. EXT3 是 Linux 默认的文件系统。
22. Ctrl + Alt 键可以释放鼠标从 VM 中。
23. man 命令可以查看命令的详细信息。
24. smb.conf 是 Samba 服务器的配置文件。
二、填空题
26. 在 Linux 系统中，以文件的块设备方式访问设备。
27. Linux 内核引导时，从文件 /boot 中引导。
Linux 期末考试试题涵盖了 Linux 基础知识、文件系统、用户管理、权限管理、进程管理、设备管理、网络管理等方面的知识点，能够帮助考生快速了解 Linux 操作系统的基础知识。
2024-10-19 21:29:17
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【数据分析】
在天津贝壳数据分析试题中，主要涵盖了两个方面的知识点：SQL查询和数据分析。下面将分别对这两个主题进行深入解析。
1. SQL 查询
SQL（Structured Query Language）是用于管理和处理关系数据库的标准语言。试题中的SQL题目涉及了数据筛选、聚合函数以及连接操作。
第一题：
需求是从房源表（house）中筛选出录入时间为'2019-03-11'，且委托类型为'买卖'的房源，并输出房源编号（housedel_id）、维护门店（hold_shop_name）、楼盘名称（resblock_name）和面积（floor_area）。这涉及到`SELECT`、`FROM`、`WHERE`子句的使用：
```sql
Select housedel_id as 房源编号, hold_shop_name as 维护门店, resblock_name as 楼盘名称, floor_area as 面积
from house
where typing_time = ’2019-03-11’ and del_type=’买卖’;
```
第二题：
此题要求统计带看日期在'2019-01-01'之后，各个带看人门店的带看房源量，同时要求委托类型为'买卖'。这里需要用到`COUNT()`聚合函数和`GROUP BY`子句来计算每个门店的带看量：
```sql
Select agent_shop_name as 带看人门店, count(*) as 带看量
from showing
where showing_start_time >’2019-01-01’ and del_type =’买卖’
group by agent_shop_name;
```
第三题：
此题涉及到了左连接（LEFT JOIN）操作，需要筛选出委托类型为'买卖'且面积超过100平米的房源，同时统计这些房源的带看量。输出字段包括房源编号（housedel_id）、面积（floor_area）和带看量：
```sql
Select s.housedel_id as 房源编号, h.floor_area as 面积, count(s.showing_id) as 带看量
from showing s
left join house h on s.housedel_id=h.housedel_id
where s.del_type = ’买卖’ and h.floor_area>100
group by s.housedel_id;
```
2. 数据分析
数据分析题旨在考察对品牌和价格结构的理解以及数据洞察力。题目给出的数据表明，2018年11月和12月，不同品牌在不同总价档位的成交量。分析这样的数据可以了解市场分布、品牌偏好以及总价段的销售趋势。分析步骤可能包括：
- **数据清洗**：检查数据的完整性和一致性，处理缺失值或异常值。
- **描述性统计**：计算每个品牌每个总价档位的平均成交量、中位数、标准差等，以了解各档位的集中程度和波动情况。
- **比较分析**：对比不同品牌在同一总价档位的表现，识别哪些品牌在特定价位段表现突出。
- **趋势分析**：分析各总价档位成交量的时间变化，判断是否呈现上升、下降或季节性波动。
- **市场占有率**：计算每个品牌在所有总价档位的总成交量占市场份额的比例，揭示品牌的总体市场地位。
- **关联分析**：研究总价与成交量之间的关系，看是否存在价格与销量的正相关、负相关还是无关联。
通过以上分析，可以为决策者提供关于品牌策略、定价策略以及市场趋势的重要洞察。
总结，此试题旨在考察应聘者对SQL查询语言的掌握程度以及数据分析的基本能力。SQL部分涉及了基础查询、聚合函数和连接操作；数据分析部分则需要对市场数据进行深度挖掘和解读。通过解决这些问题，能有效地评估候选人在实际工作中处理数据和解决问题的能力。
2024-10-14 15:20:00
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内容概要：根据最近的面试情况，以及一些小伙伴面试的反馈，以及总结一些文档知识，组合了这篇2024最新前端面试八股文，里面包含了css, js, vue2, vue3, 以及webpack相关的知识。
适合人群：适合具备有一定前端基础，即将找工作或准备跳槽的同学们，也适合工作1-3年的前端开发同学们。
能学到什么：css, js, vue2, vue3, 以及webpack相关的知识和原理，也有些实际工作过程中会遇到的问题，面试中常被问到的面试题，希望对有需要的人有帮助，谢谢！！！！
### 2024前端面试八股文精要解析
#### CSS部分
1. **display的block、inline和inline-block的区别**
- **block**：此类元素会独占一行，这意味着在同一行上不能存在其他的block元素。block元素可以设置宽度（`width`）、高度（`height`）、内外边距（`margin` 和 `padding`）属性。常见的block元素包括`
2024-10-12 10:37:32
