卓望数码java 校招

根据提供的引用内容，卓望数码的Java校招可能包括一些笔试题和面试题。在笔试中，可能会出现关于Node.js的问题，如何判断何时不适合使用Node.js。Node.js由于其单线程模型，不适合处理CPU密集型的应用程序，因此如果应用程序具有大量计算任务，可能不适合使用Node.js。另外，还有一个关于float类型的问题，判断float f = 3.4是否正确，正确的写法可以是float f = (float)3.4或float f = 3.4f，因为在Java中没有小数点的默认是int类型，有小数点的默认是double类型。还有一个关于Math.round函数的问题，Math.round(11.5)等于12，Math.round(-11.5)等于-11。

相关问题

卓望数码java笔试题

卓望数码的Java笔试题目通常会考察应聘者的Java基础、编程能力以及对软件工程的理解。这类题目可能包括：

1. **基本语法和数据类型**：例如变量声明、赋值、条件判断和循环结构等。

- 示例问题：如何在Java中定义一个整型变量并初始化为0？

2. **面向对象编程**：可能会涉及封装、继承、多态和设计模式的应用。

- 问题：解释一下什么是接口和抽象类的区别，并给出一个简单的例子。

3. **集合框架**：如ArrayList、LinkedList、HashMap等数据结构的使用和操作。

- 问题：如何在Java中创建一个ArrayList，然后添加元素并获取指定索引的元素？

4. **异常处理**：面试者可能被问到如何使用try-catch-finally语句块和自定义异常。

- 问题：描述一下Java中的finally块的作用是什么？

5. **并发编程**：如果职位涉及到并发，可能会询问线程池、synchronized关键字或Java内存模型。

- 问题：简单解释一下Java中的volatile关键字的作用。

6. **JVM原理和性能优化**：了解候选人的理解程度。

- 问题：简述垃圾回收机制（Garbage Collection）的工作原理。

7. **数据库知识**：对于与后端开发相关的职位，SQL查询和连接技术可能被提及。

- 问题：描述一下Java与数据库交互的基本步骤。

8. **算法和数据结构**：虽然不是必考，但一些面试者可能喜欢提问。

- 问题：如何实现一个快速查找二分查找算法？

相关问题--
1. 卓望数码Java笔试中的典型数据结构问题有哪些？
2. 面试官可能会关注应聘者对哪些Java核心概念的理解？
3. 在处理并发问题时，他们期望求职者了解哪些Java特性？

忽略该脚本警告 import pandas as pd import glob def com(): file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt') data = pd.DataFrame() for i in file_paths: df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0]) data = pd.concat([data, df]) data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True) data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower() data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False) all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',') all[0] = all[0].str.split('.') all[0] = all[0].apply( lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:])) new_col = all[0] result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1) result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False) summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',') grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index() grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True) grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1]) grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False) top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',') alls = top_10000.nlargest(10000, 1) alls.drop(columns=[1], inplace=True) alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False) final = top_10000.iloc[10000:] final.drop(columns=[1], inplace=True) final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False) print(final.to_csv) warnings.filterwarnings("ignore") def main(): com() if __name__ == "__main__": print("开始清洗域名文件") main() print("数据清洗完毕")

要忽略该脚本中的警告，可以在脚本开头添加以下两行代码：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

这会忽略脚本中的所有警告。将这两行代码添加到脚本的开头即可：

import pandas as pd
import glob
import warnings

def com():
    warnings.filterwarnings("ignore")
    file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt')
    data = pd.DataFrame()
    for i in file_paths:
        df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0])
        data = pd.concat([data, df])
    data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True)
    df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True)
    data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower()
    data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False)
    all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',')
    all[0] = all[0].str.split('.')
    all[0] = all[0].apply(
        lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:]))
    new_col = all[0]
    result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1)
    result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False)
    summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',')
    grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index()
    grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True)
    grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1])
    grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False)
    top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',')
    alls = top_10000.nlargest(10000, 1)
    alls.drop(columns=[1], inplace=True)
    alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False)
    final = top_10000.iloc[10000:]
    final.drop(columns=[1], inplace=True)
    final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False)
    print(final.to_csv)

def main():
    print("开始清洗域名文件")
    com()
    print("数据清洗完毕")

if __name__ == "__main__":
    main()

这样就可以在运行脚本时忽略所有警告了。