恒生电子sql笔试题

时间: 2023-09-18 17:15:43 浏览: 212
恒生电子的SQL笔试题主要分为两部分:基础理论知识和语言知识。 基础理论知识部分共有10道不定项选择题,每题4分,总计40分。这部分题目主要考察SQL的基础理论知识。 语言知识部分共有5道不定项选择题,每题4分,总计20分。这部分题目主要考察C语言和Java语言的知识。 其中,在第一部分的基础理论知识中,如果SQL语句是正确的但返回结果不是B和C,那么选择D是正确的。 在第二部分的语言知识中,对于执行完SQL语句"select l_id,c_language from c_class where exists(select 2 from c_class where and c_student not in('143'))"得到的结果,选项B表示l_id和c_language的取值是1Java、2C、3PHP、4Delphi。 希望这些信息对你有所帮助。如果你还有其他问题,请随时提问。
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恒生电子java笔试题

恒生电子是一家知名的金融科技公司,其对于Java开发人员的要求较高。以下是一道可能出现在恒生电子Java笔试题中的题目: 题目:编写一个Java程序,输出从1到100之间的所有素数。 答案: ```java public class PrimeNumbers { public static void main(String[] args) { System.out.println("1到100之间的所有素数为:"); for (int i = 2; i <= 100; i++) { if (isPrime(i)) { System.out.print(i + " "); } } } public static boolean isPrime(int num) { if (num == 2) { return true; } if (num < 2 || num % 2 == 0) { return false; } for (int i = 3; i <= Math.sqrt(num); i += 2) { if (num % i == 0) { return false; } } return true; } } ``` 解析:该题要求输出1到100之间的所有素数。我们可以编写一个`isPrime`方法来判断一个数是否为素数,然后在main方法中遍历1到100的所有数,使用isPrime方法判断是否为素数,并输出结果。isPrime方法首先判断特殊情况,即2是否为素数,然后判断是否小于2或为偶数,若是,则直接返回false。接下来,利用循环从3开始,判断num是否可以被除了1和自身之外的数整除,若可以,即不是素数,返回false。最后,若能顺利通过以上判断,则返回true,表示是素数。 答案中的程序通过遍历1到100之间的所有数,判断素数的方法`isPrime`,并输出符合条件的数。最终的输出结果为:2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31 37 41 43 47 53 59 61 67 71 73 79 83 89 97。 这是一个常见的判断素数的算法,在Java编程中,我们常常需要处理数字相关的问题,因此熟悉和掌握判断素数的算法对于Java开发人员来说是很重要的。这道题目也是考察了候选人的基本编程能力和对于数字处理的理解。

牛客网 恒生电子ai面试问题

恒生电子ai面试问题: 牛客网是一个针对程序员求职的在线平台,主要提供岗位介绍、刷题练习、面试经验等资源。对于恒生电子ai面试问题,以下是我给出的简要回答: 1. 请简单介绍一下恒生电子的ai部门以及您所申请的岗位。 恒生电子的ai部门致力于开发和应用人工智能和机器学习技术,为公司的业务提供智能化的解决方案。我所申请的岗位是XXX,主要负责XXX。 2. 请介绍你对人工智能的理解和研究方向。 人工智能是一门探索模拟人类智能思维与行为的科学与工程学科,主要关注机器如何实现类似于人类的智能。我的研究方向主要包括XXX,我对XXX方面的研究充满热情并具备一定的经验。 3. 请介绍一项你在机器学习或深度学习领域的项目经历。 我曾参与一个基于深度学习的图片分类项目。我们使用了卷积神经网络(CNN)和数据增强技术,对大量图片数据进行训练。通过调优网络结构和参数,我们取得了较好的分类效果,并成功将该模型应用于实际场景,取得了一定的成果。 4. 请谈谈你对神经网络的了解。 神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型,通过模拟神经元之间的连接和传递信号实现模式识别和学习。我了解基本的神经网络结构,如前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络,并了解它们在不同领域的应用。 以上回答是基于我的个人经验和对恒生电子ai面试问题的理解,请根据实际情况进行参考和修改。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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