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《2023下半年软考中级软件设计师试题及答案解析》是针对全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称“软考”）中级软件设计师科目的重要参考资料。软考是中国信息技术领域的一项权威认证，旨在考核应试者在软件设计、开发、管理等方面的专业技能。这份资料包含了该考试的历年真题及其详细解答，对于备考者来说具有极高的学习价值。
我们来看看"软件设计师"这一角色的职责。软件设计师是软件开发过程中的关键角色，他们负责将需求转化为具体的设计方案，包括系统架构、模块划分、接口设计以及数据结构和算法选择等。他们需要具备扎实的编程基础，良好的逻辑思维能力，以及对软件工程流程的深入理解。
在复习过程中，考生需要重点掌握以下几个方面：
1. **计算机基础知识**：包括操作系统原理、数据结构、算法分析、网络通信协议等。这些基础知识是软件设计的基础，理解和掌握它们有助于提高问题解决能力。
2. **软件工程**：了解软件生命周期的各个阶段，如需求分析、系统设计、编码、测试和维护，以及相关的文档编写规范。敏捷开发、迭代模型等现代开发方法也是考察的重点。
3. **设计模式**：设计模式是软件开发中的一种最佳实践，常见的有单例模式、工厂模式、观察者模式等。理解并能灵活运用设计模式，可以提高代码的可读性和可维护性。
4. **数据库管理**：SQL语言的基本操作，数据库设计原则，事务处理，以及性能优化策略都是必备技能。
5. **法律法规**：考生还需要熟悉计算机相关的法律法规，如知识产权法、网络安全法等，这在实际工作中是必不可少的。
6. **软件质量保证与测试**：了解软件质量标准，掌握测试方法和策略，如单元测试、集成测试、压力测试等。
7. **编程语言**：虽然软考不设特定的编程语言考试，但考生需要熟练掌握至少一种编程语言，如Java、C++或Python，并了解面向对象编程思想。
通过《2023下半年软考中级软件设计师试题及答案解析》这份资料，考生可以有针对性地进行复习，了解考试题型和难度，模拟实战演练，找出自己的薄弱环节并加以改进。同时，答案解析部分可以帮助考生深入理解题目背后的理论知识，提高解题技巧。
在复习过程中，考生不仅要记忆知识点，更要注重理解和应用。通过做题和案例分析，将理论知识与实际问题相结合，这样才能在考试中取得理想的成绩，同时也能提升自身在实际工作中的专业能力。
2024-10-10 14:45:02
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从其他地方整理过来。欢迎大家下载，里面的题目很好！
收集整理2010年至2017年NOIP联赛普及组复赛试题及官方测试数据，方便教学及OJ测试！
2024-10-03 12:48:03
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"机器学习面试题（3）"
决策树分类
决策树分类是机器学习中的一种重要算法，用于解决分类问题。决策树分类的基本思想是通过递归地将特征空间分割成更小的子空间，直到每个子空间只包含同一类别的样本为止。决策树分类的优点是易于理解和实现，且可以处理高维度特征空间，但其缺点是可能会出现过拟合的问题。
L1 和 L2 正则化
L1 和 L2 正则化是机器学习中两种常用的正则化技术。L1 正则化可以使权值稀疏，方便特征提取，而 L2 正则化可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。L1 正则化的优点是可以自动进行特征选择，而 L2 正则化的优点是可以防止模型的过拟合。
逻辑回归
逻辑回归是机器学习中的一种常用的分类算法，用于解决二分类问题。逻辑回归的优点是可以输出概率值，且可以处理非线性关系的数据。但逻辑回归的缺点是需要选择合适的阈值，否则可能会出现错误的分类结果。
生成模型和判别模型
生成模型和判别模型是机器学习中两种不同的模型类型。生成模型学习的是联合概率密度分布函数 P(X,Y)，然后求出条件概率分布 P(Y|X)作为预测的模型。而判别模型学习的是条件概率分布 P(Y|X)作为预测的模型。生成模型的优点是可以学习到数据的分布信息，而判别模型的优点是可以直接学习到分类边界。
K-Means 算法
K-Means 算法是机器学习中的一种常用的聚类算法，用于将数据分割成 K 个簇。K-Means 算法的优点是易于实现和理解，但其缺点是需要选择合适的 K 值，否则可能会出现不良的聚类结果。
Softmax 函数
Softmax 函数是机器学习中的一种常用的输出层函数，用于将模型的输出值转换为概率分布。Softmax 函数的优点是可以输出概率值，并且可以处理多分类问题。
信息熵
信息熵是机器学习中的一种常用的评估指标，用于衡量模型的不确定性。信息熵的公式是 -(p1logp1+ …+pnlogpn)，其中 p1, p2, …, pn 是模型的输出概率值。
TensorFlow
TensorFlow 是一个流行的机器学习框架，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow 的优点是可以自动微分、支持分布式训练和GPU 加速等，但其缺点是需要学习 TensorFlow 的编程接口和模型结构。
逻辑回归和线性回归
逻辑回归和线性回归是机器学习中两种常用的回归算法。逻辑回归用于解决二分类问题，而线性回归用于解决回归问题。逻辑回归的优点是可以输出概率值，而线性回归的优点是可以输出连续值。
RNN 和 CNN
RNN 和 CNN 是机器学习中两种常用的深度学习模型。RNN 用于解决序列数据问题，而 CNN 用于解决图像识别问题。RNN 的优点是可以处理序列数据，而 CNN 的优点是可以自动学习图像特征。
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是机器学习中的一种常用的分类算法，基于贝叶斯定理。朴素贝叶斯的优点是易于实现和理解，但其缺点是假定所有特征在数据集中的作用是同样重要和独立的， WHICH IS NOT REALISTIC IN REAL-WORLD DATA.
2024-09-29 10:07:02
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