校招
当前话题为您枚举了最新的 校招。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
公司校招让我出的MySQL面试题
公司校招时,我负责出了一些关于MySQL的面试题。
MySQL
17
2024-08-01
奇虎360校招面试笔试题合集(Java/数据库/C++方向)
360 校招的面试笔试题,内容挺全,涵盖了不少基础+实战类型的题。你要是准备秋招、春招,拿它来练手还挺合适的,尤其是数据库和 Java 方向的,风格是偏向实用的那种,不是考你会背书的题。
360 校招的面试题,不是那种只有两三道题的小打小闹,属于一整套下来能让你理清思路的资源。MySQL、Java、C++这些方向都有涉及,适合想全方位准备的人。
像数据库方向,有篇文章专门讲了常见的数据库面试套路,讲得还挺细。你也可以看看这篇《数据库面试和笔试题详解》,题型思路都有总结,适合复习用。
要是你主攻Java,那《高级 Java 笔试题-IT 面试经验汇总》这篇也别错过,2019 和 2020 秋招的
MySQL
0
2025-06-25
PowerBuilder数据窗口60招
掌握数据窗口是精通PowerBuilder的关键。这60个技巧涵盖了数据窗口的各个方面,助您从入门到精通,构建强大高效的数据库应用程序。
Sybase
14
2024-05-16
DB2调优十招
监控和分析工作负载
优化SQL查询
调整数据库配置参数
使用索引和表空间优化数据访问
管理内存和缓存
优化事务处理
使用DB2诊断工具
实施分区和复制
监视和调整锁机制
进行定期维护和重组
DB2
17
2024-05-15
Oracle DUL数据恢复的最后一招
DUL是Data Unloader的缩写,由Oracle工程师Bernard van Duijnen开发。它能够直接从Oracle的数据文件中读取数据,并转换为DMP或文本格式输出。在特殊情况下,例如数据库没有有效备份、系统表空间损坏或非归档模式下的不可逆数据损失,DUL可以作为最后的手段进行数据恢复。尽管DUL并非商业工具,最初只在Oracle内部流通,但现在也被一些资深Oracle工程师使用。随着数据库版本的变化,DUL工具也在不断升级,支持Oracle8、Oracle8i、Oracle9i和Oracle10g。作为DBA,首先要遵循的原则是:备份重于一切。备份应作为数据恢复的首要手段,而
Oracle
12
2024-11-03
上海三校生考试成绩查询工具
这款查询系统基于 ASP 和 Access 数据库技术构建,专为上海市三校生设计,方便考生快速查询考试成绩。
Access
14
2024-05-23
京东2019校招数据分析工程师笔试题(一)
这份文档内容挺丰富的,适合想在面试前巩固一些基本技术点的同学。里面不仅有增量模型、Shell 脚本权限、TCP 控制等技术概念,还涉及了具体的方案和代码示例。比如,对于 Shell 脚本的执行,chmod权限调整的细节适合入门者学习。而像 TCP 的慢开始、快重传等,起来既深入又通俗。还包括 Python 正则表达式、SQL 更新语句这些常见但又实用的小技巧。总体来说,挺适合刚接触或准备进大厂的朋友做个技术复习,尤其是那些想通过面试笔试的朋友,可以看看。
算法与数据结构
0
2025-06-13
JSP1125招投标系统数据库设计与实现
本次数据库课程设计,主要围绕招投标系统的开发与设计展开。该系统采用了SSH框架,结合数据库设计,实现了对招投标过程的完整管理。该系统包含用户注册、项目发布、投标管理、评标结果等功能模块,确保了招投标过程的公正与高效。
MySQL
8
2024-10-26
高级Java笔试题-IT面试经验汇总(2019&2020秋招)
高级Java笔试题IT面试经验汇总2019&2020秋招,详细记录了1900+个岗位的25种面试经验。来源于牛客网,涵盖技术和非技术类别,持续更新中。欢迎关注我的公众号cuteximi,分享大数据等相关技术内容,共同学习成长!技术方向包括Java、C++、Python、iOS、Go、Android、测试、大数据、安全、运维、前端、游戏研发、数据挖掘算法、机器学习、架构、全栈、嵌入式、数据分析;非技术方向包括产品、管理、管培生、设计、游戏策划、游戏运营、营销。
数据挖掘
9
2024-08-14
MATLABMAT LAB频频域转时域代码-ASBC域转近似时域光代码谱AS平衡BC校频谱正校(正AES方法(139AES届139纽约提出大会))
频域到时域的转换在音频里是个基础又重要的技术。使用 MATLAB 来实现这一步骤其实挺,像快速傅里叶变换(FFT)和逆快速傅里叶变换(iFFT)就能帮你完成。你可以先用 FFT 把音频信号转换到频域,做一些后,再通过 iFFT 把它还原回时域。这样,你就能对音频做更多的操作,像是滤波、均衡等。比如在 ASBC(近似光谱平衡校正)中,就会利用这种频域到时域的转换方法来优化音频信号的频率响应,确保在不同播放设备上都能保持良好的音质。如果你对音频感兴趣,MATLAB 的这段代码还是蛮有的,能你更深入地理解信号的原理。
这里有一段 MATLAB 代码,能让你快速上手:
%假设 x 为原始时域信号,N
Matlab
0
2025-07-02